自动驾驶是目前人工智能领域的一个紧张分支，目前特斯拉的FSD确实是为数不多的大模型框架。
与其说特斯拉是一个造车公司，不如说是一个人工智能大数据公司。
特斯拉每天靠行驶在道路上的汽车搜集的道路数据不胜其数，而拥有海量的数据是人工智能领域成功的关键。

端到端自动驾驶的事情事理

自动驾驶汽车的开拓竞赛不是短跑，而是一场永无止境的铁人三项赛，个中有三个不同但至关主要的部分组成：AI 演习、AI自动仿照和自动驾驶。
每个部分都须要自己的加速打算平台，而专为这些步骤构建的全栈系统共同构成了一个强大的人工智能系统。

Hydra-MDP 供应了一个通用框架，展示了如何通过基于规则的方案器增强基于机器学习的方案。
这种集成系统确保模型不仅模拟人类的驾驶行为，还遵守交通规则和安全标准，办理了传统模拟学习的局限性。
Hydra-MDP 的数据驱动缩放定律证明了其稳健性温柔应性。
通过利用具有大量数据和 GPU 预演习根本模型，Hydra-MDP 展示了其可扩展性和持续改进的潜力。

为了实现这一点，首先在NVIDIA DGX等 AI 超级打算机上演习模型。
然后利用NVIDIA Omniverse平台在NVIDIA OVX系统上运行，在仿照中对其进行测试和验证，最后进入正式的车辆系统中，NVIDIA DRIVE AGX平台通过模型实时处理传感器数据。

构建一个能够在繁芜的物理天下中安全导航的自主系统极具寻衅性。
该系统须要全面感知和理解其周围环境，然后在几分之一秒内做出精确、安全的决策。
这须要像人类一样的态势感知能力来处理潜在的危险或罕见情形。

AV 软件开拓传统上基于模块化方法，具有用于工具检测和跟踪、轨迹预测以及路径方案和掌握的独立组件。
端到端自动驾驶系统利用统一模型吸收传感器输入并天生车辆轨迹，从而简化这一过程，有助于避免过于繁芜的系统，并供应更全面、数据驱动的方法来处理现实场景。

拥抱多模式和多目标方案的繁芜性

一个根本教训是必须采取多模式和多目标方案。
传统的端到端自动驾驶系统常日专注于单模态和单目标，限定了其在现实天下中的有效性。
Hydra-MDP 集成了针对安全性、效率和舒适度等多项指标量身定制的多种轨迹。
这确保了模型能够适应繁芜的驾驶环境，而不仅仅是模拟人类驾驶员。

Hydra-MDP 架构

Hydra-MDP 的开拓教会了NVIDIA几个主要的履历教训，这些履历教训塑造了Hydra-MDP 架构。
Hydra-MDP 结合了人类和基于规则的知识提炼，创建了一个强大而多功能的自动驾驶模型。
拥抱多模式和多目标方案的繁芜性是自动驾驶的紧张任务，不能仅仅局限于单目标，单模式的办法，而是学习人类的驾驶办法，处理多维度的数据，接管多目标方案的繁芜性。

多目标 Hydra-distillation 是一个师生多模式框架，是Hydra-MDP方法中的关键策略。
通过聘任多位专业西席（包括人类和基于规则的西席），该模型学会预测符合各种基于仿照的自动驾驶轨迹。
这种技能增强了模型在不同驾驶条件下的泛化能力。
结合基于规则的方案器供应了一个构造化的框架，而人类西席则引入了适应性和细致的决策能力，这对付应对不可预测的情形至关主要。

传统方法常日会将感知和方案拆分为不同的、不可微分的步骤，从而丢失宝贵的信息。
Hydra-MDP 的端到端架构将感知和方案无缝集成，并在全体决策过程中保持环境数据的丰富性。
这种集成可实现更明智、更准确的预测。

Hydra-MDP 的感知网络以 Transfuser 基线为根本，结合了 LiDAR 和摄像头输入的功能。
这种多模态领悟有助于模型更好地理解和应对繁芜的驾驶环境。

对全体演习数据集进行仿照可天生各种指标的真实仿照分数。
然后，这些数据用于监督演习过程，使模型能够从各种仿照驾驶场景中学习。
这一步强调了广泛的仿照对付弥合理论性能和实际适用性之间的差距的主要性。

Hydra-MDP采取了稠浊编码器和子分数集成等技能来整合模型上风。
这提高了 Hydra-MDP 的稳健性，并确保终极模型能够高精度地处理各种驾驶场景。
集成技能平衡了打算效率和性能，这对付实时运用至关主要。

Hydra-MDP 的开拓是一个创新、实验和持续学习的过程。
通过采取多模式和多目标方案、利用多目标蒸馏以及通过大量仿照数据进行改进，Hydra-MDP创建了一个性能远超现有最前辈方法的模型。
这些履历为 Hydra-MDP 的成功做出了贡献，并为未来自动驾驶的发展供应了宝贵的见地。

https://arxiv.org/html/2406.06978v1https://developer.nvidia.com/