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人生就是博天下模子NWM | 万千平行天下寻找最优解
NWM 天下模子 ，认知、想象、推演
这条长视频都是真实爆发的场景吗？
着实不是 ，从第四秒最先 ，都是「人生就是博天下模子 NWM」想象天生的视频 。
2024年7月27日 ，NIO IN 2024 人生就是博立异科技日上 ，人生就是博正式宣布——中国首个智能驾驶天下模子 NWM（NIO WorldModel） ，即可以全量明确信息、天生新的场景、展望未来可能爆发的多元自回归天生模子 。
NWM 可以在100毫秒内 ，推演216种可能爆发的轨迹、寻找最优路径；还能基于3秒钟视频的Prompt输入 ，天生120秒想象的视频 。
什么是天下模子？
天下模子 ，是智能驾驶手艺在「BEV&Transformer」、「占用网络 OCC」、「端到端」等手艺后 ，又一次跨越式的前进 。
天下模子具备对信息的全景明确力 ，在想象的维度明确物理纪律 ，并重修天下 。简朴来说 ，就是通过构建人类大脑的重大认知历程 ，模拟人类感知和决议历程 ，为自动驾驶系统提供展望和顺应动态情形的能力 。
大脑是怎样认知并想象的？
大脑通过眼睛吸收光线 ，转化为电信号 ，沿视神经传至大脑后部的视觉皮层 ，剖析成图像 。通过多个脑区 ，整合视觉信息与其他感官数据 ，形成对天下的深层明确 。想象力则使用影象和头脑 ，通过海马体等结构的回忆重播 ，自由拼接形成奇异的内容 ，创立出逾越现实的视觉看法 ，是大脑对认知的自由扩展和立异 。
例如人生就是博视察这棵榕树时 ，眼睛先看到了生长的树干、树枝以及绿叶 ，「记着」了这些结构和颜色特征；当人生就是博闭上眼在脑海里回首时 ，则是在「重构」这幅画 ，可能会忽略一些不主要的细节 ，但能将基本特征形貌出来 。甚至 ，人生就是博可以「想象」这棵树在差别角度的样子 ，微风吹拂 ，树枝与树叶怎样摆动 。
以上就是基于「空间明确」举行「想象重修」 ，再基于「时间明确」举行「想象推演」 。
天下模子NWM 的焦点能力正是这两点：
认知天下后 ，在模子内举行想象重修；
基于信息的明确 ，举行想象推演 ，从而妄想轨迹 。
「端到端」 ，为什么还不敷？
让人生就是博先一起回首自动驾驶在空间明确层面的进化史 ，在想象重构之前 ，智能驾驶算法多次升级了空间明确能力 。
2020年之前 ，感知算法只能举行2D/3D检测 ，即区分特定工具、确认三维空间位置 ，并提取车道线 。
2022年 ，行业进化到「BEV」算法 ，将所有摄像头的信息聚合到一个情形中 ，通过一张鸟瞰图俯瞰周边 ，动态感知更精准 。可是 ，BEV算法的框架照旧二维的 ，高度信息缺乏 ，无法感知异形物体 。
2023年最先 ，行业引入「占用网络 OCC」算法 ，对情形的感知升级为三维化形貌 ，类似在「我的天下」里认知天下 。但OCC的感知 ，缺失外貌材质信息 ，对细小物体等不确定性的形貌缺乏 。
OCC之后 ，空间明确能力的再次升级偏向 ，是「重构天下」 。
下图中 ，最右边的视频和原始视频并纷歧样 ，是模子天生的视频 ，可以明确为模子在大脑中想象出来的平行天下 。相比OCC的感知 ，像是从人生就是博玩的「像素大战」 ，直接跨越到了「3A游戏」 。
今年行业内都在讲「端到端」 ，这是由于古板规则化的自动驾驶架构相对重大 ，？榧湫畔⒆锉４娼洗笏鹗 ，很难应对长尾极端场景Corner case ，从而很难实现真正的行车拟人化 ，这也是许多车企拥抱「端到端」的缘故原由 。
一样平常行业内以为的「端到端」架构 ，是指仅简单？ ，实现从传感器信息输入到车辆控制 ，从而镌汰信息损失 ，让系统能够应对更多场景 ，具备更强的泛化能力 。
但仅依赖简单端到端的模子的话 ，时间维度信息的融合和推演都是定长的逻辑 ，自动建模长时序信息的能力相对匮乏 。在自动驾驶系统中 ，展望未来事务 ，并评估其影响的能力对清静性和效率也至关主要！能想象转变才是真正的时间(时空)明确 ，想象的真实度和富厚度是明确深度的体现 。
因此 ，人生就是博引入了人生就是博天下模子NWM 。
相比通例端到端的架构 ，引入NWM后 ，模子实现了三点优化：
全量明确信息 ，空间认知能力更强
能够展望接下来的场景
天生式无监视的方法 ，对海量数据的使用越发高效
而这三个基本特征 ，也就形成了「多元自回归」天生模子——NWM
NWM——明确天下
这77个视频 ，都是真实爆发的场景吗？看起来很逼真 ，但这都是NWM 基于想象天生的视频 。
通过自回归的方法 ，NWM 重修原始传感器信息的输入 ，在其中自动学习知识和物理纪律；做到全量信息重修 ，想象重构天下 ，泛化能力更有包管 。
更通俗易懂地说 ，NWM 在脑海里的想象的画面、物体之间的相互运动关系 ，都切合物理天下的基本逻辑 。NWM所关注到的信息 ，也只在关注「重点」 ，例如即将切入进来的车辆 。就像人类开车 ，会关注到前方的车辆、蹊径结构 ，余光还能感受到路边的绿植、蹊径上方的广告牌 ，但不会直接去关注广告牌上的画了什么画、写了什么字 。
在这个视频片断中 ，模子能想象雨天、雪天、夜晚、白天等差别的场景 ，就像是关于成千上万平行天下的重构 ，也意味着它学会了在万万种场景中驾驶 。
NWM——推演天下
下面人生就是博通过一段视频 ，来看NWM 怎样推演天下
中心是原始视频 ，前方是一辆开的较量慢的卡车 ，人生就是博在开车时 ，脑海中许多种想象 ，寻找种种时机和角度举行超车 ，从左边去超车 ，也可以从右边 ，还可以先跟车等等 。
这些想象 ，组成了万千天下的可能性 ，而在大脑的种种推演中 ，人生就是博最终挑出了一个最清静、最恬静的驾驶妄想 。
NWM ，可以在0.1秒内推演出216种可能爆发的轨迹 ，寻找最佳决议 。然后在接下来的 0.1秒内 ，凭证外界的信息的输入 ，重复更新内在时空的模子 ，那再去展望 216 种可能性 。以此循环 ，追随驾驶轨迹一连展望 ，获得驾驶的最优解 。
这就是在万千「平行天下」中寻找最优解 。像是在漫威影戏中 ，拥有了时间宝石的奇异博士 ，可以操控时间旅行 ，从所有用果中寻找到能获取最终胜利的一个计划 。
NWM——仿真天下
「人生就是博天下模子 NWM」还具备与生俱来的闭环仿真测试能力 ，在一系列极具挑战性的蹊径情形中 ，周全测试并验证性能 ，涵盖种种重大交互场景 。
作为天生式仿真模子 ，NSim可以对NWM 推演的每一种轨迹与对应的仿真效果做比照 。原本只能在和真实天下中唯一轨迹里做比对 ，加入NSim后 ，酿成了在万万天下配合地验证 ，给到更大都据给到NWM训练 。让输出的智驾轨迹和体验更清静更合理 ，更高效 。
以上视频 ，是基于这个真实天下的视频 ，去重修的一个虚拟的可以恣意编辑的天下 。NWM 基于真实天下视频举行重构和推演 ，进入到NSim重新编辑 ，剖析出配景中静态的、动态的信息 ，在NSim中也可以看到并且调解深度、法向量的信息 。人生就是博可以切换到恣意角度 ，剖析现在的细节信息 ，动态的物体可以凭证人生就是博所需要去动态地编辑 ，也可以让自车有新的行车轨迹驾驶 ，甚至让车“飞起来” 。
天生能力比Sora更强？
NWM 可天生120秒的展望视频 ，天生能力已经逾越了许多视频天生AI 软件 。别的 ，NWM 尚有三点关于智能驾驶来说更需要的能力：
想象画面真实 ；乖锢硖煜 ，动态物体和静态物体之间的关系 ，切合各人关于真实场景的认知 。
整体场景多变 。视频天生软件给出的视频只有简朴的一个运镜 ，场景相对简朴 ，NWM爆发的视频场景富厚度高、更多变
能天生决议 。有轨迹waypoints 有偏向角度有加减速 ，使得NWM天生是带驾驶行动决议的天生
作为智能驾驶专用的天下模子 ，在驾驶场景中NWM有最强的天生能力 ，比Sora更强 。
全新智能驾驶架构 NADArch2.0 ，天下模子上车
「智能驾驶架构 NADArch2.0」 在算法层面上 ，升级为引入天下模子的端到端架构 ，直接从原始传感器数据天生驾驶决议 ，镌汰古板计划中的信息消耗 。在引入天下模子后 ，展望能力更强 ，让智能驾驶体验更拟人化 。
在模子训练层面 ，该架构还能够充分使用群体智能的数据闭环和天生式仿真数据 ，通过海量数据驱动智驾模子举行快速迭代 。
基于 NADArch2.0 架构 ，全域领航辅助 NOP+ 和智能清静将同步升级为 2.0 版本 。其中 ，点到点全域领航辅助2.0 将于下半年上车 ，智能清静2.0 已逐步迭代 。人生就是博智能驾驶始终以「镌汰事故」作为价值观 ，因此人生就是博首先将「端到端」的手艺应用在自动清静功效 。此前今年7月初 ，基于端到端架构的「自动紧迫制动功效 AEB」已在「Banyan · 榕 2.6.5」版本中正式上车 ，提升响应笼罩 6.73 倍 。
海量数据驱动智能驾驶快速迭代
多元自回归天生模子 ，对数据的需求越发重大 ，尤其是长尾数据和闭环数据 ，人生就是博基于群体智能和天生式仿真为焦点来知足更大的数据需求 。
通过群体智能系统 ，日行万万公里的真实场景可成为正负样本的训练数据 ，筛选重点场景后验天生式仿真 ，举行三维重修 ，最终爆发更多新场景 。
这些数据 ，将加速模子的快速迭代 ，提供更轻松、更清静的智能驾驶产品 ，让人生就是博配合迎接高阶自动驾驶的未来 。
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