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IT之家 5 月 23 日消息，鴻?？萍技瘓F旗下鴻海研究院人工智能研究所與香港城市大學合作，推出新世代自動駕駛軌跡預(yù)測深度學習模型“QCNet”，未來可應(yīng)用于集團電動車自動駕駛系統(tǒng)。
IT之家從鴻海官網(wǎng)得知，QCNet 是一種智能軌跡預(yù)測模型，主要優(yōu)勢在于能夠理解真實駕駛場景的全局信息，將 ChatGPT 相同技術(shù)基礎(chǔ)的 Transformer 架構(gòu)修改為適用于自動駕駛場景，使其學習車輛歷史軌跡，車輛間交互行為、道路環(huán)境等多樣性與不確定性。
據(jù)悉，QCNet 可預(yù)測車輛未來 6 至 8 秒內(nèi)的運動軌跡，同時對場景中的多個目標進行準確地預(yù)測，編碼器計算效率提升 85%。同時，QCNet 為車道、斑馬線、車輛、行人等交通場景中的每一個場景元素分別建立了一套局部坐標系，在局部坐標系下學習表征，并通過相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關(guān)系，提升模型的實時計算效率。
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