Xiaomi Auto : « La densité intelligente » est la clé de la technologie de conduite autonome.
Au lieu de courir après des termes comme VLA ou WA, Xiaomi Auto se concentre sur la maximisation de la « densité intelligente » du modèle, en intégrant la modélisation du monde et l'apprentissage par renforcement pour faire la différence.
Dans un contexte de marché des voitures intelligentes hautement concurrentiel, avec diverses approches technologiques telles que VLA, VA et WA, Xiaomi Auto a défini sa propre orientation de développement, en se concentrant sur le concept central de « densité intelligente ».
Selon Tran Quang, responsable de la technologie de bout en bout chez Xiaomi Auto, l'objectif ultime de toute feuille de route technologique est de maximiser la « densité d'intelligence » du modèle de conduite autonome. Il estime que les tentatives des constructeurs de se différencier par un jargon technique ne font que refléter la concurrence du marché.
Feuille de route pour le développement technologique rapide
Xiaomi a démontré son engagement en améliorant continuellement son système de conduite autonome de bout en bout (HAD). Après une première version lancée en février avec 3 millions de séquences enregistrées, l'entreprise a rapidement déployé une version à 10 millions de séquences dès juillet de la même année.
Le point culminant a eu lieu au salon automobile de Guangzhou en novembre, où Xiaomi Auto a officiellement présenté une version améliorée du système Xiaomi HAD, marquant une avancée significative dans la technologie de l'entreprise.
Intégration des modèles du monde et de l'apprentissage par renforcement
La principale différence de la version améliorée du Xiaomi HAD réside dans l'intégration d'un « modèle du monde » et d'un « apprentissage par renforcement ». Cette technologie permet au système non seulement de simuler la manière dont un conducteur expérimenté gère les situations, mais aussi de comprendre le raisonnement qui sous-tend chaque décision.
D'un point de vue cognitif, le modèle est capable d'acquérir des connaissances à partir de l'environnement ouvert et d'inférer la causalité dans des scénarios de trafic complexes, fonctionnant de manière similaire au cerveau humain.
Défis liés à l'application
M. Tran Quang a également souligné les difficultés liées à l'application pratique de l'apprentissage par renforcement. Premièrement, la construction d'un modèle du monde d'un réalisme absolu est très complexe et nécessite une grande quantité de ressources numériques modifiables. Deuxièmement, l'efficacité de l'exploration parallèle et l'allocation de la puissance de calcul constituent également un problème majeur à résoudre.
stratégie technologique globale
Tout en restant fidèle à sa stratégie globale, Xiaomi n'exclut pas d'autres pistes. Son équipe dédiée à la conduite intelligente est structurée en trois pôles principaux. Outre le pôle global, dirigé par M. Tran Quang, M. Tran Long est responsable du développement de la technologie VLA. D'autres axes de développement, tels que la navigation aérienne (WA) et la navigation aérienne virtuelle (VA), sont également étudiés en amont par des équipes internes sous la direction de M. Tran Quang. Cette stratégie témoigne de l'engagement de Xiaomi à bâtir une plateforme technologique diversifiée et performante pour se positionner sur le marché des véhicules intelligents.
