
A | (ECNS) -- Authorities in Xiamen City, Fujian Province, have launched an investigation into a local disinfection company accused of using a highly toxic pesticide to disinfect popular chain restaurants. According to the Beijing News, the company allegedly used dichlorvos, a toxic agricultural pesticide, to provide routine disinfection services for dozens of well-known chain restaurants, including Green Tea, Xianqi Banbudian, Chi Nai, Fengyuanjia and Yisushi. In a statement released Monday, the joint investigation team in Huli District said authorities had received public complaints about the company and launched an immediate probe. Inspectors collected evidence at the site, conducted sampling and testing, and seized all remaining chemicals held by the company. The company's operations in Huli district have been shut down. Authorities pledged to punish any violations in accordance with the law. A citywide inspection of local disinfection service providers is underway to identify and address irregularities, with zero tolerance for illegal practices in the industry. On Monday noon, the company's legal representative, identified as Zhuang, told Xiaoxiang Morning Herald that the company had never used dichlorvos, but instead used professional disinfection products. Zhuang also claimed that the company had been maliciously reported by a former employee. Zhuang said that two inspections conducted by Xiamen's market regulation authorities, one in late July and the other in early August, found no evidence of dichlorvos. However, the local authorities have not confirmed Zhuang's claims. Dichlorvos is not permitted for use in catering venues due to its persistence and potential health hazards. Exposure to the chemical can cause serious health effects and, in severe cases, may be life-threatening.
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B | 其中,数据驱动时代,是完全不一样的时代,大模型+海量数据“双剑合璧”,数据开启自训练模式;感知技术上,用多模态传感器联合输出结果;认知技术上,以可解释的场景化驾驶常识为主;自动驾驶里程由硬件驱动、软件驱动时代的百万公里、上千万公里,直接飙升到了1亿公里以上。

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D | 基于Attention大模型,自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据,而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶,才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。“我们有理由认为,辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有辅助驾驶,才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。

E | ” Attention大模型带来的机遇和挑战,正驱动自动驾驶行业的技术变革。他对记者表示,“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本,通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地,通过数据的组织让大模型发挥更大效力。” 低碳超算层面,毫末在日前的AI DAY上正式官宣了中国自动驾驶科技公司首个超算中心。

F | 顾维灏表示:“如何提升训练效率降低训练成本,实现低碳计算,是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。

G | ”毫末超算中心的目标是满足千亿参数大模型,训练数据规模100万clips,整体训练成本降低200倍。在算法模型层面,顾维灏介绍,毫末早在2021年6月便启动了针对transformer大模型的研究和落地尝试。正是基于过去一年多在训练平台改造升级、数据规格和标注方法的切换准备、针对感知、认知具体任务的模型细节探索等方面的成功实践,为现在毫末在城市导航辅助驾驶场景中的快速发展打下了坚实基础。另外,顾维灏还分享了毫末数据智能体系MANA在自动驾驶城市场景中面临的挑战与功能升级。他表示,城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”。

H | 其中场景难题主要包括“城市道路养护频繁”“大型车辆密集”“变道空间狭窄”“城市环境多样”。解决上述场景难题,技术层面面临六大挑战:如何在自动驾驶领域应用大模型,如何让数据发挥更大的价值,如何使用重感知技术解决现实空间理解问题,如何使用人类世界的交互接口,如何让仿真更真,如何让自动驾驶系统运动起来更像人。为了应对上述挑战,MANA感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级。首先,MANA通过使用大规模量产车无标注数据的自监督学习方法打造模型效果,相比只用少量标注样本训练,训练效果提升3倍以上,这让毫末数据优势得以高效转化为模型效果,以更好适应自动驾驶各种感知任务需求。其次,MANA感知能力提升,让海量数据不再被区别对待。面对巨大数据规模下的“数据效率”难题,MANA构建了增量式学习训练平台,抽取部分存量数据加上新数据组合成一个混合数据集。训练时要求新模型和旧模型的输出保持尽量一致,对新数据的拟合尽量好。

I | 相比常规做法,整体算力节省80%,响应速度提升6倍。第三,MANA感知能力更强。通过使用时序的transformer模型在BEV空间上做了虚拟实时建图,使得感知车道线的输出更加准确和稳定,让城市导航自动驾驶告别高精地图依赖。第四,MANA感知能力更准,让中国没有不能识别的车辆信号灯。MANA通过升级车上感知系统,对刹车灯、转向灯状态进行专门识别,让驾驶员在处理前车急刹、紧急切入等场景中更安全和舒适。第五,MANA认知能力也再次进化。面对路口这一城市最复杂场景,MANA在仿真系统中引入了高价值的真实交通流场景,与浙江德清、阿里云合作,将路口这一城市最复杂场景引入仿真引擎,构建自动驾驶场景库,通过自动驾驶的真实仿真验证,时效性更高、微观交通流更真实,有效破解了城市路口通过“老大难”问题。现场,毫末联合浙江德清、阿里云发布“中国首个基于车路协同云服务的大规模自动驾驶场景库”。作为其首个使用真实交通数据生成、满足数据合规要求的自动驾驶场景库,将进一步加速中国自动驾驶成熟度提升以及车路云协同发展。
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Published on:18:54:17
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