Valeo 与 Natix Network 合作开发自动驾驶的 AI 模型

汽车技术供应商法雷奥（Valeo）与基于 Solana 的去中心化物理基础设施网络提供商 Natix Network 合作，开发一种开源人工智能多摄像头模型，旨在增强自动驾驶系统。根据 Cointelegraph 的报道，这一合作重点在于创建世界基础模型（WFM），该模型旨在学习和预测现实世界的运动，同时适应各种交通情况。该倡议旨在推动人工智能模型超越基于文本的理解，应用于物理环境中的实际应用，推动自动驾驶研究。法雷奥和 Natix 承诺将公开发布他们的模型、数据集和训练工具，允许开发者完善这些能力。Natix 的一位发言人表示，WFM 模型的第一个版本预计将在未来几个月内准备就绪。自动驾驶初创公司 Wayve 已经在其车辆中使用 WFM，包括一项测试，其中一辆车在没有事先在拉斯维加斯进行训练的情况下导航该市的部分区域。WFM 是更广泛的去中心化物理基础设施网络（DePIN）领域的一部分，该领域将区块链技术与社区拥有的物理基础设施结合，形成去中心化网络，参与者可以贡献计算能力以换取加密货币。法雷奥脑部部门首席执行官 Marc Vrecko 表示，WFM 自驾摄像头模型的最终目标是安全和负责任地推动移动智能和自动驾驶汽车的发展。Natix 的联合创始人兼首席执行官 Alireza Ghods 将 WFM 视为一代人的机会，类似于 2017 年至 2020 年大型语言模型的崛起。他强调，构建第一个可扩展世界模型的团队将为下一波人工智能浪潮奠定基础：物理人工智能。与当前仅具感知能力的人工智能模型不同，多摄像头世界模型旨在开发预测能力，以加速自动驾驶车辆的主流部署。Natix 强调，去中心化和开源 WFM 可以使物理人工智能系统在部署之前在更广泛的现实条件下进行训练和测试。一位公司发言人指出，透明的框架使生态系统能够更快速地发展，并补充说，广泛的测试对安全至关重要。法雷奥和 Natix 面临来自 Nvidia 推出的开源视觉 - 语言 - 行动模型 Alpamayo 的竞争，该模型利用摄像头和传感器数据通过基于推理的自主决策。Natix 成立于 2020 年，运营一个去中心化的多摄像头数据网络，根据行业研究公司 Messari 的说法，该网络包括数十万名贡献者和数亿公里的记录驾驶数据。