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华为智能驾驶感知技术专家讲解 GOD 网络：
安全和智能是华为智能驾驶的重中之重。GOD 网络就像是人的视觉一样，可以看懂物理世界，从而获得安全、智能的驾驶体验。
1、针对异形物体的泛化，华为的杀手锏：GOD 网络
- 用 3D 体素来表达物体——将三维空间体素化，用 3D 体素网格来表达物理世界。也就是说，华为的 ADS 系统会试图预测每个体素是否被占据，以及物体是移动还是静止状态。
- 华为的自动驾驶模型是通过物体 3D 几何来学习，而不是通过传统的标注框来学习。由于几何是基本的属性，很容易泛化模型，能够对任何物体进行泛化学习，这个方案成为：通用障碍物检测网络（General Obstacle Detection Network）。
2、GOD 网络是如何运作的？
- 使用不用的骨干网络，从视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感信号中提取特征，然后将这些特征发送到时空编码网络，用 3D 来表达物理世界。
- 构建 3D 世界模型是完成多个感知任务的关键，如占据预测、车流预测、可见性预测以及规划等。
- GOD 网络有多个特性：识别动态和静态的障碍物、准确预测道路的 3D 几何、支撑车身控制，以及支持端到端的规划。这也对网络时延的要求非常高，GOD 网络的时延低至 10 毫秒以下（不知道其他家可以到啥水准[吃瓜]）。
- GOD 网络的基石是自学习数据引擎，从底层 GOD 网络部署在车端，可以从车辆传感器收集的驾驶数据中挖掘有价值的数据，这些数据会发送到云端进行自动化标注，然后在虚拟世界进行 4D 场景的重建，每天可以产生 100 万帧的帧值数据。
获得这些数据之后，就可以使用上千个 NPU 和上亿公里的驾驶数据来训练 GOD 网络。这些 NUP 是专门训练驾驶神经网络的，使得自动驾驶系统每天都在优化和提升。
- 华为希望将 GOD 网络训练成一个基础模型，从而让车辆像人类司机一样轻松应对各种各样的场景，如上下匝道、障碍物绕行等。
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