ประธาน GWM ถ่ายทอดสดทดลองใช้ระบบขับขี่อัจฉริยะ! ระบบ GWM NOA เก่งมากจริง ๆ!

เมื่อวันที่ 30 มิถุนายน Wei Jianjun ประธาน GWM ขับรถ WEY Blue Mountain (Lanshan) ด้วยตนเอง ในรูปแบบของการถ่ายทอดสดวิดีโอตลอดการเดินทาง บนถนนที่พลุกพล่านและซับซ้อนในฉงชิ่ง จีน เพื่อแสดงระบบนำทางอัจฉริยะขณะขับขี่ NOA ของ GWM (ต่อไปนี้จะเรียกว่าระบบ GWM NOA)

ชงชิง จีน ก็โด่งดังว่าเป็น "เมืองบนภูเขา" ด้วยประเภทภูมิประเทศที่ซับซ้อนและความหลากหลายของเส้นทางที่รู้จักคนทั่วไป มีสะพานวิวาวะมากมาย ลาดชันชัน และการรถร่วง แล้วก็ทำให้การทดสอบระบบ NOA ยากขึ้น ทริปนี้ยาวประมาณ 35 กิโลเมตร ผ่านจากกิ่ง น้ำเหนือ ฝั่งใต้ประกอบด้วยสามโซนการปกครองนักท่องเที่ยวเข้าซื้อสินค้าท่องเที่ยวที่คึกคักจนถึงสะพานวิวาวะมีอะไรจำนวนมากที่กลางเมืองที่แออัดอาลัยจนถึง "วงจรสนามเชิดสะพาอาลัยดาวน์" ข้างล่าง ความยากของเรื่องท้าทายไม่ขึ้นชื่อตัวเอง

ในการถ่ายทอดสดการวัดจริง ระบบ Great Wall NOA ประสบความสําเร็จในการรับมือกับสภาพถนนที่ซับซ้อนต่างๆ มีรายงานว่าระบบได้รวมโมเดลขนาดใหญ่แบบ end-to-end - SEE (ความปลอดภัย - ความปลอดภัย ประสิทธิภาพสูง - ความเหมาะสม ประสบการณ์ - ประสบการณ์) SEE ตระหนักถึงการบูรณาการแบบบูรณาการของการเชื่อมโยงทั้งหมดของการรับรู้ การตัดสินใจ กฎระเบียบและการควบคุม บนพื้นฐานของเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก การฝึกอบรมร่วมกันของแบบจําลองผ่านการป้อนข้อมูล ไม่ได้กําหนดพฤติกรรมการขับขี่โดยกฎอีกต่อไป แต่ให้แบบจําลองเรียนรู้โดยตรงเช่นเดียวกับผู้ขับขี่"วิธีการขับรถ"

เกี่ยวกับผลงานที่ถ่ายทอดสดครั้งนี้ เว่ยจีันจวน กล่าวว่า “การถ่ายทอดสดคือการนำเสนอความสามารถจริง กระบวนการขับขี่ของ Haval ไม่มีที่กลัวของการท้าทาย กล้าหน้าผู้ใช้ ด้านเทคโนโลยีการขับขี่สมาร์ท การใช้งานที่สามารถ ความปลอดภัย จำเป็นอย่างยิ่ง ยินดีที่จะทำให้ประสบการณ์การขับขี่ของทุกคนมากยิ่งขึ้น นี่คือสิ่งที่ Haval มีความยินดีที่จะบังเกี่ยวไว้"

ด้วยสะพานวิวาวะที่ใหญ่และซับซ้อนที่สุดในเมืองหลักเชียงชิน มี 5 ชั้น  8 ทิศทาง และ 20 ทำนอง ในการถ่ายทอดสดสามารถเห็นได้ว่า ระบบ GWM NOA สามารถระบุจุดขนานล่วงหน้าได้แม่นยำ และวางเส้นทางการขับขี่อย่างแม่นยำ ในกระบวนการที่รถยนต์ถนนด้วยวิธีอันดาผ่านโดยการเปลี่ยนช่องทางรถยนต์ NOA ของ GWM มอนิเตอร์สุนัขจรจัดวิธีเรือไอน้ำมาจาด้านขวาที่มอนิเตอร์สนามสนามว่างวันอย่างตรงไปตรงมา การเลือกเวลาที่เหมาะสมสำหรับการเปลี่ยนแปลงช่องทาง ตรรกะต่าง ๆ นี้ทำให้เราเห็นถึงความสามารถในการเลือกช่องทางและเส้นทางที่จัดการอย่างแม่นยำของระบบ GWM NOA ในสภาพจราจรที่ซับซ้อน

เมื่อรถเข้าสู่สะพานบนแม่น้ำ ในตอนเราเผชิญหน้ากับการจราจรที่แออัดในช่วงเวลาเร่งด่วนของพื้นผิวสะพาน ระบบ GWM NOA ได้สามารถแสดงประสิทธิภาพในกลยุทธ์การเปลี่ยนเลนที่ฉลาดและสมรรถนะในการเล่นเกมเป็นอย่างดี ไม่เพียงแต่สามารถวิเคราะห์ปริมาณการจราจรและตำแหน่งรถอย่างเป็นไปตามเวลา แต่ยังสามารถทำการคำนวณที่แม่นยำอย่างรวดเร็ว และในที่สุดสามารถทำการเชื่อมต่อขอบเขตที่มีความยากสูงได้ ในระบบ GWM NOA ยังสามารถอัพเดทข้อมูลเกี่ยวกับสภาพการจราจรเป็นเวลาจริง ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การขับขี่อย่างไดนามิก เพื่อให้การเดินทางเป็นไปอย่างราบรื่นในระดับที่สูงที่สุดที่จะทำได้

เมื่อเข้าสู่ยูเซ็นท์ ความท้าทายที่ระบบ GWM NOA ต้องเผชิญหน้าก็ไม่ได้ลดลงเลย ยูเซ็นท์มีถนนตรงที่แคบและสภาพการจราจรที่ผสมผสานระหว่างคนและรถอยู่เป็นจำนวนมาก ระบบของ GWM NOA มีประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในส่วนนี้ ไม่เพียงแต่สามารถรักษาระยะห่างจากรถหน้าได้อย่างคล่องตัว แต่ยังสามารถหลีกเลี่ยงได้ด่วนในสถานการณ์ที่รถไม่มีสิทธิ์เรียกร้อง special หรือผู้เดินเท้าที่ปรากฎขึ้นอยู่กะทันหัน

ทางลูบล้อมใต้ดินที่จีเฟงเปี้ยน ไม่เพียงแค่แคบและมืดยาม ที่ทรงป้ายเครื่องหมายทางสายรถยนต์ก็ไม่ชัดเจน ในขณะเดียวกัน สัญญาณการสื่อสารก็ไม่ดี แต่แม้แต่ในสภาวะโรดที่ไม่ดีแบบนี้ ระบบ GWM NOA ยังสามารถรู้จำเครื่องหมายการจราจรและไฟสัญญาณจราจรได้อย่างแม่นยำ และสร้างเส้นทางของรถยนต์ ช่วยให้รถสามารถผ่านทางที่มีความท้าทายนี้ได้