De acordo com pt.wedoany.com-Zhou Guang, fundador e CEO da DeepRoute.ai, afirmou na 4ª Conferência de Pioneiros do Futuro Automotivo que, nos últimos cinco anos, a tecnologia de condução assistida baseada em pequenos modelos já se aproximou do limite de sua capacidade, e a indústria precisa migrar para um paradigma tecnológico baseado no reconhecimento de grandes modelos. Ele destacou que pequenos modelos são bons em reflexos condicionados e respostas a características locais, enquanto grandes modelos têm vantagens significativas no reconhecimento global e no pensamento avançado.
Em seu discurso, Zhou Guang analisou as limitações da tecnologia de pequenos modelos. Ele mencionou que os sistemas de pequenos modelos apresentam um "efeito gangorra", onde a otimização para uma cidade específica pode levar a uma queda no desempenho em outras regiões, e modificações repetidas afetam a confiança do usuário. Ele acredita que, embora os investimentos atuais estejam aumentando, a melhoria no desempenho está desacelerando, e a causa raiz é que a rota tecnológica dos pequenos modelos atingiu seu teto.
Zhou Guang apresentou a rota tecnológica da DeepRoute.ai. A empresa já adotou um modelo base de 40 bilhões de parâmetros, concentrando as três capacidades de Driver (condutor), Analyst (analista) e Critic (crítico) em um único modelo, cobrindo todo o ciclo de desenvolvimento, iteração e operação. Segundo ele, essa abordagem aumenta a eficiência dos dados em 10 vezes e impulsiona a transição de processos manuais para automação baseada em modelos.
Em seu discurso, Zhou Guang comparou pequenos modelos com grandes modelos. Usando o exemplo de "um cachorro pintado com listras de zebra", ele apontou que um pequeno modelo pode identificá-lo como uma zebra devido às características locais, enquanto um grande modelo, com base no reconhecimento global, ainda o julgaria como um cachorro. Ele acredita que, quando a condução assistida avança de algumas dezenas de quilômetros de intervenção segura em estradas urbanas para níveis mais altos, é necessário depender de sistemas de reconhecimento baseados em grandes modelos.
Em termos de dados de mercado, Zhou Guang revelou que, em 2025, a participação de mercado da DeepRoute.ai cresceu 2,1 vezes em relação ao ano anterior, alcançando 24% no mercado de NOA de terceiros, ocupando o segundo lugar no setor. Ele afirmou que, atualmente, a cada 3 novos veículos equipados com NOA urbano, 1 utiliza a solução da DeepRoute.
Zhou Guang também propôs metas de desenvolvimento para 2026: alcançar a entrega de mais de 1 milhão de veículos; após a introdução do modelo base, o MPCI (número de intervenções seguras por mil quilômetros) deve ultrapassar 1.000 quilômetros, fazendo com que a taxa de uso frequente em cenários urbanos ultrapasse 50%. Ele acredita que, quando o desempenho de segurança for elevado ao nível de mil quilômetros, e o número médio mensal de intervenções seguras por usuário cair para menos de uma vez, a condução assistida poderá passar de utilizável para boa, comum e segura.
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