汽车技术供应商法雷奥与基于Solana的去中心化物理基础设施网络服务商Natix Network宣布合作,共同开发一款旨在提升自动驾驶系统的开源人工智能多摄像头模型。
两家公司于周四表示,他们正在构建名为"世界基础模型"的系统。该模型能够学习并预测现实世界中的物体运动,同时适应各种交通场景。
根据与Cointelegraph共享的公告,这款多摄像头模型致力于推动AI模型从文本理解向物理环境实景感知的边界突破,并旨在推进自动驾驶技术的研究进程。
开源承诺与开发时间表
法雷奥与Natix承诺将公开其模型、数据集及训练工具,以供开发者进行精细化调整。Natix发言人向Cointelegraph透露,WFM模型的初始版本预计将在未来数月内完成开发。
世界基础模型加速自动驾驶到来
自动驾驶初创公司Wayve已在车辆中部署WFM技术。据该公司首席执行官亚历克斯·肯德尔周五分享的资料显示,搭载该系统的车辆在未经过预先训练的情况下,成功完成了拉斯维加斯部分路段的自主导航测试。
WFM属于更广泛的DePIN领域范畴,该领域通过将区块链技术与社区拥有的物理基础设施相结合,构建去中心化网络,使参与者能够贡献算力等资源以获取加密货币奖励。
法雷奥智能驾驶部门首席执行官马克·弗雷科指出,WFM自动驾驶摄像头模型的终极目标,是以安全可靠的方式"推进出行智能化"并加速自动驾驶汽车时代的来临。
代际机遇与范式转变
Natix联合创始人兼首席执行官阿里雷扎·戈兹将WFM视为堪比2017至2020年间大语言模型崛起的代际机遇。"构建首个可扩展世界模型的团队,将为下一波人工智能浪潮——实体人工智能奠定基础。"
与当前仅具感知能力的AI模型不同,多摄像头世界模型致力于构建预测能力,以加速自动驾驶汽车的主流化部署。
竞争格局与合作规模
法雷奥与Natix面临的主要竞争对手包括芯片制造巨头英伟达推出的开源视觉-语言-动作模型系列Alpamayo。该解决方案通过基于推理的自主系统,利用摄像头和传感器数据进行决策。
据行业研究机构Messari数据显示,成立于2020年的Natix运营着去中心化多摄像头数据网络,该网络已汇集数十万贡献者与数亿公里的行驶数据。

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