華為技術(shù)有限公司近日在人工智能領(lǐng)域取得了新進(jìn)展，一項關(guān)于“模型的訓(xùn)練方法、車輛的控制方法及相關(guān)裝置”的專利于2月18日公布。

據(jù)天眼查App顯示，該專利的核心在于一種創(chuàng)新的訓(xùn)練方法，它結(jié)合了路況信息、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及專家系統(tǒng)的應(yīng)用。具體而言，這一方法首先收集目標(biāo)車輛的路況信息，這些信息涵蓋了車輛行駛過程中的各種環(huán)境因素和道路條件。

接下來，通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對收集到的路況信息進(jìn)行處理，預(yù)測目標(biāo)車輛的行車意圖、行駛路徑以及車輛與環(huán)境的交互行為。這些預(yù)測結(jié)果作為目標(biāo)信息，為后續(xù)步驟提供了關(guān)鍵依據(jù)。

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度，華為引入了專家系統(tǒng)。根據(jù)目標(biāo)信息，專家系統(tǒng)或?qū)＜蚁到y(tǒng)對路況信息和相應(yīng)標(biāo)簽的處理結(jié)果，被用來更新第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一過程相當(dāng)于對AI模型進(jìn)行了閉環(huán)訓(xùn)練，使得模型能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化。

值得注意的是，華為的這一創(chuàng)新之處在于利用專家系統(tǒng)的輸出來引導(dǎo)確定用于更新AI模型的梯度。這種方法不僅提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，還為人工智能技術(shù)在車輛控制領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的思路。

隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，對車輛控制方法的精度和可靠性要求越來越高。華為的這一專利無疑為自動駕駛技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力，也為未來智能交通系統(tǒng)的建設(shè)提供了有力支持。