Китайская компания QCraft, специализирующаяся на технологиях автономного вождения, представила свою модель физического ИИ (Physical AI) и решение для помощи водителю QPilot MAX на выставке Auto China 2026 в Пекине. Компания стремится применить технологии физического ИИ как в системах помощи водителю, так и в приложениях уровня L4, таких как роботакси и автономные логистические транспортные средства.
QCraft: мир моделей и обучение с подкреплением
Представленная модель физического ИИ построена на фреймворке, объединяющем мировые модели (world models) и обучение с подкреплением (reinforcement learning).
Система работает по двухуровневому принципу:
- Облачный компонент (офлайн): используется для генерации обучающих данных и симуляции сложных дорожных сценариев, которые трудно воспроизвести в реальности;
- Бортовая модель (онлайн): непосредственно выполняет задачи вождения, обрабатывая данные с датчиков в реальном времени.
Такой подход позволяет значительно ускорить обучение алгоритмов, создавая виртуальные ситуации, которые в реальных тестах встречались бы крайне редко.
QPilot MAX: мощь для города
Решение QPilot MAX – это система помощи водителю, поддерживаемая вычислительной мощностью более 500 TOPS (триллионов операций в секунду).
Ключевые особенности:
- Специализация на сложных условиях городского трафика;
- Улучшенное принятие решений в нестандартных ситуациях;
- Масштабируемость для различных классов автомобилей.
Юй Цянь (Yu Qian), соучредитель и генеральный директор QCraft, отметил, что автономное вождение является одним из самых очевидных ранних применений физического ИИ.
«Физический ИИ все еще находится на ранней стадии и требует дальнейших технологических прорывов для широкого внедрения. Однако автономное вождение уже обладает большими объемами данных и более зрелой инженерной базой, что делает его практичной отправной точкой», – заявил он.
Стратегия развития: интеллект важнее железа
Компания делает ставку на улучшение способности ИИ принимать решения, а не на простое увеличение количества сенсоров или вычислительной мощности.
Юй Цянь пояснил:
- Реальные тесты занимают много времени и часто не покрывают достаточное количество редких или сложных сценариев;
- Использование мировых моделей и обучения с подкреплением позволяет генерировать множество сценариев в симуляции;
- Полученные данные используются для дообучения бортовых систем, делая их умнее и безопаснее.
Масштаб внедрения: от 25 до 50 моделей
На текущий момент системы помощи водителю от QCraft установлены на 25 серийных моделях автомобилей.
- В 2026 году ожидается расширение парка до более чем 50 моделей.
- Такой масштаб развертывания предоставляет компании доступ к огромному массиву реальных данных, что помогает валидировать надежность системы и ускорять ее развитие.
Помимо систем помощи водителю, QCraft outlined свои программы по созданию роботакси и автономных логистических транспортных средств уровня L4.
Ли Дон (Li Dong), технический директор QCraft, подчеркнул ключевой вызов для уровня L4:
- Главный вопрос – способность модели обеспечивать безопасную работу при коммерчески жизнеспособной стоимости;
- По мере усиления моделей вождения сервисы уровня L4 смогут охватывать больше сценариев и работать эффективнее;
- Для уровня L4 требуются дополнительные сенсоры, вычислительные ресурсы и резервные системы безопасности, но основа остается той же, что и в системах помощи водителю.
Приоритетом компании на данном этапе является улучшение базовых возможностей вождения ИИ-системы, что станет фундаментом для массовой коммерциализации роботакси.
Для автопроизводителей, инвесторов и разработчиков текущая ситуация создает определенные сигналы: переход к физическому ИИ открывает новые возможности для ускорения разработки беспилотников, фокус на качестве принятия решений может снизить зависимость от дорогостоящего оборудования, а масштабирование на 50+ моделей укрепляет позиции QCraft как ключевого поставщика технологий. Однако успех будет зависеть от способности доказать безопасность симулированного обучения в реальных условиях и достичь целевых показателей стоимости для уровня L4.
Представление модели физического ИИ знаменует важный этап эволюции автономного вождения: от накопления данных к пониманию физики мира и прогнозированию последствий. Когда компания заявляет, что важнее научить машину думать, чем добавить ей еще один лидар – это сигнал о зрелости отрасли. Сможет ли подход QCraft с симуляцией редких сценариев стать новым стандартом, который ускорит появление настоящих беспилотников на наших дорогах? Поделитесь мнением в комментариях.
Новость Китая “QCraft представила модель ИИ для роботакси и логистики” подготовлена Порталом PRC.TODAY.
Если вам понравилась новость или появились вопросы, оставьте ваш комментарий или обсудите эту новость в нашем Telegram-канале
