软银公司开发交通理解多模态人工智能可在低延迟边缘人工智能服务器上运行

盖世汽车讯 11月5日，日本软银公司宣布开发出专为自动驾驶远程支持而设计的交通理解多模态人工智能(traffic understanding multimodal AI)，旨在在低延迟边缘人工智能服务器上运行，以实现完全无人驾驶。该交通理解多模态人工智能旨在通过外部支持提高车辆安全性并降低运营成本，解决自动驾驶社会实施中的关键挑战。通过在软银的MEC(Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算)和其他低延迟、高安全性的边缘人工智能服务器上实时运行多模态人工智能，该系统能够实时了解自动驾驶车辆的状态，为自动驾驶提供可靠的远程支持。

2024年10月，软银在庆应义塾大学湘南藤泽校区启动了利用交通理解多模态AI对自动驾驶进行远程支持的解决方案的现场试验。该实验旨在验证交通理解多模态AI能否为自动驾驶提供远程支持，以确保车辆在遇到可能妨碍驾驶的不可预见的情况时也能顺利运行。

交通理解多模态人工智能的主要特点

该交通理解多模态人工智能处理自动驾驶汽车的前方镜头并提示当前交通状况，以评估复杂的驾驶情况和潜在风险，并生成建议的措施以确保安全驾驶。基础人工智能模型已接受广泛的日本交通知识训练，包括交通手册和法规，以及一般驾驶场景和难以预测的风险情况以及相应的对策。通过这种训练，交通理解多模态人工智能能够获得自动驾驶汽车安全运行所必需的广泛知识，从而对交通状况和潜在驾驶风险有更深入的了解。

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