鴻海研究院自駕車模型「QCNet」6月國際電腦視覺與圖型識別會議發表

鴻海（2317）旗下鴻海研究院人工智能研究所今(23)日宣布攜手香港城市大學，首度推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型「QCNet」，鴻海表示，QCNet可在複雜道路環境捕捉車輛的多種潛在意圖、超長距離預測未來6至8秒內運動軌跡、可同時對場景中多個目標進行準確預測，並可將編碼器計算效率提升85%以上。

過往軌跡預測方法不具備流式處理能力，必須特別為每一個待預測的交通參與者分別計算一套專有場景編碼，以達到更高的預測精度，導致產生出極大的計算負擔。

鴻海研究院與香港城市大學所提出的QCNet是一種智慧型軌跡預測模型，主要優勢在於能夠理解真實駕駛場景全局資訊，活用和ChatGPT相同技術基礎的Transformer架構，將其修改為適用於自動駕駛場景，並學習車輛歷史軌跡，車輛間交互行為、道路環境等多樣性與不確定性，得到豐富的場景反饋。

鴻海指出，該模型在全球規模最大，最具挑戰性的兩大自駕車軌跡預測挑戰排行榜Argoverse 1與Argoverse 2，取得排名第一佳績，準確度優於業界。

另外，除高效精準預測，QCNet為交通場景中包括車道、斑馬線、車輛、行人等在內的每一個場景元素分別建立了一套局部座標系，在場景元素所對應的局部座標系下學習表徵，並通過相對時空位置編碼來捕捉不同場景元素之間的相對關係，以避免大量重複計算並最終提升模型即時計算效率。

鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽認為，鴻海研究院在AI與自動駕駛領域投入大量人力，從基礎模型以及算法核心精進技術，QCNet能夠在Argoverse 1與Argoverse 2取得排名第一的佳績，並且將於今年六月全世界AI領域享譽全球的頂級會議國際電腦視覺與圖型識別會議（CVPR）發表，未來QCNet可應用於集團電動車自動駕駛系統，大幅提升自動駕駛決策的實時性與安全性。

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• Yahoo財經特派記者 呂俊儀：資深財經媒體工作者，曾任採訪團隊主管，專訪過長榮集團創辦人張榮發、鴻海創辦人郭台銘，也歷經台積電創辦人張忠謀退休記者會等大事件，堅持產出最專業、富有洞見的新聞。