在近日举行的世界人工智能大会上,北京独角兽蘑菇车联自研的首个物理世界AI大模型MogoMind亮相并公布落地进展。
相比数字世界中的大模型,Mogo-Mind可以视为物理世界的实时搜索引擎。蘑菇车联副总裁王凯说。过去,传统大语言模型只能处理静态文本,无法处理多模态信息流和物理世界实时数据,更无法通过互联网数据信息预测现实世界。
这个名叫MogoMind的物理世界AI大模型整合了道路传感器、车载终端等多种设备,形成立体化的物理世界感知网络,实现对道路状况、车辆行驶状态、行人轨迹、气象条件等物理信息的毫秒级感知。借助对物理信息的实时认知理解能力,它不仅能够识别路面状况、交通标识、障碍物的物理状态,还能将复杂的交通环境信息转化为可理解、可执行的智能决策建议,为交通管理部门和出行者提供应对方案。
据悉,依托MogoMind大模型能力,蘑菇车联目前已推出了多款L4级前装量产车辆,融入全局感知、深度认知和实时推理决策等能力,推动这一技术在公共交通、城市环卫、无人零售等场景应用。
在近日举行的世界人工智能大会上,北京独角兽蘑菇车联自研的首个物理世界AI大模型MogoMind亮相并公布落地进展。
相比数字世界中的大模型,Mogo-Mind可以视为物理世界的实时搜索引擎。蘑菇车联副总裁王凯说。过去,传统大语言模型只能处理静态文本,无法处理多模态信息流和物理世界实时数据,更无法通过互联网数据信息预测现实世界。
这个名叫MogoMind的物理世界AI大模型整合了道路传感器、车载终端等多种设备,形成立体化的物理世界感知网络,实现对道路状况、车辆行驶状态、行人轨迹、气象条件等物理信息的毫秒级感知。借助对物理信息的实时认知理解能力,它不仅能够识别路面状况、交通标识、障碍物的物理状态,还能将复杂的交通环境信息转化为可理解、可执行的智能决策建议,为交通管理部门和出行者提供应对方案。
据悉,依托MogoMind大模型能力,蘑菇车联目前已推出了多款L4级前装量产车辆,融入全局感知、深度认知和实时推理决策等能力,推动这一技术在公共交通、城市环卫、无人零售等场景应用。
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