在自動駕駛技術日益發(fā)展的今天，如何實現(xiàn)更高效、更安全的城市駕駛成為業(yè)界關注的焦點。2025年4月17日，美國人工智能公司Helm.ai宣布推出其最新產品——Helm.ai Driver，這是一款基于純視覺輸入的實時路徑預測深度神經網(wǎng)絡系統(tǒng)，旨在提升從L2到L4級別的自動駕駛能力。該系統(tǒng)的發(fā)布標志著自動駕駛技術向更高層次邁進，特別是在復雜的城市環(huán)境中。

Helm.ai成立于2016年，總部位于美國加利福尼亞州的紅木城，專注于為高端高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、自動駕駛和機器人自動化開發(fā)先進的人工智能軟件。該公司致力于通過創(chuàng)新的AI技術，推動自動駕駛技術的商業(yè)化應用。

Helm.ai Driver的核心優(yōu)勢在于其完全依賴攝像頭數(shù)據(jù)進行路徑預測，無需高精度地圖、激光雷達或其他額外傳感器。該系統(tǒng)利用Helm.ai生產級的感知模塊輸出作為輸入，實現(xiàn)了與現(xiàn)有感知軟件的高度兼容性。這種模塊化架構不僅提高了系統(tǒng)的驗證效率，還增強了其可解釋性。

該路徑預測模型采用Helm.ai獨有的Deep Teaching?方法，在大規(guī)模真實世界數(shù)據(jù)上進行訓練。這一方法使模型能夠在復雜的城市駕駛場景中展現(xiàn)出類似人類駕駛員的行為，如在交叉路口轉彎、避讓障礙物、超車以及應對其他車輛的突然插入等。值得注意的是，這些行為是通過端到端學習自然涌現(xiàn)的，而非通過明確的規(guī)則編程實現(xiàn)。

為了驗證Helm.ai Driver的路徑預測能力，Helm.ai在開源平臺CARLA上進行了閉環(huán)仿真實驗。在這一環(huán)境中，Helm.ai Driver能夠持續(xù)響應其周圍環(huán)境，模擬真實世界中的駕駛情境。此外，Helm.ai還利用其自主研發(fā)的生成式AI基礎模型GenSim-2，對仿真場景進行重新渲染，生成與真實世界視覺效果高度相似的攝像頭輸出。

Helm.ai首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人弗拉迪斯拉夫·沃羅寧斯基（Vladislav Voroninski）表示：“我們很高興展示Helm.ai Driver在城市駕駛中的實時路徑預測能力，該系統(tǒng)基于我們專有的Transformer深度神經網(wǎng)絡架構，僅需視覺感知輸入。通過在真實世界數(shù)據(jù)上的訓練，我們開發(fā)出了一種先進的路徑預測系統(tǒng)，能夠模仿人類駕駛員的復雜行為，進行端到端學習，而無需明確定義的規(guī)則?！?/p>

Helm.ai的基礎模型，如路徑預測和生成式傳感器仿真，是其AI優(yōu)先方法的關鍵組成部分。公司持續(xù)提供能夠跨越不同車輛平臺、地理位置和駕駛條件的通用模型。Helm.ai的AI軟件解決方案包括用于高速公路和城市駕駛的深度神經網(wǎng)絡、端到端自動駕駛系統(tǒng)，以及由Deep Teaching?和生成式AI驅動的開發(fā)和驗證工具。公司與全球汽車制造商合作，推進面向量產的項目。

Helm.ai Driver的發(fā)布，不僅展示了純視覺路徑預測在城市自動駕駛中的應用潛力，也為自動駕駛技術的商業(yè)化和規(guī)模化部署提供了新的解決方案。隨著AI技術的不斷進步，Helm.ai正引領自動駕駛技術向更高水平發(fā)展。

Helm.ai 是一家軟件初創(chuàng)公司，致力于為自動駕駛開發(fā)下一代 AI 軟件。

對人工標注數(shù)據(jù)進行訓練的 AI 系統(tǒng)幾乎不可能識別每種環(huán)境中出現(xiàn)的無數(shù)危險——深度教學通過允許對大量圖像和其他傳感器數(shù)據(jù)進行經濟訓練，直接解決核心安全問題，提供自動駕駛行業(yè)的巨大利益和進步。

深度教學為整個人工智能和計算機視覺的未來提供了有希望的發(fā)展。無人機導航、消費機器人和醫(yī)學成像等行業(yè)只是深度教學可以幫助變革的少數(shù)幾個領域。