WeRide Ki-Modell WITT: 98 % weniger Kosten
Der chinesische Autonomie-Spezialist WeRide (文远知行) hat am 17. Juli das eigenentwickelte physikalische Ki-Basismodell WeRide WITT vorgestellt. WITT steht für „World Intelligence Toward Truth“ und basiert auf einem visuellen Sprachmodell (VLM). Zum ersten Mal führt das System das Konzept der „minimalen physikalischen Tatsacheneinheit“ ein: Video, Bild und Text werden multimodal verknüpft, um kontinuierliche reale Szenen in überprüfbare Tatsachenfragmente zu zerlegen. Damit entsteht eine neue Ki-Verständnisarchitektur, die auf physikalischen Fakten beruht.
Hintergrund ist die zunehmende Datenflut im autonomen Fahren. Bislang sind wertvolle Daten aus langen Endlosszenen (Long Tail) schwer zu identifizieren, und große Sprachmodelle neigen zu Halluzinationen in komplexen Verkehrssituationen. WeRide WITT greift diese Probleme mit vier Kernfähigkeiten auf: Tatsachenextraktion, Tatsachenlogik, Faktenvalidierung und Tatsachenkoordination.
Vier Kernfähigkeiten für saubere Daten
Bei der Tatsachenextraktion zerlegt WITT eine Fahrtaufnahme in kleinste physikalische Tatsacheneinheiten – etwa die eigene Rechtsabbiegung, eine städtische Kreuzung oder Signalwechsel. Jede Einheit ist hochgradig vertrauenswürdig, kalibrierbar und zurückverfolgbar.
Die Tatsachenlogik erlaubt es, aus den extrahierten Einheiten Ereignisse, Beziehungen und Risiken abzuleiten. Ingenieure können per Stichwort oder natürlicher Sprache Millionen von Videostunden durchsuchen und gezielt Long-Tail-Szenen wie „Fußgänger quer auf Baustelle“ finden.
Der Faktenvalidierung dient ein sechsstufiger Prüfrahmen (schwache Verkehrsteilnehmer, Eigenverhalten, Fremdverhalten, Szenenverständnis, Vollständigkeit, Infrastruktur). Aktuell liegt die Fehlerrate von WITT in autonomen Fahrszenen bei nur einem Drittel der von Standard-Ki-Modellen.
Die Tatsachenkoordination sortiert die Daten nach Lernwert: Seltene Szenen fließen in das hauseigene Weltmodell WeRide GENESIS, alltägliche Szenen in Verstärkungslernen, Ausreißer in einen erneuten Prüfzyklus. So wird jeder Kilometer zur verlässlichen Modell-Iterationssignatur.
WeRide WITT arbeitet extrem effizient: Im Vergleich zu Generalmodellen mit Hunderten Milliarden Parametern spart es 98 % der Token-Kosten. Eine einzelne GPU kann 10.000 Minuten Fahrvideo pro Tag verarbeiten – eine 200-fache Effizienzsteigerung.
Technologie wandert nach Deutschland
WeRide ist nach eigenen Angaben das einzige Unternehmen weltweit, das sowohl L4- als auch L2++-Fahrassistenz in Skala kommerziell betreibt. L4-Flotten mit über 3.000 Fahrzeugen operieren in acht Ländern und 40 Städten, darunter Robotaxi-Dienste in Guangzhou, Peking, Abu Dhabi und Dubai. Die dabei gewonnenen Daten fließen über die Ki-Achse in die L2++-End-to-End-Lösung WRD 3.0. Diese hat bei der zweiten chinesischen Smart-Driving-Meisterschaft sechs Siege in Folge geholt und ist in fast 30 Fahrzeugmodellen verbaut – unter anderem im Chery Exeed Sterra (星途星纪元). Zudem wurde die Technik nach Deutschland, Frankreich und Japan exportiert.
In Deutschland
Chery plant mit der Marke Omoda eine Expansion nach Europa.
===THEMA=== software-assistenz-autonomes-fahren
===MARKTRELEVANZ=== global_industry
===MARKEN=== Chery, WeRide
In Deutschland
Chery plant mit der Marke Omoda eine Expansion nach Europa.