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鴻海（2317）旗下研究院的人工智能研究所首度推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型「QCNet」。（記者方韋傑攝）
〔記者方韋傑／台北報導〕鴻海（2317）旗下研究院的人工智能研究所首度推出新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型「QCNet」，並將於下月電腦視覺與圖形識別會議（CVPR）發表，此模型為鴻海攜手香港城市大學共同合作，未來可望應用於電動車自動駕駛系統，目標大幅提升自駕決策的實時性與安全性。
鴻海研究院表示，智慧型軌跡預測模型「QCNet」主要優勢在於能夠理解真實駕駛場景的全局資訊，活用和ChatGPT相同技術基礎的相關架構，將其修改為適用於自動駕駛場景，使其學習車輛歷史軌跡，以及車輛之間的交互行為、道路環境等多樣性與不確定性，進而汲取豐富的場景反饋。
鴻海研究院指出，QCNet可在複雜的道路環境捕捉車輛的多種潛在意圖，包括預測未來6至8秒內的運動軌跡，並同時對場景中的多個目標進行準確的預測，將編碼器的計算效率提升85%以上。
此外，QCNet為交通場景中的車道、斑馬線、車輛、行人等在內的每個場景元素分別建立局部座標系，在場景元素所對應的局部座標系下學習表徵，藉由相對時空、位置的編碼，捕捉不同場景元素之間的相對關係，可避免大量重複的計算，最終提升模型的即時計算效率。
鴻海研究院人工智慧研究所長栗永徽提到，QCNet將於今年6月的電腦視覺與圖形識別會議（CVPR）發表，未來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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