盖世汽车讯 9月14日，自动驾驶技术公司Wayve宣布推出首个用于自动驾驶的视觉语言动作模型（VLAM）LINGO-1，将彻底改变其人工智能驱动技术的学习和可解释性，为自动驾驶车辆提供动力。

图片来源：Wayve

在LINGO-1之前，端到端人工智能神经网络被称为黑匣子，无法深入了解它们为何以及如何做出决策。更深入地了解其人工智能模型的决策和推理能力对于确保Wayve能够为自动驾驶构建安全驾驶智能至关重要。Wayve的LINGO-1开辟了新功能，可显着增强Wayve人工智能驱动程序的可解释性。

LINGO-1使用Wayve专业驾驶员在驾驶时评论的真实数据进行训练，可以解释驾驶行为背后的原因。以这种方式融入语言为解释、解释和训练人工智能模型提供了一种新型数据，帮助人们更容易地了解Wayve的AI Driver技术的决策能力。

除了评论之外，LINGO-1还可以回答有关各种驾驶场景的问题。此功能允许Wayve通过反馈对模型进行改进。例如，用户可以向LINGO-1提问：“你为什么放慢速度？”给出的答案使Wayve能够评估模型的场景理解和推理能力，可以使Wayve更有效地找出改进之处，并帮助建立对系统的信心。

自然语言可以通过提供更好、更安全的自动驾驶潜力来彻底改变自动驾驶。使用LINGO-1，Wayve可以整合自然语言源，例如高速公路法规和其他安全相关内容，从而更轻松地重新训练其AI模型。通过提高人工智能驾驶员的原始智能，Wayve 可以加速学习过程，提高准确性，并提高技术处理各种驾驶任务的能力。

Wayve目前每天都在英国道路上测试其自动驾驶技术，并与Asda合作进行欧洲最大的最后一英里自动杂货配送试验，使伦敦72,000个家庭的170,000名居民受益。LINGO-1等开发项目将有助于自动驾驶汽车的商业部署成为现实。用自然语言解释决策将改变自动驾驶技术的学习和可解释性。添加自然语言作为一种模式将加速这项技术的发展，同时建立对人工智能决策的信任。

Wayve联合创始人兼首席执行官Alex Kendall表示：“LINGO-1标志着实体人工智能迈出了一大步：调整视觉、语言和行动，以提供更智能、更值得信赖的自动驾驶汽车。我们对今天从LINGO-1中观察到的功能感到兴奋，我们相信自然语言将为我们理解机器人以及与机器人交互的方式带来巨大的改变。”

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