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WeRide stellt WIIT vor, ein Physical AI Perception Model zur Dekodierung der realen Welt
Auf der World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026 präsentierte WeRide WIIT, ein physisches KI-Kognitions-Grundlagenmodell, das einen neuen Weg für die künstliche Intelligenz aufzeigt und den Fokus von der Dateninterpretation hin zur realen Kognition verschiebt.
WIIT führt das Konzept der „Minimalen Physischen Fakteneinheiten“ ein, das aus realen Szenarien abgeleitet wird. Es zerlegt dynamische Umgebungen in identifizierbare und überprüfbare Basiseinheiten und etabliert damit ein robustes KI-Framework zum Verständnis der physischen Welt.
Unter Nutzung dieser physischen Fakten bietet WIIT vier Kernfähigkeiten: Faktenerkennung, Schlussfolgerung, Verifikation und Orchestrierung. Die Faktenerkennung identifiziert Schlüsselelemente in komplexen Umgebungen, während die Faktenschlussfolgerung die Beziehungen zwischen verschiedenen Fakten klärt. Die Faktenerifikation stärkt die Fähigkeit der KI, die Genauigkeit von Informationen in der realen Welt zu bewerten, und die Faktorchestrierung ermöglicht es dem Modell, Aufgaben zu organisieren und Entscheidungen auf Basis faktischer Daten zu treffen.
WeRide betont, dass die Hauptherausforderung bei der physischen KI darin besteht, Modelle dazu zu befähigen, räumliche Beziehungen, Verhaltenslogik und dynamische Veränderungen in der realen Welt zu verstehen. Durch den Aufbau eines auf physischen Fakten basierenden Kognitionssystems zielt WIIT darauf ab, das Umweltverständnis und die Entscheidungsfähigkeiten der KI für Anwendungen der verkörperten Intelligenz, einschließlich autonomem Fahren und Robotik, zu verbessern.
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