在自動駕駛技術日益發展的今天，如何實現更高效、更安全的城市駕駛成為業界關注的焦點。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絡系統，旨在提升從L2到L4級別的自動駕駛能力。該系統的發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（ADAS）、自動駕駛和機器人自動化開發先進的人工智能軟件。該公司致力于通過創新的AI技術，推動自動駕駛技術的商業化應用。

Helm.ai Driver的核心優勢在于其完全依賴攝像頭數據進行路徑預測，無需高精度地圖、激光雷達或其他額外傳感器。該系統利用Helm.ai生產級的感知模塊輸出作為輸入，實現了與現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，在大規模真實世界數據上進行訓練。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的，而非通過明確的規則編程實現。

為了驗證Helm.ai Driver的路徑預測能力，Helm.ai在開源平臺CARLA上進行了閉環仿真實驗。在這一環境中，Helm.ai Driver能夠持續響應其周圍環境，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首席執行官兼創始人弗拉迪斯拉夫·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，該系統基于我們專有的Transformer深度神經網絡架構，僅需視覺感知輸入。通過在真實世界數據上的訓練，我們開發出了一種先進的路徑預測系統，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則。”

Helm.ai的基礎模型，如路徑預測和生成式傳感器仿真，是其AI優先方法的關鍵組成部分。公司持續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絡、端到端自動駕駛系統，以及由Deep Teaching?和生成式AI驅動的開發和驗證工具。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化和規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展。

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

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

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展。無人機導航、消費機器人和醫學成像等行業只是深度教學可以幫助變革的少數幾個領域。