de.wedoany.com-Bericht: Am 13. Juni 2026 wurde die 28. Chongqing International Auto Show im Chongqing International Expo Centre eröffnet. QCraft stellte seine auf „World Model + Reinforcement Learning“ basierende Physical-AI-Kerntechnologie sowie die daraus entwickelte urbane NOA-Lösung und das fahrerlose Logistikfahrzeug vor.
Erstmals wurde auf dieser Messe eine Ausstellung für zukünftige KI-Technologien im Automobilbereich eingerichtet, die sich auf die Integration von KI und der Automobilindustrie konzentriert und zahlreiche chinesische Unternehmen für intelligentes Fahren anzieht. Unter dem Motto „Physical AI – QCraft ist da!“ präsentierte QCraft seine technische Architektur, die ein Cloud-basiertes World Model und ein fahrzeugseitiges World Behavior Model umfasst, sowie die auf über 500 TOPS Rechenleistung basierende Chengfeng MAX urbane NOA-Lösung und das fahrerlose Logistikfahrzeug Q5.
QCraft hat eine Physical-AI-Kernarchitektur aus „Cloud-basiertem World Model + fahrzeugseitigem World Behavior Model“ aufgebaut. Das Cloud-basierte World Model ist mit einer Weltsimulations-Engine und sicherem Reinforcement Learning ausgestattet und bietet Fähigkeiten zur hochkontrollierten Videogenerierung, zur Szenengenerierung aus Nullproben und zur kostengünstigen Closed-Loop-Simulation. Durch Bewegungsmodellierung können Verkehrsflüsse, Hindernis-Hartfälle, seltene Hochrisikoszenarien und Wetterbedingungen aus Nullproben generiert werden, was ein kostengünstiges und hochgetreues Training für Long-Tail-Szenarien ermöglicht. Das fahrzeugseitige World Behavior Model folgt dem gleichen technischen Ansatz, nutzt das World Model als Rückgrat und realisiert eine durchgängige Modellierung von der Wahrnehmung bis zur Entscheidungsfindung, wodurch die Fähigkeiten in den Bereichen Schlussfolgerung, Entscheidungsfindung und Generalisierung gestärkt werden. Es deckt Fahrzeugtypen wie Pkw, Robotaxi und Robovan ab.
Die auf Physical-AI-Technologie basierende Chengfeng MAX-Lösung verwendet ein einheitliches Architekturmodell und unterstützt mit über 500 TOPS fahrzeugseitiger Rechenleistung die urbane NOA-Funktion. Diese Lösung kann die Absichten von Verkehrsteilnehmern vorhersagen, komplexe Vorfahrtskonflikte bewältigen, in Szenarien wie engen Straßen in städtischen Dörfern und komplexen Kreuzungen die Absichten von Fußgängern erkennen und dynamische Entscheidungen treffen. Sie zeigt defensive Fahrweise, verbessert die Effizienz und Sicherheit des Verkehrsflusses.
Im Bereich des autonomen Fahrens der Stufe L4 treibt QCraft die parallele Entwicklung von Robotaxi und Robovan voran. Die Robotaxi-Lösung baut auf dem World Model ein KI-Gehirn auf, optimiert Entscheidungen durch Cloud-Simulation und Reinforcement Learning und etabliert eine universelle Intelligenz der „Wahrnehmung-Vorhersage-Handlung“ mit dem Ziel, eine serienreife L4-Mobilitätslösung anzubieten. Die L4-Logistiklösung für fahrerlose Fahrzeuge ist für Laderäume von 3 bis 12 Kubikmetern ausgelegt und deckt Szenarien wie Paketzustellung, Industrielogistik, Kühlkette, Expresslieferung für Supermärkte und Sicherheitspatrouillen ab. Sie befindet sich bereits in mehreren Städten wie Ningbo, Wuhu und Jinhua in der groß angelegten Test- und Betriebsphase. Darüber hinaus führt QCraft bereits tägliche Straßentests für intelligente Fahrassistenz in München und Paris durch.
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