在自动驾驶技术日益发展的今天，如何实现更高效、更安全的城市驾驶成为业界关注的焦点。2025年4月17日，美国人工智能公司Helm.ai宣布推出其最新产品——Helm.ai Driver，这是一款基于纯视觉输入的实时路径预测深度神经网络系统，旨在提升从L2到L4级别的自动驾驶能力。该系统的发布标志着自动驾驶技术向更高层次迈进，特别是在复杂的城市环境中。

Helm.ai成立于2016年，总部位于美国加利福尼亚州的红木城，专注于为高端高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶和机器人自动化开发先进的人工智能软件。该公司致力于通过创新的AI技术，推动自动驾驶技术的商业化应用。

Helm.ai Driver的核心优势在于其完全依赖摄像头数据进行路径预测，无需高精度地图、激光雷达或其他额外传感器。该系统利用Helm.ai生产级的感知模块输出作为输入，实现了与现有感知软件的高度兼容性。这种模块化架构不仅提高了系统的验证效率，还增强了其可解释性。

该路径预测模型采用Helm.ai独有的Deep Teaching™方法，在大规模真实世界数据上进行训练。这一方法使模型能够在复杂的城市驾驶场景中展现出类似人类驾驶员的行为，如在交叉路口转弯、避让障碍物、超车以及应对其他车辆的突然插入等。值得注意的是，这些行为是通过端到端学习自然涌现的，而非通过明确的规则编程实现。

为了验证Helm.ai Driver的路径预测能力，Helm.ai在开源平台CARLA上进行了闭环仿真实验。在这一环境中，Helm.ai Driver能够持续响应其周围环境，模拟真实世界中的驾驶情境。此外，Helm.ai还利用其自主研发的生成式AI基础模型GenSim-2，对仿真场景进行重新渲染，生成与真实世界视觉效果高度相似的摄像头输出。

Helm.ai首席执行官兼创始人弗拉迪斯拉夫·沃罗宁斯基（Vladislav Voroninski）表示：“我们很高兴展示Helm.ai Driver在城市驾驶中的实时路径预测能力，该系统基于我们专有的Transformer深度神经网络架构，仅需视觉感知输入。通过在真实世界数据上的训练，我们开发出了一种先进的路径预测系统，能够模仿人类驾驶员的复杂行为，进行端到端学习，而无需明确定义的规则。”

Helm.ai的基础模型，如路径预测和生成式传感器仿真，是其AI优先方法的关键组成部分。公司持续提供能够跨越不同车辆平台、地理位置和驾驶条件的通用模型。Helm.ai的AI软件解决方案包括用于高速公路和城市驾驶的深度神经网络、端到端自动驾驶系统，以及由Deep Teaching™和生成式AI驱动的开发和验证工具。公司与全球汽车制造商合作，推进面向量产的项目。

Helm.ai Driver的发布，不仅展示了纯视觉路径预测在城市自动驾驶中的应用潜力，也为自动驾驶技术的商业化和规模化部署提供了新的解决方案。随着AI技术的不断进步，Helm.ai正引领自动驾驶技术向更高水平发展。

Helm.ai 是一家软件初创公司，致力于为自动驾驶开发下一代 AI 软件。

对人工标注数据进行训练的 AI 系统几乎不可能识别每种环境中出现的无数危险——深度教学通过允许对大量图像和其他传感器数据进行经济训练，直接解决核心安全问题，提供自动驾驶行业的巨大利益和进步。

深度教学为整个人工智能和计算机视觉的未来提供了有希望的发展。无人机导航、消费机器人和医学成像等行业只是深度教学可以帮助变革的少数几个领域。