我们是一个机器学习研究团队，目前和东南大学人工智能学院某教授一起研究利用八元数的代数运算特性，压缩自动驾驶End-to-End强化学习数据，降低算力需求。大家一起探讨下：
目前国内外车企的的End-to-End自动驾驶，神经网络无论是3d点云，还是occ占用网络，都是依靠原始传感器数据输入和控制信号输出进行的离线强化学习。算力开支惊人，如据媒体报道：“理想汽车一个多月内仅在算力芯片上的投入就超过了10亿元。而小鹏汽车若要实现明年的算力目标，需要投入约37亿元。”且如此规模的投入，也不及特斯拉fsd算力的十分之一。
因为我们之前从事八元数卷积神经网络OCNN上研究，发现八元数代数运算特性，可压缩自动驾驶End-to-End强化学习数据，且压缩可高达95%，具体为：
物理交互的核心是 “控制信号” 与 “环境反馈” 的实时因果映射，一是八元数乘法满足 ij≠ji 的非交换性，与物理世界中 “电机动作→传感器响应” 的因果方向性完美契合：
• 正向因果的确定性：电机控制信号变化（如 PWM 增大、扭矩输出、方向翻转）必然引发传感器反馈变化（加速度 / 角速度 / 高度的响应），对应八元数基向量的正向映射（如电机状态变化编码为八元数实部，传感器响应编码为虚部，乘法运算结果强制要求虚部非零）；
• 反向因果的非必然性：传感器反馈变化（如汽车的道路摩擦力和负载变化导致姿态波动）未必由电机主动控制引起，八元数的非交换性允许 “传感器状态变化而电机状态不变” 的合法状态存在，避免传统对称模型（如矩阵变换）对反向因果的错误假设。
这种不对称性建模能力，使八元数模型能精准区分 “主动控制行为” 与 “被动环境响应”。
二是八元数的非结合性（i(jk)≠(ij)k）使其能自然描述多电机 / 多传感器的耦合交互，避免传统状态机的组合爆炸问题：
• 多电机协同约束：如将电机转速变化（3 位电机状态）与 IMU 姿态反馈（3 位传感器状态）的组合，通过八元数乘法规则预定义合法交互模式（如 “电机 1/3 转速增加必伴随俯仰角变化”），将状态空间（将实际动力学参数映射到二进制状态空间23*23=64)从 64 种无序组合转化为 48 种符合空气动力学的有序转移；
• 传感器融合逻辑：在机械臂抓取场景中，八元数模型可同时校验 “电机扭矩变化→关节角度变化” 与 “末端力传感器→高度传感器” 的双重因果关系，通过非结合运算快速判断是否出现 “过载打滑” 异常（如：扭矩变化 + 角度未跟随 + 力传感器超限）。
三是在 MCU 层构建基于电机控制数据流与 IMU 传感数据流的八元数模型，通过将两维度数据抽象为二进制状态组合（共 64 种），建模物理交互中的因果关系（如电机变化必然触发 IMU 响应，异常状态触发高层推理），为高层网络提供结构化输入：
• 边缘实时降维处理：通过将电机 / IMU 参数量化为 6 位二进制状态组合（1 字节），相比原始浮点数据（24 字节 / 帧）压缩 95% 以上，大幅减少数据传输量与高层处理算力；
• 因果逻辑内置化：利用八元数非交换代数预编码 “电机动作→传感器响应” 的物理规律（如 “电机变化必要求 IMU 响应”），使大模型无需学习基础因果关系，仅需聚焦高层策略，模型参数量可缩减 70% 以上；
• 泛化表征通用化：64 种状态组合是物理交互的通用语言，跨设备迁移时仅需调整高层参数，底层模型无需重训，训练算力消耗减少 80% 以上，且能适配算力受限的边缘场景。
如此不但能大规模压缩自动驾驶机器学习的算力需求，而且通过分层解耦，MCU 层专注实时性要求极高的底层控制，高层网络处理复杂推理，符合嵌入式系统 "强实时 + 弱逻辑" 与 AI 系统 "弱实时 + 强推理" 的特性互补，提升对自动驾驶（也包括无人机、机械臂等设备）的物理交互推理、判断与决策能力。
大家觉得如何？
