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自動(dòng)駕駛行業(yè)到底怎么了?那么Waymo到底因?yàn)槭裁丛虺霈F(xiàn)人工接管?

DPVg_AI_era ? 來源:lp ? 2019-04-08 11:32 ? 次閱讀
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前幾年自動(dòng)駕駛還一直是“第一眼”美女,現(xiàn)在變成了“第二眼美女”,并且許多公司頻繁出現(xiàn)問題,自動(dòng)駕駛行業(yè)還在寒冬里嗎?3月27日,在“2019新智元AI技術(shù)峰會(huì)——智能云·芯世界”上,馭勢科技創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙做了主題演講。

自動(dòng)駕駛從去年下半年進(jìn)入“寒冬”,引發(fā)出行業(yè)諸多怪象:先是Roadstar公司CEO等人宣布罷免首席科學(xué)家,造成公司內(nèi)斗;接著有吳恩達(dá)背景的美國自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司Drive.ai傳出“賣身”消息,一時(shí)間,曾經(jīng)屢創(chuàng)融資奇跡的自動(dòng)駕駛公司頻繁出現(xiàn)問題。

自動(dòng)駕駛行業(yè)到底怎么了?

3月27日,在“2019新智元AI技術(shù)峰會(huì)——智能云·芯世界”上,馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙做了主題演講。

吳甘沙 馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO

他認(rèn)為,前幾年自動(dòng)駕駛還一直是“第一眼”美女,現(xiàn)在變成了“第二眼美女”:剛看上去一般般,但是越看越好看、越看越耐看,無人駕駛就處在這樣一個(gè)階段。

在“第二眼美女”階段,行業(yè)應(yīng)該怎么向前走?Waymo這個(gè)L4的帶頭大哥的商業(yè)模式行不行得通?

我們從吳甘沙的演講中尋找答案,以下是他的演講全文。

不存在自動(dòng)駕駛摩爾定律,Waymo也進(jìn)入深水區(qū)

非常感謝新智元搭建這樣一個(gè)平臺(tái),能夠和一些老朋友再一次相見。

今天有人說無人駕駛變成了“第二眼美女”,什么是“第二眼美女”呢?就是剛看上去一般般,但是越看越好看、越看越耐看,無人駕駛就處在這樣一個(gè)階段。

當(dāng)然,前幾年還一直是“第一眼”美女,這幾年當(dāng)中發(fā)生了什么呢?

大家來看這個(gè)標(biāo)題(下圖),這是去年9月份,很顯然是“第一眼美女”的范兒,無人駕駛時(shí)代變革馬上就要開始了,商業(yè)模式、盈利模式都能夠找到了。

但是下面就是去年年底的一個(gè)題目,Waymo One是世界上第一個(gè)無人駕駛的服務(wù),但是試過兩次以后就覺得人們已經(jīng)對(duì)未來感覺有點(diǎn)枯燥。另外一個(gè)媒體的報(bào)道說無人駕駛距離完美還差得很遠(yuǎn),然后就出現(xiàn)當(dāng)?shù)氐木用袢ピ奶?,拿著槍?duì)著它的車加上攔它的路,出現(xiàn)了很多問題。

這些問題很大一部分原因還是我們的技術(shù)做得不太好,人們說這種車太保守了,很大程度上影響了交通秩序。其實(shí)這個(gè)題目說得非常尖銳:Waymo會(huì)不會(huì)像以前的Xerox PARC實(shí)驗(yàn)室曇花一現(xiàn)呢?另外一個(gè)無人駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)先玩家就是GM Cruise,2018年3月說19年要商業(yè)化,到10月份的時(shí)候路透社報(bào)道說Nothing is on schedule,2017年底說2018年每個(gè)月要跑100萬英里,實(shí)際上2018年全年只跑了40多萬英里。

UBER的很多信息一直到準(zhǔn)備IPO時(shí)才披露出來,請(qǐng)看一下2016年時(shí)他們的樂觀預(yù)測。1月時(shí)預(yù)測2018年無人駕駛就能夠幫助UBER盈利,當(dāng)年5月份預(yù)測2019年UBER會(huì)有1.3萬輛自動(dòng)駕駛的出租車,8月份把OTTO收購,認(rèn)為這個(gè)進(jìn)程會(huì)加快一到兩年,9月份修改預(yù)測,認(rèn)為2019年達(dá)到7.5萬輛無人駕駛出租車,基于這些預(yù)測,2017年11月份時(shí)宣布要購買2.4萬臺(tái)沃爾沃,建立無人駕駛車隊(duì)。

今天來看,很顯然,這些玩家都太樂觀了,實(shí)際上Robo-Taxi路還很長,Waymo實(shí)現(xiàn)了1.1萬英里才有一次接管,但是跟美國人類駕駛員的水平比起來,20萬英里出1次保險(xiǎn),50萬英里1次警察干預(yù),100萬英里1次受傷事故,9400萬英里1次致命事故,差距還是很大,Waymo今天一共才開了2000萬英里而已。

前面有一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司的老板說:我們無人駕駛當(dāng)中會(huì)不會(huì)有摩爾定律,每16個(gè)月,每次接管之間的行駛里程能夠翻一番?

他試圖根據(jù)前面幾年的數(shù)據(jù)推出這樣一個(gè)摩爾定律,但事實(shí)上并不存在。

我們把Waymo的數(shù)據(jù)整個(gè)拿出來,每個(gè)月的數(shù)據(jù)都進(jìn)行分析。橙色的曲線是每個(gè)月干預(yù)的數(shù)據(jù),有的月份特別好,比如2015年底的時(shí)候已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)接近2萬英里1次干預(yù),但馬上又掉下來了,2017年最多能夠?qū)崿F(xiàn)3.5萬英里1次干預(yù),但馬上又掉下來了,整個(gè)2018年一直在起伏,所以并沒有形成一種明確的越來越好的趨勢。

藍(lán)色的柱狀圖是每個(gè)月跑的里程,真正上量的是2018年后半年,每個(gè)月最多達(dá)到20多萬英里的里程,這個(gè)數(shù)據(jù)非常了不起。美國加州的數(shù)據(jù)顯示,除了Waymo和GM Cruise之外,所有其他的玩家每個(gè)月行駛里程平均下來是943英里,就是其他的玩家的測試強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于Waymo。

那么Waymo到底因?yàn)槭裁丛虺霈F(xiàn)人工接管?

決策問題有46%,預(yù)測錯(cuò)誤大概占到4%,行人一些不理性的行為占到19%,加起來差不多是70%,這些大致都可以歸為決策的問題,而感知出現(xiàn)漏判只有25%。

今天我們說某家公司多牛,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)浊f張圖片進(jìn)行訓(xùn)練,可以識(shí)別很多物體,其實(shí)這些并不是無人駕駛下一個(gè)階段的重點(diǎn),下一個(gè)階段的重點(diǎn)是決策,復(fù)雜環(huán)境當(dāng)中的決策。Waymo作為一個(gè)行業(yè)當(dāng)中的領(lǐng)導(dǎo)者,已經(jīng)真正進(jìn)入了深水區(qū),現(xiàn)在很多公司還在談感知的成功率是多少,其實(shí)還是處在早期。

但是Waymo這樣的場景在中國根本玩不轉(zhuǎn),這是在美國進(jìn)行測試的場景,一個(gè)很直觀的感覺就是路上人很少,車也很少。

Waymo面對(duì)的交通環(huán)境

那么再看一看國內(nèi)無人駕駛的路測,這種場景的復(fù)雜度要是十倍以上,大家第一眼看上去就是很多很多的車,還有人車混行的環(huán)島,橫沖直撞的電動(dòng)自行車,越過雙黃線加塞的車,對(duì)面過來強(qiáng)占我們車道的車,等等。這讓Robo-Taxi的產(chǎn)業(yè)化更難。

國內(nèi)自動(dòng)駕駛公司遇到的交通環(huán)境

無人駕駛為什么知易行難?

現(xiàn)在我們分析一下無人駕駛為什么知易行難,主要有幾個(gè)問題的原因:

首先這是一個(gè)2B業(yè)務(wù)。大家經(jīng)常說2C是贏家通吃,2B很難贏家通吃,因?yàn)?B的性質(zhì)就是生長得慢,但可以活得長。

其次就是短板效應(yīng)?;ヂ?lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)經(jīng)常說長板效應(yīng),一兩個(gè)點(diǎn)特別強(qiáng),一招鮮吃遍天,其它的差一點(diǎn)也無所謂,無人駕駛就是短板效應(yīng),只要一個(gè)地方短了,馬上整個(gè)商業(yè)化過程都推遲。比如我們做無人車,哪怕把大腦做得再發(fā)達(dá),小腦就是執(zhí)行機(jī)構(gòu),如果執(zhí)行機(jī)構(gòu)沒有冗余就沒法大規(guī)模商業(yè)化。這個(gè)行業(yè)最領(lǐng)先的是博世,他們帶冗余的執(zhí)行機(jī)構(gòu)要到好幾年年以后才出來,所以就是短板效應(yīng)。

我們要做的事情是關(guān)鍵的任務(wù),關(guān)鍵任務(wù)就有一個(gè)開發(fā)規(guī)律,叫做90/10,即使完成了90%,剩下的10%很可能還需要90%的時(shí)間,這就是關(guān)鍵任務(wù)。我們經(jīng)常說一個(gè)女人九個(gè)月生個(gè)孩子,但九個(gè)女人不可能一個(gè)月生個(gè)孩子,因?yàn)檫@種技術(shù)有其固有的節(jié)奏和規(guī)律,更多的錢和人也無法加速。

最后就是雞和蛋的問題,現(xiàn)在這個(gè)系統(tǒng)比較貴,所以無法大規(guī)模應(yīng)用,正因?yàn)榱啃∷猿杀窘挡幌聛怼?/p>

我問我的女兒先有雞還是先有蛋?女兒很聰明,她說先有蛋,因?yàn)榭铸埖俺霈F(xiàn)在雞前面。這就給了我一個(gè)啟示:我們做這個(gè)事業(yè)是可以沿途下蛋的,一開始下的可能不是雞蛋,而是恐龍蛋,至少能夠讓這件事情做下去。

“第二眼美女”怎么才能越看越好看?

“第二眼美女”怎么才能越看越好看?我們列了這樣三個(gè)可能性:

第一個(gè)第二眼美女的特質(zhì),要看特斯拉。

特斯拉的絕招是什么?無人駕駛要在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上證明開的安全需要多少里程?

95%的置信度證明無人駕駛比人駕駛安全需要110億英里,也就是如果有100輛車,不吃不喝不睡連著開500年才能開到110億英里。Waymo現(xiàn)在1000輛車,每個(gè)月跑100萬英里需要開900年才可以,下一階段Waymo要采購8.2萬臺(tái)車,如果每個(gè)月開8200萬英里要開11年。

這是特斯拉2016年出現(xiàn)一次致命事故以后給自己辯解:你們這些家伙都是鍵盤俠,我開了1.3億英里才撞死1個(gè)人,美國的平均水平是9400萬英里死1個(gè)人,不是已經(jīng)很安全了嗎?夫復(fù)何求呢?

但是特斯拉錯(cuò)算了一點(diǎn),就是沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的置信度:如果第二天再死一個(gè)人就是1.3億除以2,變成6500萬英里了。

這是今年年初特斯拉給加州車輛管理所提交的數(shù)據(jù):

今年特斯拉根本沒有做路測,錄入的數(shù)據(jù)是零,但同時(shí)又說有幾十萬輛車在路上不停地跑,就是影子模式下面進(jìn)行路測。

什么叫做影子模式?就是駕駛員在開車,但是算法在后面的影子里面跑,然后把算法的結(jié)果和人的結(jié)果進(jìn)行比較看一看好不好,不好的話就重新訓(xùn)練。

現(xiàn)在其實(shí)我們也在試圖做這樣一個(gè)方向,這是我們和一家主機(jī)廠的廣告,廣告里面有一句話叫做面向未來的自動(dòng)駕駛優(yōu)化提升。

這是什么意思?其實(shí)就是影子模式,我們把它叫做SIP,首先是Scoring,要對(duì)駕駛員行為打分,也要對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)有效性打分;Imitation就是進(jìn)行模仿,對(duì)復(fù)雜環(huán)境中的決策行為進(jìn)行模仿學(xué)習(xí),然后可以進(jìn)行平行的駕駛,也就是Parallel Driving。

我們把這個(gè)叫做草船借箭,借殼上市。草船借箭首先是要有船,就是大批量生產(chǎn)的量產(chǎn)車,然后才能借到箭,也就是數(shù)據(jù)。我們需要借殼上市,所謂殼就是便宜可靠、又能跑影子模式的控制器,然后才能上市,通過影子模式做新算法的迭代驗(yàn)證。

這種東西知易行難,因?yàn)橐屩鳈C(jī)廠量產(chǎn)車安裝這些東西談何容易?

現(xiàn)在我們已經(jīng)開始和一些主機(jī)廠部署這樣的系統(tǒng),車輛進(jìn)入停車場就變成無人駕駛,自己尋找停車位,停車場當(dāng)中完全是無人駕駛,但是一出停車場,是駕駛員開,開的時(shí)候就在跑右邊這樣一個(gè)算法,在影子當(dāng)中去跑,和人開的進(jìn)行比較,這樣才能幫助我們快速地獲得數(shù)據(jù),進(jìn)行不同路況下面的算法實(shí)車驗(yàn)證。

第二個(gè)第二眼美女的美,來自垂直細(xì)分市場的曲徑通幽。我們可以沿途下蛋,找到商業(yè)化機(jī)會(huì)。但我想和大家分享的是,哪個(gè)蛋都不容易下,大家不要覺得有些場景環(huán)衛(wèi)車、配送車、物流車沒有人在上面就好做,其實(shí)每個(gè)蛋都不容易下。

關(guān)鍵就是找到真實(shí)的需求,很多需求客戶向你要的并不一定是真實(shí)的需求。其次,這個(gè)帳也要算得過來。大帳要算,小帳也要算。大帳就是整個(gè)市場到底有多大,能夠占有多少市場份額,小帳就是每一臺(tái)車多少錢,是不是真正能夠給客戶帶來價(jià)值。第三,技術(shù)要能夠確保無人化,如果車上還坐著一個(gè)安全員,那是無人駕駛嗎?不是無人駕駛,能夠給客戶帶來價(jià)值嗎?能省錢嗎?能解決人力短缺的問題嗎?解決不了。

我們選擇了這樣一個(gè)市場,機(jī)場物流,我們認(rèn)為是真實(shí)的需求:

真正能夠跟客戶算清楚這個(gè)帳,能夠取代三個(gè)人的司機(jī)成本,能夠解決招不到人的問題。我想和大家分享的就是未來1、2個(gè)月,這樣的車真正在機(jī)場進(jìn)入無人化的試運(yùn)營階段。大家知道機(jī)場的場景其實(shí)是非常復(fù)雜的,夏天特別熱,暴雨暴曬,各種隧道、斜坡等等,其實(shí)真正把這種技術(shù)做好也是非常不容易的。

第三個(gè)第二眼美女的可能性,來自仿真世界的破碎虛空。比如我們做自動(dòng)泊車,天下有千千萬萬的停車場,每個(gè)停車場都不一樣,怎么辦呢?其實(shí)可以在虛擬世界當(dāng)中建立虛擬的停車場,這種技術(shù)和三維重建有關(guān)系,也和平行世界有關(guān)系。

虛擬停車場應(yīng)用的技術(shù)一大部分就是三維重建技術(shù),要用今天可量產(chǎn)的傳感器,能夠?qū)φ鎸?shí)世界進(jìn)行重建。另外一種技術(shù)其實(shí)是AI創(chuàng)造的技術(shù),最近大家經(jīng)??吹接蒙尚詫?duì)抗網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造出來并不存在的臉、并不存在的車,這些東西其實(shí)都是可以在這樣一個(gè)環(huán)境當(dāng)中進(jìn)行設(shè)計(jì)。

我們可以把停車場的一些共有的因素變成一個(gè)素材庫,變成一個(gè)Building Block,通過很多剛才講的技術(shù)融合起來,這樣就可以生成各種各樣的虛擬停車場。在虛擬停車場中做代客泊車的測試。

最后和大家分享一下我們的策略:我們和主機(jī)廠、領(lǐng)先機(jī)場等頭部客戶協(xié)同創(chuàng)新,沿途下蛋。產(chǎn)品力和數(shù)據(jù)力缺一不可,現(xiàn)在我們的想法是以小帶大,就是利用我們可量產(chǎn)的技術(shù),像L3和自動(dòng)泊車,帶上影子模式,同時(shí)用草船借箭、借殼上市的方法借到數(shù)據(jù),然后在這個(gè)殼里跑我們真正的L4算法驗(yàn)證。垂直細(xì)分市場是每一個(gè)蛋都不容易下,三千弱水,只取一瓢,我們只找一到兩個(gè)場景,做行業(yè)的第一。

L4商業(yè)化落地今天沒有講,但我想跟大家做一個(gè)預(yù)告,最近兩天在海南博鰲有無人駕駛的試運(yùn)營,里面好幾款車當(dāng)中有我們的無人駕駛系統(tǒng)提供支持。

要做這么多的事情也并不容易,我們把它形容成烤肉,我們大的研發(fā)體系是一個(gè)自動(dòng)烤架,上面放三個(gè)肉串同時(shí)在烤。

我們經(jīng)常說聚焦,就是只烤一串肉,但這一串肉很長,烤的時(shí)間很長,如果我們能夠把研發(fā)時(shí)間和資源利用好同時(shí)烤三串肉就可以獲得最佳的收獲。

我們經(jīng)常說無人駕駛有電車難題的問題,到底是裝五個(gè)人還是裝一個(gè)人?很多人都在討論,但前提是什么?這輛車的剎車失靈,我們不討論這樣的問題,我們討論的是怎么把剎車解決,所以在這樣一個(gè)大機(jī)會(huì)時(shí)代,我們不要做機(jī)會(huì)主義者,不空談,而是從Basics開始做起,真正把安全做好。

在低頭趕路的同時(shí),也要抬頭看天,可以說今天的無人駕駛技術(shù)并不是終極的技術(shù),未來幾年或許會(huì)有換道超車的技術(shù)一夜間出來。我這里列出了無人駕駛技術(shù)未來的幾個(gè)趨勢。今天我們開幾十億、幾百億英里才能訓(xùn)練好一個(gè)無人駕駛系統(tǒng),但是人在駕校學(xué)幾十個(gè)小時(shí)、在路上開幾百公里就可以開得非常好,為什么?因?yàn)槲覀內(nèi)说闹悄芤冉裉斓?a href="http://m.makelele.cn/v/tag/150/" target="_blank">人工智能好,所以這些都是我們下一步要探索的課題。

最后做個(gè)總結(jié)。2017年底時(shí)無人駕駛空前樂觀,我引用楊萬里的詩,希望大家意識(shí)到前途還有很多沒有解決的問題。

莫言下嶺便無難,賺得行人空喜歡;

正如萬山圈子里,一山放過一山攔。

在不斷走入深水區(qū)的過程當(dāng)中,現(xiàn)在整個(gè)外部環(huán)境顯得有點(diǎn)悲觀,但這個(gè)時(shí)候我認(rèn)為反而不應(yīng)該悲觀。這里我引用王安石的這首詩。

飛上善來千尋塔,聞?wù)f雞鳴見日升;

不畏浮云遮望眼,自緣身在最高層。

好比希臘神話中的白銀時(shí)代,人們擁有了比黃金時(shí)代更強(qiáng)大的理論,但卻失去了對(duì)時(shí)代的判斷,對(duì)神的信仰產(chǎn)生了動(dòng)搖。我覺得碰到這些問題都是正常的,下面的風(fēng)景是會(huì)越來越好。第二眼美女,才是真正有內(nèi)涵、喜歡長久的美女。

謝謝大家!

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原文標(biāo)題:無人車駛出寒冬?

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    自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在遇到事故時(shí)是應(yīng)該起作用還是立刻退出?

    事故時(shí),能立刻接管車輛,但有些車的組合輔助駕駛在遇到事故時(shí),卻是立刻退出,這兩個(gè)哪個(gè)才是對(duì)的? ?其實(shí)對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)遇到突發(fā)事件時(shí),到底應(yīng)該“退出”(讓人
    的頭像 發(fā)表于 11-30 11:33 ?1344次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>系統(tǒng)在遇到事故時(shí)是應(yīng)該起作用還是立刻退出?

    置信度驗(yàn)證對(duì)于自動(dòng)駕駛來說重要嗎?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]就在最近,聽到了置信度驗(yàn)證的相關(guān)概念,作為一名自動(dòng)駕駛行業(yè)小白,智駕最前沿在聽到這個(gè)概念后,便去了解下這個(gè)內(nèi)容,今天智駕最前沿就跟大家來簡單聊聊置信度驗(yàn)證以及置信度驗(yàn)證
    的頭像 發(fā)表于 11-12 08:54 ?848次閱讀
    置信度驗(yàn)證對(duì)于<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>來說重要嗎?

    高程數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛中有什么作用?

    最近有小伙伴讓智駕最前沿聊聊自動(dòng)駕駛高精度地圖對(duì)高程數(shù)據(jù)的使用依賴,其實(shí)在聊這個(gè)話題之前,還是需要先知道高程數(shù)據(jù)是什么,在自動(dòng)駕駛到底有什么作用。
    的頭像 發(fā)表于 11-02 13:44 ?1843次閱讀

    自動(dòng)駕駛中常提的ODD是個(gè)啥?

    理解,ODD就像自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的“活動(dòng)許可書”,它明確告訴車輛在哪些環(huán)境、什么路況、什么速度范圍、哪類交通參與者出現(xiàn)時(shí),系統(tǒng)被允許接管駕駛任務(wù)。簡單理解下,把
    的頭像 發(fā)表于 09-22 09:04 ?957次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中常提的ODD是個(gè)啥?

    自動(dòng)駕駛SoC芯片到底有何優(yōu)勢?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]近年來,隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的快速發(fā)展,車載計(jì)算芯片已成為智能駕駛系統(tǒng)的中樞。傳統(tǒng)的MCU(單片機(jī))芯片在處理速度和算力方面已難以滿足自動(dòng)駕駛對(duì)于異構(gòu)數(shù)據(jù)高吞吐與低延遲
    的頭像 發(fā)表于 09-21 10:56 ?2762次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>SoC芯片<b class='flag-5'>到底</b>有何優(yōu)勢?

    端到端自動(dòng)駕駛相較傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛到底有何提升?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]自動(dòng)駕駛技術(shù)自誕生以來,便承載人類對(duì)安全、高效、智能出行的美好憧憬。傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以層次化、模塊化的架構(gòu)為主,將感知、定位、規(guī)劃與決策、控制四大核心功能分別拆解,由
    的頭像 發(fā)表于 09-02 09:09 ?902次閱讀
    端到端<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>相較傳統(tǒng)<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>到底</b>有何提升?

    自動(dòng)駕駛汽車接管邏輯如何設(shè)置更為合理?

    交通環(huán)境并隨時(shí)接管的工作。但就是這一簡單需求,車企在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)與人類駕駛員的接管邊界并未給出明確的界定。有很多實(shí)際案例表明,在系統(tǒng)無法處理復(fù)雜路況時(shí),會(huì)突然彈出“請(qǐng)立即
    的頭像 發(fā)表于 06-26 08:56 ?899次閱讀

    自動(dòng)駕駛技術(shù)測試有哪些?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]之前和大家從安全性、可靠性、用戶體驗(yàn)以及商業(yè)利益保護(hù)等多個(gè)角度聊了為什么自動(dòng)駕駛技術(shù)在落地前一定要進(jìn)行測試,今天智駕最前沿就繼續(xù)帶大家聊一聊自動(dòng)駕駛測試到底有哪些方法
    的頭像 發(fā)表于 06-10 09:00 ?1065次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>技術(shù)測試有哪些?

    自動(dòng)駕駛經(jīng)歷哪些技術(shù)拐點(diǎn)?

    ,到如今以AI為核心驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),各大車企都在不斷加碼研發(fā)投入,試圖在未來市場中占據(jù)制高點(diǎn)。那自動(dòng)駕駛發(fā)展至今,經(jīng)歷哪些技術(shù)拐點(diǎn)呢? 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的發(fā)展歷程
    的頭像 發(fā)表于 04-27 15:54 ?897次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>經(jīng)歷<b class='flag-5'>了</b>哪些技術(shù)拐點(diǎn)?

    自動(dòng)駕駛行業(yè)常提的高階智駕是個(gè)啥?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]近年來,隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、傳感器技術(shù)及高性能計(jì)算平臺(tái)的迅速發(fā)展,自動(dòng)駕駛行業(yè)不斷突破。從最初的駕駛輔助系統(tǒng)到最近火熱的端到端,再到如今的高階智駕,智駕
    的頭像 發(fā)表于 04-18 12:24 ?1178次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>行業(yè)</b>常提的高階智駕是個(gè)啥?

    自動(dòng)駕駛如何設(shè)置合理的接管機(jī)制?

    隨著高階智駕技術(shù)的發(fā)展,高速NOA、城市NOA等智駕功能越發(fā)平權(quán),消費(fèi)者也可以享受到技術(shù)帶來的便利?,F(xiàn)階段的高階智駕僅是達(dá)到L2級(jí)自動(dòng)駕駛,在使用時(shí)一定需要駕駛員監(jiān)測路況,遇到無法預(yù)料或復(fù)雜場景
    的頭像 發(fā)表于 03-31 09:13 ?910次閱讀