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標簽 > 無人駕駛
提供全球最前沿無人駕駛科技趨勢,中國無人駕駛開發(fā)者社區(qū)
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英特爾的行動大于野心。無人駕駛的基礎組件由強大的車載計算系統(tǒng)、5G網(wǎng)絡連接、數(shù)據(jù)中心和可信的人機交互界面構成。基于在物聯(lián)網(wǎng)領域的領先地位和豐富經驗,英特...
2019-09-11 標簽:英特爾數(shù)據(jù)中心無人駕駛 2.3k 0
通過上路測試并進入主流——這將需要在一些關鍵標準上達成某種協(xié)議。例如,我們需要一種標準方法來充分利用所有這些無人駕駛汽車所采集的信息,這樣OEM或供應商...
而在汽車內部,前所未有的技術水平已經開始讓我們的汽車變得更加智能、更加安全、更加高效:下一代無線連接5G這樣的技術將讓汽車能夠迅速監(jiān)測周圍情況,做出安全...
2019-09-11 標簽:數(shù)據(jù)人工智能無人駕駛 1.4k 0
事實上,英特爾的物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部早已經在智能交通和智能汽車領域深耕多年,且建樹頗多。早期,英特爾車載創(chuàng)新和產品開發(fā)中心以及英特爾實驗室在人車互動、提升駕駛體...
開啟了我們對無人駕駛車存在的夢想。從好處來看,無人駕駛車可以讓我們更有效的利用旅行的時間,并減少乘客、行人和其他道路使用者的風險,并且讓無人駕駛車搭配U...
網(wǎng)絡傳輸技術:無人駕駛汽車要能上路,必須具備與互聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)聯(lián)絡和道路環(huán)境識別功能,包括車與車的聯(lián)絡對話、車與衛(wèi)星通訊、車與天氣預報的聯(lián)絡、車與交通指揮...
2019-09-11 標簽:網(wǎng)絡傳輸無人駕駛中央處理器 1.4萬 0
在行車過程中無人駕駛技術若想保證安全行駛,需要滿足兩個要求。首先無人駕駛汽車需要與附近的汽車、物和云進行超高速通信,可目前的DSRC和4G LTE等通信...
事實上,英特爾無人駕駛事業(yè)部成立之前,英特爾的物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部就已經在智能交通和智能汽車領域深耕多年,建樹頗多。早期,英特爾車載創(chuàng)新和產品開發(fā)中心以及英特爾...
目前市場上,部分企業(yè)雖然有提供無人駕駛感知部分和深度學習處理,以及提供5G通信模塊;但更多企業(yè)的注意力還是在娛樂駕駛艙或是車聯(lián)網(wǎng)的部分。而英特爾無人駕駛...
大數(shù)據(jù)與無人駕駛之間的關系和聯(lián)系
數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)并非恒定不變。在無人駕駛汽車從少量發(fā)展到幾億輛的過程里,數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)也會隨之增多。只有能夠處理日益龐大的數(shù)據(jù),才能應對這一挑戰(zhàn)。隨著超級計算機及其...
2019-09-11 標簽:英特爾無人駕駛大數(shù)據(jù) 1.0萬 0
在演示中,人們能夠跟隨一輛無人駕駛汽車行駛在智慧城市的道路上,看看“車到一切”的連接如何增加車輛的傳感功能并優(yōu)化乘客和行人的體驗,還能了解汽車如何得益于...
2019-09-11 標簽:神經網(wǎng)絡無人駕駛 1k 0
作為一家驅動云計算和智能互聯(lián)設備的數(shù)據(jù)公司,面對無人駕駛汽車數(shù)據(jù)量高負荷的要求, 英特爾提供的車內高性能決策處理器和數(shù)據(jù)感知融合的整體方案以及面向人機交...
2019-09-10 標簽:互聯(lián)網(wǎng)無人駕駛 1.5k 0
從汽車到云端,我們汲取豐富的專業(yè)知識,其廣度跨越5G、人工智能、軟件開發(fā)以及英特爾具有公認領導地位的芯片設計領域。我們通過整合英特爾CPU、專用加速器和...
然而,英特爾作為一家始終走在科技發(fā)展前沿的數(shù)據(jù)公司,英特爾對合作伙伴、對整個行業(yè)以及對全球社會的承諾就是加速無人駕駛、提供端到端解決方案,并引領下一代計...
在馬拉西亞的馬尼拉,糟糕的路況擁堵的街頭遍布“吉普尼”——被當?shù)厝朔Q作“道路之王”的巨型吉普車。吉普尼既是這種令人頭痛的交通狀況的源頭,也是其解決方案,...
無人駕駛車帶來的安全性是不得不提的,其相關技術有望幫助我們挽救數(shù)十萬生命,并讓所有人安全出行。與此同時,解放雙手的司機,還能夠在行駛的車輛中從事各項感興...
作為英特爾旗下公司,Mobileye將著手組建一支高度無人駕駛(SAE L4)車隊,在美國、以色列和歐洲進行測試。首批測試車輛將在今年年底上路,車隊的規(guī)...
未來,一輛無人駕駛汽車在90分鐘之內就會產生4TB的數(shù)據(jù)量,這些數(shù)據(jù)可以幫助汽車了解周圍環(huán)境,讓車輛可以安全行駛在復雜的道路上。如果沒有車內人工智能利用...
機器讀取地圖的方式和人類看地圖完全不同,機器“看”的是分層地圖:通過讀取底層識別主干路網(wǎng)、車道線、海拔高度和周圍的路燈或路標等;而在讀取頂層時,高精地圖...
在已經面世的自動駕駛車輛中,考慮到原始車輛的設置模型構造,車的整體結構不能輕易變動,車輛的中控臺后部恰好有一部分空間,因此目前的自動駕駛車輛芯片都放在車...
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