【高技术 贵州造】无人驾驶小巴 它的“脑袋”里是AI算法
首先采用分布式驱动的滑板底盘,实现了“软件定义”,由算法来驱动运动性能,行动更灵活。其次,自主开发的“数字化无模具”制造方式,打造一体化底盘,“几百个零部件,变成一个零部件”,节约成本、稳定性强。最后,有自己的人工智能AI自动驾驶算法,能实现40公里时速以内L4的能力,乘坐安心。去年以来,翰凯斯的无人驾驶小巴...
智能汽车 AI 101,以及“端到端”和“复合方法”之间有什么区别?
其实,语音算是在智能汽车上应用最广和最快的,毕竟人工智能发展最快的就是语音和文本模型,例如ChatGPT此类LLM大语言模型激发了智能驾驶端到端,基本AI原理雷同,目前没有说主机厂自研语音算法的,主要是这个产业已经发展完备,集中头部供应商提供解决方案。当然,智能驾驶也应该快速走向这个过程,头部供应商提供解...
金溢科技(002869.SZ):公司有应用 AI算法模型,长期看好智慧交通...
AI训练算法平台可以满足在交通前端感知、后端大数据分析中对各类交通目标的识别以及交通事件的识别。公司城市数字交通解决方案中有应用AI算法模型。12、公司目前RSU市场占有率、渗透率情况?回复:根据交通运输部路网监测与应急处置中心2023年9月相关数据显示,全网共建成收费站1.1万个,ETC门架2.95万套,...
一次性搞懂什么是AIGC!
AIGC是一种利用自然语言处理、计算机视觉等AI底层基础技术及能力的技术,能够对外部用户输入的指令进行理解。从内容形式来看,AIGC自动生成文本、音频、图像、视频、代码、多模态等形式的内容。从应用场景来看,微软、谷歌、百度等企业目前正在将AI技术应用到搜索领域,使用对话式AI可以显著提升搜索体验。对于未来,人们普遍...
自动驾驶AI芯片类似于人类大脑|读+
随着自动驾驶由前期算法验证、样机演示转移到落地的阶段,行业要求自动驾驶AI芯片既能实现加速算法,又能实时控制,还需具备更高的功能安全等级。CPU、GPU、FPGA、ASIC等单一芯片作为各个细分赛道的单项冠军各有优劣,很难担负起“一统天下”的重任,取长补短便是顺理成章的。基于这个思路,异构计算架构产生,它使用不...
自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
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奕行智能刘珲:通用型DSA AI计算架构在自动驾驶领域的机会
从高纬度来看,自动驾驶应用场景不断演进,对AI计算架构的需求也在不断演进。早期ADAS的应用场景简单,算法模型较单一,所以与算法绑定高度定制的AI核被市场接受,能够快速解决应用场景有与无的问题;第二个阶段(也就是现阶段)是NOA应用启动时代,模型种类及数量的增多,加之泛化要求变高,使得通用型较强的GPGPU在率先布局NO...
萝卜快跑大火后 , AI 智驾时代的千亿赛道创业机会
其实从这里也能看出,当时整个自动驾驶的AI程度几乎等于没有(除了lidar稍微有一些ai算法),属于典型的"有多少人工,就有多少智能",如果AI的发展就此止步,那么特斯拉的纯视觉方案大概率也会遭遇瓶颈。不过最终,拯救特斯拉的还是谷歌:2019年,谷歌发表了那篇著名的Transformer论文(也是后来大模型的基...
AI + 数字孪生:颠覆传统的科技革命
2.AI算法训练最近自动驾驶与机器人概念十分火爆,那么在这两个行业中,数字孪生又能发挥什么作用呢?1)自动驾驶自动驾驶是经典的四维空间计算难题,其重点在于实现四维空间中的感知、建图、定位与决策规划的实现。目前市面上大多自动驾驶技术前期都会基于仿真三维场景进行大量数据的训练,通过构建虚拟的交通场景,对...
刘煜冬:自动驾驶产业进展分享——端到端技术革命
第三,端到端技术将推动芯片架构的创新。由于端到端带来的参数量更大的AI模型和新的神经网络算子,对芯片公司提出了新挑战,需要更灵活的芯片架构来适应自动驾驶AI算法的快速演进。从产业发展趋势来看,端到端技术将加速自动驾驶整体渗透率的提升。预计,端到端技术的到来将使高速NOA和城市NOA等功能在未来两三年内更加...