自动驾驶技术是对人类劳动的替代吗
而AI决策,或者说算法决策正是这一过程中的关键。与传统的决策方式相比,算法决策具有即时性、自动化和无人化以及“黑箱”化三个特征。依赖于数字技术体系的特性,各种数字终端可以即时地收集、传递和处理数据,从而形成基于现实状况的即时反馈循环。而人不会直接干预算法的过程,任何人都无法完全追溯算法的决策逻辑,因此算...
自动驾驶技术如何实现发展与治理平衡
因此,从社会治理的角度看,减少算法偏见、提升算法的可靠性和适应性,已成为自动驾驶技术监管的关键难题。首先,应确保算法的多样性和适应性。自动驾驶企业在设计和训练算法时,应采用多元化的数据集,涵盖各种可能的路况、天气和交通环境。确保算法在各种场景下都“应对自如”,避免因数据偏差导致的“水土不服”问题。通过...
自动驾驶的感知与决策技术:模拟人脑的智能驾驶
人工智能技术在自动驾驶中扮演着关键角色。计算机视觉、机器学习等人工智能技术为自动驾驶提供了准确的环境感知能力。深度学习算法可以帮助自动驾驶系统快速、准确地识别道路、车辆、行人等目标,为后续的决策提供可靠的输入。同时,强化学习、规划算法等人工智能技术也广泛应用于自动驾驶的决策模块,使其能够做出人性化、合理的...
探索自动驾驶技术的演化历程,见证车载智能化的崛起
自动驾驶技术从L2到L5的飞跃发展,离不开多项关键技术的支撑。首先是传感器技术的进步,如雷达、摄像头等传感器的性能不断提升,为车辆感知环境提供了更加精准的数据。其次是人工智能技术的突破,机器学习和深度学习算法的应用使得自动驾驶车辆能够快速分析处理复杂环境信息,做出及时准确的决策。此外,车载计算平台的性能不断优...
自动驾驶三大主流芯片架构分析
自动驾驶技术中最重要的技术范畴之一是深度学习,基于深度学习架构的人工智能如今已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、目标识别、自动驾驶等汽车行业的各个领域,从自动驾驶初创企业、互联网公司到各大OEM厂商,都正在积极探索通过利用GPU构建神经网络实现最终的自动驾驶。
...新能源汽车转型升级的3大必要原因【附中国新能源汽车行业技术...
①智能化电动车:目前,电动车智能化已成为行业趋势,智能化电动车包括自动驾驶技术、雷达感应技术等车人深度交互的现代技术,已成为提升客户体验的发展趋势之一(www.e993.com)2024年10月20日。②人工智能技术:人工智能技术已经在各个领域得到了广泛的应用,未来也将继续发挥重要的作用,例如在智能制造、智慧城市、智能医疗等方面。
聊聊自动驾驶离不开的感知硬件
毫米波雷达可以通过波束形成技术(Beamforming)提高角度分辨率,从而区分并跟踪多个目标物体。现代毫米波雷达采用多天线阵列和数字信号处理技术,以实现复杂场景中的高精度目标跟踪。2.3毫米波雷达的局限性尽管毫米波雷达在自动驾驶中具有广泛应用,但依旧存在如分辨率有限、角度分辨率受限、对金属物体的敏感性、环境中的干扰...
专家谈人工智能时代的自动驾驶——“车路云一体化”是智能网联车...
“端到端”自动驾驶技术的核心在于,将道路、车辆、视听等感知信息输入自动驾驶系统后,可直接输出决策命令,中间过程由人工智能自动化完成。目前,特斯拉、华为、小鹏等多个汽车厂商已经开始着手研究或应用“端到端”自动驾驶。在褚文博看来,人工智能技术的融入,实现了传统自动驾驶系统中感知、决策、规划等模块的一体化...
端到端自动驾驶系统的关键技术是什么?
端到端自动驾驶的关键技术人工智能技术与自动驾驶技术的融合,关键在于打通以车云协同为核心的边缘场景数据采集和自动驾驶模型训练的在线循环迭代路径。图4展示了车云协同的自动驾驶大模型开发方案:由一定规模具有网联功能的车辆进行众包数据采集,数据清洗和筛选之后上传至云控计算平台;利用云控平台的充足算力,生成海量仿真...
一文看懂!当前我国人工智能技术优势在哪?
具体来说,深度学习技术通过模仿人脑处理和分析大量数据的方式,已成为提高图像和语音识别准确性的关键技术。自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言,广泛应用于聊天机器人、翻译系统和情感分析中。计算机视觉技术则在自动驾驶汽车、医疗影像分析及监控系统中展示了其强大的应用潜力。同时,云计算已经成为支撑人工智能技术...