小米招聘无人驾驶安全员:智能汽车行业的新机遇与挑战

随着人工智能、大数据、云计算等技术的应用，无人驾驶汽车的感知能力、决策能力和执行能力不断提升。车联网技术的发展为无人驾驶汽车提供了更加丰富的信息来源和高效的通信手段。国内外企业在量产自动驾驶领域的竞争已进入白热化阶段。例如，毫末智行已在量产自动驾驶领域取得显著成绩，搭载车型接近20款，成为国内量产自动驾...

城市规划设计专家:无人驾驶汽车大规模上路,将颠覆城市空间组织

他表示,“要应对无人驾驶汽车大规模上路,未来可能需要更多地考虑自动驾驶车辆的感知能力和传感器技术。在交通体系实现共享化的基础上,在自动驾驶和物联网技术的支持下,城市乃至区域内的无人驾驶车辆将在车联网统一管理调度下,形成交通信息即时共享、交通资源统一调配的智能化共享道路系统。在无人输入或监督的条件下自主...

无人驾驶可以用在哪些行业

首先,无人驾驶汽车能够实时感知周围环境并通过复杂的算法进行智能路径规划,避免拥堵路段,实现最优行驶路线。其次,车辆之间的智能协同和车路协同技术可以实现信息共享,提高道路通行效率,减少不必要的刹车与加速。此外,无人驾驶汽车可以实现车辆的有序行驶,减少变道和急刹车,进一步提高道路通行效率。无人驾驶技术还能够通过...

边云协同计算:智能网联车的发展趋势——“智能网联车与边缘计算...

此外,围绕智能汽车,同济大学智能汽车研究所副所长高炳钊教授介绍了“自动驾驶大模型”的研究进展;复旦大学潘旭东副研究员介绍了“无人驾驶AI感知对抗安全”;宫庆媛副研究员介绍了“增强人车交互以优化自动驾驶体验”。围绕边缘计算和设备互联,清华大学刘云新教授介绍了“高效的设备端深度学习”;中国科学技术大学谈海生教授...

萝卜快跑点燃近3万亿潜在市场,三大央企加速布局无人驾驶

一系列事件标志着无人驾驶汽车正加速走向市场,其背后的商业价值和社会影响正逐渐显现。01为何现在爆发近年来,随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,无人驾驶技术也取得了显著进步。特别是感知系统、决策系统和控制系统的不断优化,使得无人驾驶车辆在复杂环境下的应对能力大幅提升。

半导体专题篇:汽车半导体

传感器技术:使用雷达、激光雷达、摄像头等传感器实时获取车辆周围环境信息,为自动驾驶提供准确的感知(www.e993.com)2024年11月28日。人工智能与机器学习:利用人工智能技术对大量驾驶数据进行分析学习,提高车辆在各种交通情境下的决策能力。(3)车联网和智能交通管理:互联车辆:车辆通过车联网技术实现相互通信,共享交通信息,提高交通流畅性和安全性。

杭州领跑:5G-A基站与智能网联汽车的协同发展

大连接数：5G-A支持的大量设备连接能力，满足智能网联汽车时代车辆数量激增的需求。精确定位：5G-A的高精度定位功能对于车道级导航和车辆控制至关重要。边缘计算：5G-A网络的边缘计算能力可以减少数据处理的延迟，提升智能驾驶的响应速度。支持创新应用：5G-A网络能够支持VR/AR、AI、超高清视频等创新应用，为智能驾驶...

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

自动驾驶飞速发展,绕不开感知、决策和控制决策的经典框架,而感知作为自动驾驶汽车“感官”的重要组成部分,决定了自动驾驶系统对环境的理解和反应能力。为了让自动驾驶汽车“感官”更强,需要在车辆上加装必要的感知硬件。自动驾驶感知硬件的主要功能是帮助车辆“看见”和“理解”周围环境,为驾驶决策提供必要的实时信息。今...

“轻地图重感知”成趋势,智驾感知层硬件迎来放量机遇?

感知硬件的数量和性能不断提升,边缘计算需求增加。自动驾驶级别越高,传感器配置数量越多,运行产生的数据随之大量增加。据新战略低速无人驾驶产业研究所数据,1个200W像素的高清摄像头24小时录像需占用40~60GB的存储容量;1个单线激光雷达每小时可产生3~4GB点云数据;另外,GPS定位系统、车辆位姿等均有数据积累。

创新者因计算而相遇,《麻省理工科技评论》中国正式发布“2023年...

热雷达可以让机器在黑夜看到与白天一样的清晰景象,极大提升了低可见度下的机器视觉,有极大潜力获得与微波雷达、激光雷达等技术一样广泛的社会应用,为机器人、无人汽车装上一双能看穿黑暗的眼睛。从事机器学习的基础理论研究,发展了深度学习理论、分布式机器学习算法、可信机器学习方法,利用机器学习数理机理为实现精准、...