软通动力:智能驾驶领域关键战略布局与赛道延展,已完成整套智能...
公司回答表示:在智能汽车领域,公司以软件为核心,聚焦智能座舱、智能驾驶、智能网联等进行关键战略布局与核心赛道延展。公司加强投入整车操作系统与端侧AI技术研发,完成了基于高通、NXP等多款芯片双系统融合(QNX+Android)的整套智能座舱解决方案,已在多个项目上落地交付;积极开展与芯片生态伙伴的合作,加强在智能座舱...
关于高阶智能驾驶功能的十个有趣观点
地平线公司提出了“系统拟人化设计”的概念,强调智能驾驶系统应尽可能地拟人化,以实现与人类驾驶员及道路基础设施的自然互动。公司的解决方案采用了名为“双擎驱动”的策略,旨在同时解决Scaleup和Scaleout的问题,从而提升系统的可用性和实用性。“世界模型”作为一种增强的感知系统,通过结合导航信息,模仿人类驾驶...
企业如何解决大模型落地的“最后一公里”问题?
例如,在生成判决文书时,必须有人进行审核,这是确保决策过程完善的关键步骤。周华:许多企业面临的第一个关键问题是人工智能数据的处理。尤其是对于那些没有人工智能基础的企业,数据是一个巨大的挑战。他们往往拥有大量的私有数据和结构化数据,但这些数据并不能直接用于人工智能训练。企业需要认识到,自身的业务数据需要进...
探讨智能驾驶时代下个人隐私保护的技术策略与道德难题
除了技术层面的探讨,智能驾驶时代下的隐私保护也涉及到一系列的伦理问题。首先,驾驶者的隐私权与公共安全的平衡。智能驾驶技术可以大幅提高交通效率和安全性,但也可能侵犯个人隐私。如何在这两者之间寻求平衡,成为亟需解决的难题。其次,数据所有权和使用权的界定。车载数据既可能属于驾驶者个人,也可能属于车辆制造商或者...
政策频出 自动驾驶汽车加速“行驶”
他建议,要尽快统筹布局和规划自动驾驶开发所需的高质量汽车驾驶数据采集、存储和计算的大平台,行业层面共同打造“数据+算力”整合的研发资源协同优势。企业、科研机构等要形成合力,加强高性能芯片和自主可控的智能车载系统的研发,“解决算力芯片问题将是推动自动驾驶技术演进的关键”。
打造“天空之城” 大湾区有何“雄心”?
在清华大学车辆与运载学院教授张扬军看来,飞行汽车要想实现快速发展,载荷航程智能驾驶和适航安全是需要解决的关键技术问题(www.e993.com)2024年9月8日。高功率密度、高效率、高适应性的新能源动力技术,高安全、高可靠、全天候的智能驾驶平台技术,以及安全高效、云网融合、路空一体的三维智慧交通技术是三大关键技术突破方向。
聊聊自动驾驶离不开的感知硬件
激光雷达在探测障碍物方面具有极高的精度。它可以识别道路上的各种障碍物,包括车辆、行人、路障等,帮助自动驾驶系统做出正确的避让决策。此外,结合机器学习算法,激光雷达还可以对检测到的物体进行分类,从而进一步提升感知系统的智能化程度。激光雷达还能够通过与高精地图的匹配,实现精确的自定位。相比于GPS,LiDAR的定位...
AI大模型降本提效,“通用”和“泛化”成为智能驾驶关键问题
“有大模型,相应的就有小模型、普通模型,那说明一定有一些问题是普通模型解决不了的,需要用大模型去解决。我更多会站在应用的角度去看大模型,比如它是否能做一些普通模型做不了的事情,以及它是否能做得更好、更快、更便宜。”崔迪潇博士表示,如果要将大模型赋能到自动驾驶的研发中,核心要看的是在整个技术研发迭...
智能驾驶五大关键认知,治好车企的画饼焦虑
舞台后,当智能驾驶走向深水区,「挣钱要紧」这样务实而刺耳的话,成为悬在所有创始人头上的一把利剑。消费者正在接纳智能驾驶,但拉升需要时间、资本市场回温也需要时间。近处是冬天凛冽的寒风,远处是隐约可见的炉火,智能驾驶注定还要在2024年迈着并不轻快的步伐走向良夜。过去一年究竟有哪些小趋势为智能驾驶搭台唱戏...
焦点访谈丨自动识别红灯、障碍物……看智能驾驶汽车有多“聪明”
中国汽车工程学会副理事长兼秘书长侯福深:智能驾驶我认为主要解决的还是安全的问题、通行效率的问题,还有用户体验的问题,也就是未来让我们的出行更加安全、舒适、便捷、可靠。一款末端配送物流车拥有L4级自动驾驶能力,按照规划路线实现无人配送,在北京亦庄和顺义区均获得了相关测试运营资质。依靠高清摄像头、激光雷达、...