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智能驾驶加速：资本密集布局无人驾驶
智能驾驶加速，无人驾驶可期。 从广义上来看，无人驾驶属于智能驾驶的最高级阶段。智能驾驶已开始产业化进程，各大跨国车企亦制定了相应的智能汽车商业化计划。 传统车企或将完胜互联网企业 智能化是汽车行业的一大方向，所以几乎世界上所有的传统车企都在紧锣密鼓地通过自主研发或者并购，加紧布局无人驾驶。 从国内来看，比亚迪于2014年推出了针对燃油车的智能驾驶计划“智战略”，包括智能车联、智能驾驶、智能安全三个方面,已经应用于S7、G5、新M6等几款车型，比亚迪在智能驾驶方面已有相当的技术储备,未来2年将会有大量智能驾驶的技术应用于新能源汽车上 ；上汽集团推出智能互联SUV RX5、智能驾驶汽车MG iGS，计划在2020年推出能在结构化道路上行驶的无人驾驶汽车；北汽集团研发无人驾驶电动车，面向公众试乘，最快2017年实现商业化；长安汽车推出智能互联 类似于手机由功能机进入智能机时代，传统的汽车半导体供应商NXP和瑞萨汽车电子以及新进入者intel、英伟达等纷纷位于绸缪，推出了针对智能驾驶的集中式控制系统架构，对传统的光伏采取的分布式架构提起挑战。
93560发布于 2017-12-29 - 来自专栏企鹅号快讯
智能汽车的进化，从辅助驾驶到无人驾驶
随着智能网联技术的逐步发展，智能汽车也开始逐渐走进人们的视野。无论对汽车行业是否了解，大家都知道车辆自动化方面有三个名词：辅助驾驶、自动驾驶、无人驾驶。 辅助驾驶作为智能汽车进化的起点，其应用已经较为普遍，而作为重要发展节点的无人驾驶似乎迟迟不能推广应用。这其中的原因是什么?辅助驾驶、自动驾驶和无人驾驶之间有什么区别? 今天小编就带大家看看智能汽车的进化史。 辅助驾驶 辅助驾驶一般使用汽车驾驶辅助系统，顾名思义，它的存在就是为了给司机驾驶的过程中一个辅助支持，保证司机的驾驶安全。 自动驾驶系统不需要驾驶员关注驾驶情况，只需要在系统退出后接管车辆即可。自动驾驶过程中责任事故归主机厂。 自动驾驶除了实现辅助驾驶的大部分功能外，允许驾驶员不再关注交通和控制车辆，但仍需要驾驶员坐在车里。
70180发布于 2018-02-07 - 来自专栏肘子的Swift记事本
切勿将辅助驾驶宣传成智能驾驶 | 肘子的 Swift 周报 #078
切勿将辅助驾驶宣传成智能驾驶 不久前，某个造成三人死亡的交通事故因为涉及某新锐电动汽车品牌再度引发了人们对“智能驾驶”功能的质疑。 这意味着，在系统报警后，驾驶者只有极短的反应时间。 从当前的法规角度来说，无论是否启用“智能驾驶”功能，对于事故所造成的后果在没有其他汽车机械结构问题的情况下，仍主要由驾驶人本人来承担。 但随着越来越多事故与“智能驾驶”相关联，我们不得不质疑：这难道真的和这些汽车厂商对于“智能驾驶”的过分夸大宣传无关吗？ 但在更广泛的宣传渠道上，“辅助驾驶”一词早已被“智能驾驶”所代替。 随着各种对“智驾”的持续宣传，消费者在不知不觉中就丧失了对驾驶安全的责任感，产生了“智驾”更好、更安全的错觉。 更何况，普通消费者根本不具备就“智能系统”的缺陷进行有效举证的能力。 切勿将辅助驾驶宣传成智能驾驶！
45600编辑于 2025-04-09 - 来自专栏企鹅号快讯
聚焦无人驾驶技术 智能驾驶与车联网专题论坛举行
名城苏州网讯 近年来，无人驾驶技术发展迅猛，作为人工智能产业年会的系列活动，今天，智能驾驶与车联网专题论坛在苏举行。 论坛上，园区企业北科天绘苏州公司带来了自主研发的激光雷达系列产品。 来自中科院自动化所的黄武陵分享了多年来举办中国智能车未来挑战赛的经验。该项赛事于2013年落户常熟，目前已成为我国参赛队伍规模最大、水平最高的无人驾驶智能车比赛。 中科院自动化所副研究员黄武陵表示，隧道里面布置各种各样的障碍，还有施工的场景，还专门布了一条乡村的道路，这种道路司机也不好开，现在我们的无人驾驶都能做到。 这段时间，无人驾驶好消息频传。 月初，无人驾驶公交车在深圳首发试运行。18号，北京发布全国首个地方版无人驾驶上路规范，允许无人车经申请可上路测试。但专家表示，要真正应用到交通出行，无人驾驶技术还有很长一段路要走。 中科院自动化所副研究员黄武陵表示，无人驾驶要上路，必须得解决这些问题。怎么样跟有人驾驶的交通进行交互，它的行为规则到底怎么样来确定，还有基础设施怎么样进行无人驾驶的配合。
74990发布于 2018-01-29 - 来自专栏物联网IOT安全
智能汽车安全入门｜世界智能驾驶挑战赛总结
0x00 基本介绍 这两天参加了世界智能汽车挑战赛，比赛使用了visual threat的汽车仿真设备。
1K20发布于 2020-06-23 智能驾驶时代：车联网需要怎样的智能网络底座？
2024年，智能驾驶市场火热，无论是造车新势力还是老牌车企纷纷发力智能驾驶，他们深知，新能源汽车的下半场已到，再不发力智能驾驶，可能真的有些来不及了。 车企不断加码单车智能的同时，政府也在稳步的推进车路协同。智能驾驶领域一直处在新技术广泛应用和验证的前沿，让我们一起探索智能驾驶的发展将给我们带来哪些启示。 探索基于车、路、网、云、图等高效协同的自动驾驶技术多场景应用，加快智能网联汽车技术突破和产业化发展。 为此，我们提出了一种融合网络解决方案，它拥有多项优势，能够满足智能驾驶企业在网络方面的需求。 未来的交通网络将能够支持更加智能、高效、安全的交通管理，为智能驾驶和车路协同技术的发展提供坚实的基础。
61410编辑于 2024-06-12- 来自专栏AI科技评论
19 位产业领袖，共话智能驾驶新十年 | 第四届「全球智能驾驶峰会」
智能驾驶新十年以不易开始，但他们给行业开了个好头。 转自新智驾 眼下，智能驾驶已经开始以更为实际、立体的方式，融入普通老百姓生活的细枝末节。 、节能减排以及提升驾驶安全，智能驾驶在干线物流行业的商业化前景潜力巨大。 商汤科技移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍：高效解决长尾场景是智驾场景覆盖度提升的前提 石建萍则分享了商汤科技在智能驾驶方面的产品方案和技术布局。 经过5年沉淀，商汤科技在今年7月正式推出了SenseAuto商汤绝影智能汽车平台，其中包含了智能驾驶、智能座舱和车路协同等多个方面，而智能驾驶又涵盖L2/L2+和L4级自动驾驶方案。 智能驾驶方面，商汤将会提供量产智能驾驶解决方案和L4级自动驾驶解决方案。量产智能驾驶解决方案还细分为了Pilot-V视觉解决方案、Pilot-L激光雷达解决方案、Pilot-P驾驶领航方案。
47230编辑于 2023-04-12 - 来自专栏人工智能
智能驾驶风口渐近 基金“掘金”步伐加快
⊙记者 吴晓婧 ○编辑 长弓 种种迹象表明，智能驾驶作为人工智能有望快速落地的一项应用，已经成为不可阻挡的科技趋势。 目前，无论是海内外科技巨头还是汽车零部件供应商、整车厂商都在大力拓展自动驾驶研发，将智能驾驶作为新战场，加速前进。而近期相关法律或管理规范的建设，也有望助力智能驾驶的快速发展。 迎来政策东风 海内外一系列政策东风，令智能驾驶的产业发展大趋势越发明晰。 近期美国众议院一致表决通过了一项可以加快无人驾驶汽车测试和部署的提案。 同时，无人驾驶汽车在美国全境部署通行，将提供给更多的应用场景及数据资源，加快行业发展。 就国内而言，相关政策也是积极助力智能驾驶的发展。 未来实用的无人驾驶技术有望给用户带来更多体验，整个智能驾驶产业发展有望加速。 值得注意的是，腾讯已经收购了特斯拉5%的股权，成为特斯拉的第五大股东。
98100发布于 2017-12-27 - 来自专栏AI科技评论
澳门大学须成忠：「保守」无法推动智能驾驶行业进步 | 第四届全球智能驾驶峰会
随后，各路智能驾驶玩家出现，各种技术路线风起云涌。在国内，百度于 2013 年启动自动驾驶的研究，包括今天在座的很多业界翘楚都在做智能驾驶，都在无人配送、无人出租车、无人货运、无人巴士等细分领域深耕。 这一切的核心是基于数据驱动的智能驾驶。 有调研报道，2023 年所有汽车或多或少都有会具有自动驾驶功能，从自动泊车，到辅助驾驶，再到智能驾驶甚至是无人驾驶，这是回避不了的趋势。 同时打造智能驾驶车载平台和车路协同智能驾驶实验基地；目标就是要解决三个问题：如何帮助智能驾驶从封闭场景走向开放场景、如何帮助单车智能实现协同智能、如何利用“云端”智能实现自动驾驶的超智能。 首先我们搭建了一个智能驾驶巴士测试和研发平台，经过不断调整、改造，基于该平台打造的智能驾驶巴士的稳定性、安全性都得到了迅速提升，能够很好地应对突发性事件。 智能驾驶必将带来一场深刻的出行革命，基于 AI 技术我们会进一步推动智能驾驶的技术落地。
45810编辑于 2023-04-12 - 来自专栏CSDN 迁移文章
【机器学习】自动驾驶——智能交通与无人驾驶技术的未来
如今，全球多家科技公司和汽车厂商都在积极布局这一领域，力求实现无人驾驶的未来。 1. 自动驾驶的核心技术 自动驾驶是一项复杂的系统工程，它依赖多种先进技术协同工作。 车辆会根据驾驶行为的表现（如避免碰撞、顺利到达目的地等）获得奖励，或因违规驾驶（如车道偏离、超速）受到惩罚。随着驾驶经验的累积，强化学习算法将逐步优化车辆的策略，以实现最优的驾驶表现。 未来趋势 L5完全自动驾驶的普及：随着技术的发展，全自动驾驶（L5）有望在未来10到20年内普及。 车路协同：自动驾驶不仅仅是车辆的智能化，还包括道路基础设施的智能化。 智能交通信号、V2X（Vehicle to Everything）技术将实现车辆与道路、行人、交通系统的实时互联。 AI与自动驾驶深度融合：未来，人工智能将进一步融入自动驾驶的每一个环节，从数据采集、感知到决策与控制，AI将实现端到端的自动驾驶解决方案。 4.
1K20编辑于 2024-10-15 - 来自专栏C++干货基地
【百度Apollo】自动驾驶规划技术：实现安全高效的智能驾驶
它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题，广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。 在自动驾驶领域中，路径规划可以帮助车辆避免碰撞障碍物，保证行驶安全。 优化驾驶策略：路径规划可以结合实际交通状况和驾驶需求，选择合适的驾驶策略。 传统的路径规划算法通常只考虑一种驾驶模式，无法适应复杂的道路环境。而多模态规划能够根据不同的驾驶场景，选择合适的驾驶模式和策略，提供更灵活、更智能的驾驶体验。 3.2Apollo自动驾驶规划技术中的多模态规划实现方式和策略 在Apollo自动驾驶规划技术中，多模态规划的实现方式和策略主要包括以下几个方面： 驾驶模式选择： 根据驾驶场景和需求，选择合适的驾驶模式 通过以上多模态规划的实现方式和策略，Apollo自动驾驶规划技术能够根据不同的交通场景和驾驶需求，提供更智能、更灵活的驾驶体验，并且提高驾驶效率和安全性。
1.4K00编辑于 2024-05-25 - 来自专栏一叶知秋
Apollo自动驾驶：引领未来的智能出行
本文将深入探讨Apollo自动驾驶技术的关键特点、挑战以及它对未来智能出行的影响。 Apollo自动驾驶平台的核心技术 1. 它可以识别道路上的交通标志、车辆、行人等，做出智能决策，以确保安全驾驶。这一技术不仅仅是基于规则，还结合了人工智能和机器学习，使得车辆可以在复杂多变的道路环境中做出准确判断。 4. 展望未来，Apollo自动驾驶将在以下几个方面带来深远影响： 1. 提升出行安全性 自动驾驶技术可以减少人为驾驶错误，降低交通事故的发生率。 解决交通拥堵问题 自动驾驶技术可以实现车辆之间的智能协同，优化交通流量，减少交通拥堵。这有助于节省时间和能源，改善城市交通状况。 3. 综上所述，Apollo自动驾驶平台作为自动驾驶领域的领军者，凭借其先进的技术和强大的创新能力，将引领未来智能出行的发展方向。通过不断的技术革新和解决挑战，它将为人类创造更安全、便捷、高效的出行体验。
44410编辑于 2023-10-16 - 来自专栏JVMGC
2.8K Star开源DIY自动驾驶平台:打造你的智能驾驶小车
软件介绍 DonkeyCar 是一款开源的自动驾驶小车软件，旨在帮助开发者和爱好者快速构建和训练自己的智能小车。 3.模型训练与推理：用户可以使用 DonkeyCar 提供的工具和教程，训练自己的模型，以实现智能驾驶功能。支持多种机器学习框架和算法，如 TensorFlow、Keras 等。 4.遥控和自主驾驶模式：DonkeyCar 提供了远程遥控和自主驾驶两种模式。用户可以通过手机或电脑进行遥控，也可以让小车自主完成驾驶任务。 使用步骤 1.硬件搭建：按照 DonkeyCar 硬件文档的指导，搭建自己的智能小车。这包括安装电机、摄像头等组件，并连接到相应的控制板上。 通过以上步骤，您可以利用 DonkeyCar 软件快速构建、训练和控制自己的自动驾驶小车，并享受探索和改进智能驾驶算法的乐趣。
1K10编辑于 2023-09-20 - 来自专栏科技向令说
“20后”新势力，勇闯智能驾驶“寒冬”
智能驾驶的新旧交替： 前辈迷茫，后辈狠辣 作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 寒气还在智能驾驶领域蔓延。 在过去的一段时间，裁员、倒闭、破产、市值下跌、巨头撤离等等一系列不好的消息在智能驾驶行业频频爆出，一批老牌的智能驾驶企业更是倒在了黎明前。 智能驾驶的寒冬，来得很是凶猛。 很显然，智能驾驶产业远远还没有到落幕的时刻。 01 智能驾驶的新旧交替：前辈迷茫，后辈狠辣 今年10月，智能驾驶公司Argo AI在福特和大众两大股东暂停资金投入后，因缺乏足够的资金支撑而宣告破产。 这家老牌的智能驾驶公司成立于2016年，正处于智能驾驶产业发展的黄金年代，其有着非常崇高的目标，即追求完全的智能驾驶。 但是，真要实现这一目标，并不容易。 一方面是新玩家确实有想法去实现智能驾驶目标，另一方面则是巨头们也热衷于推动智能驾驶赛道的发展，以牵头发展和融合自身的大生态。 在智能驾驶的赛道上，从不缺野心与实干。
62820编辑于 2023-01-04 - 来自专栏YOLO大作战
SBP-YOLO智能驾驶最新技术突破
研究验证了该方法在智能悬架系统实时路况感知中的有效性。 尽管基于视觉的坑洼与减速带检测已有所进展，但在动态驾驶场景下的实际应用仍面临巨大挑战。 4.结论 本文提出 SBP-YOLO——一种轻量高效的目标检测框架，专为实时检测减速带与坑洼而设计，以服务于智能悬架系统的预测控制。 智能驾驶中的道路异常检测技术价值与应用意义 道路表面异常如减速带（Speed Bumps）和坑洞（Potholes）对驾驶安全构成严重威胁，尤其在自动驾驶系统中，可靠检测这些障碍物对保障车辆安全至关重要 在传统驾驶场景中，人类驾驶员主要通过视觉观察结合经验判断来识别道路上的减速带和坑洞，并能提前做出减速或避让等响应。然而，在自动驾驶系统中，这一过程完全依赖于车载传感器的感知能力和算法的鲁棒性。 因此，结合YOLO系列算法的实时性能与轻量化设计理念的SBP-YOLO模型，为智能驾驶中的道路异常检测提供了创新性的解决方案。
38710编辑于 2025-08-25 - 来自专栏量子位
中汽创智智能驾驶首席技术官张振林：高阶智能驾驶量产之路｜量子位·视点分享回顾
在高阶智能驾驶量产之际，智能驾驶公司从算法、算力、数据上的积累，以及技术和成本维度考虑，在前进的道路上走向了不同的赛道，L2升维与L4降维之战也逐渐呈现，不管是升维还是降维，量产之路依旧布满荆棘。 智能驾驶公司需从需求与痛点深挖，以技术为核心、流程为保障、数据为驱动，多平台拓展，才能在量产之路上走的更顺更远。 那么，高阶智能驾驶的量产有什么特点？量产路线如何选择？落地进程又到了哪一阶段？ 围绕高阶智能驾驶量产的路线、痛点、落地等，中汽创智智能驾驶首席技术官张振林在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。 高阶智能驾驶量产痛点解析 在这里，我想套用苹果CEO库克的一句话：“自动驾驶是所有人工智能项目之母，它同时也是所有人工智能项目当中最难的一个。” 高阶智能驾驶量产落地思路 针对高阶智能驾驶量产落地，中汽创智结合自身定位、业务以及过往的量产经验，总结出一些思路。 首先，注重开创未来汽车产业合作新格局。
59330编辑于 2022-10-08 - 来自专栏张善友的专栏
我们的智能化应用是需要自动驾驶(Autopilot)还是副驾驶(Copilot)
自动驾驶Autopilot 是一个知识密集且科技含量很高的技术，不基于点什么很难把它讲的相对清楚。 副驾驶 Copilot 是一种由 AI 提供支持的数字助理，旨在为用户提供针对一系列任务和活动的个性化协助。 微软选择了智能化应用采用Copilot 架构。 人们广泛认同某些技能和能力是人类独一无二的，而且它们（目前）不能被人工智能或机器人复制或替代。 换句话说，人类知识的一大部分都是隐藏的，因此不能以指令的形式写下来，所以无法被人工智能和机器人技术复制。 莫拉维克悖论 是说对于人工智能和机器人来讲，人类所独有的逻辑推理能力只需要非常少的计算能力就实现，然而 GPT-4 这样的大模型的逻辑推理能力，微软专门为其打造了一台超级计算机，用来在Azure公有云上训练超大规模的人工智能模型
51330编辑于 2023-06-10 - 来自专栏用户5909132的专栏
腾讯云存储荣获【智能电动汽车科技创新奖（智能驾驶）】
由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会于5月31日-6月2日盛大举行，在“焉知之夜”的颁奖盛典上，第二届年度汽车界重磅公益奖“知鼎奖”隆重揭榜。 腾讯云存储荣获【智能电动汽车科技创新奖（智能驾驶）】，获得各界权威认可。 腾讯云自动驾驶存储底层使用Yotta存储引擎，存储层采用公有云对象存储COS，也可采用TStor私有化部署，支持百万存储节点规模，集群容量无限伸缩，同时，对比业界平均可以节省50%的存储成本；在加速层， 腾讯云通过提供云上云下一体化存储产品，为自动驾驶场景打造了高性能、低成本、高可靠性的存储解决方案，全面满足自动驾驶场景的需求。 据介绍“知鼎奖”的100位评委来自智能电动汽车产业链的企业、协会联盟、高等院校、投融资机构、科技媒体等单位，涵盖企业创始人、CEO、高管、技术专家、教授、投资人、主编等权威人士。
35630编辑于 2023-06-15 - 来自专栏企鹅号快讯
“阿尔法巴”智能自动驾驶公交正式路试
据了解，阿尔法巴所属的中国未来新能源与智能公交系统示范项目由国家智能交通系统工程技术研究中心和深圳巴士集团发起。 虽然阿尔法巴智能驾驶公交系统采用了自动驾驶系统，不过该车也配备了一名司机在驾驶位上，这样可以在紧急情况发生时，由人工主动进行制动处理避免危险的发生。 『阿尔法巴配备的激光雷达组件』 此次，阿尔法巴智能驾驶公交系统共有4台在深圳福田保税区全程1.2公里的线路上进行试运行，其车速控制在10-30公里/小时，途中并设有三个停靠站。 据官方称，该车第一阶段试运行期间，将邀请乘客免费体验，同时收集交通数据、客流数据、智能驾驶系统运行数据及公众意见，进一步完善和丰富智能驾驶公交服务网络，逐步将福田保税区打造成国内智慧出行示范区。 同时官方正在计划建设国家级的智能驾驶创新中心，希望能积累最大的路况数据库。
1K00发布于 2017-12-25 - 来自专栏网络交换FPGA
TSN、智能驾驶和边缘计算有什么关系？
昨天，一则新闻在时间确定性网络群里刷屏了：创时科技开业，上汽智能驾驶又进关键一步。 创时科技致力于推进智能网联汽车核心零部件的智能驾驶中央决策控制器（i-ECU）产业化落地，全面提升智能驾驶领域的核心技术能力。 TTTech成立于2009年，总部位于奥地利，是科技领域的独角兽。 长期以来，汽车上的通信总线都是CAN总线，但随着自动驾驶或者智能驾驶需求的提出，CAN总线无论是通信带宽还是延迟等性能已逐渐的暴露出其不足的地方。 而智能网联车和自动驾驶则是边缘计算的一个典型应用场景。 ? 智能网联车的出现催生出了一系列的新的应用场景，例如自动驾驶，车联网以及智能交通。
2.9K10发布于 2019-10-29
腾讯云开发者
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