• 自動駕駛技術未來發展展望(自動駕駛技術未來發展展望怎么寫)

    自動駕駛 1000
    本篇文章給大家談談自動駕駛技術未來發展展望,以及自動駕駛技術未來發展展望怎么寫對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。 本文目錄一覽: 1、你覺得自動駕駛技術會是未來的趨勢嗎?原因是什么?

    本篇文章給大家談談自動駕駛技術未來發展展望,以及自動駕駛技術未來發展展望怎么寫對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。

    本文目錄一覽:

    你覺得自動駕駛技術會是未來的趨勢嗎?原因是什么?

    谷歌的Waymo也比2016年公布的排名上升了5位,成為前五名中進步最大的選手。該公司的合作伙伴包括Lyft和Avis,它正在努力解決其在無人駕駛技術方面的一些不足之處,包括車隊建設和維護。而且它和通用汽車一樣,在開發方面取得了良好進展,并準備向公眾開放。Waymo已經在亞利桑那州建立了一個服務設施,并一直在測試其車輛的無人駕駛性能。但隨著通用汽車及其2019年向監管機構提交文件,現在是Waymo加強的時候了。

    自動駕駛汽車一定是未來的一個趨勢,因為自動駕駛和所有的技術發展一樣,它的真正目的是取代人類勞動,減少勞動成本,用技術來減少我們的,呃,勞動成本,所以這是一個不變的趨勢。未來的自動駕駛一定是爆發式的增長,這跟計算機的摩爾定律是一樣的,因為運算速度越來越快,所以在人機信息的過程中,會延遲會越來越少,為自動駕駛人提供了一個基本的科學保障。

    問題是5級技術的發展,傳輸數據的可能性是無限的,所以當我們AI智能計算速度和傳輸技術有效體現之后,自動駕駛在技術上已經完全成熟,現在有很多公司,比如說百度,比如說阿里,包括騰訊,還有谷歌等公司都在投資這個,隨著大量的努力和開發,它越來越近了。

    未來我們真正面臨的最大困難可能是法律問題。因為當人工智能發生這種交通事故的時候,很難界定誰應該承擔這個責任,這是它發展和有效推廣最困難的問題。我相信,當人工智能發生交通事故的時候,人們會用智慧或者用物權法的方法來界定這個問題。我相信,我們很快就會突破如何定義這個問題。大家想了解更多的汽車專業知識唉,潤滑油知識和如何使用好的潤滑油來節省油,大家可以關注我,我們定期抽獎,給大家提供我們的專利技術的伊海爾核心潤滑油,給大家減少70%的摩擦,省油保護發動機。

    日產對電動汽車和自動駕駛未來展望

    日產汽車推出了一系列車型:新一代TIIDA首次在國內上市;日產最新的高級跑車Sima正式登陸中國市場;NissanIDSConcept自動駕駛概念車首次亮相,展示了日產電動汽車和自動駕駛的未來前景。日產電動汽車和自動駕駛的未來前景新一代TIIDA以動感的V型前臉和流暢線性的車身,展現了年輕一代的獨特屬性。這輛車也是日產智能旅行具體呈現完美傳達了其三大要素:智能動力、智能駕駛、智能集成。正如東風日產在YoungNissan根據該戰略推出的另一款旗艦重磅車型日產Sima配備了大量基于自動駕駛和日產智能旅行發達的先進技術,如FEB,BSW,LDW和AVM。NissanIDSConcept自動駕駛概念車代表了日產未來電動汽車和自動駕駛的前景。此外,概念車通過智能手機或平板電腦應用自動泊車、無線充電等先進技術,確保在任何情況下都能自動駕駛。

    HAOMO AI DAY:重磅發布2023十大自動駕駛趨勢預測

    易車訊?2023年1月5日,第七屆HAOMO AI DAY在北京舉辦。正值歲末年初,中國自動駕駛屆開年盛會精彩來襲。本屆AI DAY上,毫末分享了2022年三大戰役穩健收官成果,展望2023年全球自動駕駛發展趨勢,并發布毫末技術、產品最新成果。

    毫末智行智算中心“雪湖·綠洲”(MANA OASIS)重磅發布,這是中國自動駕駛行業最大智算中心,每秒浮點運算達到67億億次。有了MANA OASIS的加持,毫末MANA五大模型全新亮相升級,車端感知架構實現跨代升級,毫末的技術棧布局繼續保持完整領先的態勢,尤其在感知、認知等層面領跑行業,引領大模型、大算力、大數據發展方向,沖刺進入自動駕駛3.0時代。

    產品層面,2024年上半年,毫末城市NOH落地將達到100城,這是中國第一個可大規模落地的城市導航輔助駕駛,以重感知、大模型的技術路線及技術應用、用戶閉環的數據建設等方向保持領先位置,2025年毫末HPilot全面進入全無人駕駛時代。

    毫末智行董事長張凱表示,2023年,毫末將繼續把安全、可靠、實用的智能駕駛產品快速、大規模推向市場,贏得廣大用戶的認可和肯定。

    2023十大自動駕駛趨勢預測重磅發布,毫末2023年四大戰役正式打響

    “過去三年是毫末穿越創業生死線的關鍵期,但三年只是創業漫長旅程的開端?!睆垊P以《春歸有期,AI照亮未來》為主題,回顧了毫末2022年發展成果,并公布了2023年發展規劃。

    ? 張凱表示“2022毫末三大戰役穩健收官?!?022年毫末持續穩居中國量產自動駕駛第一名,三代HPilot產品搭載至魏牌、坦克、歐拉、長城炮等近20款車型,輔助駕駛用戶行駛里程突破2500萬公里;毫末城市NOH是中國第一個可大規模量產的城市導航輔助駕駛產品,目前軟件封版達到交付狀態;末端物流自動配送車已初步完成商業閉環,交付超1000臺,小魔駝配送訂單量突破13萬單,商業化進程正全面提速;MANA學習時長超42萬小時,虛擬駕齡相當于人類司機5.5萬年。此外,毫末自研的AEB算法助力魏牌、歐拉、坦克的四款車型獲得E-NCAP(歐洲新車安全評鑒協會)、ANCAP(澳大利亞新車安全評鑒協會)五星安全認證,搭載毫末HPilot的300臺摩卡DHT-PHEV車型也已奔赴歐洲。毫末不但是中國首個自研AEB算法落地海內外的公司,也是中國首個出海歐洲、澳洲的自動駕駛公司。

    毫末在乘用車領域產品高速迭代的背后,是毫末打造的業內獨有的產品能力迭代鐵三角:即場景化用戶體驗設計、人工智能技術、技術工程化能力?;诖?,MANA已形成了強大的數據智能驅動體系,它包含六大閉環:用戶需求閉環、研發效能閉環、產品自完善閉環、數據積累閉環、數據價值閉環、業務工程化閉環。

    用戶需求閉環中,毫末已建立5大維度、264類核心用戶需求,日??梢詮拇罅亢诵膱鼍皵祿刑崛『诵膯栴};研發效能閉環則通過仿真工具提升研發效能。目前毫末仿真在研發中覆蓋率超過70%,研發效能較兩年前提升8倍;產品自完善閉環,讓毫末的產品自完善閉環率超過70%,助力客戶成功實現7次OTA在線升級;數據積累閉環中,毫末通過自研自動化數據采集、自動化數據標注工具,在2022年底數據成本降低98%;數據價值閉環,讓毫末的全新車型復用開發只需4個月時間即達到量產落地狀態,全新車型匹配標定2個月內匹配完成,標定效率全行業第一;業務工程化閉環,讓毫末可以做到智駕產品100%一次性過線率,毫末成為國內唯一的智能駕駛技術工程化經驗最豐富的公司。

    張凱在現場講到,毫末數據智能驅動體系的六大閉環能力,助力客戶的智能汽車快速規?;慨a,真正為用戶釋放價值,使智能汽車的智能駕駛系統從用戶嘗鮮階段過渡到用戶依賴階段。毫末成為中國最早且唯一一個進入產品快速迭代階段的自動駕駛公司。

    “2023年,智能駕駛下半場的競爭將進入加速期,高階智能駕駛產品商業應用將迎來大規模落地?!被谶@一基礎判斷,張凱從行業、技術、產品、人才等方面對2023年自動駕駛行業發展做出十大預測。

    行業層面,2023年自動駕駛將全面進入3.0時代;高級別智能駕駛將成為中端車型標配;全新一代芯片、傳感器進入市場,自動駕駛生態呈現更豐富多樣性。技術層面,大模型在數據合成、知識提取等方面的能力將助力自動駕駛迭代速度實現量級提升;自動駕駛系統比拼將由功能競爭轉變為通勤效率競爭;超算中心會成為自動駕駛企業的入門配置。產品層面,城市導航輔助駕駛進入重感知階段,大規模量產交付大幕拉開;智能駕駛的用戶體驗將從嘗鮮轉變為用戶依賴;末端物流自動配送車整體成本降至10萬元以內,將進一步改善生產關系。人才領域,張凱判斷AI自動駕駛領域激烈的人才競爭將會延續到2023年。

    面對未來所要迎接的趨勢和機遇,張凱正式宣布毫末2023年發展規劃,毫末打響“2023年四大戰役”。最重頭的是“智能駕駛裝機量王者之戰”,毫末將完成多平臺、數十款車型、數十個項目的異步并行開發,通過智能駕駛流程化開發和標準化交付,進一步推進未來搭載毫末輔助駕駛產品的乘用車達百萬量級的目標;其次是“MANA大模型巔峰之戰”,毫末將在智算中心助推下,將大模型的應用落地進行到底;第三場戰役是“城市NOH百城大戰”,毫末城市NOH將有序落地到國內100個城市,引領城市導航輔助駕駛的大規模量產落地;最后是“末端物流自動配送商業之戰”,毫末將繼續堅持5S合作服務模式,助力合作伙伴快速實現產品和解決方案落地,加速無人配送行業應用進程。

    ?“毫末始終認為,偉大的機遇要靠內在的實力去把握,在激烈市場競爭中取勝的關鍵,仍然是掌握核心技術?!毖葜v中張凱強調了毫末在技術研發投入上的堅定決心。截止目前,毫末已獲得專利證書146件,全面覆蓋數據融合、智能感知、智能決策、控制執行、模型算力提升等領域?!拔磥?,技術研發仍將是毫末投入的重中之重?!?/p>

    中國自動駕駛最大智算中心MANA OASIS成立,毫末五大模型全新亮相升級

    第七屆HAOMO AI DAY,毫末智行宣布智算中心“雪湖·綠洲”(MANA OASIS)正式成立。MANA OASIS是中國自動駕駛行業最大智算中心,由毫末智行與火山引擎聯合打造,每秒浮點運算達67億億次,存儲帶寬每秒2T,通信帶寬每秒800G。

    毫末智行CEO顧維灝表示,“MANA OASIS讓毫末擁有了超級計算能力,數據、算力充沛,毫末的技術產品能力將更加強大。在‘MANA OASIS’加持下,毫末將沖刺進入自動駕駛3.0時代?!?/p>

    火山引擎總裁譚待表示,“我們很榮幸與毫末智行一道在智算中心領域達成深度合作,共同推動自動駕駛智能訓練平臺跨越式發展,加速自動駕駛技術敏捷迭代和商業化落地?!?/p>

    數據驅動是自動駕駛發展的方向與趨勢,海量的產品數據、超大規模的數據訓練、大模型的應用等,都對算力提出了更龐大的需求?;诨鹕揭尕S富的大數據積累和底層技術,MANA OASIS實現的計算、存儲、通訊能力,讓數據更快速轉化成知識,以實現將本增效的目的。

    在數據管理能力方面,為充分發揮智算中心價值,讓GPU持續飽和運行,毫末歷經兩年研發,建立了全套面向大規模訓練的Data Engine,實現了百P數據篩選速度提升10倍、百億小文件隨機讀寫延遲小于500微秒。在算力優化方面,毫末與火山引擎合作,部署了Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優化能力、以及大模型訓練框架。軟硬一體,把算力優化到極致。在訓練效率方面,基于Sparse MoE,通過跨機共享,輕松完成千億參數大模型訓練,且百萬個Clips(毫末視頻最小標注單位)訓練成本只需百卡周級別,訓練成本降低100倍。

    在MANA OASIS的加持下,毫末MANA五大模型全新亮相升級,助力毫末自動駕駛高速發展:其中,視覺自監督大模型,讓毫末在中國首個實現4D Clip的自動標注;3D重建大模型,助力毫末做數據生成,用更低成本解決數據分布問題,提升感知效果;多模態互監督大模型,則可以完成通用障礙物的識別;動態環境大模型則進一步使用重感知技術,降低對高精地圖依賴;人駕自監督認知大模型讓毫末的駕駛策略更加擬人化,安全及順暢。

    首先,視頻自監督大模型,讓毫末4D Clip標注實現100%自動化,人工標注成本降低98%。為了更低成本、更高效獲取更多高價值數據,需要解決從離散幀自動化擴充到Clips形態的問題。毫末首先利用海量videoclip,通過視頻自監督方式,預訓練出一個大模型,用少量人工標注好的Clip數據進行Finetune(微調),訓練檢測跟蹤模型,使得模型具備自動標注的能力;然后,將已經標注好的千萬級單幀數據所對應的原始視頻提取出來組織成Clip,其中10%是標注幀,90%是未標注幀,再將這些Clip輸入到模型,完成對90%未標注幀的自動標注,進而實現所有單幀標注向Clip標注的100%的自動轉化,同時降低98%的Clip標注成本。毫末視頻自監督大模型的泛化性效果極佳,即使是在一些非常困難的場景,例如嚴重遮擋的騎行者,遠處的小目標,惡劣的天氣和光照,都能準確地完成自動標注。

    其次,3D重建大模型,讓毫末實現了數據“無中生有”,獲得海量corner case(長尾場景)不再是難事。面對“完全從真實數據中積累的corner case困難且昂貴”的行業難題,毫末將爆火的三維重建NeRF技術應用在自動駕駛場景重建和數據生成中,它通過改變視角、光照、紋理材質的方法,生成高真實感數據,實現以低成本獲取normal case,生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數據,不僅比傳統的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低,增加NeRF生成的數據后,還可將感知的錯誤率降低30%以上。

    第三,多模態互監督大模型,讓車輛長出“火眼金睛”,精準識別異形障礙物。在成功實現車道線和常見障礙物的精準檢測后,針對城市多種異形障礙物的穩定檢測問題,毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。多模態互監督大模型引入了激光雷達作為視覺監督信號,直接使用視頻數據來推理場景的通用結構表達。通用結構的檢測,可以很好地補充已有的語義障礙物檢測,有效提升自動駕駛系統在城市復雜工況下的通過率。

    第四,動態環境大模型,可以精準預測道路的拓撲關系,讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術路線下,毫末為了將對高精地圖的依賴度降到最低,面臨著“道路拓撲結構實時推斷”的挑戰。為此,毫末在BEV(鳥瞰圖)的feature map(特征圖)基礎上,以標精地圖作為引導信息,使用自回歸編解碼網絡,將BEV特征,解碼為結構化的拓撲點序列,實現車道拓撲預測,讓毫末的感知能力,能像人類一樣在標準地圖的導航提示下就可以實現對道路拓撲結構的實時推斷。毫末認為,解決了路口問題實際就解決了大部分城市NOH問題,目前在保定、北京,毫末對于85%的路口拓撲推斷準確率高達95%。即便是非常復雜、非常不規則的路口,毫末也能準確預測。

    第五,人駕自監督認知大模型,掌握高水平司機的開車技法,讓駕駛決策更聰明。在探索“使用大量人駕數據,直接訓練模型做出擬人化決策”方面,毫末為了讓模型能夠學習到高水平司機的優秀開車方法,全新引入了用戶真實的接管數據,同時用RLHF(從人類反饋中強化學習)思路先訓練一個reward model(獎勵模型)來挑選出更好的駕駛決策。通過這種方式,使毫末在掉頭、環島等公認的困難場景中,通過率提升30%以上。這與AGI領域爆火的ChatGPT的思路相同,通過人類行為反饋來選出最優答案。

    MANA五大模型全面提升了毫末感知和認知層面系統化的底層技術能力?!霸谖宕竽P椭ο?,MANA最新的車端感知架構,從過去分散的多個下游任務集成到了一起,形成一個更加端到端的架構,包括通用障礙物識別、局部路網、行為預測等任務,毫末車端感知架構實現了跨代升級?!鳖櫨S灝表示。這也意味著毫末的感知能力更強,產品力更強,向全無人駕駛加速邁進。

    2023毫末城市NOH大規模量產落地,2025全面邁入全無人駕駛時代

    現場顧維灝正式公布了毫末輔助駕駛產品HPilot的發展計劃:預計到2024年上半年,毫末將完成HPilot落地中國100個城市的計劃,實現點

    無人駕駛技術目前發展到什么階段了?這一技術未來的趨勢如何?

    一般而言自動駕駛可以分為6個等級,從完全人類駕駛到完全自動駕駛這一過程的實現需要高度智能的技術支持,同時也需要法律法規的不斷完善。從目前的情況來看,在肉眼可見的未來,自動駕駛很可能只會處于輔助狀態而無法完全達到不需要駕駛員的完全自動駕駛狀態。

    技術的飛速發展

    一直以來自動駕駛技術都是影視作品、科幻作品中的基礎操作,無論是國內還是國外,只要涉及到對未來生活的暢想,勢必會牽扯到未來汽車的無人駕駛。這些年來,隨著時代的不斷發展,處于初級階段的駕駛技術已經得以實現,比如很多汽車都能實現駕駛員在特定情況下獲得技術輔助的功能,無論是緊急情況下的自動制動或是偏離車道時的智能修正等,其實都屬于無人駕駛中最低級的技術。

    不過,目前科學技術的發展還是要求車輛在行駛時需要駕駛員的監管,在特殊情況下可能提供輔助功能,但駕駛員還是需要隨時準備接管車輛。近些年來,有部分汽車聲稱其技術能夠達到有條件的自動駕駛,不過這終歸還是屬于暢想規劃階段,具體成熟的技術也確實尚未實現落地。

    質疑聲的不停

    如果哪一天在大街上真的能看到無需駕駛員的汽車行駛,也就意味著當下我們的社會能夠實現完全自動駕駛技術,那個時候的科技水平也就達到了高度智能的狀態。車輛可能會在任何情況下都能承擔全部駕駛任務,而這個時候無人駕駛技術就實現了人的全面解放。

    其實在上個世紀也很難有人想象無人駕駛技術的如此發展。坦白說單純從技術層面上而言,無人駕駛在未來勢必會有很大的前景,畢竟科技的發展確實蒸蒸日上。但從倫理道德以及法律法規層面上而言,這一技術的發斬勢必會伴隨著反對之聲。即便能夠實現人的全面解放,從本質上而言也無法打消人們對于技術問題所存在的顧慮。在涉及生命安全的問題上人類還是比較理性的。

    自動駕駛商業化落地提速,會成為下一個風口嗎?

    我覺得可能性還是比較大的,因為自動駕駛技術還沒有得到普及,作為高新科技的杰出代表,自動駕駛這一概念被提出也已經有很多年的歷史了,但是其發展也經歷了很長時間。

    自動駕駛的發展說明我國在發展高新技術產業方面花費了很多心血,其商業化落地也將造福眾人。

    自動駕駛這一概念聽起來是非常炫酷的,尤其是對于一些汽車愛好者來說,因此,在自動駕駛這一概念剛剛被提出時,很多汽車愛好者都表示非常期待,不過我覺得自動駕駛技術還并不是特別成熟,也確實花費了很長時間去發展,這幾年的熱度也降低了很多。

    商業化落地后的自動駕駛一定會備受關注,其技術是否成熟則是消費者是否愿意為其買單的基礎。

    畢竟自動駕駛技術是史無前例的新興科學技術,其的安全性與可靠性需要花費很長時間去評價。目前自動駕駛技術面臨商業化落地提速,我覺得這一技術一定有了一定的成果,而且我相信真正實現商業化落地之后,其一定會成為全社會的關注點。但是我覺得想做到萬無一失還是非常困難的,就像這幾年迅速發展的電動汽車行業,雖然說有了很好的上市基礎,但是在消費者使用的過程中也確實出現了不少問題。因此我覺得相對于電動汽車行業,自動駕駛技術需要的技術支持更加高級,其發展過程中遇到發展瓶頸的可能性也確實是非常大的。

    不過我相信自動駕駛技術的更新與發展一定會給人們的生活帶來很多便利,也一定會成為汽車行業的常青樹。

    高新技術的快速發展正是為了滿足人們的生活需求。自動駕駛技術從被提出到發展可以說是經歷了很多年,但其熱度一直未減,說明其還是備受看好的,所以我相信它未來的發展空間一定會非常大,發展市場也是非常不錯的。

    你覺得自動駕駛技術會是未來的趨勢嗎?

    自動駕駛汽車在未來一定是一個趨勢,因為自動駕駛和所有的技術發展一樣,它的真正目的是取代人類的勞動,降低勞動成本,用技術來降低我們的,呃,勞動成本,所以這個是一個不變的趨勢。未來的自動駕駛一定是爆發式的增長,這跟計算機的摩爾定律是一樣的,因為運算速度越來越快,所以在人機信息的過程中,會延遲會越來越少,為自動駕駛人提供了一個基本的科學保障。

    是五級技術的發展,傳輸數據的可能性是無限的,所以當我們AI智能計算速度和傳輸技術有效體現之后,自動駕駛在技術上已經完全成熟了,現在有很多公司,比如說百度,比如說阿里,包括騰訊,還有谷歌等公司都在投資這個,隨著大量的努力和開發,它越來越近了。

    自動駕駛分為五個級別,分別是L1~L5。最低級別的L1指的是一些駕駛輔助功能,如巡航控制或主動剎車系統。駕駛車輛的主體是司機而不是汽車。L1被嚴格定義為與自動駕駛無關。L2自動駕駛的配置主要是自適應巡航、跟車轉向、道路平行輔助和偏離預警等。理論上,這些配置可以實現車輛啟動后的自動駕駛,但不可能實現規劃路線后自動完成整個通勤過程。其次,由于L2系統的計算能力較差,目前普遍認為只有封閉式高速公路和少數環形城市快速路適用。家庭代步車大部分時間用于通勤的城市道路無法使用,所以車輛的駕駛主體仍然是人而不是車。

    小編針對問題做得詳細解讀,希望對大家有所幫助,如果還有什么問題可以在評論區給我留言,大家可以多多和我評論,如果哪里有不對的地方,大家也可以多多和我互動交流,如果大家喜歡作者,大家也可以關注我哦,您的點贊是對我最大的幫助,謝謝大家了。

    關于自動駕駛技術未來發展展望和自動駕駛技術未來發展展望怎么寫的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。

    掃碼二維碼