• 華為的自動駕駛(華為的自動駕駛和特斯拉)

    自動駕駛 1006
    今天給各位分享華為的自動駕駛的知識,其中也會對華為的自動駕駛和特斯拉進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、華為:我們的自動駕駛技術比特斯拉牛!迎來的不是喝彩而是嘲諷

    今天給各位分享華為的自動駕駛的知識,其中也會對華為的自動駕駛和特斯拉進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

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    華為:我們的自動駕駛技術比特斯拉牛!迎來的不是喝彩而是嘲諷

    我們都知道,華為是我國最強大的民營企業之一。在很多領域都取得了引以為傲的成績,尤其是在通信、手機、芯片等領域,每年研發投入超過千億元以上。

    2010年,華為首次入選世界500強,當時任正非說:“華為,不僅僅是500強”。過去十多年里,華為用行動證明了這一切:397名、351名、315名、296名、285名、228名、129名,83名,72名,61名,到今天第49名!所有的數據,都在說明華為正在一步一步變強。

    華為的強大,甚至讓西方國家忌憚,因此美國多次修改貿易規則,致使華為在手機、芯片等領域受到嚴重的打擊。華為就此倒下?顯然不可能!雖然沒有了手機業務,但華為已經在積極擴展新的領域,而且在新領域里做得可能更好。

    4月12日,在2021年華為全球分析師大會上,華為輪值董事長徐直軍在回答媒體的提問時,徐直軍表示,即將在上海發布的極狐阿爾法 S ,能夠做到在鬧市無干預自動駕駛一千公里,他自信地表示“這比特斯拉好多了”。本應該是一件振奮人心的消息,結果卻迎來不少人的冷嘲熱諷。

    特斯拉的優秀我們不可否認,2003年特斯拉在美國成立,是一家從事電動 汽車 及新能源公司。在電動行業里可以說是先驅者,最被大家熟知的產品就是,特斯拉電動 汽車 。雖然在無人駕駛技術上很先進,但并不是不可超越的。

    2020年,特斯拉在上海的工廠開始生產,銷量大增。隨著銷量大增,暴露的問題也越來越多。

    根據數據統計,自2013年以來,全球范圍內特斯拉至少發生了218起事故,尤其是近幾年,2020年至少發生了55起事故。2021年只過去三個多月,中國已發生9起特斯拉事故。

    “失控”是特斯拉事故主要原因,其自動駕駛輔助系統因此遭質疑。然而,特斯拉公司一直消極回應。被我所熟知了有:“充電有問題,甩鍋給國家電網”,“剎車失靈,甩鍋給地面濕滑”,“加速異常,甩鍋給車主操作不當”等等。

    特斯拉官方在中國共回應過14次,其中11次回應中,特斯拉表示車輛本身沒有系統性故障,包含9起失控事故和2起起火事故。

    以上的種種數據,都在說明一個問題,那就是特斯拉電動車并不完美,至少現在還有很多問題待解決。

    當徐直軍說出“這比特斯拉好多了”,不少人的第一反應就是:華為又在吹牛。我就來扒一扒華為到底是不是在“吹?!?。

    華為進入智能 汽車 領域,其實底氣十足,目前在智能 汽車 研發上投入超過10億美元,已經深耕多年,且擁有多項專利技術。

    2021年1月的時候,華為把激光雷達賣成“白菜價”。馬斯克突然坐不住了,他一直是激光雷達的反對者,他曾公開炮轟“誰寄希望于雷達誰就注定失敗”。原因就是因為激光雷達太貴了,動輒就要幾千上萬美元,不太可能成為普通 汽車 標配。

    華為為什么自動駕駛進展很快呢,原因也很簡單,就是把雷達成本降下來了,第一步降到200美金,以后有可能降到100美金,那就完全沒有普及壓力了。說白了還是硬件研發能力的差別,帶來了路徑選擇的差別,決定了最終結果的差別。

    激光雷達,可以做到實時動態的分析路況,甚至可以做到3D建模,動態還原。AI系統通過返回的數據控制 汽車 駕駛,精準度更高,不需要所謂的大數據輔助。而特斯拉擁有幾十億公里的駕駛數據,在激光雷達面前優勢蕩然無存。

    華為激光雷達的研發工作早在2016年就已開始,地點就在武漢的光電研究所,該研究所有1萬多人,專注于激光雷達的研發工作,目標是在短期內造出100線的激光雷達,目前商用的是96線的激光雷達。

    根據小鵬 汽車 發的一個數據,在百公里接管次數方面,特斯拉是1.03次,小鵬是0.96次,而華為是一千公里0次,那么差距確實蠻大。目前華為也自稱技術到了L3級別,所以華為領先特斯拉也并不奇怪。

    很多技術東西都是相通的,只要站在制高點,發展相關的產業就顯得非常簡單了。

    舉個很簡單的例子,假如你會打“安徽麻將”,不管是“上海麻將”,還是“四川麻將”,只要別人指點一下,你就學會了。因為你已經掌握了麻將的深邃,萬變不離其宗。

    為什么國產芯片發展了那么多年都發展不起來,而華為在幾年時間里就設計出麒麟芯片?還不是因為華為掌握更高的技術,尤其是在硬件、通信等方面。

    可能有些人還記得,90年代安裝一部電話機費用都好幾千塊錢,等華為研制出程控交換機后,安裝電話機基本上免費。任何一個高 科技 產品,核心技術在西方國家手里的時候,賣給我們都是天價,等我們研制出來的時候,就是我們享受福利的時候,這種例子數不勝數。

    企業做的好,我們要喝彩;企業做的不好,我們要鞭策,而不是一味地喝彩或者鞭策。

    有些人,是時候該把背上的那層厚厚的“灰塵”抹去了,該站起來說話了!

    華為自動駕駛有多牛?激光雷達實現降維打擊,直接吊打特斯拉

    2021年4月17日,華為輪值董事長徐直軍的一句話在網上引起眾多網友熱議,徐直軍表示極狐阿爾法S能夠全自動駕駛水平遠超特斯拉。華為憑什么這么說?華為的自動駕駛真的可以對特斯拉實現降維打擊嗎?

    2018年世衛組織于發布的報告提到了,全球每年因為交通事故死亡的人數達到135萬。意味著每20多秒就有1個人,因為交通意外失去生命。所以世衛組織希望在2020年前后,全球道路因交通事故造成的死傷人數降低50%,這個難度可不小。

    按照我國2019年應急管理部發布的報告,我國交通事故高發時段,主要發生在上下通勤高峰時段。導致交通事故頻發的原因,就是不遵守交規的車輛和行人、電動車、摩托車碰撞導致的交通事故。其次是開賭氣車、霸王車的司機,惡意別車容易出現交通事故。

    數據顯示, 2019年我國交通事故 受傷人數為221309人,死亡人數高達56934人 。同時我國每年因為堵車直接經濟損失高達2500億,相當于我國GDP的5-8%,尤其是北京、上海、廣州等一線大城市,每天發生的交通擁堵的相關處理費用達到10億元。因為堵車開不快費油,加上上班族堵在路上沒法創造價值,以及工廠所需原材料送不到造成的損失,造成的間接經濟損失也十分龐大。

    在這個檔口上,自動駕駛逐步發展起來,成為解決我國交通問題的重要技術之一。根據谷歌旗下無人駕駛公司Waymo的數據表面,自動駕駛 汽車 技術能夠通過將安全間距縮短, 汽車 通行時間從0.9秒,最短可縮短至0.2秒。紅燈變綠燈時 汽車 都是一輛接一輛的起步,這十分浪費時間,如果 汽車 全部采用自動駕駛,那么基本可以實現一起啟動,這樣可以大幅減少同行時間。

    通行時間減少,通行能力自然會大幅上升,通信效率預計會提升45%到130%左右??紤]到新技術的不確定性,全面普及自動駕駛 汽車 技術之后,每條車道有效通行能力,保守估計會提高60%到80%。因為交通便捷,堵車少了,所以開車的人變多了,這樣會讓整個交通總流量增加5%到15%。

    不過要做到這個水平,自動駕駛水平至少要達到L3-L4的水平,根據國際自動機工程師學會劃分的智能駕駛標準,L3級別可以達到車輛完成絕大部分駕駛操作。而L4級別可以達到車輛完成所有駕駛操作,特殊路段例外。意味著L3級別的技術,人的手還不能離開方向盤,而L4就可以了。

    自動駕駛的研發工作已經幾十年了,如今能做到是因為AI技術和計算機視覺技術的興起,以及各種MEMS傳感器的升級換代,我國已經具備實現自動駕駛的可能。而且因為自動駕駛的產業鏈特別長,涉及人工智能、通信、半導體技術、以及 汽車 技術,涵蓋了我國絕大多數新 科技 的產業鏈,所以自動駕駛的潛在市場規模極為龐大。

    隨著我國智能化全產業鏈的技術逐漸成熟,隨著國家政策的推動,眾多資本已經入局,經過數十年的技術發展,目前我國的自動駕駛的商業化落地的節點已經到來。

    而此時國內外知名的 科技 公司和傳統 汽車 巨頭,都在積極布局自動駕駛,例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初創公司Aurora和德爾福 汽車 旗下的安波福。以及百度、華為、大疆、寶馬、豐田、沃爾沃、小馬智行、特斯拉等眾多 科技 巨頭參與其中,可謂是八仙過海,各顯神通。

    不過作為第一個將自動駕駛商業的特斯拉,旗下的新能源 汽車 卻屢屢發生事故,這為自動駕駛發展抹上了一層陰影,特斯拉到底是現有的技術還不成熟?虛假宣傳?

    我們要知道自動駕駛的需要的三大系統,分別是用來感知、決策、和執行的。而自動駕駛系統的最終目標是代替人工駕駛,所以需要模擬人的處理方式,通過五官的感知周圍的環境,并將收集到的數據傳輸到大腦;由大腦對收集的信息進行判斷和決策,給予人體信息,身體和四肢會根據大腦給出的指令行動。

    所以自動駕駛的“五官”,需要對周邊環境感知、位置感知和速度、壓力等其他信息感知;而自動駕駛的“大腦”主要包括:操作系統、集成電路和AI;自動駕駛的“身體”包括:動力控制、方向控制、以及其他控制。

    自動駕駛的“五官”可采用多種傳感器代替,視覺傳感器、雷達傳感器、紅外傳感器是最常用的三類傳感器。最火的自然是視覺傳感器和雷達傳感器。而雷達傳感器又可分為,毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三種。一般的自動駕駛算法工程師認為,多種傳感器融合是實現自動駕駛的關鍵。

    而多傳感器融合的原理是利用計算機技術,將多種傳感器收集的信息和數據進行整合和分析,并綜合評估,作出決策的信息處理過程。而特斯拉選擇純視覺化確實刷新了很多工程師的認知,雖然特斯拉加裝了毫米波雷達,但是毫米波雷達無法對圖像的顏色進行識別,且對橫向出現的目標不敏感,對于較小物體的識別效果不佳,所以缺乏高程信息。

    毫米波雷達的缺點,導致它很難分別禁止的物體,例如井蓋和指示牌。同時毫米波雷達因為對顏色不敏感,所以對靜止的白色物體的監測也會大打折扣,如果自動駕駛系統過分信任毫米波雷達的數據,會導致 汽車 通過井蓋或者指示牌下方時,車會自動避險或者剎車,導致駕駛者崩潰。所以特斯拉將視覺感知結果與毫米波雷達結果進行融合時,感知結果如果不一致,特斯拉選擇相信視覺感知而忽略毫米波檢測。

    不過視覺感知依賴車載攝像頭,而攝像頭作為光感元件,對周圍環境的光照強度的變化極為敏感,這會對攝像頭圖像的準確性有著非常大的影響,所以天氣和環境的變化,都會對特斯拉的全自動駕駛系統形成制約。為了在視覺感知的水準達到自動駕駛的要求,對系統的算法、算力以及決策力要求很高。

    但是特斯拉的自動駕駛模式屢屢發生事故,2016年5月,美國一男子開啟特斯拉Model S后自動駕駛模式,從背后追尾半掛卡車,導致當場死亡。同樣的事兒又發生在2018年初,一男子開啟了特斯拉Model S自動駕駛功能,撞上了消防車。所以眾多事故也間接說明特斯拉的自動駕駛系統存在不小的問題。

    和特斯拉自動駕駛的視覺感知不同,華為采用3個激光雷達,配合攝像頭和毫米波雷達等傳感器進行數據融合。并且華為宣傳要將96線車規級高性能激光雷達的成本壓縮到200美元,甚至100美元。

    而激光雷達由發射器、接收器、光束操縱器和信息處理系統,四個領域組成。工作原理是利用發射器發射的激光,通過接收器對時間差及相位差進行計算,用激光線數進行三維點云圖的描繪,建立周邊環境的圖像信息。

    激光雷達因為線數不同,建立的圖像也有差距。所以要用激光雷達成像技術實現自動駕駛,激光雷達線數至少要達到16線以上,才能3D建模成像。雖然激光雷達成像清晰,綜合性能最佳,但是激光雷達也有一個硬傷,那就是價格不菲。

    按照極狐阿爾法S的華為HI自動駕駛系統,配置了3個96線激光雷達和13個攝像頭、以及6個毫米波雷達和1個車頂慣導、1個域控制器。這配置絕對吊打特斯拉,但是華為想要實現1000公里無干預自動駕駛,并且將96線激光雷達的價格,壓倒200美元也是困難重重。

    作為激光雷達技術引領者 Velodyne公司,旗下的16線激光雷達售價高達4000美元,128線激光雷達的售價更是超過8萬美元,如此高昂的價格也是特斯拉放棄激光雷達的原因。不過根據數據顯示,隨著自動駕駛技術的普及,從2025年以后,預計全球每年會有600萬輛新車,會搭載激光雷達。屆時激光雷達的市場規模也有望突破50億美元的大關,售價也會大幅下降。

    如今我國一家創業企業,速騰聚創已經將125線固態激光雷達的售價降低到1898美元。目前華為HI自動駕駛系統,使用的的96線激光雷達也是由速騰聚創提供,雖然速騰聚創已將激光雷達的價格大幅壓縮,但是單個激光雷達的采購成本,也遠遠超過2百美元。所以美團老總王興公然發微博嘲笑華為,說華為和特斯拉的忽悠能力旗鼓相當。

    華為的策略很明確,就是通過壓價賠本賣,實現華為全自動駕駛的普及,并通過量產降低成本,在未來實現盈利。 但是激光雷達的核心MEMS傳感器的元器件,都被歐美國家的電子巨頭壟斷。

    涉及光學信息處理系統的主控芯片和模擬芯片市場,基本被美國半導體公司壟斷,尤其是激光雷達的主控芯片90%的市場被美國賽靈思掌控。而華為目前還被美國制裁,想獲得國外零配件基本沒戲。

    此時就不得不佩服華為的前瞻性了,因為華為很早就在光電半導體領域發力,在2012年和2013 年分別收購了英國光子集成公司和比利時Caliopa 公司,這兩家公司都是從事硅光技術開發的企業。通過這兩次收購華為成為國內首家掌握硅光子技術的公司。目前華為已經在光電領域成為全球頂尖的公司,但是居安思危,依舊沒有忘記布局。

    華為先后投資多家激光雷達MEME傳感器的相關的公司,例如縱慧芯光、南京芯視界等多家公司,還在今年6月入股長光華芯。而長光華芯,是中國唯一激光芯片制造和研發的企業,可以理解為長光華芯的產品都是咱們中國的技術和產品,完全具有自主知識產權,同時還有完整的工藝平臺和生產線,華為采購長光華芯的產品,可以完全不看美國人的臉色。

    華為覺得這樣還是不太靠譜,所以華為海思在2019年投資18 億元,在武漢建設華為海思光芯片工廠。值得一提的是,華為選擇在武漢建立光芯片工廠的原因,是因為武漢是中國最大的光谷,類似美國的硅谷,專門從事某一領域的 科技 開發工作。

    同時武漢光谷,也是我國最大的光電器件研發基地,其科研能力和技術能力僅次于北、上、深位居中國第四,所以華為就是借這個地方,整合整個光谷企業的資源和技術,把中國集中力量辦大事的習慣發揚一下,一舉突破美國技術封鎖,同時把激光雷達的價格壓下來,做成白菜價,以后讓新能源 汽車 的價格便宜一點。

    華為這一路走來確實不容易,不過隨著我國5G不斷加深,我國主推的C-V2X技術,成為車聯網的國際標準。V2X即是一種車用無線通信技術,是實現車輛與萬物互聯的關鍵技術,以后可以通過 汽車 連接手機,甚至家里的電冰箱、電視還有馬路上的所有 汽車 都能實現全面互聯。

    V2X成為國際標準,意味著未來各個國家生產的新能源 汽車 ,聯網都要采用這項技術,華為就是做5G的,所以依托C-V2X的技術,可以大幅提升自動駕駛的安全性和便捷性。因為以后的 汽車 之間都會有數據傳輸, 汽車 視野受阻也沒關系,有數據傳輸系統就知道你在哪。

    所以華為在自動駕駛領域超越特斯拉并不是難事,但是要徹底打破美國的技術封鎖,還需要一些時日。

    老子云:天地所以能長且久者,以其不自生,故能長生。華為一路走來,只有一個目標,扎根在技術之中,不斷創造出新技術,推動人類發展,才能長盛不衰。也期待華為能走得更遠。

    華為自動駕駛公開道路實測,網友:比我開得更好

    華為和特斯拉誰的技術更牛先不談,畢竟這車都還沒上市呢。大家更感興趣的恐怕是華為最近在做什么,是要造車了嗎?再有就是華為的自動駕駛技術有哪些獨到之處。就讓功夫 汽車 帶大家一起看一下。

    (1) 極狐阿爾法S,互聯網與新勢力的第一場遭遇戰

    現在的自動駕駛技術大致可以分為三個板塊,第一是傳統 汽車 板塊,比如奔馳、寶馬、本田這些,它們更傾向于在傳統技術上優化,讓駕駛更加輕松、安全;第二是以特斯拉為首的新勢力板塊,它們給車輛布置大量傳感器采集數據,向著L3級自動駕駛進發;第三則是谷歌、華為等為首的互聯網公司,它們直接采用激光雷達等高精度的識別裝置,試圖一步到位上到L4級自動駕駛。

    其實這也很好理解,對于傳統車企來說,我已經占據了最多的市場,像大眾豐田一年的銷量都是1000萬+。采用相對保守的策略,在駕駛安全方面更能兜得住。不然如果大眾和特斯拉一樣頻頻失控,那可不只是網上打打嘴仗這么簡單了。

    對于特斯拉這些新勢力來說,既要與傳統車企割裂開,又要充分考慮成本。畢竟它的車是要拿出來賣的,技術再牛,一輛Model 3賣50萬,能像現在一樣月銷2萬+嗎?

    因此自動駕駛領域經常出現一些"怪現象",很多人以為特斯拉是自動駕駛技術的天花板,一看專業排名,排前面的都是Waymo這些。其實這也很好理解,互聯網公司只是研發技術,它不看成本呀,比特斯拉做得好有什么奇怪的。

    但對于華為來說,情況又有所不同。這次華為在極狐阿爾法S搭載的激光雷達,車規級的成本已經降到了200美元,雖然暫時還沒達成華為之前宣稱的100美元最終目標,但已經降到了民用可承受的級別,相比之前動輒幾萬甚至幾十萬的價格,已經降低了10倍。

    也就是說,從極狐阿爾法S這款車開始,互聯網企業要與新勢力們短兵相接了。而在這之后,華為與比亞迪、長安、廣汽合作的車將會相繼上市,那時候恐怕大家會對華為的新技術有新的認知。

    當然,華為這套系統的設計相對是比較保守的。視頻中有多處剎車動作比較"粗魯",比如對象有左轉車的時候,也是積極讓行。要我們一般用戶,可能就是直接"頂上去"了,直行哪有讓左轉的道理。而且激光雷達在雨雪以及大霧天氣的識別能力會降低,華為會用什么樣的策略補足這一點,暫時還未可知。

    但不管怎么說,至少從展示出來的水平來看,得益于更高精度的激光雷達,華為自動駕駛技術對于市區復雜路況的處理能力是要強于一眾新勢力的。但不得不說,看視頻的時候,駕駛人手不能拿方向盤,但是時刻候著,場面非?;?,比真開車還緊張。這就是目前自動駕駛技術的現狀,誰也不敢真的放開手腳,還需要技術進一步完善。

    (2) 最復雜的部分是人心

    如果說華為的自動駕駛技術能不能普及,我覺得最難的部分不是技術上如何達成,反而是如何打動更多的用戶?,F在在賣車的這一塊,最難的部分其實不是把這個車做到多優秀,而是如何把車賣出去,說到這一點不得不佩服特斯拉。

    今年年初的時候特斯拉Model Y上市,直接將指導價從48.8萬調整到了33.99萬元,一下子一群人狂喊真香。那時候各種新聞傳來,Model Y官網被擠爆,10小時預定量突破10萬輛。從這幾個月的銷量來看,不是說好預定量10萬的嗎?量呢?但不得不說,這種宣傳是極為成功的,很多用戶壓根來不及考慮這車到底值不值,就去下單了。

    然后Model Y正式開始交付,出現了一堆問題,尤其是低頻共振問題更是通病,短時間內投訴量就超過了已經上市一年多的Model 3。這時候很多用戶開始動搖了,特斯拉又做了一件事穩住局面。那就是Model Y全系車型漲價8000,這些用戶立馬覺得,現在退車是"虧了"。

    不得不說特斯拉對于用戶心理的把控絕對是非常牛的,這也是非常值得學習的一點。

    去年的時候有個朋友問我,市面上最接近Model 3的新能源車是哪一款,我說是小鵬P7。它的設計理念與Model 3如出一轍,注重操控調校,注重自動駕駛技術,而且續航更長、性能更好、空間更大,甚至于特斯拉都三番兩次要找小鵬對簿公堂。至于比亞迪漢,其實某種角度和Model 3相似度并不高,更像是錯位競爭。

    結果前幾天這位朋友跟我說,為什么小鵬P7一個月才賣2000多臺,甚至不如很多三四線的車型,Model 3一個月賣2萬多。

    這個問題無法回答,對于新能源車這個新興行業來說,市場上最難的部分,其實并不是技術上達到什么水平。大家都在齊頭并進,都在不斷突破。最難的部分確實是如何去打動更多的用戶。

    所以大家看好小米造車,看好蘋果造車,那其實是有一定的道理的,因為它們在用戶把控這一塊確實有自己的獨到之處。而華為作為曾經在正面戰場挑戰過蘋果的企業,有理由相信它有機會有更多的建樹。

    (3) 功夫拍案

    很高興華為在新的領域有新的突破,畢竟是真正做技術的車企。激光雷達的應用對于自動駕駛技術的提高可謂立竿見影,而且成本也控制到了可接受的級別。

    作為全球首款激光雷達量產車,極狐阿爾法S即將在上海車展上市,到時候大家就能第一時間體驗到華為自動駕駛技術的獨到之處了。

    但功夫 汽車 更關心的是,互聯網企業與新勢力車企在自動駕駛領域的碰撞正式展開了,誰會率先達成更高維度的自動駕駛呢?

    燃!華為自動駕駛車太牛了

    周五華為突然秀出了自動駕駛技術,找了一個視頻放在下面,還是挺震撼的。

    極狐華為自動駕駛_騰訊視頻

    咨詢了一些業內的哥們,概括出以下幾個點,不保證對,諸位湊合著看。

    1、雖然華為去年才宣布造車,但自動駕駛技術2014年就已經立項,屬于憋了七年的大招。 查了下,百度啟動自動駕駛研究是2013年,前后腳的關系。

    2、華為自己不造車,只提供整套自動駕駛解決方案,軟硬件加一塊兒大約是10萬元左右。 任何車輛,包括油車只要加10萬塊錢就可以獲得自動駕駛功能。

    3、華為使用了激光雷達方案,而特斯拉是攝像頭方案。 攝像頭對光線依賴很大,昏暗的時候不太好使,而激光雷達能全天候作戰。從理論上來說,激光雷達肯定比攝像頭上限高,但代價就是貴。

    4、不太好說目前華為和百度誰的軟件更好,但華為在軟硬件一體化上應該有優勢。 上面那個視頻里的車看起來很正常,相關硬件設備都隱藏在車上各個位置,而百度的自動駕駛硬件則很明顯,如上圖所示??雌饋砜隙ㄊ侨A為版的更加舒服。

    5、自動駕駛分為L1到L5級別。 華為這個系統肯定達到了L2,但沒有達到L4,有沒有做到L3不太好說,所以自我界定為L2+。 一旦達到L4,理論上說駕駛員可以隨便干啥,出事是系統的責任。但L2和L3,出事還是駕駛員的責任,誰讓你自己沒看著?所以一般也沒公司敢聲稱自己達到了L4水平。

    在上面這段視頻中,華為貌似達到了L4水平。 但這是因為這條道路之前擬合訓練了很多次,對其他道路的處理未必那么好。呃,類似于我認識的某個妹紙只會開從家到單位那條路,其他路都不太敢開。

    但即便是這個水平的自動駕駛也很有用了。舉例來說,每天上下班的路線多訓練幾次,估計就像前面那個妹紙一樣能開得很溜。這樣上下班時間能省不少精力,就能更好地工作、生活。 反正我是愿意為這種系統買單的,類似于請了半個司機。

    對了,吉利的新能源車極氪也即將發布,我在線看了一下,非常喜歡,不過據說要10月才能量產。我目前正準備買車,到時候去試駕下看看。

    目前這些傳統車廠都在發力,造車新勢力估計會感覺亞歷山大。但新能源車賽道的確是星辰大海...

    ......

    1、國軒高科投資的儲能電站起火爆炸。 這事兒比較大,因為儲能電站的安全性本來就有爭議,一旦出事,整個行業標準肯定會提升。未來一段時間內儲能相關概念估計要涼。

    2、??低暟l布年報和一季報。 年報是明牌,一季報亮瞎眼,同比2019年同期增長45%。 ??蹬1浦幵谟趧撛炝说诙鲩L曲線,從安防拓展到視覺識別的2B業務。舉幾個例子:通過視頻識別來監控鋼水溫度、豬心情好不好,奶牛產了多少奶等等。這個賽道也是星辰大海,所以去年以來估值邏輯得到提升。

    目前重倉??档臋C構頗多,不排除明天借利好出貨的。但長期看好??凳菬o甚問題的。

    3、虛擬幣前幾天大漲,狗幣漲了200%,但今天暴跌。表面上的原因是三哥、土耳其、美國方面都出臺了利空的政策,但核心原因則是前面漲太多、且美元擴張基本達到極限。從理論上來說,虛擬幣三月那波就該跌了,結果馬斯克給續命了。狗幣暴漲,就類似于股市里的垃圾股被猛炒,對應牛市晚期。

    4、歐菲光下修業績,此前預盈8.1-9.1億,下修為虧損18.5億。 公司的解釋是3月12日收到蘋果通知中止采購關系,導致資產減值。這個解釋是說得通的,但為何減值體現在2020年而非2021年?大概率是公司打算2020年擺爛,反正不是啥好事。

    5、中國建筑年報,每股收益1.07元,同比增長11.5%。 報表中最大的亮點是PPP項目回款達到96.4%,安邦基本已經清倉。 大建筑最大的問題是現金流很差,每年都是負幾百億,原因就在于PPP項目中的大量墊付。目前公司承接的PPP項目在減少,回款的項目則在逐漸增多。此消彼長,一旦現金流為正,就應該重新估值了。

    6、一鳴食品年報,業績-26.31%。不過去年一二季度都收疫情影響,可以理解,關鍵看后面的一季報。不過一鳴的擴張速度慢了點,過去一年開店只有100家左右。

    周五A股和港股都漲得不錯,也回了一大波血。 考慮到大盤已經跌了15%左右,而其他各國股市都紛紛新高,怎么著也該輪到大A再回點血吧。

    再表示一下敬佩,一個大招不聲不響憋7年,顯得外界一直在猜測華為會不會造車就像個笑話。 不過本文不想引戰,在我眼里華為、百度、小米這些都是非常優秀的企業,兄弟登山,各自努力,黑來黑去的未免就太卷了。

    華為的自動駕駛到底有多香

    近日,隨著華為的自動駕駛上路,智能 汽車 領域變得越來越火熱,華為對全球 汽車 行業的顛覆已經開始了。甚至部分媒體,已經開始說華為自動駕駛碾壓特斯拉了。

    4月15日,華為的自動駕駛技術在上海首次進行公開試乘。據測試報告反饋,車輛的行駛情況較為平穩,在紅綠燈啟停、無保護左轉、避讓路口車輛、禮讓行人、變道等情形下均能實現城區通勤無干預自動駕駛。

    徐直軍更說華為自動駕駛能夠在市區做到1000公里無干預的自動駕駛。華為的自動駕駛,具體牛在哪里?在傳感器方面,華為使用的是混合固態激光雷達、4D成像毫米波雷達、8M前視雙目攝像頭、超級魚眼攝像頭等裝備。在云端計算方面,華為發布了八抓魚自動駕駛云服務,擁有云端訓練芯片升騰910、920等。

    同時徐直軍說到華為將加大對自動駕駛投資,推動 汽車 行業的智能化、網聯化,為華為帶來長期戰略機會。在 汽車 零部件和自動駕駛軟件加大投入研發,推動 汽車 智能化、網聯化,幫助車企造好車。就智能 汽車 領域上說,華為最近發布的鴻蒙OS智能座艙、智能駕駛計算平臺MDC810、4D成像雷達、“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺以及智能熱管理系統在新能源 汽車 領域泛起了波浪。

    除此之外,華為最近公開了兩個自動駕駛的專利,分別是自動駕駛車輛的人車交互方法、自動駕駛系統及一種車道信息的確定方法及裝置。

    在未來,華為的造車肯定能對國內 汽車 行業造成影響,不管是 汽車 行業的競爭格局還是智能 汽車 的賽道中,華為通過軟件技術為 汽車 制造賦能,將對 汽車 智能化產業造成一定的沖擊。

    華為自動駕駛技術為何被業界大佬圍攻?它動了誰的蛋糕?

    因為動力電池技術沒有突破之前,目前純電動 汽車 就是過去電瓶車換個殼子,動力電池才是新能源車的核心。。。無人駕駛這些虛頭巴腦的東西就炒概念,和當初炒作5G,所謂萬物互聯一樣。。。智商稅是個好東西。。。。

    華為的技術會讓傳統車企顫抖,長遠發展可以應用在無人駕駛戰斗機上。

    華為的自動駕駛依賴的是國內供應鏈。其他自動駕駛都是用國外的框架國外的硬件。

    它以一己之力,讓國內半導體行業寸步難行,到處喊缺芯片

    圍攻個毛線,我相信內行人最懂,把海軍忽悠的高潮;當年電視機要掉打索尼、手機要掉打這蘋果、pc要掉打聯想,現在好像都沒了?等著被打臉

    華為走的是硬件提供 和軟件解決方案。這顛覆了傳統 汽車 制造流程 。其實各車企也需要對未來電動車的到來有轉變呃呃過程 。以后可能 汽車 會像現在的手機類似 。車企 只管外型設計和組裝 。其他部件由類似華為供應商提供核心部件 。下一個可期的巨頭是大疆 ,論研發 他們才是金字塔頂端。

    如果菊花廠遍地開花,依菊花廠的實力,10年后的 汽車 行業如同現在的華為5G,國外 汽車 企業將無法壟斷中國市場,這就是被業界圍攻的原因,國人應該支持菊花廠——華為加油!

    為啥我刷到大多是肯定或吹捧的。除了個別黑粉黑粉沒看到所謂大佬或自媒體圍攻。所以你在帶節奏?

    關于華為的自動駕駛和華為的自動駕駛和特斯拉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。

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