• 百度自動駕駛技術怎么樣(百度自動駕駛技術不好進嗎)

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    今天給各位分享百度自動駕駛技術怎么樣的知識,其中也會對百度自動駕駛技術不好進嗎進行解釋,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、百度地圖上線“自動駕駛級”導航功能,你覺得這個功能怎么樣?

    今天給各位分享百度自動駕駛技術怎么樣的知識,其中也會對百度自動駕駛技術不好進嗎進行解釋,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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    百度地圖上線“自動駕駛級”導航功能,你覺得這個功能怎么樣?

    我覺得這個功能很有競爭力,能夠為使用者帶來很多便利。

    隨著機動車擁有數量的不斷增長以及城市道路的不斷修繕,人們在日常出行過程中使用導航功能愈發普遍。在地圖導航領域,屈指可數的幾家公司基本瓜分了整個市場。

    百度地圖上線“自動駕駛級”導航功能

    百度地圖作為地圖導航領域的巨頭之一,在北京高級別自動駕駛示范區發布全新版本的百度地圖,新版本推出了自動駕駛級的導航服務。

    自動駕駛級導航服務主要是由城市車道級導航、車位級導航、綠燈暢行導航等相關功能組成,該功能率先在北京上線,后續會在各示范區開放。

    我認為這個功能非常實用,對于駕駛人員來說是一個福音。

    對于百度地圖上線的自動駕駛及導航功能,我個人覺得這是個非常實用的功能,而且是一個非常有競爭力的功能。

    人們在現階段出行過程當中,除了想要選擇最優路線之外,在什么地方拐彎,在什么地方變道,甚至在某個地方找停車位,都已經成為部分司機所面臨的困境。百度地圖的車道級導航及車位級導航,能夠比較顯著的解決相關問題,駕駛人員按照地圖導航行走,按地圖導航尋找車位,就不需要擔心自己到達目的地卻無車位的尷尬了。

    綠燈暢行導航功能更是讓人眼前一亮,因為在現階段很多地區都開始使用新國標紅綠燈,而這種紅綠燈確實讓人很煩惱。有了地圖的綠燈暢行功能,司機也就不必擔心這個問題了。這個功能對于堵車時的司機幫助也很大,能夠有效幫助司機減少起步時間,增加通行率。

    人們在現實生活中的需求越來越細節化,而相關APP提供的功能也越來越精細化,越來越人性化,這無疑是一件好事,但這同樣有可能增加人們對于某些APP的依賴,或許這也是公司提高客戶粘性及滿意度的一種方式。

    希望未來會有更多精細化的功能上線,能為司機師傅解決更多困境和問題。

    百度地圖上線“自動駕駛級”導航功能,該功能最大的亮點是什么?

    百度新鮮上線自動駕駛及導航功能,這個導航功能并不是所有地區開放的這個部分地區開放,它最大的功能亮點在于動態的道路信息,可以為大家提供道路上車流量的變化信息,甚至為大家提供實時的車位空缺情況,哪個地方能停車,哪個地方不可以,都能得到準確的信息。

    只有在部分地區才可以使用,是因為這個功能要想實現它確實是需要調度很多的資源的,起碼說空停車位的這個問題,那就必須得有實時的監控資源。不是地面上那個情況是衛星資源,是互聯網這東西成本很大的,給大家免費提供。有沒有那么多的需求還不好說,所以他只能是先在一部分試點地區去實行。如果反應非常好,大家都覺得這個功能挺好的,使用的市場潛力非常大,可能會進一步的擴大市場適用的范圍。

    讓大家真正實現傻瓜式操作,無論是并道超車還是周圍的車道情況好不好,什么地方有紅燈,什么地方有綠燈,都可以做出系統的規劃,這個自動駕駛機動車子珍就自動駕駛了,因為現在不是所有車子都支持這個功能啊,更何況現在的自動駕駛它是一種輔助駕駛功能,不是真正的全自動駕駛功能。就算他有這個功能,大部分人也不敢讓他完全自主的運行啊,因為生理安全容不得開玩笑啊。

    這是一個非常好的開端,如果試行過后市場的反應非常不錯,以后可能會進一步的調度資源來實時的反映更多的道路動態信息。讓大家開車的時候能更方便,也是為了未來自動駕駛技術完善到一定程度的時候,由輔助駕駛變成真正的自動駕駛做準備。因為自動駕駛技術要想真正實行它必須要有較為完善的基礎設施,不是孤零零的一個自動駕駛技術,它與道路技術信息甚至說導航情況都有著密切的關系的。

    百度首家獲批自動駕駛全無人商業化牌照,百度無人車的技術如何?

    百度首家獲批自動駕駛全無人商業化牌照,百度的無人車技術還是相當強大的,而且處于全國領先地位。

    一、百度首家獲批自動駕駛全無人商業化牌照?

    隨著自動駕駛全無人商業化牌照在重慶和武漢發出,百度成為了首家獲批自動駕駛全部人商業化牌照的公司,更多人則是很愿意去了解什么叫做自動駕駛權無人商業化,這也就意味著自動駕駛技術已經進入了商業化領域,而且還會在剛才所說到的這兩個城市試行,承擔這一項試驗項目的也就是百度公司,這意味著不少的城市對于百度公司的無人駕駛技術還是很信任的。

    二、百度無人車的技術很強大:處于全國領先地位

    百度的無人車駕駛技術一直都是很強大的,而且肯定處于全國領先地位,百度公司最為強大的就是AI技術,而且人工智能比之其他公司更加有優勢。由于百度公司的入口本身流量就很大,而且百度公司做AI領域幾乎與國際巨頭,谷歌公司是同時代的,現在能夠有這么強大的無人車技術也是很正常的事情,畢竟無人車技術直接關乎AI技術,這也就是所謂的自動駕駛技術。

    三、百度的積極進取告訴我們科技公司也在激流勇進

    百度的積極進取的態度告訴我們科技公司也在激流勇進,目前國際和國內的科技公司競爭還是相當激烈的,百度公司在AI和其他領域都有著相應減速,而且還積極在無人車領域率先試行,這也就意味著百度公司也承擔起了科技公司的一種研發的社會責任。隨著百度無人車在重慶和武漢這兩個城市投入商業化使用,相信之后的技術會更加成熟,而且獲得的預期利潤只會更加豐厚。

    百度、阿里、騰訊、華為,智慧交通領域的終戰即將被引爆?

    科技 互聯網巨頭BATH在智慧交通領域已經就位,一場 科技 變革蓄勢待發。

    作者 | 安琪

    2020年于智慧交通行業而言,是極具意義的一年。

    后疫情時代“新基建”熱潮的來臨,讓“智慧交通”的字眼頻頻出現在媒體文章之中;國內密集爆發的智能網聯示范區也在加緊各種道路、車輛測試工作。

    事實上, 科技 互聯網巨頭BATH在智慧交通領域已經就位,一場 科技 變革也蓄勢待發:

    有別于傳統交通企業的方案,這些方案的技術底座是5G、云計算、大數據、AI技術等新興技術。也正是這些新興技術,讓交通的數字轉型有了更多的想象空間。

    本文嘗試對BATH在智慧交通方面的最新布局進行一次梳理,窺探其觸手在交通行業伸到了何處。

    在“新基建”話題火爆交通行業之前,人工智能、大數據、云計算這些信息技術,早已成為BATH近年來發展的關鍵詞。

    但在四家競爭中,百度Apollo的自動駕駛技術顯然是一個獨特又關鍵的存在。

    百度的自動駕駛之路,最早可以追尋到2013年。經過7年的發展,系統的一次次迭代,百度逐漸成為國內自動駕駛的領頭羊。

    但單車智能的發展很難滿足自動駕駛的安全要求,所以百度認為,自動駕駛的最優解是聰明車+智能路的結合。也就是說,車路協同是可以借助的外力。

    在這個技術路線 探索 的過程中,百度發現,在自動駕駛領域收集的海量數據不僅可以用來指導無人車的發展,也可以賦能交通,解決目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛點。

    因此在今年4月,百度發布了一個全棧式智能交通解決方案“ACE交通引擎”,系統地呈現了百度 “一大數字底座、兩大智能引擎、N大應用生態” 的業務規劃。

    從路線來看,可以看到小度車載OS、飛槳、百度智能云、百度地圖是這個架構的數字底座,通過車、路、云、圖等基礎技術的智能化來賦能其他場景。

    而Apollo自動駕駛和車路協同則是這個架構的兩大引擎。

    通過這些技術基礎,百度的方案能在智能信控、智能停車、交通治理、智能公交、智能貨運、智能車聯、智能出租、自主泊車和園區物種等N個場景上落地。

    可見,百度對智慧交通的理解,并不止于 路端 的改造升級,而是通過自身的業務板塊將自動駕駛、車路協同、智能云納進統一的版圖進行聯動。

    憑借著“ACE交通引擎”,百度Apollo的智能交通項目在近段時間迎來了集中爆發,與國內10余個省市開展智能交通的落地合作。

    如此密集的城市合作簽約中,“自動駕駛”“車路協同”是高頻詞匯??梢娮詣玉{駛確實是百度在智慧交通項目落地上的一大助力。

    但就像自動駕駛的實現不能依靠一家企業單打獨斗,智能交通的發展也不能只依賴一家企業的支撐。

    百度也在積極尋找合拍的智能交通合作伙伴。

    今年8月19日,百度還首次舉辦了一個面向智能交通領域的區域合作伙伴大會,以此吸引更多的交通合作伙伴,不斷促進智慧交通技術的迭代升級和業務落地。

    至此,百度Apollo在智能交通領域的底牌已然十分清晰:一手是“ACE交通引擎”方案,用以吸引城市合作,另一手則是不斷擴張的百度Apollo合作生態,兩者有望形成一種良性的循環。

    一直以來,騰訊在交通層面的觸手也不算少:騰訊乘車碼、公共出行服務、智慧高速、智慧停車等,但始終缺少一個系統性的框架。

    因此在9月10日,騰訊在全球數字生態大會智慧交通專場上,正式亮相了城市智慧交通解決方案“We Transport”。

    同時,騰訊直接在會上騰訊啟動了智慧交通生態合作伙伴計劃,并發布《騰訊未來交通白皮書》。

    可見,無論是技術業務譜圖,還是生態合作伙伴,騰訊都勢在必得。

    從解決方案“We Transport”來看,騰訊將在 交通建設、交通管理、交通營運和交通出行服務 四個具體場景進行落地。

    這是一個非常龐大而分散的產業鏈條。

    對此,騰訊整合了自身的業務資源,提出了一個全新的業務和能力圖譜。其中包含了 一個動態的數據底座和一個“5+5+3+3架構” 。

    動態的數據底座里面既包含了騰訊自有的數據,同時也包含了交通運輸數據,從而獲得源源不斷的數據來源。

    同時,通過“5+5+3+3戰略架構”,可以將整個數據底座上的信息充分的運用起來,提供給各個城市或者地區使用。

    而“5+5+3+3戰略架構”,則是五大基礎設施、五大核心引擎,三大能力平臺和三大生態。

    這一系列操作一氣呵成,不難看出在新基建背景下,騰訊想在智慧交通領域大展拳腳的愿景。

    當然,騰訊過往并非沒有積累。

    在自動駕駛和車路協同領域,目前騰訊在北京首鋼冬奧園區已經做了5G邊緣計算的車路協同場景驗證;

    在虛擬仿真技術層面,騰訊的TAD sim也已經落地了國家智能網聯 汽車 (長沙)測試區;

    此前,騰訊與廣州地鐵聯合推出全國首個軌道交通智慧大腦“穗騰OS”;

    今年6月,騰訊還與西安交通局達成戰略合作,共同構建西安公共交通領域的智慧大腦;

    7月,騰訊與交通部公路院聯合發布“公共交通出行大數據平臺”,推動交通大數據在交通產業發展中融合應用。

    通過資源的整合,騰訊在智慧交通層面的能力和規劃更加一目了然,在項目合作和生態建設上也更具吸引力和競爭力。

    事實上,華為在2017年就進入了交通領域。2018年,華為推出主打交通信號優化的“TrafficGo方案”。

    同年10月,推出華為云EI城市智能體,跟應急、環保、水務、水利、燃氣等場景共同成為城市智能體的組成部分。

    不過,在此后的一年多里,華為的智慧交通信息大多停留在新品發布的階段。

    直到今年6月23日,華為才透露更多信息,在線上首次詳細完整地介紹了其“交通智能體”解決方案。

    “交通智能體”是華為智慧交警業務的大旗,以智慧城市為建設目標,面向新基建,為交警客戶打造的端到端完整解決方案。

    據新智駕了解,這個方案主要分為三大部分: 感知層、交管大腦、執行體 。

    在感知層面,華為布局了軟件定義攝像機SDC、全系路口等產品和方案。通過感知端的智能化升級,實現路網全息感知(全智能、全要素、全天候),實現路口數據全量精準刻畫;

    而“交管大腦”層則通過感知數據的匯聚,挖掘視圖資源,賦能執法管控、車輛綜合研判、路況分析、態勢分析、精準服務、交通組織優化、信控優化策略等7大業務。

    最終在執行層上,基于大數據情報串聯實戰應用,實現交通業務上的管理閉環。

    目前,華為的“交通智能體”在天津、無錫、深圳、湖南等城市已經應用落地。

    可以看到,不同于百度和騰訊,華為的智慧交通方案更加垂直化,在硬件上也更加底層和深入。

    但這不意味著,華為在智慧交通的布局只在 交警 端有動作。

    智能 汽車 是未來智慧交通的一個核心組成,華為也這上面花了大力氣。

    在9月26日的北京車展上,華為就全面展出了其在 汽車 方面的布局。

    展臺上,華為展出了包括激光雷達、角雷達、雙目攝像頭、魚眼攝像頭、多合一電驅動系統,以及全新一代的MDC智能駕駛計算平臺等產品, 幾乎囊括了全部智能駕駛 汽車 所涉及的硬件 。

    從感知、規劃、到控制,這些硬件對于打造一輛聰明的車來說,無疑是至關重要的。

    此前,華為C-V2X產品線總裁呂曉峰就表示:智慧的路+聰明的車,是智慧交通和自動駕駛的終極方向。

    因此除了打造智能 汽車 硬件之外,華為還自研了一系列的車路協同產品:5G 車載模組 MH5000、路測單元、網關等產品。

    而在自動駕駛方面,華為除了自研MDC智能駕駛計算平臺等,還能夠提供包含虛擬仿真在內的自動駕駛云服務、高精度地圖產品,促進智能駕駛快速發展。

    雖然這些能力都分散在不同的組織架構,但依然是華為智慧交通大框架上不可缺少的核心組成。

    跟華為一樣,阿里的智慧交通業務板塊也分屬不同的組織架構。

    作為改善城市交通擁堵的 探索 性項目,杭州城市數據大腦項目在2016年6月啟動。其中交通大腦,就是阿里云城市大腦中最為核心的業務,與城管、文旅、衛生 健康 等業務并行。

    在2014-2019年間,阿里通過全資收購高德地圖(定位與導航)、合資成立千尋位置(高精地圖)、收購浩鯨 科技 (運營商ICT、交通)等一些列進行了交通大腦的版圖布局。

    2019年8月15日,阿里云聯合千方 科技 、高德地圖推出“城市大腦?交管聯合解決方案”。這個交管聯合方案主要包括: 三層基礎架構、四大核心能力和六大應用場景 。

    此外,阿里云推出的四款AI視覺平臺天曜、天鷹、天機、天擎能夠對城市道路的交通事件、事故進行全方位的感知。

    但阿里云的智慧交通方案也遠不止于。

    2019年6月14日,阿里云聯合高德地圖推出了智慧高速解決方案,通過底層數據處理和視頻感知,來處理高速公路上不同場景下的問題,實現異常事件發現處置、未來路況預測、公眾出行引導、出行安全治理等應用。

    同年的杭州云棲大會期間,阿里云還聯合多家生態伙伴發布了 智慧高速自由流解決方案 ?;谶@個方案的“高速自由流稽核項目”于2019年末正式落地廣東。

    這個項目采用了阿里云的云計算、AI視覺識別和數據技術,能夠快速處理海量數據,能在海量圖片中準確識別車輛,更加清晰地 反應 車輛在高速公路上的實際通行與收費情況,解決高速收費站撤站后帶來的難題。

    在智能車端方面,阿里的智能網聯 汽車 業務資源主要集中在斑馬網絡。

    2020年5月,斑馬網絡實現了戰略重組,阿里將AliOS的完整技術體系和核心技術人才全都注入了斑馬網絡。后者擁有AliOS底層架構代碼完整的所有權和使用權,并可授權 汽車 品牌或其指定合作伙伴使用。

    而在更高級的自動駕駛層面,則是由阿里的達摩院來負責。

    2020年的云棲大會上,阿里發布了首款自動駕駛物流小車——小蠻驢,來滿足末端物流場景、提供最后三公里配送服務的物流需要。

    同時,阿里還亮相了自動駕駛車輛的技術圖譜。

    在算法層面,達摩院提出了 “小前臺、大中臺” 算法架構,利用自動駕駛機器學習平臺AutoDrive來提升算法的研發效率。同時,阿里還進行了軟硬協同設計,以減少硬件成本,同時帶來功耗降。

    總地來看,阿里雖然也沒有形成智能 汽車 、自動駕駛、交通大腦統一的業務大版圖,但每個板塊的定位和發展都是非常清晰且深入,并且資源也都相互共享。

    其內部生態包括了達摩院、高德地圖、數據智能、IoT物聯網等團隊,外部則是有千方 科技 、浩鯨 科技 、斑馬網絡、千尋位置、公路科學研究院等合作伙伴。

    通過內外的聯動,也得以勾畫出阿里在大交通上的版圖模樣。

    隨著各家的智慧交通方案的到位,傳統的交通行業正在被重塑。但對于交通行業來說,無論怎么升級,保證安全、提升效率才是真正的關鍵。玩家只有認真地在產品上打磨這兩點,才能在賽道上立足腳跟,放眼未來。

    百度Q2營收超預期,多年技術積累給他們帶來了哪些優勢?

    百度Q2多年積累了比較好的技術,能夠遠遠的領先于同行業的其他水平。也能夠讓他們走在技術的前沿,贏得消費者的信任。

    華為自動駕駛,究竟是不是第一,來對比下百度、特斯拉、滴滴等

    眾所周知,自從華為在阿爾法S這臺車上秀出了自動駕駛技術,且很多媒體進行了實際路測之后,自動駕駛領域就像投入了一顆*** 。

    華為自己稱自己絕對是第一,而網友們也認為華為肯定是第一,畢竟華為這個品牌過去給了大家太多的“信仰”了。

    而同行,卻有點不服,比如王興的評論,百度的評論,還有小鵬 汽車 、理想 汽車 對華為的自動駕駛也都表了態,并不那么認為就是第一。

    那么華為的自動駕駛究竟是不是第一?說真的, 這個還真不好說,都說“文無第一、武無第二”,自動駕駛技術,也類似于文一樣,不太好直接比較看誰第一,這真的不像賣手機,直接看銷量即可。

    不過我們還是可以將相當的技術、進展等情況,進行一下比較,至于究竟誰第一,誰落后,就見仁見智吧。

    目前自動駕駛技術分為5級,分別是L1-L5,目前的市面上駕駛技術,一般處在L2,不過有人 說自己是L2+,有人說是L2.5,也有有人說是L3,

    但其實,嚴格的來講,目前量產的技術都還處在L2-L3之間,說是L2.5算是比較恰當的。宣稱什么L4的,肯定是吹牛。

    因為在L4里面,要 覆蓋條件較為規范簡單的高速和城市環線,還要能滿足城市內部復雜道路的情況。同時還要能夠實現在車庫、充電站等地,也實現自動駕駛,還要能遠程取車,自動充電這些,才算L4。

    接著說路試情況,這個可能很多人不服,稱測1億公里也沒用,只要是好的,量產即可。但其實在國外不是這樣的,國外必須要路測多少公里,接管率達到什么程度,才允許量產的。

    國內也有很多企業一直在路測,比如百度、滴滴、小馬智行、文遠知行等,華為也有路測,但做得比較少。目前路測最多的是百度,已經測了1000萬公里以上了。至于特斯拉,用戶已經路測了50億公里了,因為賣出了那么多車。

    接著說最具體的技術,華為秀出來的技術,稱是L4,目前主要我是感覺在行車上面。而百度 Apollo的“雙A”方案,即ANP智能領航+AVP自主泊車,依賴A pollo的自動駕駛量產引擎,實現“全域自動駕駛”功能,也是L4,百度的目前也量產了,在威馬W6上實現了,且上市了。

    相對應而言,百度的 Apollo在L4的場景之下,覆蓋的更為全面,華為的按照小鵬來講,還只能算是半量產。

    當然,正如前面所言,自動駕駛這事嘛,其實不好決出第一來,因為方案不一樣,只能說百度、特斯拉等企業積累很深,而 大疆、華為等公司開始入場,雖然全面性上有待時間來追趕先行的百度Apollo,但后來者同樣不輸前行者,來勢洶洶,對消費者、對市場而言,絕對是一件好事情。

    關于百度自動駕駛技術怎么樣和百度自動駕駛技術不好進嗎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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