您现在的位置:bbin真人赌场>复式汇总>今天黑彩预号,智能车联:自动驾驶的下一站

今天黑彩预号,智能车联:自动驾驶的下一站

2020-01-11 17:34:24 浏览量:1044

今天黑彩预号,智能车联:自动驾驶的下一站

今天黑彩预号,近日,现代汽车集团(Hyundai Motor Group)和汽车驾驶技术供应商aptiv将投资40亿美元成立一家联合汽车驾驶公司的消息,重振了汽车驾驶的人气。

无人驾驶(Self-driving),又称无人驾驶,近年来,政府和资本不断增加在这一领域的投资,这甚至成为大国之间博弈的焦点。2018年初,美国汽车驾驶公司维莫(waymo)以1750亿美元的估值在全球独角兽中名列第一,成为汽车驾驶领域乃至智能技术行业估值最高的公司。其他自动驾驶公司也不愿意落后,步韦莫的后尘。虽然演示,由大公司推广的自动驾驶,目前已经引起了很大的关注,作为一个用户,仍然没有真正的技术登陆。人们不禁想知道为什么瓦伊莫价值1750亿美元。自动驾驶仪的核心算法是整个自动驾驶仪吗?为了真正着陆,未来自动驾驶技术应该如何发展?让我们来看看。

为什么韦莫值1750亿美元

Waymo出生在谷歌2009年推出的自动驾驶程序中。alphabet成立于2015年10月,是谷歌Alphabet最大的子公司。次年12月,瓦伊莫成为独立于谷歌的字母表子公司。

从waymo的业务构成来看,waymo的自动驾驶将应用于四个领域:汽车呼叫服务、自动驾驶卡车物流、私家车自动驾驶技术的开发和应用、最后一公里服务(即运送乘客到公共交通站)。摩根士丹利在对韦莫的估值中考虑了该公司的三大业务:第一是价值800亿美元的自动驾驶出租车;第二项业务是物流/送货服务,它比自动驾驶出租车有更广阔的前景,估计价值900亿美元。第三项业务来自软件和技术许可,估计价值70亿美元。一般来说,它是“自动承运人”和“自动交付”两大业务,以及知识产权授权。

从waymo的核心技术来看,自动驾驶的核心算法需要反复训练和测试,以保证实际道路的安全。然而,训练算法需要反复调整各种参数。由于参数调整需要大量的时间和资源,需要具有丰富参数调整经验的研究人员手动寻找最佳算法模型,这是大多数智能技术公司面临的首要问题。2019年7月,著名的阿尔法围棋和阿尔法零号的发明者——谷歌母字母表公司waymo和deepmind两家公司联手。两家公司联合提出了基于人口的训练(pbt),一种人口驱动的训练人工智能技术,试图通过各种模型之间的自动竞争来解决这种高密度的训练工作,并在此之前训练了一种准确率超过99%的自动驾驶算法。

除摩根士丹利(Morgan Stanley)对韦莫的估值外,投资银行杰弗里在2018年底表示,韦莫的长期估值可能达到2500亿美元。2018年5月,伟模登陆中国,在上海注册慧模商务咨询(上海)有限公司。2018年10月,韦莫成为加州第一家被允许在无人监管的情况下测试无人驾驶汽车的公司。2019年7月,韦莫获得了加州公共事业委员会颁发的加入“自动驾驶乘客服务”计划的许可。获得这一批准对于waymo来说是一个重要的里程碑,waymo目前正在努力推广自动驾驶出租车的商业流程。

除了waymo之外,受资本追捧的自动驾驶公司还包括gm cruise、argo ai、zoox、nuro、aurora、pony zhixing、quanergy systems、Tucson future、momenta等。这些公司密切关注waymo,并不断提高自己核心自驱动算法的准确性。

除了核心算法之外,还需要智能车辆联动。

然而,自动驾驶算法精度的提高需要大量的数据、长期的测试和调试来适应各种应用场景,其研发周期将非常长。如果在物联网、5g通信和人工智能发展的背景下,仅仅片面追求单车自动驾驶算法的准确性,那么自动驾驶车的研发将会遥遥无期,成本将会居高不下,大规模生产也将遥遥无期。

8月,中国人工智能协会主席李德意院士在2019重庆知识博览会“人工智能产业发展合作论坛”上发表了题为“未来交通:自动驾驶与智能联网”的演讲。他相信中国的情报将在2030年占领世界高地。自动驾驶大规模生产非常重要,有必要大胆进入无人地带,在那里自动驾驶大规模生产。

因此,除了开发核心算法之外,有必要从三个方面将自动驾驶技术推向地面:

首先,自动驾驶汽车必须大量生产。如果不能降低自动驾驶的成本,就不可能大量生产,如果不能大量生产,就不能应用于人们的生活。然而,不仅是先进的技术水平决定了自动驾驶的大规模生产,而且也决定了现有系统寻找所需应用场景的难点。只有当自动驾驶技术与商业应用市场完美结合时,潜伏期的“惊人飞跃”才能完成。随着应用场景登陆的深入,将加速技术的迭代和创新。

第二,突破自动驾驶的核心难点:边缘驾驶。目前在标准道路和高速公路上自动驾驶相对成熟。然而,汽车不可能总是在标准道路和高速公路上行驶。还需要考虑边缘驾驶场景,例如停车、交叉路口、交通堵塞时驾驶以及在人车混合道路上驾驶。然而,自动驾驶最困难的突破是超越标准道路和高速公路的边缘驾驶。它的复杂性远远超过标准道路和高速公路。有必要将认知计算、常识推理等人工智能技术与深度学习技术相结合,以更好地突破边缘自动驾驶的难题。

第三,未来的自主车辆必须相互连接。自动驾驶着陆的三个关键因素是线控底盘、自动驾驶地图和机器驾驶大脑。李德意院士指出,这三个因素涉及自动驾驶的硬件、大数据和算法。

线控底盘是数码汽车的基石,包括动力、转向、制动、换挡和照明,所有这些都属于车载边缘设备。线控驱动底盘的大规模生产是自主车辆大规模生产的先决条件。

自动驾驶仪地图是自动驾驶仪的基础数据。李院士指出,在未来万物互联的场景中,自主驾驶的第一步是从云中下载实时高精度的自主驾驶地图,为自主驾驶提供重要的地理空间数据支持,提高导航定位精度。

机器驱动大脑是主要自动驾驶公司开发的自动驾驶核心算法。然而,仅仅通过改进自行车算法很难适应自动驾驶所面临的各种复杂场景。因此,也有必要建立一个结合自行车算法和云算法的机器驱动大脑。这不仅涉及许多异构传感器供应商,还涉及智能芯片、智能控制和人工智能技术,涵盖记忆认知、交互认知和计算认知的许多算法、软件和数据。可见,大规模生产网络化机器驱动大脑是汽车驱动产业链中非常重要的一环。

同样,8月份,在“2019人工智能+智能出行”主题论坛上,美国超级跑步者塞林的联合创始人、董事长兼首席执行官王晓林博士也在论坛上提出,作为未来智能出行的最终组织形式,自动驾驶需要从“单车智能”转变为“全网络智能”,从而迫使整个汽车行业进行重组和升级。

因此,仅靠开发自行车智能驾驶很难解决自动驾驶的实际着地问题。自动驾驶车辆需要结合5g通信、物联网和人工智能技术来实现智能车辆连接。自行车需要连接到云上,也需要连接到周围的其他自行车上,结合城市的大脑,全面分配道路权,从而实现全网络车辆的全自动驾驶。同时,有必要利用积累的驾驶数据将每辆车的驾驶水平提高到或超过人类最高水平,从而避免新手驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶和酒后驾驶造成的大部分驾驶事故,从而提高整个路网的使用效率,真正使自动驾驶造福人类。

关注通化顺金融微信公众号(ths518),获取更多金融信息

上一篇:四万万人齐蹈厉 同心同德一戎衣

下一篇:看什么病挂什么科,这份科学“挂号就诊”指南全帮你整明白了

© Copyright 2018-2019 surermelabd.com bbin真人赌场 Inc. All Rights Reserved.