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天博app下载_星河研究院:在自动驾驶领域到底是做青蛙还是做天鹅?(下)

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天博app下载_星河研究院:在自动驾驶领域到底是做青蛙还是做天鹅?(下)

2021-06-21  点击量:

本文摘要:(公共编号:)新智造是本文作者星河研究院分析师吴极,关注人工智能、物联网、机器人等最先进的科学技术领域,希望通过专业洞察促进产业发展。

(公共编号:)新智造是本文作者星河研究院分析师吴极,关注人工智能、物联网、机器人等最先进的科学技术领域,希望通过专业洞察促进产业发展。上篇文章《星河研究院:在自动驾驶领域是青蛙还是天鹅?(上)吴极分享了无人驾驶技术硬件设备的研究,本文是软件技术和未来的探索。

新的智造已经提供了许可。新的智造作为旗下的栏目,关注智能时代的创造性和构筑,目标是寻找哪个领域有创业和投资的机会。

自动驾驶是目前汽车产业乃至科技行业不受关注的最低技术之一,A16Z合作伙伴Frank在Chen之后在活动中谈到了对自动驾驶技术产业链和未来自动驾驶技术的影响下的社会和经济等多方面的变化。根据他的意见,星河研究院吴极又减少了一部分内容和分析,今天我们来探讨一下自动驾驶领域的软件技术和未来,准备好了吗?自动驾驶汽车在软件方面的市场需求除了上述对硬件的市场需求外,自动驾驶技术还需要软件方面的突破。高精度地图是构建自动驾驶的基础资源,机械学习和工程算法是使高精度地图、传感器和V2X设施获得的数据确实构建价值的手段。

1.高精度计算地图,独占vs竞争,现在每个人上班都使用谷歌地图、苹果地图、百度地图、高德等产品,他们有下流的精度,我们可以在城市方便通行。但是,令人失望的地图精度距离满足自动驾驶汽车的市场需求还很远。

因为路面上缺乏几条车道、车道的边缘方向、隔离带和路障方向等非常明确的信息。因此,开发自动驾驶汽车专用的高精度地图成为不可或缺的任务。国内外小地图供应商目前在高清地图领域大力行动,打算尽快攻占自动驾驶汽车地图市场的更好份额。

HD地图经营者一般用于类似谷歌街景车的技术,使用屋顶上的HD照相机、雷达等设备记录周围的环境,用算法优化最后获得厘米水平的地图数据。HERE生产高清地图的战略类似于谷歌,这两家公司现在重复使用收集整个街区的数据。HERE通过屋顶安装的4个广角的24兆像素照相机、旋转式激光雷达、陀螺仪和GPS系统,需要根据自己的算法分解HD地图。

根据Here的期待,作为自动驾驶的HD地图服务,预计2020年有必要在线。国内高德地图也已经进入地图数据的高精度化,未来高德期待着利用低精度地图数据承担自动驾驶的发展,自动驾驶产生新的数据,经过科学的自动化处理,改版更加固定,机械计算机可以用于自学的数据,最后构成低精度地图数据的生产闭环地图行业和自动驾驶领域的大百度也比布局早,现在高精度地图已经是百度最重要的战略业务之一。

A16Z的合作伙伴担心高精度地图没有独占的机会。因为他指出在自动驾驶时代人们几乎依赖这些成本高的地图,现在法律所首府的领域也需要监督。星河研究院指出,从我国情况来看,这种担心有点多馀,在国内资本丰富的现状下,很多地图企业竞争是现实的情况,其高成本多由风险投资者分担,后期寻找合适的寻求模式。

目前,高德已经宣布高精度地图免费对外开放自动驾驶汽车,但随着竞争的加剧,为市场份额竞争免费是不可避免的。2.机器学习vs工程算法是委托自动驾驶技术最重要的部分,现在主流自动驾驶公司使用机器学习和人工智能算法构筑。大量数据是机械学习和人工智能算法的基础,通过以前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息获得的数据,收集的司机不道德、司机经验、司机规则、案例和周边环境的数据信息,大幅度优化的算法目前面临的主要问题是,与模型计算相比,实施场景中算法所需的数据太多,计算量远远超过现有能力。

现在已经有很多修改机器学习的尝试。例如,OpenAI的Universe这个项目,未来的问题可能需要通过修改和计算能力的提高来解决。同时,机械和路径规划方面更优秀的工程算法也不容忽视。这两者的主要区别是工程算法依赖同样的逻辑和规则运营,机械学习需要融合历史经验和数据来计算结果。

BostonDynamics令人惊叹的机器人算法虽然没有用于机器学习技术,但仍然有令人印象深刻的成果。因此,即使工程算法在继续执行效率方面与基于深度自学算法的Alpha-Go不同,但结合两者的优也需要有效提高机械学习的最后效果。

3.算法通用化vs本地化是计算机科学术语,意味着软件不会根据周围的环境条件自由选择合适的继续执行战略。因为每个城市都有不同的驾驶员习惯,将来自动驾驶汽车如何处理当地化问题成为实际应用前必须突破的障碍。如果算法不需要本地化,班级和罗尔限制的自动驾驶安全措施在波士顿不会引起相当严重的交通堵塞,其他城市也是如此。

但是,因为我们不能为不同司机习惯的地区写特定的算法,所以构筑当地化的自适应综合算法是很重要的,这种自适应算法需要通过自学社会习惯和典型的当地人类不道德来更好地表现自动驾驶汽车。自动驾驶技术在普及过程中,几乎构筑后,对社会没有影响的上班是人们生活中最基本的市场需求之一,随着自动驾驶技术的分布构筑,我们的生活也发生了很大的变化,与上班行业有关的汽车生产、上班经营者、保险、市政等环节再次发生了很大的变化。

1.传统汽车制造商vs互联网公司汽车产业是相当大的链条,与上下游无数零部件的生产和仓库系统有关,其影响范围比房地产业低。老牌汽车制造商享有的汽车生产基础设备,非常丰富的汽车设计、生产经验和熟练的生产线运营管理经验是跨国制造汽车的科技创新企业的优势。此外,传统汽车制造商已经意识到未来汽车产业的创造性发展主要基于软件,因此在硅谷设立办公室,高薪雇用IT技术人员。

例如,福特汽车在硅谷设立了自动驾驶研究和创造性中心,宝马以前开辟了新的道路,自由选择了与百度开展自动驾驶的技术合作。但是,科技创新企业的机会也相当大。通过灵活落后的设计理念和优秀的软件开发能力,许多创业科技型汽车制造企业兴起,未来汽车脱机超过世界最慢的电动汽车速度记录,已经在实际道路上积极开展自动驾驶道路试验,业界领导人特斯拉主张2018年不具备年产50万辆汽车的规模国内制造商在自动驾驶领域也包括一极,在科技创新类公司中,汽车和家人一样,实验自动驾驶技术,期待尽快批量生产,百度等软件公司在自动驾驶算法和硬件方面也有很高的技术壁垒,传统主机制造商中上汽、北汽、长安对自动驾驶技术有很大的投入,长安作为第一家实车展出的主机制造商,自动驾驶汽车已经达到1万公里的测试距离。

中国作为全球深度自学论文公开发发表数量最少的国家,其自动驾驶技术有市场的期待。2.销售汽车vs销售服务作为消费者的我们,将从汽车制造商那里销售汽车的习惯改为向Uber和Lyft这样的上班公司销售交通服务的话,汽车制造商就不会从以前的B2C模式变成B2B公司,也就是说上班公司会向消费者提供交通服务。的双曲馀弦值。

汽车工业的发展与航空业不同,消费者关心驾驶员的汽车上班,在服务平台上公布市场需求,等待订单。必须注意的是,随着商业模式的变化,将来的自动驾驶汽车和飞机一样千篇一律没有特征,上班服务公司的传输成本会节约吗?这种现象可能不会对汽车生产行业产生小的负面影响。3.汽车保险、健车、vs健康硬件现在每25起交通事故,24起因人为错误再次发生。例如,事故、犹豫司机、醉汉、红灯等。

所以现在的车险价格,司机所在的城市人口、居住地和卖车的车型、价值等数据精算师得出了结论,但是未来随着自动驾驶技术的到来,事故率似乎要无限大于0,所以保险行业的转型势头是不可避免的。未来保险的清算师可能不会根据汽车所在城市、汽车制造商是谁,或者享受汽车和出租车的人的身份来判断,保险模式也不一定局限于年薪这一单一场景。

但而,保险价格的最终计算方法仍然无法推断,因为事故率不会超过0,但一旦事故再次发生,汽车便宜的激光雷达系统、地图分析计算机和其他硬件设备的维修或更换将不会花费过去几倍的资金,因此保险公司不会面临如何维修成本。混合驾驶员的保险业更加恐慌,但自动驾驶车辆和人工驾驶员车辆混合不存在的阶段是不可避免的,责任确认预计会成为简单的问题。

4.下班后,通勤vs步行的论点是将来的上班时间不会比现在长。因为上班时间已经是生活费了。当所有汽车都没有自动驾驶功能时,交通指示灯和事故不再存在,我们可以利用上班时间在汽车上做任何事情。

但是,自动驾驶汽车和汽车服务运营商的不存在也将释放许多城市空间,如停车场和技术工程店。这些空间不会减少人们住在地方或工作场所,所以人们可能不会住在离工作场所很近的地方,也不会像今天一样长时间上班。一些业内人士预测,自动驾驶的时代将不会在2020-2040年到来。

我们将不会在活着的时候看到这个神奇的世界。对公众来说,从现在开始庆祝未来是最糟糕的自由选择。版权文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。


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