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自動(dòng)駕駛領(lǐng)域從未出現(xiàn)泡沫 傳統(tǒng)汽車巨頭如何發(fā)展

ml8z_IV_Technol ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-12 10:35 ? 次閱讀
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據(jù)金融時(shí)報(bào)報(bào)道,美國(guó)時(shí)間10月24日周四,谷歌CFO Ruth Porat在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上透露,谷歌旗下自動(dòng)駕駛公司W(wǎng)aymo已經(jīng)開始商業(yè)化,其在美國(guó)亞利桑那州投放的無人車,于第三季度向乘客收取費(fèi)用。

至此,Waymo已經(jīng)拿下了全球第一個(gè)開啟公開道路路測(cè)、全球第一個(gè)向公眾開放的公開路測(cè)、全球第一個(gè)拿掉安全員的公開路測(cè),以及全球第一個(gè)向公眾收費(fèi)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)等多個(gè)第一。

1

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域從未出現(xiàn)泡沫

考慮到技術(shù)的復(fù)雜度和商業(yè)化的不確定性,自動(dòng)駕駛一開始就被認(rèn)為是資本密集型行業(yè)。但 2016 年年底很多業(yè)內(nèi)人士和調(diào)研機(jī)構(gòu)都認(rèn)為該領(lǐng)域出現(xiàn)了泡沫。比較典型的是以下三起收購(gòu):

通用以 10 億美金現(xiàn)金+期權(quán)收購(gòu) Cruise Automation;

Uber 以 6.8 億美元收購(gòu) Otto + 3 億美元與沃爾沃合作;

福特以 10 億美元現(xiàn)金+期權(quán)收購(gòu) Argo.ai。

這里的背景是,上述以 10 億美元估值成功上岸的創(chuàng)業(yè)公司被收購(gòu)時(shí)團(tuán)隊(duì)規(guī)模都在 50 人以內(nèi)。所以 2016 年 8 月,Gartner 發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線(The Hype Cycle)中,自動(dòng)駕駛汽車(Autonomous Vehicles)位列在過度期望的峰值(Peak ofInflated Expectations)。

Gartner 認(rèn)為 2016 年自動(dòng)駕駛汽車得到了主流媒體的吹捧,導(dǎo)致對(duì)這項(xiàng)技術(shù)不切實(shí)際和過高的期望。自動(dòng)駕駛汽車距離成熟和普及還需要至少 10 年時(shí)間。

Gartner 技術(shù)成熟度曲線在業(yè)內(nèi)具備相當(dāng)?shù)挠绊懥?,許多企業(yè)都將該曲線作為評(píng)估新興技術(shù)、做出重大投資決策的判斷依據(jù)。

所以很顯然,自動(dòng)駕駛領(lǐng)域存在泡沫?

我認(rèn)為,是人才的稀缺性+資本密集型產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn),使得調(diào)研機(jī)構(gòu)和投資人出現(xiàn)了誤判。

事實(shí)上,今天在加州車管局(DMV)申請(qǐng)自動(dòng)駕駛牌照獲批的自動(dòng)駕駛研發(fā)企業(yè)有 55 家,如果加上未申請(qǐng)/尚未獲批的企業(yè),這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 100 家。這使得人才的稀缺性進(jìn)一步凸顯。

擠在硅谷開展自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)的巨頭們

有不低于 20 家創(chuàng)業(yè)公司的核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)來自 Waymo、Uber、百度美研和特斯拉這四大自動(dòng)駕駛?cè)瞬劈S埔軍校,整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)的人才流動(dòng)非常頻繁。

第二個(gè)特點(diǎn)是資本密集型。

到 2018 年,上面三起收購(gòu)的主人公通用 Cruise 車隊(duì) 180 輛左右,團(tuán)隊(duì)規(guī)模超 800 人;Uber 車隊(duì)達(dá)到 300 輛,路測(cè)里程達(dá)到 500 萬英里;最差的福特 Argo.ai 團(tuán)隊(duì)規(guī)模也有 350 人,車隊(duì)路測(cè)里程不詳。

接下來下全是算術(shù)題:

組建一支 300+ 人規(guī)模的自動(dòng)駕駛工程師團(tuán)隊(duì),平均年薪 30 萬美金;

組建一支至少百輛級(jí)規(guī)模的自動(dòng)駕駛路測(cè)車隊(duì),改造完畢的自動(dòng)駕駛汽車 35 萬美金/臺(tái);

組建一支與車隊(duì)規(guī)模匹配的安全測(cè)試員隊(duì)伍;

百輛級(jí)規(guī)模路測(cè)車隊(duì)跑兩年的運(yùn)維成本、能耗成本。

10 億美金是一個(gè)不偏不倚、合乎邏輯的價(jià)格。

如果還是覺得沒有說服力,那么看看走到技術(shù)商業(yè)化臨界點(diǎn)的巨頭是怎么花錢的:

Waymo:6.2 萬輛克萊斯勒 Pacific 路測(cè)車隊(duì) + 2 萬輛捷豹 I-PACE 路測(cè)車隊(duì)+相應(yīng)的運(yùn)維成本,即便有規(guī)模化帶來的成本下降,Waymo 投入也在百億美金以上。

通用 Cruise:收購(gòu) 10 億+通用追加 11 億+軟銀 22.5 億+通用工廠改造,保守估計(jì)45 億美金。

豐田:「未來幾年投資 3000 億日元(約28 億美金),發(fā)展 1000 名規(guī)模的員工隊(duì)伍?!构们艺J(rèn)為「未來幾年」是 2020 年前。

福特:到 2023 年投資 40 億美金(包括收購(gòu) Argo.ai 的 10 億美金)發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù),預(yù)估到 2020 年投入20 億美金。

(Uber 等紅色柱條均根據(jù)客觀條件預(yù)估,可能與實(shí)際情況有較大出入。)

Uber:先是高管離職潮,后是自動(dòng)駕駛車禍致死;職業(yè)經(jīng)理人出任 CEO,訴求由發(fā)展轉(zhuǎn)為推動(dòng)上市,預(yù)估到 2020 年累計(jì)投入 15 億美金。

寶馬聯(lián)盟:囊括了寶馬、克萊斯勒、英特爾、Mobileye、德爾福、大陸的超強(qiáng)組合,缺陷是商業(yè)化計(jì)劃偏保守,預(yù)估 25 億美金。

特斯拉:自動(dòng)駕駛行業(yè)最大的變量之一,截至 2018 年 8 月,Autopilot 2.0 車型保有量達(dá)到 20 萬輛;收集路測(cè)數(shù)據(jù)超 4 億英里;到 2020 年路測(cè)車隊(duì)達(dá)到 60 - 90 萬輛;搭載自動(dòng)駕駛 AI 芯片的 AP 3.0 車型 2019 年 Q1 量產(chǎn)。預(yù)估到 2020 年達(dá)到等價(jià)投入 70 億美金的技術(shù)能力。

蘋果:自動(dòng)駕駛行業(yè)最大的變量之一,我得到的消息是,蘋果的技術(shù)能力已經(jīng)達(dá)到非常領(lǐng)先的水平,目前尚無法確認(rèn)蘋果、Waymo、通用的排序,預(yù)估 90 億美元。

上述領(lǐng)先者中,Waymo 的技術(shù)實(shí)力最強(qiáng),我們看 Waymo 的路測(cè)里程走勢(shì),是非常接近指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)模型的。

Waymo 的商業(yè)化步伐也是走得最快的。Waymo 此前公布了商業(yè)化四大應(yīng)用場(chǎng)景:

自動(dòng)駕駛出租車(Robo-taxi)

無人駕駛卡車貨運(yùn)

技術(shù)授權(quán)

最后一公里服務(wù)(運(yùn)輸乘客去公交/地鐵站)

領(lǐng)先的技術(shù)水平和有條不紊的商業(yè)化計(jì)劃給 Waymo 帶來了非常好的市場(chǎng)回報(bào):在瑞銀的一份報(bào)告中,Waymo 是全行業(yè)唯一一家在 2018 年量產(chǎn) L4 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車公司;而在摩根士丹利的一份報(bào)告中,Waymo 的最新估值達(dá)到了 1750 億美元。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域從未出現(xiàn)泡沫,只不過技術(shù)從 Demo 到商業(yè)化需要重資產(chǎn)投入,大幅拉升了競(jìng)爭(zhēng)門檻?;蛟S應(yīng)該這么表述:自動(dòng)駕駛出租車(Robo-taxi)這門生意,從資本角度根本不適合獨(dú)立的創(chuàng)業(yè)公司。

2

傳統(tǒng)汽車巨頭該怎么做?

資本密集型這一特征基本擋住了創(chuàng)業(yè)公司顛覆傳統(tǒng)汽車巨頭的可能性,除此之外,技術(shù)密集型和傳統(tǒng)汽車巨頭在汽車行業(yè)深耕上百年對(duì)車規(guī)、工藝、安全的理解,幾乎堵死了企圖獨(dú)立崛起的創(chuàng)業(yè)公司的道路。

考慮到全球汽車工業(yè)至今沒有互聯(lián)網(wǎng)化,也就不存在所謂零和博弈。頭部勝出、其他做炮灰的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)律不適合直接拿來推演自動(dòng)駕駛行業(yè)。也就是說,即便 Waymo 蘋果通用的取得了暫時(shí)領(lǐng)先,也不意味著其他巨頭就要繳械投降。

對(duì)于諸如大眾、奔馳這類技術(shù)能力強(qiáng)、現(xiàn)金流充沛的巨頭,其實(shí)通用收購(gòu)(戰(zhàn)略投資)創(chuàng)業(yè)公司的做法非常值得借鑒。Cruise 被收購(gòu)時(shí)員工規(guī)模不到 40 人,測(cè)試車只有 2 輛。如今的領(lǐng)先地位來自通用管理層對(duì)自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)全面的資源傾斜支持,具體包括:

徹底解決財(cái)務(wù)問題,讓團(tuán)隊(duì)專注于技術(shù)研發(fā)

收購(gòu)后保持獨(dú)立,讓 Cruise 作為創(chuàng)業(yè)公司的執(zhí)行力可持續(xù)

管理層重視,推動(dòng)車輛工程和底盤控制團(tuán)隊(duì)和軟件算法團(tuán)隊(duì)融合

我們已經(jīng)看到一些類似的組合,例如大眾 + Aurora、廣汽 + Pony.ai 等。

為什么傳統(tǒng)汽車巨頭自主研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車不是個(gè)好主意?

最關(guān)鍵的還是企業(yè)文化和執(zhí)行力問題,盡管巨頭們?cè)谏a(chǎn)制造、車輛控制等領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗(yàn),但機(jī)構(gòu)臃腫、決策緩慢、效率低下等大公司病+與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)完全不同的運(yùn)行機(jī)制會(huì)讓巨頭在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)中處境變得艱難。反觀如今取得領(lǐng)先的 Waymo、Cruise,無一例外都是執(zhí)行力高效的小公司。

除此之外,巨頭對(duì)人才的吸引力也往往不如創(chuàng)業(yè)公司,百度美研、Waymo 們的人才流動(dòng)頻繁就是典型證明。

事實(shí)上,由巨頭戰(zhàn)投/收購(gòu)算法團(tuán)隊(duì)較強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)公司合作研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車是綜合考量巨頭+創(chuàng)業(yè)公司的特點(diǎn),將優(yōu)勢(shì)最大化的策略。

對(duì)于在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域已經(jīng)明顯滯后、資本實(shí)力又不夠強(qiáng)的大公司,還有一個(gè)下下策:Waymo 拋出的「技術(shù)授權(quán)」。

3

創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)在哪?

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)展到今天,我們看到很多創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)逐漸跑出了各種各樣的方案。被普遍看好的、比較典型的藍(lán)海市場(chǎng)為以下三大場(chǎng)景:無人駕駛物流車、無人駕駛外賣車、無人駕駛貨運(yùn)……也就是低速、封閉、限定區(qū)域這幾個(gè)詞排列組合。

做這種垂直細(xì)分市場(chǎng)的理由顯而易見:前面已經(jīng)提到,由于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域資本密集型、技術(shù)密集型和設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)鏈過長(zhǎng)的特征,創(chuàng)業(yè)公司從零開始運(yùn)營(yíng)自動(dòng)駕駛出租車(Robo-taxi)顛覆傳統(tǒng)汽車巨頭的概率微乎其微。

而上述細(xì)分市場(chǎng)似乎對(duì)創(chuàng)業(yè)公司商業(yè)化要友好得多,下面逐一展開分析:

無人駕駛貨運(yùn)

先提供兩個(gè)有趣的視角:特斯拉推出的純電動(dòng)半掛 Semi Trunk 全系標(biāo)配了 Autopilot 2.5 硬件,但是在發(fā)布會(huì)上,官方絕口不提自動(dòng)駕駛。

特斯拉重點(diǎn)宣傳的是自動(dòng)緊急制動(dòng)、自動(dòng)車道保持和車道偏離預(yù)警這三個(gè) ADAS 功能和隊(duì)列行駛(Track Platooning)功能(即首輛卡車由司機(jī)駕駛,后續(xù)車隊(duì)自動(dòng)跟車、無需配備駕駛員,將卡車車隊(duì)變身為“火車”)。

Uber 對(duì)貨運(yùn)市場(chǎng)有兩個(gè)業(yè)務(wù)布局:一個(gè)是旨在匹配貨運(yùn)供需兩端的 App Uber Freight;一個(gè)是 Uber 自動(dòng)駕駛卡車業(yè)務(wù)。本月初,Uber 宣布了兩個(gè)業(yè)務(wù)調(diào)整:恢復(fù)因致死事故暫停僅 4 個(gè)月的自動(dòng)駕駛汽車路測(cè)計(jì)劃;終止自動(dòng)駕駛卡車研發(fā)計(jì)劃。

兩個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的激進(jìn)派代表都對(duì)自動(dòng)駕駛卡車偃旗息鼓,值得我們深思。

自動(dòng)駕駛貨運(yùn)市場(chǎng)更易商業(yè)化的常見理由是:貨運(yùn)市場(chǎng)對(duì)應(yīng)的高速/港口場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單;貨物(相對(duì)人)對(duì)算法控制精度的要求更低;貨運(yùn)司機(jī)存在較大人才缺口等。

先說高速/城際公路場(chǎng)景。

我們以物流公司的視角思考問題:貨運(yùn)行業(yè)總成本中第一是占比 40% 的司機(jī)工資成本,第二是占比 26% 的能耗成本。

給一輛半掛后裝一套創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)的自動(dòng)駕駛駕駛系統(tǒng),是否可以大幅降低成本呢?

答案是不行。

因?yàn)槟壳皠?chuàng)業(yè)公司的技術(shù)能力還達(dá)不到取消測(cè)試員的水平(即便是高速/城際公路等相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)景),也就意味著當(dāng)車輛處于自動(dòng)駕駛模式時(shí),駕駛位必須坐著測(cè)試員隨時(shí)接管意外情況。

稍微展開闡述一下物流公司的思考邏輯:TCO 是貨運(yùn)和出行第一定律。

(Total Cost of Ownership:即總擁有成本,包括產(chǎn)品采購(gòu)到后期使用、維護(hù)的成本。這是一種被廣泛采用的技術(shù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。)

對(duì)于物流公司來說,TCO 包括車輛購(gòu)置成本、車險(xiǎn)、能耗成本、保養(yǎng)維護(hù)成本、人力成本、事故成本等。后裝自動(dòng)駕駛系統(tǒng)大幅降低了事故成本、小幅降低能耗成本,但無法覆蓋后裝自動(dòng)駕駛系統(tǒng)本身增加的成本。

任何細(xì)分市場(chǎng)的商業(yè)化都要以形成商業(yè)閉環(huán)為前提,如果盈虧平衡都不成立,說明商業(yè)化節(jié)點(diǎn)尚未來臨。

下面是港口場(chǎng)景。

2017 年,全球十大港口中有 7 家在中國(guó),其中排名第一的上海港標(biāo)箱吞吐量達(dá)到 4018 萬,中國(guó)前十大港口標(biāo)箱吞吐量年增幅均在 100% 以上。

港口相對(duì)高速/城際公路最大優(yōu)勢(shì)在于,這個(gè)場(chǎng)景相對(duì)封閉,所以受政策限制較低。

但成也封閉,敗也封閉:很多港口會(huì)選擇 AGV(Automated Guided Vehicle,即自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車)方案。

所謂 AGV,即在港口貨物流轉(zhuǎn)關(guān)鍵路徑鋪設(shè)磁釘、建好電磁軌道,做基于 AGV 的集裝箱自動(dòng)化裝卸。這是一種非常成熟的、高度標(biāo)準(zhǔn)化的現(xiàn)代物流自動(dòng)化設(shè)備。

也就是說,創(chuàng)業(yè)公司的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要與現(xiàn)有的成熟自動(dòng)化設(shè)備博弈,打敗后者才能具備商業(yè)化條件。

(多說一句:貨運(yùn)乃至整個(gè)商用車領(lǐng)域的剛需是什么?是 ADAS + 隊(duì)列行駛。以低成本方案大幅提升安全性、降低 TCO,這或許是個(gè)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。)

無人駕駛物流車&快遞車

2014 年,中國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量突破了 100 億件,且以 100 億件/年的速度逐年增長(zhǎng),預(yù)計(jì)今年將達(dá)到 490 億件。

2018 年 5 月 19 日,國(guó)內(nèi)最大的外賣平臺(tái)宣布日訂單突破 2000 萬單。按照目前的增速,中國(guó)外賣市場(chǎng)非常有希望在未來幾年突破 1 億單/天。

另外,中國(guó)的勞動(dòng)力成本自 2005 年后的十年間上升了 5 倍。外賣/快遞在高峰期的運(yùn)力不足日益凸顯。

這對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)來說這是非常好的應(yīng)用場(chǎng)景。

細(xì)分來看,外賣無人車商業(yè)化會(huì)快于快遞無人車,下面是具體分析:

對(duì)比快遞和外賣成本結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn),快遞的成本可以拆分為城際和末端(也就是常說的最后一公里),外賣更多時(shí)候只有「最后一公里」的概念,很少有外賣訂單的車程在 30 公里以上。但對(duì)于快遞來說,成本的大頭是城際物流成本,也就又回到了前面講到的貨運(yùn)。

即便中國(guó)的快遞已經(jīng)越來越快,但在時(shí)效性上仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上外賣。快遞的中轉(zhuǎn)配送站統(tǒng)一投送使得一個(gè)快遞員日單量可以 100 單 - 200 單。但外賣的時(shí)效性決定了一個(gè)送餐員的一天也就是 30 單左右。

一個(gè)快遞可能是一個(gè)冰箱,也可能是一份文件。這種包裹體積的不確定性對(duì)無人配送車也不夠友好。如果是外賣,它的餐盒規(guī)格是固定的,也就意味著每個(gè)外賣配送車的運(yùn)行效率是穩(wěn)定的。

所以真正最后一公里范疇(無人車可覆蓋的場(chǎng)景)的單件物流成本,外賣遠(yuǎn)高于快遞。

當(dāng)然我們看到的現(xiàn)狀是,菜鳥、京東、順豐、餓了么、美團(tuán)的機(jī)器人遲遲沒有大規(guī)模鋪開,背后的主要原因是當(dāng)下的無人快遞/外賣車 TCO 仍然高于人力成本,商業(yè)模型不成立。

不過,考慮到傳感器成本正在快速下降、中國(guó)的快遞/外賣市場(chǎng)已經(jīng)寡頭化,此類無人配送車的商業(yè)化仍然會(huì)快于乘用車和商用車領(lǐng)域。

4

發(fā)展中國(guó)特色的自動(dòng)駕駛技術(shù)

在資本和技術(shù)之外,監(jiān)管也是自動(dòng)駕駛汽車商業(yè)化的重要因素。

從全球來看,看到了技術(shù)商業(yè)化臨界點(diǎn)、開始大規(guī)模投入的企業(yè)廣泛集中在美國(guó)。美國(guó)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域不僅領(lǐng)先于正在崛起的中國(guó),也領(lǐng)先于德日等傳統(tǒng)汽車強(qiáng)國(guó)。這可能是促成中德、中日就標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)共享達(dá)成合作的原因之一。

前不久上海經(jīng)信委赴美體驗(yàn)了 Waymo 的自動(dòng)駕駛汽車,對(duì) Waymo“平滑、流暢的試乘體驗(yàn)予以肯定,堅(jiān)定了加快發(fā)展自主無人車的決心”。

一流的政策和場(chǎng)景、二流的資本和技術(shù),中國(guó)會(huì)發(fā)展出不同于硅谷、具有中國(guó)特色的自動(dòng)駕駛生態(tài)。

這是中國(guó)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈(傳感器、算法、芯片、高精地圖、平臺(tái))公司們的獨(dú)特機(jī)遇。

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原文標(biāo)題:Waymo無人車開始商業(yè)化,自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)已近終局

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    自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,端到端(End-to-End)是指從感知環(huán)境的原始數(shù)據(jù)到車輛實(shí)際控制指令,全部交給一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型來完成。這和傳統(tǒng)的模塊化自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不一樣,模塊化
    的頭像 發(fā)表于 02-20 09:25 ?9348次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>端到端為什么會(huì)<b class='flag-5'>出現(xiàn)</b>黑盒現(xiàn)象?

    自動(dòng)駕駛汽車如何完成超車?

    在我們?nèi)粘i_車時(shí),別人想要超車,只要確認(rèn)后方、旁邊有沒有車,打個(gè)燈、稍微加速、換個(gè)車道就完成了。這一動(dòng)作乍一看非常簡(jiǎn)單,但對(duì)自動(dòng)駕駛汽車來說,這個(gè)過程需要多方協(xié)調(diào)。 自動(dòng)駕駛車輛要完成超車動(dòng)作,必須
    的頭像 發(fā)表于 02-16 17:37 ?1.7w次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何完成超車?

    自動(dòng)駕駛汽車如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛

    人類駕駛員而言是非常直觀且有效的指令,但對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來說,則意味著需要一套極其復(fù)雜的感知、理解與決策鏈路。 自動(dòng)駕駛如何看清文字? 自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 02-10 08:50 ?664次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何實(shí)現(xiàn)<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>

    2026年自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展趨勢(shì)前瞻

    自動(dòng)駕駛汽車會(huì)使用人工智能嗎?答案是肯定的。人工智能(AI)是自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)行的基石,它使車輛能夠平穩(wěn)、安全地在道路上正常行駛,適應(yīng)實(shí)時(shí)交通狀況,并做出瞬間的決策,確保道路交通安全,是
    的頭像 發(fā)表于 02-05 09:38 ?3706次閱讀
    2026年<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b><b class='flag-5'>發(fā)展</b>趨勢(shì)前瞻

    東風(fēng)汽車自動(dòng)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域發(fā)展成果

    2月2日,央視《焦點(diǎn)訪談》欄目聚焦人工智能、自動(dòng)駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等新興領(lǐng)域,展現(xiàn)武漢等城市以場(chǎng)景“破繭”助力科技“化蝶”的創(chuàng)新實(shí)踐,東風(fēng)嵐圖、東風(fēng)悅享作為實(shí)踐案例在節(jié)目中出鏡,成為以豐富應(yīng)用場(chǎng)景推動(dòng)
    的頭像 發(fā)表于 02-04 10:35 ?583次閱讀

    自動(dòng)駕駛汽車如何確定自己的位置和所在車道?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]我們平時(shí)開車時(shí),判斷自己在哪條路、哪個(gè)車道,只需要看一眼導(dǎo)航、掃幾眼車道線、再聽聽提示就夠了。但對(duì)自動(dòng)駕駛汽車來說,這件事既簡(jiǎn)單又復(fù)雜。簡(jiǎn)單在于自動(dòng)駕駛汽車
    的頭像 發(fā)表于 11-18 09:03 ?915次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>如何確定自己的位置和所在車道?

    如何確保自動(dòng)駕駛汽車感知的準(zhǔn)確性?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]自動(dòng)駕駛汽車想要自動(dòng)駕駛,首先要做的就是能對(duì)周邊環(huán)境實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)感知,也就是能“看”清道路,那自動(dòng)駕駛汽車如何在復(fù)
    的頭像 發(fā)表于 08-23 15:06 ?1706次閱讀
    如何確保<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>感知的準(zhǔn)確性?

    塑造自動(dòng)駕駛汽車格局的核心技術(shù)

    自動(dòng)駕駛汽車長(zhǎng)期以來一直是科幻小說中的情節(jié),但在如今的2025年,它似乎已經(jīng)離我們?cè)絹碓浇?,智能輔助駕駛已經(jīng)出現(xiàn)在越來越多的新能源汽車中。但
    的頭像 發(fā)表于 08-21 16:03 ?974次閱讀

    自動(dòng)駕駛汽車是如何準(zhǔn)確定位的?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展,車輛的精準(zhǔn)定位成為安全駕駛與路徑規(guī)劃的核心基礎(chǔ)。相比于傳統(tǒng)人類駕駛依賴路標(biāo)和視覺判
    的頭像 發(fā)表于 06-28 11:42 ?1304次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車</b>是如何準(zhǔn)確定位的?

    卡車、礦車的自動(dòng)駕駛和乘用車的自動(dòng)駕駛在技術(shù)要求上有何不同?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,讓組合輔助駕駛得到大量應(yīng)用,但現(xiàn)在對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的宣傳,普遍是在乘用車領(lǐng)域,而對(duì)于卡車、
    的頭像 發(fā)表于 06-28 11:38 ?1479次閱讀
    卡車、礦車的<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>和乘用車的<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>在技術(shù)要求上有何不同?

    汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》會(huì)更適合中國(guó)自動(dòng)駕駛發(fā)展嗎?

    提供了有效支撐。在很長(zhǎng)一段時(shí)間,大家對(duì)于自動(dòng)駕駛的等級(jí)分類主要是依照由美國(guó)汽車工程師學(xué)會(huì)制定的J3016標(biāo)準(zhǔn)《道路機(jī)動(dòng)車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)相關(guān)術(shù)語分類和定義》, 其中將自動(dòng)駕駛分為了L0—L
    的頭像 發(fā)表于 05-18 09:06 ?978次閱讀
    《<b class='flag-5'>汽車駕駛</b><b class='flag-5'>自動(dòng)</b>化分級(jí)》會(huì)更適合中國(guó)<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>發(fā)展</b>嗎?

    自動(dòng)駕駛經(jīng)歷了哪些技術(shù)拐點(diǎn)?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著電動(dòng)化的普及和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)正逐漸被新能源汽車所取代,隨著智能化發(fā)展的不斷演進(jìn),智能駕駛技術(shù)作為下一階段的核心競(jìng)爭(zhēng)力,正受到廣泛關(guān)注。從最
    的頭像 發(fā)表于 04-27 15:54 ?880次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>經(jīng)歷了哪些技術(shù)拐點(diǎn)?

    NVIDIA Halos自動(dòng)駕駛汽車安全系統(tǒng)發(fā)布

    自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)。正確的技術(shù)與框架對(duì)確保自動(dòng)駕駛汽車駕駛員、乘客和行人的安全至關(guān)重要。 因此,NVIDIA 推出了NVIDIA Halos綜合安全系統(tǒng),將 NVIDIA 的
    的頭像 發(fā)表于 03-25 14:51 ?1200次閱讀

    理想汽車推出全新自動(dòng)駕駛架構(gòu)

    2025年3月18日,理想汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人賈鵬在NVIDIA GTC 2025發(fā)表主題演講《VLA:邁向自動(dòng)駕駛物理智能體的關(guān)鍵一步》,分享了理想汽車對(duì)于下一代
    的頭像 發(fā)表于 03-19 14:12 ?1121次閱讀