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户外拓展网站源码宣传片拍摄清单

news 2025/10/24 18:23:55

户外拓展网站源码,宣传片拍摄清单,濮阳市网站建设公司,安徽省建设厅网站官网‍数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智改变商业在6月的世界人工智能大会上#xff0c;马斯克在致辞中宣称#xff0c;到2023年底#xff0c;特斯拉便可实现L4级或L5级的完全自动驾驶#xff08;FSD#xff09;。两个月之后#xff0c;马斯克又在X社交平台上发言马斯克在致辞中宣称到2023年底特斯拉便可实现L4级或L5级的完全自动驾驶FSD。两个月之后马斯克又在X社交平台上发言特斯拉正在攻关车辆控制技术完成FSD人工智能的最后一块拼图。这意味着在绝大多数厂商集中攻关L2级、L3级自动驾驶之际特斯拉直接跳过L3级直达L4级、L5级的技术终局。马斯克的一系列发言震惊了汽车业界。特斯拉的进展让BEVTransformer算法的技术路线逐渐成为业界的主流。中国的蔚小理华为紧随其后在城市NOA取得突破。城市NOA是高阶自动驾驶的蝶变已接近L3级自动驾驶。2023年又被称为城市NOA元年。在城市NOA火爆之际国内的L4级自动驾驶也在取得突破。就在7月北京亦庄、上海嘉定先后批准了自动驾驶“车内无人”的相关试点。通向自动驾驶之路是一次道阻且长的远征。正当智能辅助驾驶进入下半场之际数据猿邀请利氪科技合伙人兼副总裁文亮、火山引擎智驾云负责人张路、焱融科技分布式存储架构师马志刚举行一场直播对话直面自动驾驶的问题和解法展望自动驾驶的未来献上一场思维碰撞的盛宴。以下为完整直播回放分级正在淡化业界更关心落地场景《汽车驾驶自动化分级》国家标准将自动驾驶划分为L0-L5六个等级标准L0是纯人工驾驶L1是驾驶自动化L2是辅助驾驶L3是自动辅助驾驶L4是自动驾驶L5是无人驾驶。在行业发展趋势上随着自动泊车、高速巡航、城市NOA等自动驾驶功能走向普及业界关注的重心已从热衷追求自动驾驶等级转向具体场景落地。利氪科技的文亮说自动驾驶等级由国际性汽车工程师研究会SAE明确提出目的是展示从“人驾”到“人机共驾”最后到“机器驾”的演变过程。但在具体实践中从L0级-L5级的划分正慢慢淡化业界更关注自动驾驶的落地场景。落地场景有泊车场景有高速场景有城市场景业界根据这些场景划分功能部署落地更多是从客户体验出发以客户的最终感受为主。火山引擎的张路说自动驾驶业界正围绕城市NOA等点状功能在布局对L0级-L5级别的划分并不在意。在张路看来乘用车最终卖给消费者消费者关注什么企业就应当做什么。消费者不在乎自动驾驶等级更关注的是具体的功能。通过“堆硬件”方式追求L3级、L4级自动驾驶的一些公司发现消费者对此根本不会埋单。因此“堆”硬件的方式在业界早已过时行业的重心是围绕点状功能展开布局满足消费者的需求。商用车的自动驾驶则更关心商业闭环能不能成功对自动驾驶等级的划分也不在意。焱融科技的马志刚也认为自动驾驶的最终落地离不开具体的场景。在他看来自动驾驶的普及要最终落到“点”上也就是落到驾驶安全、用户体感这些“点”上。对于自动驾驶安不安全、好不好用才是最关键之处。纯视觉还是雷达要看产品本身的表现场景化是自动驾驶的未来。为实现场景化的自动驾驶各大厂商提出了不同的技术路线。纯视觉方案pk激光雷达的技术路线之争正是自动驾驶领域的一大看点。在火山引擎的张路看来特斯拉BEVTransformer算法的技术标准已经跑通在美国特斯拉很快就可以实现FSD。在这个背景下国内厂商的技术路线已经趋同不同的只是推进速度的快慢。据张路介绍以蔚小理为代表的造车新势力技术路线已十分明确就是BEVTransformer路线解决方案上视觉为主雷达为辅。对于视觉和雷达之争利氪的文亮说其实对于用不用雷达特斯拉也纠结了许久。对于自动驾驶而言从安全上考虑感知工具越多越好但要落地量产就一定要有一个取舍。特斯拉的纯视觉方案目前来看似乎代表了一个方向但从长远来看用激光雷达还是用纯视觉方案还要看产品本身的表现。在文亮看来即便特斯拉的纯视觉方案取得了成功激光雷达、毫米波雷达也不会被彻底淘汰仍会沿着既定的技术路线走向去。或许在将来的某个时间点激光雷达也会出现新的技术突破。焱融的马志刚更为倾向视觉雷达的组合式方案。在马志刚看来每一种探测手段都有自己的局限性。之所以自动驾驶至今还不够完美主要是数据感知、数据处理、数据治理的闭环尚未完善。自动驾驶的现状是从数据的感知到中间的决策再到最后的执行越往后反而越成熟。前端的感知是数据的入口其实最难。马志刚介绍说从实践上看摄像头、雷达其实各有所长。焱融服务的商用车、乘用车客户大多采用组合式方案而焱融也更擅长处理混合型数据。巨额数据成本企业不得不面对的难题无论是纯视觉方案还是视觉雷达的组合式方案数据都是自动驾驶的灵魂。没有数据建设、数据处理、数据治理自动驾驶也就无从谈起。在马志刚看来数据的建设、数据的闭环处理其实有一定的门槛。对自动驾驶企业而言数据量基本都呈指数级膨胀。数据量的增长使得算法越来越复杂。自动驾驶的研发过程是一个升级打怪的过程会越来越难。居高不下的数据管理成本是企业不得不面对的现实问题。火山引擎的张路说对自动驾驶企业来说目前两块成本最大一块是数据管理一块是模型训练。在数据管理方面自动驾驶企业处理的数据已达到几十、上百PB的量级每年消耗上亿的成本。怎么挖掘海量数据的价值一直是行业的难点。在模型训练方面在大模型成熟之前数据标注也需要配备大量的人力消耗大量的成本。有一种说法是对自动驾驶而言有多少人工就有多少智能。另一方面Transformer算法也是未来通用人工智能领域一个绕不开的算法。大模型对GPU的需求十分大不少自动驾驶公司每年都是上亿的投入在模型训练里边。张路说作为字节跳动旗下的云计算公司火山引擎将在数据处理、模型训练方面提供解决方案为客户降本增效。据张路介绍火山引擎复用了抖音处理非结构化视频的能力抖音在数据挖掘上沉淀的能力正好跟自动驾驶行业相匹配。只有形成商业闭环Robotaxi才可走下去在海量数据人工智能算法的基础上自动驾驶逐渐由梦想变成现实。在国内多家公司的Robotaxi产品都已上路测试成为高阶自动驾驶领域关注的焦点。据火山引擎的张路观察一些公司前些年十分激进直接在走L4级自动驾驶的道路但在商业上无法实现闭环。一些以往做Robotaxi的公司一直在降级为了生存不得不去接一些L2、L2的项目用这些项目的资金流养活自己。从这些现象可以看出Robotaxi的路奇点还没有到。其实行业其实已经达成共识通向自动驾驶之路一定是渐进式的跳跃式已被论证不可商业化。焱融的马志刚说Robotaxi当下的困境实际引出了另外一个话题就是乘用车的自动驾驶、商用车的自动哪一个更容易实现。从数据管理的角度看在干线物流、矿山、港口、园区这些商用场景更容易实现L3、L4级别的自动驾驶。与商用场景相比乘用车在数据类型、算法上不同又受到法律法规的限制一般都在L2级这个水平正在向L3级发起冲击。在利氪的文亮看来自动驾驶必须在某一规则、某一框架、某一场景下才能够实现Robotaxi是自动驾驶一个运输工具类场景未来肯定可以落地。当然作为一个新生事物商业闭环是一个必须考虑的问题。如果Robotaxi通过技术进步、车路协同可以解决商业闭环的问题一定可以走下去。文亮说利氪科技主要做线控底盘首先切入的产品是线控制动。Robotaxi上没有驾驶员对于安全、冗余、可靠要求十分高。利氪科技的线控制动产品完全可以满足相关安全、冗余的要求。走向自动驾驶汽车芯片是一个短板谈及自动驾驶芯片是一个绕不开的话题。长期以来国内汽车芯片市场由国外大厂主导国产芯片公司刚刚起步生存状况艰难。在利氪的文亮看来这三年来国内汽车行业一直面临缺芯的问题国产化替代是芯片的发展趋势。一个芯片是否安全可靠需要大量的数据、大量的使用方可验证。焱融的马志刚充分认同文亮的观点。在他看来芯片是自动驾驶的载体汽车行业缺芯是一个严峻的问题。就整个自动驾驶产业链而言有一个木桶效应芯片便是一个短板必须要加以解决。要解决缺芯问题只能对外促成合作向内谋求自身发力实现国产化替代。在火山引擎的张路看来芯片国产化是一个国家战略目标就是要做到战略可控。一个好消息是地平线、黑芝麻智能这些国产芯片早已突围而出至少在AI芯片方面能有一席之地。在MCU、域控制器方面国产化的比例也越来越高。芯片国产化的路虽然很艰辛但这的确是一个行业趋势。张路认为国产化芯片依旧缺乏一个产业链生态。一个芯片研发出来必须要有驱动程序、软件、系统方面的配套必须有主机厂去使用才有可能生存。这其实是一个巨大的挑战。未来出行城市大脑实现统一调度在大算力、大数据、大模型的推动下全面自动驾驶的时代一定会来临。以始为终地展望未来的出行市场会出现怎样的形态火山引擎的张路认为在全自动驾驶时代来临之后汽车可能演变为一个出行服务。要实现这一路径一定会出现大的运营类的公司去承载这些业务慢慢形成寡头。自动驾驶与智慧城市结合一定会产生一个城市大脑实现交通网的统一调度。利氪的文亮则认为即便全自动驾驶时代来临依旧会分不同的情景、不同的需求。消费者有的情况下需要全无人驾驶有的情况下则想要体验驾驶的乐趣人机共驾也有许多需求。焱融的马志刚说如果L5级的全自动驾驶落地一定会出现类似公共交通的大集中统一协调。当然在不同的场景下人有不同的需求有的场景下需要需要全自动驾驶有的场景下则需求人工智能辅助驾驶。所以未来的交通形态一定是综合式解决既有公共交通全部集中化管理的一面又有一部分个性化需求得以满足。为了达成这一目标需要所有上下游的参与者都去发力才可能实现。文Bugle-X / 数据猿
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