这是一个用3D物理模拟AI学习在停车场泊车的视频。模拟是使用Unity的ML-Agents框架实现的。AI由一个深度神经网络组成，包含3个隐藏层，每层128个神经元。它是用近端策略优化（PPO）算法训练的，这是一种强化学习方法。基本上，神经网络的输入是8个深度传感器的读数，汽车当前的速度和位置，以及它与目标的相对位置。神经网络的输出可解释为发动机力、制动力和转向力。

想象一下，在未来，车辆可以相互交流，也可以与关键的基础设施交流。通过在车辆、基础设施和个人通信设备之间实现安全互操作的网络无线通信，这种联网的汽车技术可以改变我们所知的交通系统。联网车辆可让驾驶者对距离约300米范围内有类似装置的车辆进行360度全方位感知，这一安全系统保护个人信息的隐私，且不跟踪您的车辆。

在未来，高度自动化的车辆将越来越多地出现在道路上。实现这一目标的一个重要前提是精确定位。这意味着车辆必须始终将自己当前位置的误差控制在几厘米之内，并且绝对可靠。

我们正在努力收集和处理数据，以推动未来的自动驾驶汽车。自动驾驶汽车生成的数据不仅构成了安全驾驶自动驾驶汽车所需的清晰地图，还有助于让整个城市变得更智能，为公用设施和公共交通提供详细、实时的道路视图。

在辅助自动驾驶过程中，车辆必须始终能够可靠地检测到人和物体，并对此做出正确的反应。博世雷达传感器由于其探测距离远、视场宽、角度可分性突出和新的Chirp序列调制功能，使得快速、精确和弹性的目标检测和跟踪变得容易。这使得它非常适合复杂的交通场景。

博世泊车助手让司机在几秒钟内进入任何合适的停车位——没有任何烦恼或压力。一个集成在前保险杠侧面的特殊传感器会在汽车经过时扫描道路一侧。当找到合适的平行或垂直空间时，泊车助手会立即让司机知道。如果司机按下按钮激活泊车助手，系统只需几分之一秒就能计算出进入停车位的最佳路径、必要的转向动作和所需的操作次数。然后由泊车助手接管：驾驶员松开方向盘，小心地加速和刹车来控制泊车操作。此外，这位助手还会帮忙把车驶出车位。

DASy是一个具有高带宽、计算能力和内存的重要组件。为了满足高安全性和稳定性的要求，车载计算机收集并融合了多种技术（如雷达、视频、激光雷达、超声和高度复杂的功能算法)，创建出一个非常精确的360°环境模型，并以高度复杂的功能算法计算出安全动态的车辆行为——即使速度较快。该控制器体积小，功耗适中。

体验Mobileye的最新技术和独特的自动驾驶。了解车辆如何感知周围的环境，作出决定，并应对复杂的驾驶情况。Mobileye先进的驾驶辅助系统(ADAS)技术目前已应用于超过5000万辆汽车，并被集成到世界各大汽车制造商的数百款新车中，包括奥迪、宝马、FCA、福特、通用汽车、本田、现代、起亚、日产、大众等。Mobileye以减少车辆碰撞和由此造成的伤亡为初衷。如今，Mobileye已经成为了市场上最先进的避碰系统之一，同时致力于自动驾驶和道路安全领域即将到来的自动出行即服务(MaaS)的革命。