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人工智能在自动驾驶汽车设计中的作用

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类别：汽车智能技术

简介：Mobileye联合创始人、董事长兼首席技术官Amnon Shashua教授在本次主题演讲中讨论了实现自动驾驶必须解决的三大技术支柱。此外，通过使用虚拟模拟，他揭示了实施案例。本视频是他在2017博世互联世界大会上的演讲要点。

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人工智能如何推动自动驾驶

人工智能在冲击着汽车产业，而所有主要汽车厂商正在利用其资源和技术尽力对应。具有人工智能的设备的好处在于它尝试从传感器输入的真实声音和图像进行学习。同样的情况下，智能应用到汽车技术。自动驾驶的新时代开始了。“在人工智能和深度学习的帮助下，我们可以把汽车变成我们的副驾驶，”英伟达首席执行官黄仁勋表示。
5G和智能网联汽车的未来

在自动驾驶车辆的未来和提高安全性方面，将汽车和周围的基础设施互联起来可能会发挥重要作用。然而，关于技术和标准的争议正在拖延全球布局。当中国专注于在汽车上使用5G技术时，其他市场正在讨论是选择5G蜂窝技术还是选择更老旧的wifi技术。彭博社的埃德·拉德洛报道了“彭博技术”。
验证雷达传感器和自动驾驶功能

除了摄像头和超声波传感器，雷达传感器是汽车工业中最常用的环境传感器。它们被广泛应用于许多领域，并将继续在高度自动化和自动驾驶领域发挥重要作用。dSPACE雷达测试台可对雷达传感器的空中激活进行简单和重复的测试。该工具链可以精确模拟复杂场景，验证自动驾驶功能。
智能网联汽车

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。
特斯拉与5大自动驾驶汽车公司

全自动驾驶的竞赛正如火如荼地进行，全球数十家公司竞相成为第一家完全实现L5级自动驾驶的公司。这里是我们认为在自动驾驶方面排名前五的汽车公司，它们分别是：Waymo，GM Cruise，Mobileye，Argo AI和特斯拉。
传感器融合和跟踪6：轨迹融合

深入了解轨迹级融合（或轨迹融合），需要它的跟踪情况类型以及与此相关的一些挑战。您将看到两种不同的跟踪架构——轨到轨融合和中央级跟踪，并了解选择一种架构而不是另一种架构的好处。
Waymo全自动驾驶技术来了

Waymo于2009年启动了谷歌自动驾驶汽车项目，现在已经准备好进入下一阶段。从现在开始，Waymo的全自动驾驶技术——目前道路上最先进的自动驾驶技术——将在无人驾驶的情况下在公共道路上试驾。很快，公众就可以在日常生活中使用这些交通工具了。经过8年多的测试和开发，我们已经准备好解锁全自动驾驶技术的潜力，让每个人出行都更容易、更安全。

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