自动驾驶系统是一个复杂的集成系统，涵盖了多个关键组件和模块，涉及的开发语言也不近相同。一般来说，自动驾驶系统包含环境感知、地图定位、决策规划、控制执行等多个算法模块的online（在线）系统，这些组件共同协作，使得自动驾驶系统能够感知周围环境、做出决策、规划路径并安全地控制车辆到达目的地。除了算法模块，online系统还包含人机交互、通信连接、状态监控、数据采集等模块，以给安全员和乘客提供必要的信息显示，在必要时为乘客提供紧急安全接管服务，并记录数据来保障研发迭代。
身处汽车行业，深感汽车行业的技术革新是迅速的，这次只拿自动驾驶聊聊个人的一些想法和观点，因自动驾驶作为当前热点及未来汽车发展的方向，我们有必要拿出来整理分析一波。
说到汽车技术，自动驾驶汽车都是风靡一时的。许多普通汽车的标准功能包括智能巡航控制，平行停车程序，甚至自动超车功能，这些功能尽管有点不安，但是能让你坐下来，让计算机自己驾驶。
根据 MIT News，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）一研究团队利用社会心理学工具，以司机的自私程度作为指标，对其社会价值取向进行分类，进而提升自主驾驶车辆预测道路其他车辆驾驶行为的准确性，最终达到出行安全的目的。相关论文已发表在《美国国家科学院院刊》。
福布斯中文网授权转载 网站: forbeschina.com 微信: forbeschinaonline 如需转载请联系editor@forbeschina.com 最近在参加于谷歌（Google）公司楼顶举行的自动驾驶原型车体验项目期间，以及后来在该公司加州山景城总部附近城市街道上进行的改装雷克萨斯（Lexus）SUV试驾中，我有机会见识了自动驾驶技术是如何对现实世界的各种不同场景做出反应的。谷歌自动驾驶汽车的座舱里没有方向盘，也没有油门和刹车踏板，谷歌为这场兜风设置了诸多障碍：如一位行人和一辆自行车闯进
虽然进步神速，而且特斯拉的自动驾驶汽车已经行驶了将近15亿英里，但是一些酷炫的事情仍然只存在科幻小说里。
衡宇 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 特斯拉虚假宣传自动驾驶，实锤了！ 现任自动驾驶软件总监亲自作证，事情板上钉钉，法庭呈堂证供承认，之前的官方对外发布的知名自动驾驶宣传视频，并非自动驾驶能力实现。 那段宣传视频里，特斯拉展现了这样的能力—— 完全无人操控的“红灯停、绿灯行”： 自动识别停车位、行云流水般完成停车： 全是假的。 不仅自动驾驶功能全靠摆拍，靠的是预编程实现，展示的Model X也根本不具备对应功能。 甚至在实际拍摄中，这辆车还一度出事，撞上障碍物。 然而在特斯拉官网上
选自 Nvidia blog 机器之心编译 作者：Danny Shapiro 参与：李泽南 在真实世界中驾驶车辆会遇到无限多种可能性，这意味着对每一种情况进行预先编程是难以想象的，而人工智能的出现为我们解决了机器面临突发情况的问题。而且，现在你还可以看到它们在工作中都会关注哪些东西。 通过 NVIDIA PilotNet，英伟达和谷歌的工程师们构建了一个基于神经网络的全新系统，可以通过观察人类的行为学习驾驶汽车。研究人员在这一研究之上探索了在进行驾驶决策时应该优先考虑哪个方面的问题。这样一来，我们不仅无需手
本文介绍了百度 Apollo 2.0 的自动驾驶开发工具技能图谱，包含感知、决策、控制等多个方面的技能。文章还提到了技能图谱的策划过程、面向的人群和主要的学习模块。此外，文章还呼吁更多开发者加入开源社区，共同完善和扩展技能图谱。
作为自动驾驶领域内的明星企业，Pony.ai是第一个拿到号称全国“最难路考”的北京T3路测牌照的初创公司，从种子轮就开始跟投的红杉中国，最近在公众号上放出了对Pony.ai的创始人之一彭军的采访，聊了聊Pony.ai的当前发展情况以及未来计划。
大多数非工程背景的消费者对自动驾驶技术存疑、或者不信任。不过科技厂商与车厂并未因此却步，他们显然不太在乎消费者的接受度，也不期望消费者购买大量自动驾驶车──至少在短时间内。下面让我们一起来回顾自动驾驶车辆在2017年的几个重要发展……… 随着越来越多自动驾驶车辆在今年上路，也有更多人开始注意这些车子，可以确定的是，它们不再是新鲜产物。 但这些自驾车在进行公开驾驶测试时也暴露了一些基本弱点，最重要的是，尽管它们具备严格遵守道路交通规则的能力，在理解与它们分享道路的人类驾驶行为方面，这些自驾车展现的天赋不高。或
2022年10月12日 华为全联接大会2022迪拜站 华为联合IEEE-UAE Section发布 《L3.5数据中心自动驾驶网络白皮书》 📷 数据中心 自动驾驶网络白皮书 华为是在2020年第一次发布 将自动驾驶等级划分为 L0-L5 级 详见：华为的战略执行力，不得不服 📷 从最新白皮书看 L3.5只是扩大了管控范围 从单一网络走向多厂商的网络 📷 要真正达到L4/5级的自动化 就离不开高性能的AI和ML芯片 在当前被“质子”锁死AI芯片的情况下 短时期自动驾驶网络估计要切换手动档了 遥想当年
编辑：常佩琦 【新智元导读】自动驾驶初创公司小马智行(Pony.ai)近日完成1.12亿美元的A轮融资。这轮融资由晨兴资本和君联资本联合领投。小马智行联合创始人兼CEO彭军表示：“我们十分荣幸小马智行得到这么多投资伙伴的肯定，并感谢他们的大力支持！自动驾驶是一项利国利民的大事业，我们希望与这些优秀的投资人一起砥砺前行。”本轮融资资金将继续用于最安全，最可靠的自动驾驶技术的研发。 自动驾驶初创公司小马智行(Pony.ai)近日完成1.12亿美元的A轮融资。这轮融资由晨兴资本和君联资本联合领投。小马智行联合创始
此次北京自动驾驶测试管理细则的发布，被认为会推动我国自动驾驶技术的发展和应用。 12月18日，北京发生了一件影响自动驾驶圈的大事！ 北京市交通委员会、北京市公安局、北京市交通管理局和北京市经济和信息化委员会，联合下发了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》的通知。 几大部门联合发布自动驾驶车辆路测相关要求，可以说是一石激起千层浪，似乎自动驾驶上路指日可待。但实际情况又是如何呢？ 在北京上路测试自动驾驶车辆 和人需要达到什么要求
作为一家专注于干线物流自动驾驶运营的初创公司，嬴彻科技成立一年来，在运营落地和技术研发上动作频频。其“技术+运营“的端到端模式进展迅速，引发行业高度关注。
在一年一度的Nvidia GTC china技术大会上，创始人黄仁勋在主题演讲中首次展示了一系列产品和服务。除了发布Drive AGX Orin（为自动驾驶汽车和机器人提供的软件定义解决方案的最新版本）之外，Nvidia还宣布开源用于自主决策和视觉感知的AI模型套件。更重要的是，他们还宣布与滴滴合作，共同为自动驾驶汽车项目开辟新的道路。
AI科技评论按：今年是英伟达 GTC（GPU 技术大会）在中国举办的第二年。在 AI 革命势头正劲之际，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋亮相北京。据了解，为期三天的 GTC 盛会将吸引超过 3500 名科学家、工程师和媒体参加。 首日的英伟达GPU技术峰会上，由英伟达创始人兼CEO黄仁勋宣布了一系列重要消息，包括新版神经网络推理加速器TensorRT 3，与国内OEM厂商联合推出基于 Tesla V100 的 HGX-1 加速器，此外还有更多关于自动驾驶的新动态。本文将围绕英伟达 TensorRT 3 与自动
这道世纪难题令多少英雄好汉竞折腰，那么如果让自动驾驶汽车通过程序自行判断，结果又将如何呢？
为推动自动驾驶安全有效的发展，12月18日，北京市交通委发布了指导文件规范推动自动驾驶技术的发展。 根据新规，在中国境内注册的独立法人单位，可申请自动驾驶车辆临时上路行驶。自动驾驶车辆须具备自动、人工两种驾驶模式，可在两种模式间随时切换。为保证安全，测试车辆在上路测试前，必须在自动驾驶封闭测试场进行过不少于规定里程与规定测试环境的测试，测试结果经专家评审认定，具备条件才允许上路测试。而在上路测试期间，车辆属于“有人驾驶”状态，特殊或紧急情况下，由测试驾驶员接管测试车辆进行驾驶操作。上路后，测试单位应购买不低
CES既是了解技术最新发展的地方，也是了解企业如何将技术融入业务方方面面的地方。 每年科技圈开年第一件大事莫过于在美国拉斯维加斯举办的CES（国际消费类电子产品展览会），今年1月9日，已经走过51个年头的CES也正式拉开序幕。 作为第一大展，据官方数据显示，2017年CES上共有18万专业观众以及超过4000家企业参展，而今年CES上，涉及到的科技产品类别高达24个，从官网的TOPIC入口也可以看到，包括消费娱乐电子产品、VR、自动驾驶、智能家居、物联网、智能制造等等。 这一届CES上展出的前沿消费电子产品
随着物联网的发展，曾经“呆傻”的物体现在具备了“智能”了，而且无论我们喜不喜欢，它们的能力在我们的日常生活中正变得不可或缺。但是如果这些东西并不靠谱的话，会发生什么？
作者 CDA 数据分析师 被堵在路上是件心累又烧钱的事儿，除了让人头疼还可能错过重要的约会。据统计，美国每年因交通堵塞的直接损失达到 780 亿美元。今年，MIT 推出了深度学习公开课，试图让学生们在模拟游戏中尝试解决交通拥堵问题。 MIT 于 2017 年 1 月开设了 6.S094 课程，名为《深度学习与自动驾驶》( Deep Learning for Self-Driving Cars )，旨在教学生们为自动驾驶搭建一个深度学习系统，授课者为 Lex Fridman。 本课程是通过建立自动驾驶汽
导读：2023年第1周，美国科技大厂的裁员信息，终于还是来了，而且非常生猛！无序增长十年后，美国的互联网CEO也需要思考何去何从了。ShowMeAI 根据 TrueUp.io 与 the Verge 网站的信息，梳理了美国科技公司最近2个月的裁员新闻及理由。
麦肯锡专家Kersten Heineke、Philipp Kampshoff、Armen Mkrtchyan和Emily Shao等人撰文讨论了自动驾驶面临的主要挑战与发展方向，主要内容如下： 自动驾驶汽车（AV）无疑开创了交通运输行业的新时代，但该行业仍然需要克服一些挑战，自动驾驶技术才能变得实用。高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）解决方案已经能够减轻驾驶负担，让驾驶变得更安全。但在某些情况下，技术也会带来问题。其中一个就是，人类过度
剑桥大学工程师们用15到20分钟教会了AI有关驾驶的基本知识，而这个过程可能会让人类花费几十个小时。
作者 ｜ Steve Shwartz 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 刘燕 自动驾驶汽车是人工智能技术最令人兴奋和最具影响力的应用场景之一。 仅在美国，每年就有超过 35,000 人死于车祸。由于自动驾驶汽车理论上可以比人类司机更快做出反应，并且不会醉酒驾驶、不会边开车边发短信或感到疲倦，所以它们应该能够显著提高车辆安全性。这种技术还承诺让老年人和其他不能轻松驾车的人们更加独立，出行更方便。 在过去三年中，自动驾驶汽车行业获得的投资超过 2500 亿美元。 下面列举了行业中各个自动驾驶车辆类型领域中的典型企业：
智能体向我们通过电子商务网站向我们推荐产品，通过社交媒体为我们推荐新闻，通过交友应用向我们推荐朋友，实时为商品和服务定价等等。
来源：Crossin的编程教室“ 自动驾驶”这一技术近年来非常热。尽管目前还不允许无人驾驶汽车上路，但很多新款汽车都已经有了辅助驾驶的功能。这个趋势已经很明显，人类不需要自己开车只是早晚的问题。
最近，Wayve推出了基于视觉语言行动的大模型（VLAMs）的自动驾驶交互大模型LINGO-1，把大语言模型和自动驾驶进行了深度融合。
机器之心报道 来源：地平线 今天，人工智能初创企业地平线，在美国旧金山举办的英特尔投资 CEO 会议上，正式宣布成功获得来自英特尔投资的注资。地平线预期于年底前完成总额近亿美元的 A+轮融资。本轮融
【新智元导读】GTC CHINA上，黄仁勋展示了英伟达强大的生态系统建构能力，在围绕GPU为中心的计算生态中：BAT已在云服务中使用GPU，华为、浪潮和联想也都使用GPU服务器，此外还有海康威视、科大讯飞和京东也都在积极使用GPU产品。GPU的计算帝国已然呈现。另外，黄仁勋在北京现场重磅发布了可编程的AI 推理加速器TensorRT 3，从功能上看与TPU有众多相似之处。演讲中，黄仁勋特别提到了自动驾驶和自主机器，这将是英伟达接下来发力的重点。 2017年9月26日，北京，英伟达GPU技术峰会GTC CHI
一家名为iSee的创业公司认为，新的AI技术能够使自动驾驶汽车更好地应对意外情况。 波士顿的暴躁司机与混乱路况是全世界出了名的，但是这也许是不同类型的自动驾驶汽车测试的绝佳场所。 麻省理工学院的一项
中国的自动驾驶产业已开始全面成型，据专业数据公司分析预计，到 2025 年，L4 及 L3 的自动驾驶新车占比将超过 20%，覆盖包括 Robotaxi ( 自动驾驶出租车 ) 、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送。有望解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。 下一代自动驾驶平台将提高处理传感器数据的性能，进一步提高安全性，并扩展全自动驾驶的操作领域。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“未来的汽车将是完全可编程的，从许多嵌入式控制器演变为功能强大的集中式计算机——通过软件更新提供 AI 和 AV
本文将从下述三方面谈及自动驾驶汽车研发人员从ADAS研发进程所汲取的心得体会，详见正文。 目前，自动驾驶汽车颇具挑战性，在过去数年时间内，设计中获汽车研发人员从ADAS益匪浅，可以归类为以下三大方面：
有时候会遇到客户问：我是搞自动驾驶的，請問NVIDIA Drive AGX Xavier开发套件和NVIDIA Jetson AGX Xavier开发套件有什么区别？我已经买了Jetson AGX Xavier 开发套件，我打算再买套Drive AGX Xavier。
中国的自动驾驶产业已开始全面成型，据专业数据公司分析预计，到 2025 年，L4 及 L3 的自动驾驶新车占比将超过 20%，覆盖包括 Robotaxi ( 自动驾驶出租车 ) 、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送。 有望解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。
麻省理工《技术评论》网站评选出2017年十大技术突破领域，自动驾驶卡车名列其中。《技术评论》预计自动驾驶卡车将在5到10年内得到广泛应用，并产生一些颠覆性影响。以下是《技术评论》的报道。 车道高速公路上，这时看到迎面而来的一辆汽车在前方几百英尺的位置驶入自己所在的车道。他的右边是一条深沟，左边则是更多迎面而来的汽车，因此，除了按喇叭和踩刹车，他什么都做不了。“我的耳边仿佛回响起教我开车的那个人一直挂在嘴边的首要准则：‘不要伤害任何人，’”他回忆道。 但是，事情却并没有按照这个方向发展。这辆偏离车道的汽车与卡
随着越来越多无人驾驶汽车在今年上路，也有更多人开始注意这些车子，可以确定的是，它们不再是新鲜产物。 但这些无人驾驶汽车在进行公开驾驶测试时也暴露了一些基本弱点，最重要的是，尽管它们具备严格遵守道路交通规则的能力，在理解与它们分享道路的人类驾驶行为方面，这些无人驾驶汽车展现的天赋依然不高。或许如同Linley Group资深分析师Mike Demler所言：“你如何能把一个机器人编程为具备人类的常识？” 毋庸置疑，我们在2017年看到了几起被大肆宣传的、非致命的无人驾驶汽车事故。 在2016年由美国麻省理
近几年来，随着算力的不断提升和数据的不断增长，深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中，比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用，再比如语音处理和自然语言处理，以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快，这是深度学习模型部署所要研究的问题。
Alpha Go所使用的技术将应用于机动车辆驾驶，目的是帮助其应对复杂的驾驶情境，目前还处于测试阶段。 在未来的几个月里，一大波无人驾驶车将占领道路。这些无人驾驶车不像大多数自动驾驶车那样，需要程序员为其可能遇到的各种情境设置程序，它们会通过仿真技术，教自己如何有效地应对各种棘手的情况。 这些无人驾驶车将会运用强化学习的算法，学习如何在交通繁忙的十字路口、拥挤的高速公路和圆形交叉路口上找到正确的行驶路线。强化学习算法的灵感来源于动物的训练，通过奖励某种行为，使奖励与行为相互关联。 Mobileye（http
又到了一年一度的英伟达GTC China大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋又是一身黑色皮衣亮相苏州，为大家分享了英伟达取得的成绩：NVIDIA已经售出15亿块GPU。
在一个简单的计算机模拟中，一组自动驾驶汽车在四车道的虚拟高速公路上进行了一项疯狂的操作。有一半的车辆正试图从右边的车道上移动，而另一半则试图从左侧并道。这似乎是一件很复杂的事情，可能会让自动驾驶汽车变得不那么容易，但实际上，“它们”能精确地控制汽车。 控制汽车行为的软件并不是传统意义上的编程。通过熟练和安全地练习，它们学会了如何并道。在训练过程中，控制软件一遍又一遍的执行操作，每次尝试都会稍微改变一下指令。大多数时候，并道的过程过于缓慢，汽车之间相互干扰。但无论何时，只要并道的进展顺利，系统就会对导致它
这些产品或多或少的引领了未来的电子消费潮流。 转眼，CES大会过去了一半，我们深切感受到了今年的CES确实和往年的不一样...... 百度发布了自动驾驶平台Apollo2.0版，支持简单城市道路的自动驾驶；英伟达亮出了一阶段的自动驾驶、AI和VR成绩；谷歌第一次拉下脸来参加CES，大玩了一把Google Assistant语音助理；英特尔则秀出了由他们芯片支持的AI+VR的未来…… 另外，还有一些东西在意料之外，比如今天的停电： 不过，就在全场一片漆黑之时，LG电子的巨幕OLED TV依然高清。 所以，在大
我们正处在第四次工业革命，其特点是机器人和自驾车技术的进步，智能家电的泛滥等等。所有这些最前沿的是人工智能（AI），也是自动化计算机系统的发展，可以匹配甚至超过人类的智力。 你的自动驾驶可能会编程杀死你 📷 假设你正在开车，然后，一群小孩突然出现在你的车前。你踩刹车，但他们不工作。现在，你有两个选择：第一个是开过去，拯救你的生命。第二个是转入附近的墙壁或柱子，从而拯救孩子，但是却要杀死自己。你会选哪个？自动驾驶汽车会怎么做？ 戴姆勒公司的一位高管曾经表示，他们的自动驾驶汽车将“不惜一切代价保护乘客”。然而，
我上课的时候，没少给学生播放 Tesla 那段脍炙人口的自动驾驶视频。学生们都觉得很惊艳。
雷锋网按：在即将到来的 CES 2018 之后，雷锋网将在美国科技的大本营硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会。目前早鸟票依然开放预订中，早鸟票将于太平洋时间 2017 年 12 月 24 日 23 时 59 分结束。本次峰会将有数十家中美两地顶尖的自动驾驶团队在峰会现场演讲分享，此外将有近百家自动驾驶产业链公司在现场交流。详情请访问 https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018 。 我们先进入假想状态：在一个阳光明媚的日子，你坐在刚买的自动驾驶汽车一路向南疾驰在高
人工智能机器可以从他们行动的结果中进行学习来提高自己的能力，但专家说这种特性可能会导致 AI “不能被阻止”。 现在, 一组人工智能研究人员已经开发出了一个系统，他们将这个系统比作《黑衣人》(Men in Black)电影中的“记忆消除器”(neuralyzer)，通过删除部分记忆来阻断人工智能，同时又不影响它的学习方式。 具有人工智能的机器可以从自己的行为结果中学习，以提高自己的能力。但专家表示，这个特点可能会导致人工智能“无法被终止”。现在，一组人工智能研究人员已经开发了一个系统，他们把这个系统比作电影
本文转载自公众号“汽车AI科技”（Auto_AI_Tech） 近日，由腾讯汽车主办的“源计划”媒体赋能学院第一期在北京举行。作为首批特邀五家媒体之一，量子位全程参与了“源计划”课程的打造与设计。
选自麦肯锡 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李亚洲 人工智能是炒作吗？不。但是汽车 OEM 厂商需要五步来克服挑战，精确定位并走向成功。 人工智能尽人皆知。但是在汽车行业，即使是今天，很多所谓的人工智能产品和服务事实上依赖于启用那些功能的高级分析（从传统算法发展而来），比如预测性维修。 1950 年，AI 理论就已经出现。但是，直到最近几十年，伴随着机器学习和深度学习的发展，AI 才获得广泛应用。这同样也得益于不断改进的算法和训练方法、更强大的计算能力和云端海量数据的获取。尽管有了这些发展，汽车行业仍然处
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