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    17位行業(yè)大咖PPT精華,自動駕駛峰會萬字干貨!一文看懂自動駕駛行業(yè)的今天和未來

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    2023全球自動駕駛峰會順利舉辦,奇點將至,共赴繁榮。

    作者 |  邇言明成

    編輯 |  Juice

    2023全球自動駕駛峰會(GADS 2023)正式落下帷幕。

    車東西12月21日消息,日前,2023全球自動駕駛峰會(GADS 2023)在深圳順利閉幕,多位行業(yè)專家、自動駕駛企業(yè)代表、自動駕駛分析投資人士代表齊聚一堂,共同為自動駕駛行業(yè)的發(fā)展提出了各自的真知灼見。

    本屆峰會由智一科技旗下智能汽車產(chǎn)業(yè)新媒體車東西聯(lián)合硬科技講解與服務(wù)平臺智猩猩主辦,以「奇點將至 共赴繁榮」為主題,共設(shè)置了主會場會議+分會場論壇+展覽+榜單四個環(huán)節(jié)。

    在主會場上,15位嘉賓帶來了14場主題演講和致辭,并有3家創(chuàng)企CEO圍繞大模型賦能、市場機遇等論題進行了深度對話。此外,峰會現(xiàn)場還揭曉了2023年度中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈先鋒企業(yè)TOP50榜單,這是“AI生產(chǎn)力創(chuàng)新獎”系列評選中,面向自動駕駛產(chǎn)業(yè)的專項年度企業(yè)榜。

    峰會吸引了來自全國各地的自動駕駛工程師、創(chuàng)業(yè)者、投資人積極踴躍參加,每個會場幾乎都座無虛席,全網(wǎng)觀看直播的人數(shù)近80萬人。

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    ▲峰會現(xiàn)場

    清華大學(xué)計算機系長聘教授、博士生導(dǎo)師、清華大學(xué)人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東教授對多模態(tài)大語言模型進行了報告,為本次自動駕駛峰會拉開了序幕。上海AI Lab浦駕OpenDriveLab團隊也分享了其對于端到端自動駕駛的認識和發(fā)展思路。

    整場會議也圍繞大模型和自動駕駛進行了深入的討論,主機廠和供應(yīng)商都從各個角度帶來了思考。

    智己汽車從整車廠的角度分享了他們對于大模型車端量產(chǎn)化交付的實踐與思考。

    德賽西威、智行者、環(huán)宇智行圍繞智能駕駛方案的量產(chǎn)和落地進行了分享,千掛科技則分享了商用車智能駕駛的落地實踐與技術(shù)新趨勢。凱芯科技也從高精度定位如何促進城市NOA落地和推廣角度進行了思考。

    吉利朗歌科技、昇啟科技、愷望數(shù)據(jù)分別分享了高精地圖、仿真、智駕數(shù)據(jù)對于NOA的發(fā)展和落地帶來的幫助。

    安謀科技圍繞芯片設(shè)計和汽車智能化的發(fā)展提出了自己的看法,黑芝麻智能則分享了他們對于艙駕一體、跨域融合的最新思考和實踐。

    華興資本集團分享了自動駕駛下半場的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢及所帶來的投融資機會。

    而除了主會場15位嘉賓帶來了分享,本次峰會還首次開設(shè)了兩場分會場。在自動駕駛分析師論壇上,多位來自全球知名分析機構(gòu)和投資機構(gòu)代表對自動駕駛進行了多維度的分析;自動駕駛BEV感知技術(shù)論壇則聚焦到感知技術(shù)領(lǐng)域,多位青年學(xué)者和自動駕駛企業(yè)首席科學(xué)家同臺對話,共同探討了感知技術(shù)最新的進展和行業(yè)發(fā)展方向。

    整個演講過程中,多個自動駕駛產(chǎn)業(yè)大咖都拋出了非常有趣的觀點,數(shù)次贏得觀眾的掌聲,直播過程中也刷屏不斷,火熱的氣氛將自動駕駛峰會的盛況推到了高潮。

    那么,2023年智能駕駛行業(yè)究竟發(fā)生了哪些變化?2024年又該如何發(fā)展?智能駕駛最終應(yīng)該如何落地?車東西詳細梳理了主會場15位大咖分享的干貨,看行業(yè)大咖如何為智能駕駛落地把脈。

    01.

    大模型驅(qū)動端到端落地

    自動駕駛行業(yè)奇點將至

    智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常作為主辦方代表進行了開場致辭,從自動駕駛行業(yè)角度介紹了峰會的背景。

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    ▲智?科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常

    他表示,一方面,BEV+Transformer成為自動駕駛感知的主流范式,加上大模型又在仿真、數(shù)據(jù)標(biāo)注、感知和預(yù)測等方面為自動駕駛賦能,汽車的智能化普及率快速攀升;另一方面,政策也在為產(chǎn)業(yè)提速,工信部等四部委聯(lián)合發(fā)布的智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點通知,將推動L3和L4在商業(yè)化與規(guī)模化以更快的速度邁進。

    為此,第五屆全球自動駕駛峰會圍繞高階智能駕駛、大模型應(yīng)用、自動駕駛大算力、BEV感知技術(shù)等方向設(shè)置議程,并首次設(shè)置了自動駕駛分析師論壇,期望為行業(yè)的交流和技術(shù)發(fā)展盡一份力。

    他同時透露,智一科技旗下在產(chǎn)業(yè)有廣泛影響的IP峰會--全球自動駕駛峰會、全球AI芯片峰會以及生成式AI產(chǎn)業(yè)峰會,明年也將繼續(xù)在北京、深圳、上海等地舉辦。

    清華大學(xué)計算機系長聘教授、博士生導(dǎo)師、清華大學(xué)人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東教授以《多模態(tài)大型語言模型助力自動駕駛產(chǎn)業(yè)落地》為主題的報告正式拉開了峰會的序幕。

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    ▲清華大學(xué)計算機系長聘教授、博士生導(dǎo)師、清華大學(xué)人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東教授

    鄧志東教授提出,多模態(tài)大語言模型是一種能夠進行視覺感知和交叉理解的通用語言模型。它可以通過少量樣本來實現(xiàn)視覺感知和交叉理解,不再需要大量標(biāo)簽訓(xùn)練。同時,通過多模態(tài)的方式可以實現(xiàn)對駕駛場景、自車、他車、道路交通元素以及它們之間關(guān)系的理解,從全局到局部,從局部到全局,并且可以將視頻中的每一幀圖像轉(zhuǎn)換為文本并進行解釋。

    多模態(tài)交叉理解與知識推理可以實現(xiàn)從感知理解到?jīng)Q策規(guī)控的端到端化,其中多模態(tài)交叉理解指的是駕駛過程中圖像、視頻、點云、語音、文本之間基于人類語義的相互轉(zhuǎn)換與對齊。我們可以嘗試通過視覺語言模型來對各個環(huán)節(jié)進行連接,以此提升整個環(huán)境感知和決策規(guī)劃系統(tǒng)的一體化認知能力與水平,而知識推理則可加強此過程。此外,通過多模態(tài)大型語言模型可實現(xiàn)對各種下游任務(wù)的適配,以便獲得開放視覺詞匯多任務(wù)零樣本泛化能力,如零樣本檢測與零樣本分割等,同時結(jié)合駕駛領(lǐng)域?qū)I(yè)知識喂養(yǎng)與特定場景的數(shù)字孿生,進一步增強多模態(tài)大模型的準(zhǔn)確性與泛化能力,并減小其幻覺。這些感知與認知技術(shù)的實際應(yīng)用可望加速提升自動駕駛系統(tǒng)的智能化水平。

    多模態(tài)大型語言模型不僅可增強NOA等L2++自動輔助駕駛產(chǎn)品的技術(shù)及市場競爭力,更可推動L3+與L4自動駕駛產(chǎn)業(yè)未來的大規(guī)模商業(yè)化落地,特別是單車智能的發(fā)展。同時運用AI大模型預(yù)測技術(shù)賦能一對多遠程安全接管迭代,通過單車智能+智能路網(wǎng)的技術(shù)路徑,構(gòu)建可盈利的商業(yè)模式閉環(huán),實現(xiàn)整車L3+的大規(guī)模商業(yè)化落地和中國方案的產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新引領(lǐng)。

    上海AI Lab浦駕OpenDriveLab團隊研究員陳立則聚焦于端到端自動駕駛領(lǐng)域,分享了他對該領(lǐng)域前景與挑戰(zhàn)的思考。

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    ▲上海AI Lab 浦駕OpenDriveLab團隊研究員陳立

    他先闡明端到端自動駕駛的定義,即通過輸入傳感器的數(shù)據(jù),輸出規(guī)劃和控制的結(jié)果。

    這種方案優(yōu)點非常明顯,比如融合所有的模塊,是聯(lián)合優(yōu)化的結(jié)果,能夠避免上游誤差,它對于部署輕量化可能性也存在。

    但端到端方面也面臨很多問題,最突出的就是評測問題,現(xiàn)在最好方式是閉環(huán)評測,但閉環(huán)評估僅適用于模擬器/機載測試,消耗人力物力,同樣也缺乏可解釋性,這導(dǎo)致了端到端方案沒有模塊化方案那么好的性能。

    那么端到端方案如何能夠最終落地?

    陳立表示,他們團隊也曾設(shè)計過非常簡單的模仿學(xué)習(xí),基于專家網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò),比如TCP工作,但其在實際中具有不可解釋性的問題。隨著時間的發(fā)展,端到端的模型設(shè)計越來越復(fù)雜,性能也越來越好。他們在UniAD工作中基于Transformer架構(gòu)做了融合和設(shè)計,進行感知、預(yù)測、規(guī)劃等多模塊信息融合,實現(xiàn)更好的規(guī)劃性能與優(yōu)秀的可解釋性。

    在最后,陳立也講述了另一種可能的落地方案,他認為可以讓Student Model只學(xué)感知部分,把感知的結(jié)果喂給訓(xùn)練得很好的、因果推理能力也很強的Teacher Model,實現(xiàn)高效訓(xùn)練。解耦感知和決策兩個部分之后,就具備了很好的因果推理能力,也具有模塊化的訓(xùn)練優(yōu)勢。

    陳立表示,他們希望有一個非常通用的模型,基于大量已有數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使其在自動駕駛或者具身智能任務(wù)里面發(fā)揮作用。

    德賽西威智能駕駛傳感器事業(yè)部負責(zé)人江伙紅分享了企業(yè)在場景驅(qū)動下對智能駕駛商業(yè)化實踐與思考。

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    ▲德賽西威智能駕駛傳感器事業(yè)部負責(zé)人江伙紅

    江伙紅提到,智能駕駛行業(yè)正在迎來變革,包括技術(shù)革命推動汽車產(chǎn)業(yè)變革、購車主力人群對智能駕駛需求增加、政策法規(guī)支持以及智能駕駛面臨的挑戰(zhàn)、高階智能駕駛面臨信任度挑戰(zhàn)。

    德賽西威從組織架構(gòu)與商業(yè)模式、產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)落地三個方面進行思考。在組織架構(gòu)和商業(yè)模式方面,德賽西威強調(diào)以用戶體驗為中心,聯(lián)合研發(fā)開放合作,與客戶共同成長,改變行業(yè)以往“一錘子買賣”的形式,為車企提供專業(yè)的軟硬件解決方案。

    在產(chǎn)品角度上,德賽西威提供全棧自動駕駛解決方案,包括智能駕駛域控制器和傳感器解決方案,滿足不同層級車型的智能駕駛需求。智能駕駛未來的發(fā)展趨勢是大數(shù)據(jù)和大算力帶來更好更安全的體驗。

    智行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人、研發(fā)中心副總經(jīng)理張放分享了智行者在全場景行泊越一體智能駕駛方案上的技術(shù)思路和量產(chǎn)成果。

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    ▲智行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人、研發(fā)中心副總經(jīng)理張放

    張放表示,一些主機廠對越野場景有非常大的訴求,因此把越野場景納入了行泊一體方案中。

    他總結(jié)了新能源車主的主要購買因素。首先,新能源車消費者對價格相對不敏感,弱化尺寸、動力、配置等因素,看重算力、傳感器配置。其次,續(xù)航水平仍為消費者購買電動車的主要考量因素,但消費者對續(xù)航關(guān)注度與里程焦慮顯著下降。最后,智能化和自動駕駛的關(guān)注度與偏好日益顯著,成為吸引消費者購買車輛產(chǎn)品的主要因素。

    目前,L2級輔助駕駛正在進入市場紅利期。特別是2023年可以稱作城市NOA元年,大多車企都公布了城市NOA開城計劃。

    但是在實地落地過程中還是有很多問題需要解決,用戶體驗使用效果不如駕駛員,適用范圍受限,接管次數(shù)偏多,性價比不高。

    為此,智行者打造了數(shù)據(jù)驅(qū)動的全場景行泊越一體的解決方案,包括AVOS自動駕駛軟件平臺、AVCU自動駕駛中央計算單元、AVDC數(shù)據(jù)閉環(huán)平臺。

    此外,張放表示,大模型的潛在能力可以充分運用業(yè)務(wù)中。數(shù)據(jù)生成方面,可以低成本生成各類場景、各類目標(biāo)和各種天氣情況的數(shù)據(jù),包括Corner case等數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)標(biāo)注層面,大模型可以用于數(shù)據(jù)自動化標(biāo)注或者根據(jù)已有標(biāo)簽生成新的場景數(shù)據(jù)。傳感器適配上,大模型可以用于量產(chǎn)過程中sensor改變,給定一批目標(biāo)sensor數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可將舊數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成新sensor的數(shù)據(jù)。閉環(huán)仿真層面,利用world model的傳感器仿真和基于地圖等生成數(shù)據(jù)的能力可以實現(xiàn)從傳感器到控制輸出的閉環(huán)仿真。

    千掛科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉璨以卡車為切入點,介紹了商用車智能駕駛的落地實踐與技術(shù)新趨勢。

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    ▲千掛科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉璨

    千掛科技的自動駕駛技術(shù)涉及感知預(yù)測和AD大模型兩個方面。感知方面,通過一個大模型感知所有相關(guān)的任務(wù),使用多傳感器和多模態(tài)的融合來解決高速場景的挑戰(zhàn)。智駕大模型方面,他們使用點云和圖像進行特征融合,完成各種感知相關(guān)的子任務(wù),如障礙物檢測和分割等。通過硬件和算法確保感知距離達到300~500米。

    千掛科技還進行了多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練,旨在獲得自動駕駛場景下多模態(tài)的泛化特征。他們通過點云和圖像匹配的多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò),并對模型進行微調(diào)。他們還使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和自動駕駛數(shù)據(jù)進行聯(lián)合微調(diào),以提高訓(xùn)練效果和穩(wěn)定性。這有助于識別自動駕駛場景中的長尾物體,如異形車和遺灑物。

    千掛科技利用大模型進行數(shù)據(jù)閉環(huán),通過挖掘高價值的長尾數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型,并利用端到端技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)模和效率提升。他們的端到端算法AutraFlow是一個完全Learning化的架構(gòu),可以在車上運行并應(yīng)用于產(chǎn)品和業(yè)務(wù)中。

    華興資本集團華興證券董事總經(jīng)理、硬科技團隊負責(zé)人阮孝莉作為主會場唯一投行視角,分享了自動駕駛下半場的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢及所帶來的投融資機會。

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    ▲華興資本集團華興證券董事總經(jīng)理、硬科技團隊負責(zé)人阮孝莉

    首先從市場層面,借用技術(shù)采用生命周期理論,結(jié)合自動駕駛的滲透率來判斷,整體自動駕駛行業(yè)正處于跨越鴻溝的階段,也即將進入高速成長的下半場。新玩家進入難度加大,現(xiàn)有玩家加速破局。

    接著從政策層面,她對2023年11月四部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點工作的通知》進行了重點解讀。這是首次在國家層面以試點形式推動L3/L4級別自動駕駛商業(yè)化落地,在需求端能夠提振用戶信心,在供給端也能帶動新一輪技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品投放周期。

    市場疊加政策雙重驅(qū)動下,城市NOA滲透率持續(xù)提升、中高端車型搭載高階自動駕駛將是兩大確定性趨勢。往前看,感知層、決策層、執(zhí)行層等零部件層面與解決方案商層面均將受益于自動駕駛發(fā)展浪潮。

    對此,阮孝莉分享了在投融資方面的機會判斷。在感知層,單車搭載傳感器數(shù)量持續(xù)增長,多傳感器融合是大勢所趨。其中,攝像頭領(lǐng)域更多是國產(chǎn)替代的機會。毫米波雷達建議關(guān)注技術(shù)革新過程中成長起來的,像加特蘭等技術(shù)水平比肩全球的企業(yè)。激光雷達的成本優(yōu)勢是競爭關(guān)鍵,規(guī)?;慨a(chǎn)和技術(shù)迭代會帶來價格的持續(xù)下探。

    在決策層,隨著自動駕駛量產(chǎn)邁入深水區(qū),國產(chǎn)芯片市場份額快速提升,建議關(guān)注國產(chǎn)芯片商的算力等性能指標(biāo)與定制化、個性化的算法開發(fā)能力。在執(zhí)行層,自動駕駛推動線控底盤發(fā)展,核心模塊自主供應(yīng)商迎來發(fā)展機會,像蜂巢轉(zhuǎn)向是國內(nèi)稀缺的中高端轉(zhuǎn)向產(chǎn)品供應(yīng)商。在通信層,更高效的車載以太網(wǎng)加速滲透,建議關(guān)注以太網(wǎng)連接相關(guān)硬件的機會,例如國內(nèi)首家量產(chǎn)千兆級車規(guī)PHY芯片的景略。

    在解決方案商層面,規(guī)模量產(chǎn)能力與技術(shù)迭代能力是解決方案商的競爭關(guān)鍵。對于傳統(tǒng)主機廠、傳統(tǒng)Tier1、科技巨頭等來說,收并購可以快速補強智能化短板與增強系統(tǒng)方案能力,并購整合潮有望持續(xù)加劇。

    02.

    2023年度中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈

    先鋒企業(yè)TOP50榜單正式公布

    在幾位嘉賓進行分享之后,智?科技聯(lián)合創(chuàng)始?、總編輯張國仁正式公布了2023年度中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈先鋒企業(yè)Top 50榜單。

    他表示今年是自動駕駛行業(yè)近十幾年來最重要的一年,政策方面兩條重磅政策為L3、L4自動駕駛商業(yè)化指明了方向,高階智能駕駛技術(shù)有了進一步的政策支持。大模型的技術(shù)爆發(fā)也給自動駕駛發(fā)展提供了新的思路。市場對自動駕駛的接受度也逐漸增加,自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈也越來越完整和強大。

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    ▲智?科技聯(lián)合創(chuàng)始?、總編輯張國仁

    華為、小鵬等企業(yè)開始利用大模型技術(shù)布局高端智能駕駛,市場層面,經(jīng)過過去幾年的發(fā)展,市場對自動駕駛的接受程度也逐步提升,L2+以下的自動駕駛普及率已經(jīng)達到50%,這是行業(yè)發(fā)展非常重要的臨界點。

    如果站在更長時間的維度來看,今年將是自動駕駛發(fā)展中非常重要的一年,在這一年我們看到國內(nèi)自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈越來越完整和強大,從傳感器到芯片、從配套的數(shù)據(jù)到云服務(wù),再到完整的落地方案,一批產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)得到蓬勃發(fā)展,在技術(shù)創(chuàng)新的征程上越來越遠。

    自動駕駛行業(yè)的發(fā)展離不開產(chǎn)業(yè)鏈每一個公司的貢獻,自動駕駛又是打造新的出行方式基石,也是一個充滿生機和大有作為的產(chǎn)業(yè),更是中國科技力量引領(lǐng)世界的機會,祝愿更多智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈公司在自主創(chuàng)新的道路上結(jié)出豐碩的果實!

    在這樣的背景下,2023全球自動駕駛峰會設(shè)立了2023年度中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈先鋒企業(yè)榜單,希望對引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新研究、走在落地賦能前列的中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈公司及創(chuàng)業(yè)新秀予以展示。

    而在峰會上,張國仁也正式公布了最終名單,分別是阿維塔、安謀科技、AutoX、百度Apollo、北醒、滴滴自動駕駛、大疆車載、地平線、德賽西威、禾多科技、后摩智能、毫末智行、禾賽科技、火山引擎、華為、黑芝麻智能、覺非科技、曠視科技、愷望數(shù)據(jù)、凱芯科技、理想汽車、MAXIEYE、Momenta、美行科技、魔視智能、寧暢、Nullmax、千掛科技、輕舟智航、如祺出行、昇啟科技、速騰聚創(chuàng)、商湯絕影、四維圖新、探維科技、騰訊云計算、蔚來汽車、文遠知行、芯馳科技、希迪智駕、小馬智行、小鵬汽車、易航智能、元戎啟行、嬴徹科技、馭勢科技、智加科技、智己汽車、知行科技、智行者。(排名不分先后,按公司簡寫首字母排序)

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    ▲2023年度中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈先鋒企業(yè)榜單

    03.

    智駕“iPhone時刻”將至

    出海正當(dāng)時

    在上午場的最后,多位行業(yè)人士關(guān)于“大模型如何重構(gòu)自動駕駛”這一話題進行了一次深入討論。

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    ▲?端對話:大模型如何重構(gòu)自動駕駛

    對話由五源資本合伙?劉凱主持。極佳科技創(chuàng)始?、CEO?冠,昇啟科技創(chuàng)始?、CEO孫琪,愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始?、CEO于旭參與了對話。

    針對大模型對自動駕駛行業(yè)的啟發(fā)和借鑒的問題,黃冠認為,相信大模型會深刻影響自動駕駛,未來將顛覆整個自動駕駛行業(yè)。傳統(tǒng)的感知、預(yù)測、規(guī)劃的適配過程很麻煩,視覺感知大模型發(fā)展可能會出現(xiàn)通用智駕大模型。

    于旭表示,大語言模型可以為自動駕駛帶來端到端的曙光,未來還能讓大語言模型賦能數(shù)據(jù)生產(chǎn)線,促進BEV等量產(chǎn)落地。孫琪則認為,大語言模型將推動智駕智艙融合,提升人機交互效果。大模型還將賦能智駕數(shù)據(jù)挖掘處理工作,未來可能會賦能云端數(shù)據(jù)處理。

    而針對大模型是否會讓“iPhone時刻”提前到來的問題,三位嘉賓也發(fā)表了自己的意見。

    整體上來看,三位嘉賓對于這一趨勢非常認可,只是對于時間的考慮略有不同。

    黃冠認為最快1年,最慢2~3年,自動駕駛行業(yè)將迎來“iPhone時刻”,目前數(shù)據(jù)、算力、算法、人才、需求等條件都具備了。于旭也認同這一觀點,她還提到,自動駕駛開始往量產(chǎn)的方向走,現(xiàn)在大語言模型也是某種技術(shù)的變革,這種變革在強需求的情況下會加速智駕迭代。

    而孫琪則覺得智駕的“iPhone時刻”會更快一些,特斯拉FSD V12就有類似效果。擁有算力、算法和數(shù)據(jù)的企業(yè)將具備發(fā)起“iPhone時刻”的機會。

    在目前的自動駕駛行業(yè)中,既有一些布局已久的大公司,也存在一些初創(chuàng)新秀,兩方面勢力共同促進行業(yè)發(fā)展,又彼此形成了競爭。

    那么在這樣的環(huán)境下,應(yīng)該如何保持競爭力呢?

    黃冠認為創(chuàng)業(yè)要么把一個點做到極致,和整個產(chǎn)業(yè)鏈合作,要么就結(jié)合技術(shù)變革來做。目前中國還是有很好的創(chuàng)業(yè)機會,因為中國整個需求和應(yīng)用非常成熟。下一次駕駛的變革不是駕駛公司帶來的,是大模型公司帶來的,可能是OpenAI或者特斯拉。

    于旭認為自動駕駛行業(yè)一直有創(chuàng)業(yè)機會,早期提供智駕方案,往后可能更聚焦在工具層面上的支持,側(cè)重點不同但是機會一直有。大公司規(guī)?;某杀靖咭稽c,白熱化的競爭更激烈,小公司機會規(guī)模相對少一點,但是它的卡位會成為關(guān)鍵。

    孫琪則認為各企業(yè)是在產(chǎn)業(yè)鏈上的分工,是合作的關(guān)系。大公司可以做好集成,小公司可以做好環(huán)節(jié)。

    當(dāng)下的智能駕駛領(lǐng)域,出海也是行業(yè)討論的一個大的話題點,針對這一問題,黃冠、于旭、孫琪都認為中國的產(chǎn)業(yè)投入和積累對外有一定的競爭優(yōu)勢,中國企業(yè)出海擁有很大的機會,但也需要做好出海的本地化適配。

    04.

    輕高精地圖和視覺智駕方案崛起

    端到端成趨勢

    下午的主會場由高階智能駕駛專場、大模型專場和自動駕駛算力專場三個專場組成,8位嘉賓分享了各領(lǐng)域的最新發(fā)展成果和趨勢。

    高階智能駕駛專場上,吉利朗歌科技CEO助理兼智駕中心負責(zé)人李戰(zhàn)斌,凱芯科技芯片產(chǎn)品負責(zé)?張迪,昇啟科技創(chuàng)始人、CEO孫琪對高階智駕落地前景和趨勢展開了分享。

    吉利朗歌科技CEO助理兼智駕中心負責(zé)人李戰(zhàn)斌分享了《智駕高精地圖的困局與創(chuàng)新》。

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    ▲吉利朗歌科技CEO助理兼智駕中心負責(zé)人李戰(zhàn)斌

    李戰(zhàn)斌提出,自動駕駛行業(yè)苦“高精地圖”久矣,高精地圖面臨制作和審圖周期長、更新成本高、覆蓋度有限等痛點。

    對此,朗歌科技推出了周天數(shù)據(jù)智能體系,打造面向智能駕駛的新一代智駕地圖。該地圖具備更新快、地圖元素最高周天級更新,質(zhì)量高,可量產(chǎn)等優(yōu)勢。

    李戰(zhàn)斌表示,朗歌科技的目標(biāo)是3年內(nèi)讓單公里地圖價格在100塊錢以內(nèi)。

    朗歌把智駕地圖分成4個圖層(智駕ODD圖層,智駕地圖經(jīng)驗層,智駕地圖更新層,智駕地圖基礎(chǔ)層),遵循ODD運營圖層配置開放、核心要素分鐘級在線生產(chǎn)與端側(cè)更新、智駕經(jīng)驗圖層與智駕伙伴合作共建、道路環(huán)境信息動態(tài)發(fā)布、城高一體的智駕地圖規(guī)格、駐場貼身服務(wù),快速推進業(yè)務(wù)落地的建設(shè)思路。

    而在量產(chǎn)上車方面,朗歌智駕地圖的一體化引擎,能夠同時支持HD&HDLite數(shù)據(jù)規(guī)格,接口層無需重復(fù)適配,還能同時支持城區(qū)和高速數(shù)據(jù)播發(fā),支持高速和城區(qū)一體化NOA,三明治引擎架構(gòu)在3周時間,與智駕公司實現(xiàn)城區(qū)與高速的一體化NOA實車路測。

    在更新速度上,朗歌智駕地圖的更新方式從專采向眾源過渡,更新頻率逐漸提升。

    李戰(zhàn)斌還介紹了朗歌科技的真值數(shù)據(jù)服務(wù)的價值及優(yōu)勢,其服務(wù)基于高精地圖數(shù)據(jù)的自動化標(biāo)注,快速、批量生產(chǎn)BEV真值數(shù)據(jù),助力主機廠縮短智駕開發(fā)與落地周期。

    另外,朗歌智駕真值服務(wù)還提供了全自動化真值數(shù)據(jù)生產(chǎn)工具鏈,助力客戶快速冷啟動及算法模型持續(xù)迭代。

    此外,李戰(zhàn)斌還表示,朗歌智駕地圖不僅僅用于真值生成,還用于構(gòu)建仿真系統(tǒng)的道各種路環(huán)境生成,來提升智駕的落地速度。

    在峰會上,李戰(zhàn)斌還介紹了朗歌科技周天數(shù)據(jù)智能體系之智算大腦:具身多模態(tài)地圖大語言模型。李戰(zhàn)斌強調(diào)該模型的重點是具身能力,將海量的吉利體系、自研采集、三方數(shù)據(jù)等眾源環(huán)境數(shù)據(jù),經(jīng)周天智算大腦具身大語言模型進行數(shù)據(jù)與地圖間的環(huán)境交互式生成,這樣智算大腦高自動化的生成智駕汽車視角需要的智駕地圖,迭代更新人類視定義制作的高精/高輔地圖,結(jié)合機器的博弈和強化學(xué)習(xí)等優(yōu)化智能及仿真系統(tǒng)出品校驗等,幫車企更快落地智駕系統(tǒng)。

    凱芯科技芯片產(chǎn)品負責(zé)人張迪在會上分享了車規(guī)級高精度GNSS RF-SoC芯片KT5030A,介紹了其在原始觀測量、開放的高性能處理器平臺、功能安全、安全策略、抗干擾、防欺騙等方面的優(yōu)勢。

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    ▲凱芯科技芯片產(chǎn)品負責(zé)人張迪

    張迪提出,高精度定位是自動駕駛感知的基石,自動駕駛面臨惡劣氣候(傳感器使用受限)、復(fù)雜路況(環(huán)境特征多變,影響傳感器工作)、城區(qū)駕駛(道路狹窄,精度要求高)等挑戰(zhàn)。而高精度定位芯片能夠提供厘米級絕對位置信息,全天候定位、降低系統(tǒng)算力開銷、提供冗余能力。

    KT5030A已通過AEC-Q100 Grade2 車規(guī)認證,可在105℃苛刻環(huán)境下穩(wěn)定工作,且具有專業(yè)級GNSS接收測量引擎,具備國際領(lǐng)先的頻點信號支持能力,能夠同時對天上所有可見衛(wèi)星的全部頻點信號進行接收處理,并支持全部的星基增強信號。KT5030A能夠提供行業(yè)領(lǐng)先的原始觀測量,除能夠支持L1和L5頻段外,還能支持到L2和L6頻段,收星數(shù)總量遠高于競品。

    張迪提到,KT5030A在國內(nèi)高精度行業(yè)內(nèi)首先開放高性能應(yīng)用處理器,用戶獨享該應(yīng)用處理器,進行算法的二次開發(fā),并提供完善易用的工具鏈,包括SDK開發(fā)工具和硬件開發(fā)平臺,幫助客戶快速完成市場導(dǎo)入。

    KT5030A還設(shè)置了多維度的安全策略,提供可信的應(yīng)用和開發(fā)環(huán)境,通過設(shè)置簽名檢查可實現(xiàn)安全啟動,并通過加解密策略實現(xiàn)用戶軟件的IP保護,降低密鑰泄露風(fēng)險,保護第三方的價值。

    在功能安全方面,KT5030A提供冗余的原始觀測量輸出方案,支持觀測量質(zhì)量校驗矩陣,支持PVT Protection Level置信度指示,并提供心跳指示接口,通過功能安全MCU,可以對GNSS設(shè)備狀態(tài)進行監(jiān)測。

    KT5030A還具有先進的防欺騙抗干擾性能,能夠抵御高強度的干擾信號并有效抵御欺騙,在城市峽谷、林蔭路、高架橋等場景中展現(xiàn)出優(yōu)異的定位性能。

    張迪表示,KT5030A是業(yè)界最小尺寸高精度全頻點GNSS SoC芯片,在集成度、性能、功耗,尤其是開放度等方面處于領(lǐng)先地位,凱芯科技將提供高性能、高性價比并且靈活的高精度定位技術(shù)平臺,從底層賦能客戶,與行業(yè)伙伴實現(xiàn)共贏。

    昇啟科技創(chuàng)始人、CEO孫琪進行了在數(shù)據(jù)閉環(huán)與端到端自動駕駛方面的分享。

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    ▲昇啟科技創(chuàng)始人、CEO孫琪

    孫琪表示,現(xiàn)階段“實車測試+專家規(guī)則”的開發(fā)模式無法實現(xiàn)高階自動駕駛。要想在有限時間和成本內(nèi)積累高階自動駕駛所需的海量測試?yán)锍?,仿真是唯一的途徑,并通過大模型技術(shù)為測試開發(fā)過程賦能。

    傳統(tǒng)自動駕駛測試只能預(yù)設(shè)路線或者簡單的響應(yīng)式行為模型,無法模擬強交互、強博弈場景,只能通過大規(guī)模路測驗證算法,成本高、迭代速度慢。

    昇啟科技則提出了針對性的解決方案,通過多智能體博弈、對抗學(xué)習(xí),驅(qū)動智能體自我進化,并推出了AI賦能的自動駕駛開發(fā)測試平臺,實現(xiàn)這一功能。該平臺由兩個數(shù)據(jù)飛輪組成,一個飛輪通過自動駕駛仿真平臺實現(xiàn)多智能體交互,另一個飛輪驅(qū)動AI引擎實現(xiàn)端到端的訓(xùn)練,從而形成自動駕駛研發(fā)的“端到端+數(shù)據(jù)閉環(huán)”。

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    ▲AI賦能的自動駕駛開發(fā)測試平臺

    端到端+數(shù)據(jù)閉環(huán)相較于專家規(guī)則+回灌測試呈現(xiàn)明顯升級,首先在研發(fā)模式上不再基于人工設(shè)計規(guī)則系統(tǒng),而是通過設(shè)計任務(wù)目標(biāo),自主訓(xùn)練駕駛策略。場景覆蓋度上,基于無限場景測試,通過AI模型隨機交互,模擬真實路段行為,場景覆蓋度更高。測試效率上,可以實現(xiàn)數(shù)萬輛車多任務(wù)并發(fā),效率更高。迭代模式上,以秒為單位迭代模型,實時更新參數(shù),迭代速度更快。

    這樣一來,能夠?qū)纵v車、單任務(wù)、有限場景跨越式地提升到數(shù)萬輛、多任務(wù)、無線場景的仿真量級,擺脫“手工作坊式”的專家規(guī)則系統(tǒng),實現(xiàn)全自動端到端模型的自主升級路徑。

    05.

    大模型深度賦能數(shù)據(jù)訓(xùn)練

    量產(chǎn)上車在路上

    大模型專場上,智己汽車軟件高級經(jīng)理殷瑋,愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO于旭對自動駕駛相關(guān)大模型進行了拆解分析。

    智己汽車軟件高級經(jīng)理殷瑋分享了大模型車端量產(chǎn)化交付的實踐與思考。

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    ▲智己汽車軟件高級經(jīng)理殷瑋

    殷瑋指出,2015年之前是傳統(tǒng)汽車業(yè)的領(lǐng)域質(zhì)量為先,對敏捷要求不高。2015年互聯(lián)網(wǎng)造車進入后,對質(zhì)量和敏捷都有較高要求,預(yù)計2025年迎來第三個階段,即智能汽車與大模型融合的階段。智駕發(fā)展從可控性走向可擴展性,而大語言模型則相反,兩者將統(tǒng)一并探索AGI的雛形。智駕與大語言模型的發(fā)展方向不同,智駕更注重可控性和泛用性。

    殷瑋認為,智能駕駛領(lǐng)域采用了時序數(shù)據(jù)、地圖、矢量SIL平臺和4D標(biāo)注等技術(shù)來提高模型的認知等級。此外,還采用了語言大模型、多模態(tài)大模型、多模態(tài)的異常工況和低概率工況的數(shù)據(jù)生成以及渲染級的仿真系統(tǒng),利用知識驅(qū)動的提示詞工程來生成樣本,處理低概率和極限工況。通過這些技術(shù)的應(yīng)用,希望能夠?qū)崿F(xiàn)更高層面的認知能力。

    在域控架構(gòu)下,大模型和集中架構(gòu)都有各自的優(yōu)勢。如果只討論規(guī)則算法或分體的AI模型,域控架構(gòu)帶來的收益未必弱于集中架構(gòu),甚至可能更有優(yōu)勢。目前來說,真正意義上的大模型在集中化架構(gòu)上進行單體設(shè)備的集成還不現(xiàn)實,但基于“域控+SOA”級別的中模型已經(jīng)具備了量產(chǎn)價值,可能在車端比大模型的價值更大。

    大模型在車端應(yīng)用和GPTS一樣,是一個認知階躍的過程,需要多個要素配合智駕模型的提升,包括特征維度的提高以及多模態(tài)異常工況數(shù)據(jù)生成和渲染級仿真系統(tǒng)的應(yīng)用。在智艙和智駕之間的集中化架構(gòu)調(diào)整中,模型也在逐步向域控化整合和服務(wù)化差異化發(fā)展。目前,這些大模型的應(yīng)用仍處于初級階段,但未來有望實現(xiàn)差異化的優(yōu)勢。

    愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO于旭帶來了她在如何又快又準(zhǔn)的訓(xùn)練“自動副駕駛”方面的思考。

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    ▲愷望數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO于旭

    于旭表示,要為自動駕駛提供超級快的服務(wù)。她從以下幾方面介紹了愷望的具體措施。

    第一是服務(wù)速度要快,愷望正在打造自動化AI數(shù)據(jù)產(chǎn)線,提供一站式AI數(shù)據(jù)。第二是團隊要快,打造技術(shù)+運營的全鏈路人才。第三是爬坡期要快,實現(xiàn)快速突破。于旭介紹了行業(yè)頭部主機廠的需求訂單,“200頁文檔,愷望僅用了兩周的時間完成了數(shù)據(jù)的審核,而借助大模型,兩天的時間也達到了同樣效果”。

    第四是工具落地要快,愷望使用了易于集成第三方工具的平臺,方便各類場景集成。第五是訂單量和客戶量的增長要快,愷望成立僅一年,月訂單額就突破了1000萬+,由于服務(wù)速度和工具落地的“快”,供應(yīng)價格有能力相較業(yè)內(nèi)降低20%。

    于旭還介紹了不同的駕駛位有不同的訓(xùn)練方法,對于自動副駕駛來說,訓(xùn)練前要找到最適合訓(xùn)練副駕駛的人并配備高效率的工具鏈,訓(xùn)練中要快速對副駕駛的輸出進行評測,訓(xùn)練后要幫助副駕駛適配應(yīng)用場景。于旭也表示,大模型時代開發(fā)門檻降低,但對場景的理解和數(shù)據(jù)梳理的需求變高。

    最后,如何又快又準(zhǔn)的訓(xùn)練“自動副駕駛?”于旭用了一句話歸納,訓(xùn)練前,找人才,訓(xùn)練中,提銷量,訓(xùn)練后,做場景。

    06.

    緩解算力焦慮

    推動智能汽車快速落地

    自動駕駛算力專場上,安謀科技汽車業(yè)務(wù)線業(yè)務(wù)發(fā)展與方案總監(jiān)曾霖、黑芝麻智能芯片和架構(gòu)副總裁何鐵軍、環(huán)宇智行CEO曹晶分享了自動駕駛算力平臺所面臨的問題和解法。

    安謀科技汽車業(yè)務(wù)線業(yè)務(wù)發(fā)展與方案總監(jiān)曾霖在會上發(fā)表了題為《高性能融合計算IP平臺加速智能車芯發(fā)展》的主題演講,分享了安謀科技在汽車電子領(lǐng)域的技術(shù)積累與市場優(yōu)勢,以及通過打造高性能融合計算IP平臺,推動智能汽車“芯”發(fā)展。

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    ▲安謀科技汽車業(yè)務(wù)線業(yè)務(wù)發(fā)展與方案總監(jiān)曾霖

    曾霖表示,汽車市場是持續(xù)增長的單一大市場,年銷量穩(wěn)步上漲,行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測2024年中國汽車總銷量將達3000萬輛左右,消費者對新能源汽車的興趣也在不斷升溫,從需求端為智能汽車芯片發(fā)展提供了有力支撐。此外,隨著汽車行業(yè)的電子電氣架構(gòu)變革日趨深化,多域到中央計算成為趨勢,對芯片廠商提出了更高的要求。

    安謀科技依托于自研的高性能計算平臺,將CPU、NPU、SPU、VPU等計算單元進行智能化融合,并結(jié)合領(lǐng)先的Arm IP 技術(shù),為本土汽車電子市場提供多元化、定制化的產(chǎn)品及解決方案,滿足智能駕駛和智能座艙的不同需求,在為車載芯片開發(fā)帶來靈活性的同時,也能從功能、質(zhì)量、開發(fā)時間和成本等方面提供明顯的優(yōu)勢,全方位賦能國產(chǎn)智能駕駛技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展。

    曾霖提到,過去一臺平臺車型從立項到上市可能需要五年以上時間,而現(xiàn)在,國內(nèi)已有主流車廠只需兩年(即24個月)就可以推出一款新的品牌車型,甚至還有些Tier1主機廠商開始積極調(diào)整內(nèi)部組織結(jié)構(gòu),以爭取將新車研發(fā)周期縮短至12個月。在此背景下,安謀科技憑借精準(zhǔn)的前瞻性眼光和豐沛的工程技術(shù)資源,通過并行開發(fā)和虛擬化設(shè)計等方式,幫助汽車芯片廠商有效節(jié)省研發(fā)時間和成本,使其可將寶貴的研發(fā)資源投入到能夠打造差異化的地方。

    在生態(tài)方面,安謀科技也在積極開展生態(tài)伙伴計劃,攜手上下游產(chǎn)業(yè)伙伴共同促進中國智能計算生態(tài)的創(chuàng)新和繁榮。

    黑芝麻智能芯片和架構(gòu)副總裁何鐵軍也分享了新一代智能汽車跨域計算芯片的應(yīng)用能力。

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    ▲黑芝麻智能芯片和架構(gòu)副總裁何鐵軍

    何鐵軍表示,智能汽車“智能化”面臨的三大挑戰(zhàn)和矛盾,分別是性價比、個性化、易用性。

    為了實現(xiàn)軟件定義汽車,針對不同客戶群和產(chǎn)品形態(tài)定義不同的產(chǎn)品需求,同一硬件平臺實現(xiàn)不同的差異化配置,為用戶提供差異化的功能體驗,芯片作為硬件平臺的核心,對計算芯片的性能、架構(gòu)靈活性、性價比都提出了更高的要求。

    對此,黑芝麻智能研發(fā)了兩條產(chǎn)品線,一個是面向高階自動駕駛的華山系列,另一個是面向跨域計算的武當(dāng)系列。其中,作為一款“All in one”的芯片,C1200主打多域融合和跨域計算,單芯片覆蓋智能車核心場景,涵蓋智能駕駛、智能座艙、智能網(wǎng)關(guān)、域控MCU,支持艙駕一體,真正做到“一芯多域”。其獨立ASIL-D MCU滿足高性能實時算力需求,此外基于Gen1.5 DynamAI NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,計算效能較上一代提升超過50%。

    C1200能為中國本土Tier1和主機廠提供兼具高性價比和高價值的NOA智能駕駛方案,加速艙駕一體商業(yè)化落地。目前,C1200已經(jīng)完成流片后的完整測試,功能性能驗證成功,已經(jīng)開始給部分客戶送樣。

    何鐵軍表示,黑芝麻智能通過不斷技術(shù)創(chuàng)新,為行業(yè)伙伴提供多樣化方案,解決性價比、計算能力的焦慮。未來黑芝麻智能還將繼續(xù)和行業(yè)伙伴一起,持續(xù)賦能汽車行業(yè)。

    在峰會最后,環(huán)宇智行CEO曹晶介紹了智駕技術(shù)中的智駕域控和算力平臺從哪些需求出發(fā)來解決規(guī)?;慨a(chǎn)問題。

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    ▲環(huán)宇智行聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO曹晶

    曹晶認為,當(dāng)前智駕技術(shù)正朝著軟件主導(dǎo)和硬件集約的方向發(fā)展,產(chǎn)業(yè)鏈重心從一體化智駕方案供應(yīng)商向視覺和算力芯片硬件供應(yīng)商以及數(shù)據(jù)和軟件供應(yīng)商轉(zhuǎn)變。

    環(huán)宇智行已經(jīng)培養(yǎng)了跨平臺、跨SoC的能力,并積累了多款SoC的域控制器方案。其平臺提供感知、融合、預(yù)測、規(guī)劃、控制算法等功能,并提供多源傳感器數(shù)據(jù)的一毫秒時空配準(zhǔn),還能實現(xiàn)不同傳感器數(shù)據(jù)的融合。

    智駕技術(shù)還需要異構(gòu)多核架構(gòu)和算力平臺+模型部署來支持各種功能需求,同時滿足數(shù)據(jù)周轉(zhuǎn)、法規(guī)要求數(shù)據(jù)安全、corner case挖掘等方面的要求。目前,環(huán)宇智行已經(jīng)提供了系統(tǒng)級數(shù)據(jù)采集解決方案,并積累了APA和NOA等場景的實車測試經(jīng)驗。

    在端到端視覺處理方面,環(huán)宇智行認為可以借鑒手機ISP提升圖像質(zhì)量方面成功的研發(fā)方式和產(chǎn)品經(jīng)驗,提出可以在SoC中加入AI-ISP小芯片來提升圖像性能,降低智駕算法對算力的需求。此外,針對corner case場景,環(huán)宇智行提出利用AI-ISP前處理芯片來處理暗光等場景,降低SoC上感知模型的任務(wù)復(fù)雜性,擴展智駕算法在各種corner case場景的覆蓋。

    07.

    結(jié)語:政策大模型賦能行業(yè) 

    自動駕駛奇點將至

    今年,自動駕駛行業(yè)在政策和技術(shù)賦能下有了新的改變。政策方面,兩條重磅政策為L3、L4自動駕駛商業(yè)化指明了方向,高階智能駕駛技術(shù)不再是“空中樓閣”,高階智駕落地有了進一步的政策支持。大模型的技術(shù)爆發(fā)也給自動駕駛發(fā)展提供了新的思路,或?qū)氐最嵏仓邱{發(fā)展方向。同時,市場對自動駕駛的接受度也逐漸增加,自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈也越來越完整和強大。

    在這樣的行業(yè)背景下,自動駕駛?cè)a(chǎn)業(yè)鏈生機勃勃,蘊含了巨大的動力和能量。在峰會現(xiàn)場各領(lǐng)域各方向的大咖分享下,我們可以看到,自動駕駛行業(yè)將在不久的未來向更高層級發(fā)展:城市NOA功能正在落地,L3級別自動駕駛也在路上,全自動駕駛也并非是遙不可及的理想。

    可以說,自動駕駛正在由落地向高層級高水平發(fā)展,自動駕駛行業(yè)的奇點將至,你我將共同見證。

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    2023-12-22
    17位行業(yè)大咖PPT精華,自動駕駛峰會萬字干貨!一文看懂自動駕駛行業(yè)的今天和未來
    日前,2023全球自動駕駛峰會(GADS 2023)在深圳順利閉幕,多位行業(yè)專家、自動駕駛企業(yè)代表、自動駕駛分析投資人士代表齊聚一堂,共同為自動駕駛行業(yè)的發(fā)展提出了各自的真知灼見。

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