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      高德地圖標注在手機里人看得懂的地圖

      發布時間: 10-06點擊數:1852
      之所以看中光庭,榜首,它不是樸實的地圖開發公司,它對轎車的了解比任何一家地圖公司都要深入,首要是武漢大學社會系出來的,根底性的探究對高德地圖標注的認知,他從東京大學讀博士今后,長期從事日本轎車行業的地圖,最早版通用、別克出來的導航地圖,在沒有高德的時候,就是這家公司,依托尼桑慢慢來的。光庭對轎車的了解和對地圖的了解,是比較好的。在與朱博士的團隊溝通完今后,首要這兩點基本要素有了。其次, 2010年左右,在智能轎車探究這塊,光庭也做了許多努力,盡管它的技能跟劉奮博士比差許多,可是它在智能駕馭有一條路途叫“小魚暢行”,它跟轎車行業在中國、日本有許多比賽,他們受這些影響,跟大學一同協作,所以它對智能駕馭這塊了解也有一定的根底。
      高德地圖標注
      調查光庭與其他的公司,有什么差異。地圖方面有高德,高德地圖用在手機里,是給人看的。人看得懂的地圖,轎車能看懂嗎?轎車是看不懂的。轎車怎么感知地圖?所以智能駕馭的地圖跟導航地圖有實質的差異,一個是給人看的地圖,一個是給轎車看的地圖。尤其在轎車沒有駕馭員的情況下,高精度電子地圖跟2D高德地圖有實質的差異。光庭在這塊,沒有走傳統的百度地圖、高德地圖給手機看的路途,而是它在編譯格局上,在整個智能駕馭高精地圖技能界說上做了拓展。而這個拓展跟上汽對智能駕馭所需求的先知先驗性常識來講,與上汽的理念不謀而合,所以收買光庭不是由于光庭最容易談,是經過許多技能考量的。
      把光庭收買下來今后,依照上汽集團前瞻技能研究部對高精度電子地圖輔佐4級以上智能駕馭所需求的、機器看的地圖的要求來進行后續項目開發和才能建造,并且這個還要構成一個很豐富的內容。
      Google都開過幾百萬英里了,廣州車展、北京車展也現已講過跑過多少公里,長安也講了從重慶跑到北京,后來在河北被公安局攔下了。跑多久這是很笨的方法,是用很小樣本不完全概括法來探究和概括,這是不科學的,并且有那么多技能路徑,不同的技能路徑,都用公里數來衡量嗎?不是。最著名的結論到月球上,我的一小步,人類一大步,之前跑了多少步呢?一步也沒跑過。所以這種思想一定是淡定的。其實實質的,跑是不是在天然交通環境下,根據的是什么,根據一般導航地圖仍是根據高精地圖,你跑是用許多傳感器堆著跑,仍是用很少的傳感器。
      從上汽視點來說,不是說跟光庭協作了,其他的就不管了。由于我們在往前走,而這個開展的進程中,需求做大腦的人和做四肢的人、和做先驗常識的人在一同做。不然讓做地圖的人怎么了解轎車要求是什么,轎車的履行規范要求是什么,他也說不出來。為什么要談跨界協作,就是經過常識在整個系統里彼此發生化學反應。
      問:此外在自動駕馭范疇上汽還出資了AUTO X,他們的計劃是運用視覺,上汽出資AUTO X的邏輯是什么?現在做自動駕馭,會有激光雷達和許多雷達攝像頭一同去確保它滿足安全,為什么上汽會出資一家計算機視覺公司?
      對我們整個技能架構及量產的技能處理計劃來看,AUTO X是我們整體技能處理計劃在某些環節的一個補充,能為我們供給一種思路和處理計劃。我們認可它在人工智能方向上機器范疇的探究,更垂青他們在算法方面堆集的經歷,但這需求時刻的堆集。
      程驚雷: 我們以為用視覺技能來處理所謂的智能駕馭是一個開展方向,但它建立在強壯的人工智能根底之上。就像人一樣,人光靠兩個眼睛感知國際全部的全部來做出判別。小孩的眼睛比大人眼睛好得多了,為什么小孩無法做出正確的判別,就是由于這個道理,他有必要要有強壯的大腦,而這個強壯的大腦跟芯片有關,跟人工智能的練習有關,而目前的芯片可能是做不到的。
      現在做出這樣一個芯片大概要20億個、30億個神經元。如果要做到像人腦一樣有幾百億的神經元,就要不斷練習。人要睡覺,機器不必睡覺,就像AlphaGo幾個月就練習出圍棋幾段。芯片技能作為大腦的根底硬件,能夠開展起來,再加上強壯的人工智能算法,這種技能可能是未來,我們有必要要關注。人無遠慮,必有近憂。轎車公司,包含全國際搞轎車的都盯著L1、L2、L3,什么時候做到L5,但在這個進程中每一樣技能都有一種特定的、商業持久運用的可能性,其間需求霸占每一道關卡,比方超級人工智能或超級芯片。
      上面說到的這三個方向中的初創公司,可能還要在進程中確保企業存活,才有可能走完這個進程,推進商業化計劃呈現。這也是為什么從上汽視點看,十分關注于這些立異公司所做的努力和測驗。當然,上汽也在經過比方種子基金、內部創業等等方法不斷測驗,由于關于我們來說,當然期望內部也有這樣的系統和團隊,十分獨立地、自由地去做這件事。
      我們現在搞轎車,感知、決議計劃、履行。其間技能不斷進步迭代,在其間會有很強的不確定性。比方感知里邊涉及到激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等等太多了。做芯片,比方特斯拉原來是用Mobileye,現在轉換成英偉達,現在要說自己要做。這些都是需求關注和考慮的方面。
      問:現在許多車企現已放出智能駕馭的時刻節點,大概在2025年前后??墒侨绻勒諅鹘y轎車投產周期,真實實現無人駕馭應該在2020年前后,現在的全國際技能規模,能不能到達這點?還有上汽自動駕馭團隊在國際自動駕馭研制算是什么陣營?
      國際規模對技能老練率判別大概是這樣的,技能老練大概在2018年、2019年,市場化榜首階段首要是工業結合,仍是界說在結構化,在2020年左右。這個時刻差我們的了解是技能的老練和工業上產品交貨,到最終供給給消費者,中心需求有一些軟性需求優化,像金融保險這些。所以從榜首個視點,從國際規模內來講,智能駕馭的技才能量在2020年。第二個階段是在2023-2025年左右,2020年榜首代結構化路途下的智能駕馭做一個晉級,晉級到哪個當地,技能演進真實能夠做到無人駕馭,做進一步迭代優化,我們會做繼續的技能盯梢和調查。
      現在上汽智能駕馭能到達什么樣的技能水準?
      張程:這個問題能夠從技能老練度和商業化的視點來了解,這兩者是相得益彰的。商業化取決于國家的規范,因而從技能視點而言,現在有必要是雙駕雙控,即能夠自動駕馭也能夠人工駕馭。國家什么時候放出來,我們榜首天就能夠放出來了,如果2025年也不可,我們也不能做違法的工作。
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