显而易见，自动驾驶的高风险来自上述多重维度。基于此，2018年9月28日，亿欧汽车主办的“打开自动驾驶‘黑盒子’——2018亿欧汽车自动驾驶商业落地沙龙”将在北京东方广场NIO HOUSE举办，期待能与供应链、科技公司和产业资本一道，打开自动驾驶“黑盒子”。
而且,这种彻底的端到端“黑盒子”,技术上很难进行Debug(调试)和迭代优化,同时由于传感器输入信号如图像、点云等是高纬度(参数丨图片)的,控制信号输出如方向盘转角和油门刹车踏板信号等是相对低维的,在端到端训练中非常容易“过拟合”,导致实车测试完全无法使用。 “没有金刚钻,不揽瓷器活。”国内最近一些企业则...
🌐此外,车联网也将成为未来的一个重要趋势。通过与智能手机的无缝连接,未来的汽车将能够实现更多功能,比如实时导航、语音助手、在线音乐等。这种车与外部世界的互联互通,将极大地提高驾驶的便利性和安全性。 👀最后,个性化定制也将成为车企竞争的新战场。未来的汽车将不再是一成不变的“黑盒子”,而是可以根据消费...
如何在核心数据量受限时突围,成了自动驾驶感知层打开“黑盒子”的关键。 决策:数据运算逻辑不可解释 在自动驾驶与人工智能紧密绑定的当下,深度学习成了行业中热度最高的语汇,而其主要应用在决策层,也就是人们口中的“自动驾驶大脑”。 然而理论上,基于训练数据集归纳的深度学习算法并不像人类一样,对所有开放环境均...
显而易见,自动驾驶的高风险来自上述多重维度。基于此,2018年9月28日,亿欧汽车主办的“打开自动驾驶‘黑盒子’——2018亿欧汽车自动驾驶商业落地沙龙”将在北京东方广场NIO HOUSE举办,期待能与供应链、科技公司和产业资本一道,打开自动驾驶“黑盒子”。
在这种情况下,训练系统、反复测试及模拟工作势必会受到影响。如何在核心数据量受限时突围,成了自动驾驶感知层打开“黑盒子”的关键。 决策:数据运算逻辑不可解释 在自动驾驶与人工智能紧密绑定的当下,深度学习成了行业中热度最高的语汇,而其主要应用在决策层,也就是人们口中的“自动驾驶大脑”。
显而易见,自动驾驶的高风险来自上述多重维度。基于此,2018年9月28日,亿欧汽车主办的“打开自动驾驶‘黑盒子’——2018亿欧汽车自动驾驶商业落地沙龙”将在北京东方广场NIO HOUSE举办,期待能与供应链、科技公司和产业资本一道,打开自动驾驶“黑盒子”。