欧洲车市倒退的十年,中国品牌能否弯道超车?

智能家居 2020-04-10 10:30198未知admin

前段时间,针对关于“奥迪已取消L3级自动驾驶研发项目”的传言,奥迪回应称并未取消,而是将该项目的研发工作提升至大众汽车集团层面。

这个结果估计让不少瞄准L3量产的车企松了一口气。毕竟,奥迪是绝对的L3先锋,2017年奥迪A8上市之时就头顶着全球首款L3级自动驾驶车型的光环。但或因法规,或因技术,L3的量产仍然遥遥无期。

要成为一种完全可行、无处不在的技术,自动驾驶仍有重大障碍需要清除。在这个关键时刻,有必要探索自动驾驶的方向,以及利好和阻碍这一领域发展的因素。

自动驾驶技术的主要构成部分

首先,总结一下加持汽车使其以现在和未来的形式自主驾驶的各种技术:

01、人工智能

先进的人工智能技术可使自动驾驶的车辆获悉到每一秒,甚至是每一毫秒的路况。举个例子,比如一辆自动驾驶汽车正驶近十字路口,汽车感知到有一个行人站在拐角处,此时车辆必须即刻决定是否减速,因为该人可能横过马路;或保持速度,因为该行人造成不了任何威胁。

对人脑来说,快速地进行这些计算是存在困难的,更不用说机器的计算了。然而,人工智能已经发展到一个几乎可以即刻做出精准判断的地步了。

02、机器学习

自动驾驶的另一个重要组成部分是机器学习。尽管人工智能是很智能的,但从技术角度来看,人工智能分析每一个场景均是基于机器学习。机器学习能够从路况中汲取数据,并根据历史经验像人类一样自主驾驶。

因此,当一辆汽车第一次在十字路口看到行人时,它可能会进行一系列复杂的计算。但是,当它再次遇到相同的场景时,它可以检索出以前收集的数据,而不是再次尝试收集数据。简而言之,人工智能可以驾驶汽车,但是机器学习可以辅助它成为一位更优质的司机。

03、传感器通信

虽然是由科技在“驾驶”这辆车,但自动驾驶的车是不能够自给自足的。它们将依赖位于其他车辆,交通信号灯以及交通基础设施的每个功能部件上的大量传感器和数据。

这些传感器使汽车与汽车,甚至与整个交通基础设施能够相互“交互,进而使驾驶尽可能安全和高效。

在这方面,宝马一直处于领先地位,该公司正在开发一种允许汽车与其它设备共享数据的系统。例如,两辆宝马在高速公路上一起行驶:当第一辆宝马遇到事故或行驶到建筑区域时,它可以将这些信息传送给后面的汽车。

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