大型语言模型是生成或嵌入式文本的基础模型 (一种大型神经网络)。它们生成的文本可以通过为其 提供起点或“提示”来进行调节,从而使其能够用自然 语言或代...
2025-01-17 59 人工智能AI行业报告
智能驾驶是指汽车通过配置先进的传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备实 现协助驾驶员对车辆的操控,甚至完全代替驾驶员实现无人驾驶的功能。 高等级的智能驾驶是智能交通体系的一部分,通过 V2X(车联网)技术汽车能够 与道路信息、交通信号、其他车辆等周围环境联接为一体,形成“人、车、路”高效运 行的交通体系。而在智能汽车内部,各种类型的传感器代替了人的眼睛与耳朵,感知 汽车周围情况;强大算力的控制器代替了人的大脑,决策车辆行驶路线;响应灵敏的 执行器代替了人的手脚,执行着智能大脑的命令。被“代替”的驾驶员则通过全新的人 机交互环境,享受着智能的体验与服务。这是智能驾驶的愿景,也是定义各个子功能 的发展目标。安全始终是汽车出行的第一要务,早期的智能驾驶功能主要是集中在帮助驾驶 员减少交通事故的辅助驾驶功能。其中,典型的功能为AEB(Autonomous Emergency Braking,自动紧急制动系统)。
AEB 系统通过摄像头或雷达检测和识别前方车辆,在 有碰撞可能的情况下先用声音和警示灯提醒驾驶者进行制动操作回避碰撞。根据 Euro NCAP 研究结果显示:AEB 技术能在现实世界中减少 38%的追尾碰撞,且无论 是在城市道路(限速 60km/h)或郊区道路行驶的情况下,效果并无显著差别。 根据《中国自动驾驶安全读本》,当前我国交通领域面临诸多痛点,包括:人为 原因导致的交通事故率占比 90%;因为交通拥堵,仅仅在北京就造成了人均 4013.31 元/年的经济成本;我国物流费用在 GDP 中的比重达到 14.6%,远超欧美国家,效率 低下;我国大型城市停车位缺口平均在 70%以上,停车难的问题越来越突出。当前,汽车行业正在经历 100 多年来最为剧烈的变革,“新四化”趋势(电气化、 智能化、网联化、共享化)带来全方位的产业革命。在这一变革中,智能驾驶将显著 提升汽车电子、软件算法等在汽车价值中的比重。先进的计算机、通讯、算法等技术 成果将被应用在智能驾驶汽车上。传统汽车行业的生产组织要素(知识技能、组织模 式等)将被全面改变,有望创造众多新增部件机会。
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