日本自动驾驶产业分析论文（日本的自动驾驶技术怎么样）

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本文目录一览：

• 1、苹果自动驾驶36块钱训练百万公里数据,10天跑16亿公里
• 2、自动驾驶KITTI数据集解析
• 3、一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人轨迹预测方法
• 4、余凯:破除行业焦虑,聚焦用户价值

苹果自动驾驶36块钱训练百万公里数据,10天跑16亿公里

数据显示，通过这一套自监督训练体系，每10天即可完成16亿公里的训练，等效约9500年的驾驶经验，换算成一天就相当于6亿公里和950年驾驶经验。而这样的训练，成本控制也十分突出，每百万公里的模拟成本低于5美元（约合人民币31元），且不需要真实世界数据。

回归到工程领域，何小鹏则认为更重要的数据，是实际在路上跑的自动驾驶「实验里程」。 何小鹏认为在中国应该 起码做到每个月 100 万公里以上 的数据，而实际上应该有一天做到 每个月 10 亿公里 ，也就是 1000 倍于百万级，「才比较稳健」。而从 100 万到 10 亿中间还要分很多步。

福特、通用通用分别斥资10亿美元（约合70亿元人民币）、8亿美元（约合40.6亿元人民币）收购了Argo.ai和Cruise，谷歌Waymo在上半年首次融资，就获得了高达30亿美元（约210亿人民币）。

华为ONCE数据集，作为全球最大的自动驾驶场景训练数据集，拥有100万个场景，行驶时间长达144小时，覆盖210平方公里，包含700万张同步图像和417k个3D Box。与Waymo的3D Box数量相比，ONCE的数据规模稍逊一筹，但其独特之处在于非标签数据训练的价值和标注成本的控制。

Web3是互联网人的机会前腾讯副总裁创业，物流车自动驾驶热了 股融易资讯今日话题 --- Web3是互联网人的机会 国内的Web3创业者还“不成气候”，只有少部分有钱又有决心的创业者会出海做产品。 在未来十年，Web3可能会成为这个星球上最大的放大器与时代机遇。 由于Web3还在发展早期阶段，定义并不算清楚。

以市中心为原点，半径10公里以内为核心区，10至30公里为近郊区，30公里为远郊区。所以你看，在运输过程中，新车跑10到30km是有可能的。当然，不管他是否偷偷摸摸，每家店都不一样。

自动驾驶KITTI数据集解析

KITTI，自动驾驶领域的重要测试集，旨在为自动驾驶技术提供大量真实场景数据，解决当前缺乏强大基准的挑战。通过提供包括定位、SLAM、图像处理等在内的应用，KITTI数据集在自动驾驶感知与预测领域发挥关键作用。然而，创建如此大规模且真实的场景数据集面临复杂挑战，尤其是在校准与设置评估指标方面。

KITTI立体匹配数据集解析如下：数据集背景与目的：背景：自动驾驶领域的研究对视觉传感器提出了更高要求，需要一个能涵盖复杂场景并支持多任务的数据集。目的：KITTI数据集旨在满足自动驾驶研究中对于高质量、多场景覆盖数据集的需求。

Kitti目标检测2D数据集是专为评估自动驾驶环境下的计算机视觉技术而设计的国际知名数据集。以下是关于Kitti目标检测2D数据集的详细介绍：数据来源与背景：由卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合打造。主要用于评估自动驾驶环境下的计算机视觉技术。数据内容与场景：涵盖立体图像、光流、视觉测距等多个方面。

一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人轨迹预测方法

1、在自动驾驶的探索中，以往的方法往往面临两个关键挑战：独立的预测与规划以及难以定制的优化目标。传统上，预测和规划被视为两个独立的过程，但它们实际上是相互依赖、相互影响的。为解决这一难题，南洋理工大学的研究团队提出了创新的DIPP模型，它将预测和规划无缝集成，引入了可学习的损失函数，以实现更精准、安全的决策。

2、其中最主要的两点便是“自动驾驶的大脑”——高性能运算处理器平台以及“能让汽车心灵感应”——车与外部设施通信的C-V2X技术。前者能为传感器的识别算法和系统的决策算法提供巨量的运算能力支持，是与传统汽车最为基本的区别；后者让汽车与交通标志。

3、MARC是一种安全又高效的时空联合规划方法，主要用于自动驾驶车辆在高交互环境中的规划问题。具体来说：结合多策略决策与风险感知应急规划：MARC结合了多策略决策制定的优点和风险感知的应急规划，以应对不可预测的交通参与者所带来的复杂性。

4、在规划部分，将MotionFormer更新后的自车查询向量与BEV特征进行交互，让自车感知整个环境，隐式学习周围情况与其他智能体。避障碰撞优化器对预测轨迹进行优化，确保更安全的路径规划。

5、纵向规划关注车辆在选定路径上的速度控制，需遵循交通规则，避免碰撞，并保持乘客舒适性。例如，面对行人横穿、黄灯情况下的决策，都需要通过动态规划等方法求解。纵向规划还面临博弈挑战，如判断何时主动变道或保持稳定，以及感知和预测的困难，如应对盲区和复杂预测。

余凯:破除行业焦虑,聚焦用户价值

1、三个月前，王传福一句话辐射到了整个自动驾驶行业，爆炸程度堪比多年前马斯克说的“激光雷达就像是人身上长了一堆阑尾”，加剧了人们对自动驾驶行业的悲观看法。 6月中旬，在中国汽车蓝皮书论坛上，该话题再度引起深度讨论，无人驾驶到底将去向何方？长期深耕于行业一线的大咖们各抒己见。

2、媒体：这周余凯总他有说三年之内智驾行业大局肯定会定下来，所以首先要想问一下，你对这个观点怎么看？如果三年能定，轻舟在当中扮演一个什么样的角色？轻舟...所以这是我们的选择，我们还是会强调性能，我们要强调用户价值。

3、但余凯认为，衡量芯片本身有没有价值，在于软件在芯片之上是不是能够充分的去施展软件的魅力。1000TOPS意味着什么？它不是你的效用、性能、不是用户价值，它是给车厂的成本。

4、CEO唐锐以《自动驾驶价值回归与思考》为题的主题演讲中，探讨了利用低成本、高效率的行泊一体系统，以及在停车场、封闭园区等特殊环境中，有效提升用户体验的...行业最近也有很多声音出来，比如说有人说自动驾驶是被资本裹胁的，被资本忽悠，高阶辅助驾驶才是关键。

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