自动驾驶34个场景

今天给大家分享自动驾驶34个场景，其中也会对自动驾驶科普的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、Waymo-自动驾驶长尾问题挑战(2019)
• 2、5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?
• 3、自动驾驶主要有哪些应用领域
• 4、燕房线自动驾驶列车预设了哪些自动运行场景?
• 5、能自动驾驶还能读懂你!全新S级竟有这些你不知道的黑科技
• 6、自动驾驶应用属于哪种算力场景

Waymo-自动驾驶长尾问题挑战(2019)

大规模机器学习技术（Machine Learning At Scale）Machine Learning是解决自动驾驶长尾问题的一种有效工具。Waymo通过使用Automated Machine Learning技术生成和优化针对无人车的数据模型，极大地提升了模型训练的效率。尽管Machine Learning技术在自动驾驶中发挥着重要作用，但其也存在局限性。

北京2020年6月16日 /美通社/ -- 美国当地时间6月15日，Alphabet（Google母公司）旗下的自动驾驶公司Waymo在CVPR 2020自动驾驶Workshop上揭晓Waymo开放数据集挑战赛的结果，边缘AI芯片领军企业地平线斩获5项挑战中的4项全球第一。

DMV：2018年和2019年Waymo接管类型对比） 在创立轻舟智航之前，于骞曾是Waymo感知关键模块的机器学习算法研发负责人，但他认为，感知是比较确定性的问题，测试和评价方法都比较明确，自动驾驶最大的挑战是规划决策。轻舟智航便为解决该问题而生，于骞形象地描述道：“相比原本的‘造梯子’，我们更希望‘造火箭’。

这似乎解释了为何无人驾驶迟迟无法落地：“自动驾驶技术存在突出的长尾效应，技术上已经解决了90%的问题，但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力，这10%包括很多边界化难题。

5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?

1、G-V2X技术为实现自动驾驶提供了广泛的应用场景，具体包括： 车辆编队：通过5G的高带宽和低时延特性，实现车辆之间、车辆与云端以及车辆与基础设施之间的大量数据实时交互和状态信息共享。这不仅提高了行驶效率和公路吞吐量，还降低了能耗，增强了行驶安全性和舒适性。

2、车辆编队场景 车辆编队 即 一组车辆按照一定的排列方式安全行驶；利用5G大带宽、低时延，实现车与车、车与云端网络以及车与基础实施之间海量数据的实时交互及状态信息分享，大大提高车辆行驶效率、最大化公路吞吐量、降低车辆能耗、提高车辆行驶安全和舒适性。

3、G V2X应用场景：车辆编队：通过5G的高带宽和低时延特性，实现车辆之间的紧密协作和编队行驶。扩展的传感器：利用5G网络传输车辆传感器数据，增强车辆对周围环境的感知能力。先进驾驶辅助：包括半自动驾驶和全自动驾驶，通过5G网络实现车辆与周围环境的实时交互和决策。

自动驾驶主要有哪些应用领域

1、自动驾驶主要应用于以下领域：物流配送：自动驾驶技术可用于货物的自动运输和配送，提高物流效率和降低人力成本。共享出行：自动驾驶车辆可实现无人化运营，为乘客提供更加便捷、灵活的出行服务。公共交通：自动驾驶公交车、地铁等公共交通工具，能够提升公共交通的智能化水平，改善乘客体验。

2、精准除草：通过图像识别，自动识别并清除杂草，减少除草剂使用。收获作业 自动收割：根据作物成熟度自动调整收割参数，提高效率，减少损失。智能分选：自动识别并分选不同品质的作物，提升产品质量。土地平整与整理 自动平地：根据地形数据自动调整平地机作业参数，确保土地平整。

3、自动驾驶主要有以下应用领域：物流配送：自动驾驶小车可以穿梭在城市的大街小巷，帮你把快递安全、准时地送到家门口，就像个不知疲倦的小信使。共享出行：想象一下，未来的出租车没有司机，你只需要在手机上轻轻一点，一辆自动驾驶的车就会来接你，带你去想去的地方，既方便又环保。

4、自动驾驶技术当前主要被应用于一些特定的限定和低速场景中，如物流配送、共享出行、公共交通系统、环卫作业、港口码头操作、智能矿山开***，以及无人零售等领域。这些应用不仅提高了工作效率，还降低了人力成本，为各行各业带来了显著的变革。

燕房线自动驾驶列车预设了哪些自动运行场景?

1、报道称，交控公司科研团队以场景和运营规则为主线，总共设计出41个全自动运行场景，其中包括列车唤醒、列车休眠、自动调车、洗车、清扫、回库等正常场景，以及紧急呼叫、车辆火灾、雨雪模式、障碍物脱轨检测等异常场景，每个场景都有对应的自动解决方案。

2、据了解，此前燕房线列车从唤醒出库、正线运行、开关门作业、乘降作业，到清客折返、回库休眠等各环节已全部实现自动化运行。目前燕房线列车司机退出列车车厢，实现列车内无人值守的全自动运营。同时，列车驾驶室间壁门也***进行改造，乘客可在车头更直观感受全自动的地铁列车。

3、实际上，燕房线的全自动运行意味着整条线路都是轨道交通智能化。升级为GoA4的燕房线列车可以准时从休眠中自动唤醒，完成自检后自动出库，按照时刻表正线运营，完成站间行驶、到站精准停车、自动开闭车门、自动发车离站等一系列运营工作，最终自动回库、自动洗车、自动休眠。

能自动驾驶还能读懂你!全新S级竟有这些你不知道的黑科技

结合眼球追踪技术，在低速或者车辆静止的时候，系统会检测到你正看着屏幕在进行操作，这时候就不会有触摸震动反馈，以减少震动马达工作的声音对车内乘客的滋扰，保证新S级在任何时候都是贴心且优雅的。

后者在特定的停车场里可以实现AVP自动代客泊车功能——驾驶员开至停车场即可走开，车辆自行停入车位。 2017年，奥迪在西班牙发布了现款A8，当时最大的看点就是搭载了L3级自动驾驶技术，引起全球关注——这是截止目前唯一一款发布过的支持L3级自动驾驶技术的量产车型（国内有一些车企发布的伪L3不在此列）。

全新奔驰S级还没有展露真容，要到下个月也就是9月份才全球发布，但奔驰已逐步释放出这款车搭载的部分智能“黑科技”与前沿技术，编辑部同事看了很是兴奋。

自动驾驶应用属于哪种算力场景

1、自动驾驶应用算力场景如下：自动驾驶主流的应用场景分为：Robobus、Robotaxi、港口场景、封闭园区、矿区场景、无人环保、干线物流、末端配送。

2、边缘计算是一种为应用开发者和服务提供商在网络边缘提供云服务和 IT 环境服务的技术。相比于云计算，边缘计算在响应时间、数据传输和存储成本、安全性和隐私保护、可扩展性、可靠性以及支持实时决策等方面具有显著优势。

3、答案是需要使用到GPU高性能计算，自动驾驶的实现，需要依赖感知传感器对道路环境的信息进行***集，包括超声波、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，***集的好的数据需要传送到汽车中央处理器进行处理，用来识别障碍物、可行道路等，最后依据识别的结果，规划路径、制定速度，自动驱使汽车行驶。

4、AI芯片算力应用实例： 自动驾驶芯片：如Orin芯片，其算力高达1016TOPS，能够处理自动驾驶中的大量数据。 手机NPU：如华为的麒麟系列和OPPO的MariSilicon X，分别达到2TOPS和18TOPS，其中MariSilicon X凭借其高算力、6nm工艺和高能效，在手机NPU算力方面表现突出。

5、应用场景：人工智能：在AI领域，OPS常被用于评估AI芯片的运算能力。例如，1 TOPS表示一秒钟内能完成一万亿次的运算。科学计算与大数据分析：在这些领域，由于需要高精度的浮点运算，因此更倾向于使用FLOPS作为衡量标准。

6、据悉，未来黑芝麻还会提供四芯片组合的方案，算力将达到280TOPS，可支持L4级别的自动驾驶场景。同日，在零部件展馆镭神智能发布了车规级CH系列混合固态激光雷达CH120和CH64。分别具有120线和64线，以灵活地契合不同自动驾驶细分应用领域对视场角、分辨率等具体需求。

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