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天正過期補丁在電腦上被過濾 天正過期補丁怎么用步驟( 二 )

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“讓自動駕駛系統更聰明”
在不少人印象中，自動駕駛車輛很容易為了安全而忽視通行效率 。此次體驗，采訪人員最大的感受就是自動駕駛并沒有想象得那么“肉” 。
自動駕駛汽車如何開得又快又穩？
其實，和人一樣，自動駕駛系統也遵循感知—決策—行動的行為邏輯 ?！败囕v感知系統可識別一定范圍內的車輛、行人、障礙物、紅綠燈等，并通過‘大腦’，即自動駕駛算法來規劃線路，聯動控制系統完成對方向盤、油門、剎車等的操控，實現自動駕駛 ?！毙鞂殢娬f 。
準確感知是決策的依據 ?！拔覀冏罱l布的Apollo RT6自動駕駛車配備38個車外傳感器，包括8個激光雷達、6個毫米波雷達、12個超聲波雷達、12個攝像頭，可實現超200米的遠距感知 。”徐寶強說 。
“閃避、并線繞行、博弈等技能點已是小馬智行自動駕駛系統的‘基本操作’，這也是我們最受乘客認可的地方 ?！睆垖幷f，“自動駕駛車輛在行駛過程中不再簡單從駕駛者角度出發，而是從安全、效率、舒適度3個維度綜合判斷做出決策 。通過深度學習算法、出色的工程設計、大數據積累和系統優化，自動駕駛‘司機’可以媲美甚至超越人類老司機，即便在‘長尾場景’中也有較好表現 ?！?br /> 所謂“長尾場景”，指的是發生概率較低但又十分危險的情形 。特斯拉首席執行官馬斯克認為，把機器學習系統做到99%的準確率相對簡單，但在此基礎上再提升0.9999%的準確率卻非常難 ?？梢哉f，對長尾場景的學習程度決定了自動駕駛技術從試點到大規模落地的距離 。
“海量數據是關鍵 。”張寧認為，無人化技術要服務于真實公開道路場景，只在一段場景簡單的路段或某個封閉區域拿掉安全員，進行一段無人駕駛的演示是不夠的 。“需要足夠的真實場景測試里程及大規模車隊積累的數據進行驗證 ?！彼f，“研發團隊要對數據進行智能化篩選，用典型場景訓練神經網絡模型，強化仿真系統，讓自動駕駛系統更聰明 ?！?br /> “中國城市道路場景復雜，車多人多施工路段多，實現無人駕駛大規模商業化落地面對的挑戰更大，但也為中國自動駕駛技術后發先至提供了豐厚土壤 ?！毙鞂殢娬f 。目前，百度Apollo測試車隊規模已達500輛，在多個國家近30個城市開放道路測試，實際路測總里程超3200萬公里，旗下“蘿卜快跑”平臺已在北京、上海、廣州、深圳等城市開展自動駕駛出行服務，訂單量超100萬單 。
“還需各方面持久努力”
“雖然起步較晚，但在政策大力支持和頭部企業帶動下，憑借資金、人才、技術、產業鏈等方面的優勢，中國自動駕駛技術研發和應用均位居世界前列，多種場景高級別自動駕駛加速落地 ?！苯餍履茉纯萍悸殬I學院新能源汽車技術研究院院長張翔說 。
徐寶強表示，自動駕駛并不等于100%安全，但綜合安全性高于人類駕駛員 。隨著無人駕駛進一步成熟，聰明的車、智慧的路、車路協同、智能交通管理系統等，都會讓交通事故發生概率降低 。
同時，自動駕駛的市場空間十分廣闊 。自動駕駛不僅能把人從駕駛中解放出來，還能大幅度降低營運車輛企業成本 。不久前百度發布Apollo RT6時算過一筆賬：按照5年運營周期計算，以一線城市為例，不算車輛費用，網約車司機月成本為8000元；對于自動駕駛車輛而言，如果整車成本能降到百度宣布的25萬元，月成本只有4100元左右 。
百度董事長兼首席執行官李彥宏說：“汽車智能化是確定性趨勢，到2030年，沒有自動駕駛能力的電動車，將完全沒有競爭力 。百度將堅持壓強式、馬拉松式投入，確保在人工智能、自動駕駛技術上的持續領先 。”
高級別自動駕駛落地將掀起一場交通領域的巨大變革，這場變革需要全產業鏈共舞 。張翔認為，當前自動駕駛商業化還面臨幾個問題：一是技術路線，自動駕駛汽車上路需要走車路協同路線而不僅是單車智能，這更有助于行車安全，但依賴于投資大、周期長的智慧交通建設 。二是當下的軟件算法還需不斷迭代升級 。三是降低成本，如果成本下不來，相關企業很難實現盈利 ?！斑€需各方面持久努力，特別是車路協同下智慧道路的建設 。”張翔說 。
“自動駕駛大規模商業化應用離不開3個維度的共同推進：成熟的技術、支持性的法律法規、用戶與客戶的接受度 。”張寧表示，目前中國的自動駕駛政策在快速推進，北上廣深等一線城市樹立了“先行先試”的典范 。今天的政策突破是自動駕駛企業和政府之間良性互動的成果——監管者對自動駕駛的理解不斷深入，給技術發展提供優良土壤，而相關企業則需要證明自動駕駛車輛可以兼顧安全、舒適和效率 。

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