马斯克亲口承认特斯拉自研 AI 芯片,掌控自动驾驶的绝对主动权

马斯克亲口承认特斯拉自研 AI 芯片,掌控自动驾驶的绝对主动权

  2017-12-12 8:24:00   自研,自动驾驶,能源管理
特斯拉在自动驾驶领域勃勃雄心早已人尽皆知,Musk 今年还豪言要在 2019 年推出面向消费者的完全自动驾驶的车辆,而要实现这个目标,强大的数据计算能力以及 AI 处理能力是重中之重,最后的落脚点自然是在“芯片”上,所以特斯拉想要拥有自己的强大的 AI 芯片的愿望就很好理解了。
德尔福正式拆分后,CEO表示明年将迎来自动驾驶的“黎明”

德尔福正式拆分后,CEO表示明年将迎来自动驾驶的“黎明”

  2017-12-12 8:15:00   电气化,灵活性
德尔福需要让自己的业务变的更加精确和尖端,这对于客户来说更有益,也让德尔福的收益更多。因此,我们必须从科技角度出发。在过去五年中,汽车行业发生了巨变。在接下来的五年中,变化将会更加巨大。
让自动驾驶消除汽车弊端

让自动驾驶消除汽车弊端

  2017-12-11 11:29:00   自动驾驶,新技术
汽车为数以百万计的人带来了巨大的流动性、自由和享受。大量就业、投资和公司利益也依赖于当前的汽车交通模式——不管它可能有多危险。出于这些原因,一些交通专家对于自动驾驶汽车革命是否会来临表示怀疑。
无人驾驶距离我们可能依然遥远

无人驾驶距离我们可能依然遥远

  2017-12-11 11:14:00   研发阶段,应用技术,生态系统,顶层设计
在研发基地、在创业空间、在测试场地……那些或简陋或笨拙的“无人驾驶”车辆把我们从想象的美好拉回到了现实的严峻。更为严峻的是,无人驾驶的探索者们都会在L3-L4的阶段面临煎熬,似乎难度曲线陡然提升,过往的成功经历似乎都无法保证必然翻越这座险峰。综合来看,翻阅L3-L4阶段的难题主要体现在以下三个方面:应用技术、生态系统和顶层设计。
苹果在NIPS大会上展示了自动驾驶研究新进展

苹果在NIPS大会上展示了自动驾驶研究新进展

  2017-12-11 10:17:00   机器学习,3D地图,自动驾驶
Salakhutdinov展示了苹果的系统,该系统用于识别汽车、行人和道路上的可驾驶区域。他展示了这个系统是如何工作的,即使在一些特殊情况下,比如外面下雨的时候,或者行人和其他危险超出视线范围内的时候。这个系统甚至可以推断出行人可能在哪里。
Mobileye® EyeQ5™深度学习效能优于NVIDIA Xavier*

Mobileye® EyeQ5™深度学习效能优于NVIDIA Xavier*

  2017-12-8 10:03:00   深度学习,人工智能
人工智能工作负载(或深度学习)将在自动驾驶汽车的“大脑”中发挥关键作用,英特尔和Mobileye提倡采用更智能的人工智能方案,以更高效的方式来处理特定工作负载。
英特尔将推自动驾驶多芯片平台,与英伟达等的正面竞争一触即发

英特尔将推自动驾驶多芯片平台,与英伟达等的正面竞争一触即发

  2017-12-8 9:34:00   多芯片,自动驾驶
如果按照英特尔承诺的,“将很快公布这套面向自动驾驶应用多芯片平台的详细信息”,那么明年CES的时候,大家就可以将其他公司的平台产品与英特尔的解决方案进行对比了。尽管英特尔声称自己在自动驾驶芯片的计算性能和能耗可以平衡得很好,但不可否认入场较晚的英特尔还是面临着相当激烈的竞争。
吴甘沙:自动驾驶的可靠性还需要时间雕琢

吴甘沙:自动驾驶的可靠性还需要时间雕琢

  2017-12-8 9:29:00   自动驾驶,法律法规,社会性
但同时我们也有巨大的机遇,第一就是整个国家在新一代人工智能这一块都已经准备好弯道超车,甚至是换道超车了。无论是资本还是传统汽车厂、新兴的科技公司,都一直在一个非常活跃的生态当中,也会吸引很多人才从国外回来。
为什么仿真测试能让自动驾驶变得更安全?

为什么仿真测试能让自动驾驶变得更安全?

  2017-12-7 10:54:00   图像处理,自动化驾驶,机器学习
从训练到测试,虚拟环境正在让自动驾驶变得越来越完善。在训练过程中,它能够帮我们节省时间,提高效率,并且帮我们规避在真实世界中进行测试时的风险。在无人驾驶的开发中,让人类安全员在世界道路上进行测试是必不可少的一个手段。
京东投百亿,长沙试点制造无人快递车

京东投百亿,长沙试点制造无人快递车

  2017-12-7 10:49:00   智能制造,无人车
配送过程中,无人车顶的激光感应系统会自动检测前方行人车辆,会自动停车避障,也可根据人的速度,调整自身速度,以保证跟人有一定的安全距离,还可以攀爬25度的斜坡。
德尔福CEO:自动驾驶2018可落地 率先进入出租业

德尔福CEO:自动驾驶2018可落地 率先进入出租业

  2017-12-7 10:40:00   系统研发,自动驾驶系统
克拉克表示,目前德尔福正与客户合作优化现有平台,并重新设计未来的汽车平台,使其零件数量变少、软件数量和功能变多、通信能力变强大、安全系统变得更为先进。由于自动驾驶汽车中软件较多,自动驾驶系统和娱乐信息系统较复杂,未来5到10年中,需要重新思考汽车的基本架构。
关于通用的商用自动驾驶汽车计划,分析师们这样说

关于通用的商用自动驾驶汽车计划,分析师们这样说

  2017-12-7 10:32:00   有效性,安全性
股票市场对于自动驾驶商用的期待值需要降低。如果在2030年以前,世界上1%的车辆是自动驾驶汽车,那么对大众而言就是一个巨大的进步。但是,很多人认为2030年之前将会实现道路上50%的汽车,是Level 5级别(SAE)自动驾驶汽车。因此,我们对于自动驾驶汽车的未来期待值,恐怕有点过高。
放眼全球:原来自动驾驶车已经至少在47个城市跑起来了

放眼全球:原来自动驾驶车已经至少在47个城市跑起来了

  2017-12-7 10:26:00   自动驾驶,试点项目
这份清单,共计包括47个城市,一些已经在运营自动驾驶汽车的试点项目,一些则是确认将致力于这项事业。此外,有22家城市已经开始着手布局自动驾驶的相关政策法规、规划以及治理条例等,但大多还没有开始试行。
滴滴程维:车飞起来才是解决城市出行问题的关键

滴滴程维:车飞起来才是解决城市出行问题的关键

  2017-12-7 8:26:00   分享经济,全球化
最早因为智能手机的普及,司机可以借助智能手机联网来控制汽车,所以出行的平台开始有机会搭建。程维表示,未来不需要手机,可能车机本身就能联网,云端也在进化,这个进化会提高交通工具的使用效率,因为任何一个司机都会有需求思考应该去哪里,怎么走,这都是不够实时和不够信息量的,一定需要云端统一的调度,使得整个城市效率变高,今后会有越来越多的拼车。
日产计划明年在横滨公开测试无人驾驶打车服务

日产计划明年在横滨公开测试无人驾驶打车服务

  2017-12-6 13:08:00   无人驾驶,发车
日产和DeNA表示,他们将于明年3月在横滨市对其无人驾驶打车服务进行为期两周的公开测试。在测试期间,乘客可以通过DeNA开发的一款应用,来召唤日产无人驾驶的Leaf电动汽车,前往预定目的地并支付乘车费用。
深圳

深圳"自动驾驶巴士"投入运行 法律风险暂时无解

  2017-12-6 13:01:00   智能公交,无人驾驶,试验运行
按照深圳巴士集团的说法,上述公交车搭载智能驾驶公交系统,在智能驾驶系统基础上,每辆车还配备有1名驾驶员,会时刻监控车辆的运行情况,并及时进行干预。此外,车辆同时具备人工和智能驾驶两种模式,可根据实际需求,由智能驾驶状态随时切换至人工驾驶状态。
英飞凌助力奥迪,量产全球首批具有自动驾驶功能的汽车

英飞凌助力奥迪,量产全球首批具有自动驾驶功能的汽车

  2017-12-5 16:50:00   传感器,驾驶辅助
来自AURIX™系列的微控制器是确保可靠自动驾驶的zFAS的核心组件。AURIX确保与车辆数据总线的可靠连接。它对数据包进行评估和排序,并在尽可能最快的时间内启动它们的处理工作。譬如,它根据来自雷达及其他传感器系统的数据启动紧急制动。由于具备很强的处理能力和大量安全功能,AURIX系列微控制器特别适合实现自动驾驶目的。
未来智能出行基石:电动+自动驾驶+共享

未来智能出行基石:电动+自动驾驶+共享

干晔   2017-12-5 13:01:00   智能,出行,电动,自动驾驶,共享
电动车势必替代燃油车,这一点毋庸置疑,但这并不是终局。而产业界关于未来出行模式的探索和尝试也从未停止。因为,实现纯电动化显然不是未来出行模式的终点。人们需要的是更智能更人性化的出行体验。这显然是系统工程。
李想公布车和家 SEV 新进展,将在旧金山、巴黎落地共享出行服务

李想公布车和家 SEV 新进展,将在旧金山、巴黎落地共享出行服务

  2017-12-5 11:59:00   智能,联网,体验
两次的合作内容基本相当,包括双方将于 2018 年推出无需固定地点取还的 Free-floating (自由流动)分时租赁服务,用户可在预先设定的服务范围内自由取、停车辆,无需额外支付停车费、保险、充电费用等。车和家负责提供 SEV 车辆、IT 解决方案和售后服务,Clem 或 SCOOT 负责车辆日常运营,运营数据则由协议双方共享。
2020 年才量产 EyeQ5,英特尔的自动驾驶路线图落后了吗?

2020 年才量产 EyeQ5,英特尔的自动驾驶路线图落后了吗?

  2017-12-5 11:18:00   AI技术,自动驾驶
在被收购前,Mobileye 暗示称 EyeQ5 将搭载八核双线程 64-bit MIPS 处理器,同时它还有 18 个计算视觉处理器。最终,这块 SoC 能实现每秒 12 万亿次(TOPS)的计算,能耗仅为 5 瓦。不过现在,英特尔却将 EyeQ5 的计算能力提升到了每秒 24 万亿次,但功耗也顺势提升到了 10 瓦。
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