作者：佚名技术使货运行业能够以创新的方式应对当今的供应链挑战。特别是，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 正在彻底改变该行业。这些技术正在帮助公司更高效地运营、保障司机安全并节省资金。智能车队监控近年来，物联网技术将远程信息处理提升到了一个全新的水平。远程信息处理技术非常适合监控车辆性能、燃料和维护需求。物联网将其带到了最前沿，为卡车运输带来了额外的计算能力和连接性。远程信息处理和物联网远程信息处理专注于机器对机器的连接，而物联网则专注于机器对任何事物的连接。货运公司可以将两者结合起来，从他们车队的每个细分市场收集有价值的实时数据。这些信息可以快速揭示有关车辆可用性、路线状态和驾驶员行为等因素的见解。此外，由于物联网支持直接从设备进行计算，车队经理可以快速检测和响应问题。例如，如果车辆上的物联网传感器指示性能突然波动，则可以立即提醒驾驶员停车进行维护。这种智能车辆监控技术可以节省数千美元的昂贵维修费用。物联网分析和洞察物联网正在帮助货运公司监控行业趋势和环境影响等大数据。例如，在 COVID-19 大流行期间，物联网设备被用于监测美国各地的卡车运输活动和排放量。这表明排放量显着下降，而行业保持稳定，这告诉分析师，美国人仍在获得他们需要的商品。收集可持续性数据对于当今的货运公司尤为重要。这正成为公众最关心的问题，其中许多人担心某些行业对环境的影响。监测车队排放可以让运输企业减少碳足迹。人工智能驱动的物流在车队管理方面，很少有技术可以与人工智能竞争。人工智能可以毫不费力地简化和优化物流，只需传统方法所需时间的一小部分。有很多方法可以做到这一点。例如，大多数货运公司都熟悉路线优化的复杂性。虽然在纸面上简单地插入 GPS 上的起点和终点更容易，但优化可确保车辆实际上走的是最有效的路径。这节省了时间和金钱，甚至可能带来更高的利润，因为更多的订单可以容纳在优化的车队中。即使是很小的事情，例如规划一条路线以在加油站节省几分钟时间，也可能产生连锁效应。人工智能非常适合路线优化。这个过程很难手动完成，因为它考虑了十几个独特的因素，从交通延误到法律要求。所有这些因素都可以通过人工智能快速准确地处理。人工智能还可以帮助货运公司改善物流和准备工作。物流模拟软件可以帮助车队经理在不影响实际运营的情况下测试新的物流理念。人工智能模拟还可以考虑天气事件和国家紧急情况等因素。这使车队经理能够设计应对此类不可预测事件的策略。确保驾驶员安全物联网和人工智能正在帮助货运公司改善驾驶员体验。这些技术在道路上提供了许多安全和性能优势。例如，驾驶员会喜欢使用人工智能进行上述路线优化。他们将获得更高效的路线并完成更多订单，同时避免延误。车队经理也在使用物联网和远程信息处理来确保单人司机在工作中保持安全。一家公司使用由地理围栏和 GPS 提供支持的通知系统。当有人离开他们的卡车时，它会启动一个计时器。如果驾驶员未按时返回，将发送警报并启动警报器。这在紧急情况下可能至关重要，否则有人可能无法呼救。同样，人工智能和物联网可用于实时监控交通和天气状况。司机可能无法看到风暴来临，但车队经理可以通过物联网设备远程跟踪车辆位置和天气模式。卡车甚至可以配备摄像头，将路况的实时画面传输回车队管理部门。这些设备可让公司确保司机在路况恶化时获得所需的支持。使用物联网跟踪驾驶员行为是提高道路安全的另一种有效方法。传感器可以测量驾驶习惯，例如速度和停车距离。这些指标可以在风险行为引起问题之前揭示它。这也有助于提高路上的生活质量。司机可能不会停下来进行足够的休息或充足的睡眠。这种停机时间对于良好的心理健康以及路上的意识和准备工作至关重要。自动卡车运输自动卡车运输可能很快就会成为现实，尽管可能不像许多人想象的那样。无人驾驶卡车今年即将上市，至少在高速公路上是这样。2021 年 12 月，TuSimple 在开放的公共道路上完成了第一次无人驾驶半卡车驾驶，驾驶室中的人为干预为零。无人驾驶卡车在 80 英里长的高速公路上行驶，受到 TuSimple 团队以及沿线部署的警察的密切监视。这次试运行是自动驾驶卡车向前迈出的关键一步，暗示该行业可能即将发生重大变化。许多人认为这些变化将导致卡车司机失业。不过，行业专家认为情况并非如此。西部各州货运协会官员乔·拉杰科瓦茨在接受《大西洋月刊》采访时评论了这一情况。 “司机做了很多事情……我只是不相信你会看到，至少在现在想象的世界里，这辆没有任何人的全自动卡车。”Rajkovacz 说明，如果卡车在偏远地区抛锚，司机可以进行快速维修。一辆完全无人驾驶的车辆将被延误数小时，等待维修人员进行相同的修复。这只是驾驶员除了将卡车从 A 点转向 B 点之外的众多任务之一。因此，卡车司机不太可能因为人工智能卡车而过时。相反，他们的工作可能会变得更加方便。在可预见的未来，司机在当地道路上的导航将比人工智能好得多，因此许多人可能会转向当地路线，在那里他们可以全年住在家里。与此同时，自动驾驶卡车将在最后几英里的最后几英里内由驾驶者处理越野运输。推进货运技术货运业是全球供应链的核心。 该行业正在通过采用尖端技术在现代挑战中茁壮成长。 物联网和人工智能使车队更安全、更互联、更高效。 强大的人工智能算法正在帮助公司为任何事情做好准备，并构建无人驾驶汽车技术的未来。 这些创新将使卡车运输成为供应链中最强大的环节。责任编辑：华轩    来源： 千家网

说到自动驾驶，更多人首先想到的就是各类传感器、仿真测试以及算法。但如今，底盘的重塑也成为了自动驾驶无法绕过的命题。今天（2月22日），集度汽车宣布与采埃孚正式签署战略协议，双方将在底盘零部件及控制系统、电驱系统、被动安全系统等多方向开展密切合作，并联合开发汽车机器人智能底盘技术。图片这次合作是以支持集度首款汽车机器人的L4级自动驾驶为目标，集度主要负责智驾以及部分产品体验相关的探索性新功能开发，采埃孚负责底盘部件和数字执行接口的研发工作。两者合作开发出的智能底盘技术将直接达到量产标准，并搭载到集度首款汽车机器人上面。根据规划，集度汽车机器人去年年底已通过SIMUCar融通高速、城市双域智能驾驶功能，今年2-3月份进入第二个落地阶段。与此同时，集度汽车机器人还将在2022年北京车展发布概念车版本，2023年正式上市交付。为何说线控底盘必不可少？按照集度的说法，双方合作开发的智能底盘技术，也就是线控底盘和底盘域控制器。线控底盘是自动驾驶必不可少的核心部件之一，它是将控制系统和执行系统机械解耦，让自动驾驶系统发出的数字信号操控底盘的关键。其中，线控（Drive-by-wire或X-by-wire），即用电线（电信号）的形式来取代机械、液压或气动等形式的连接，从而不需要依赖驾驶员的力或扭矩输入。一般来说，线控底盘包括刹车、油门、转向、挡位、悬挂五个关键部分的线控设计，对应汽车运动的前后左右上下六个自由度。同时，由于上下车体的机械解耦，线控底盘还能丰富智能座舱的想象空间，做到更自由的车体和座舱空间设计，而这也是在这次签约时提及的内容。此外，采埃孚集团董事柯皓哲也说到：「智能底盘技术是汽车机器人实现部分高阶自动驾驶功能和智能座舱相关前沿设计的突破口。」技术已经Ready，商业化只待法规集度汽车首款汽车机器人将直接实现L4级自动驾驶，根据GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》规定，驾驶员的角色在L4系统激活后，将转变为乘客或调度员，不再是后援用户。而且在「驾驶自动化系统激活后用户角色」附录里特别备注到，具备4级或5级驾驶自动化功能的车辆，也可装备驾驶座位，这也意味着不配备传统驾驶员座位也是被允许的。图片目前，宝马、奥迪、沃尔沃、大众和标致等车企，均在概念车上展示过相关设计。比如，通过方向盘、踏板的可收折机构，使其在自动驾驶系统开启时隐藏至车内，让驾驶员更便利地使用娱乐系统。此外还有部份更前瞻的概念车，直接改变了车内空间布局，变成环座的大沙发，通过取消驾驶位带来更多功能性创新。尽管刚刚与采埃孚确立合作，但高阶自动驾驶需要智能底盘，却是早就可以确定的技术前提。集度早期阶段就已在相关领域开始进行技术布局，包括线控底盘三向融合、底盘域控技术等。图片其中，线控转向研发项目在2021年启动，目前已初步锁定设计方案，计划在年内开展样件测试，下半年开放线控转向的相关体验。但结合这次合作的内容，集度此前在智能地盘技术方面做出的工作，可能集中在让相关技术与产品结合、凸显产品亮点的软件方面，而硬件可能来自采埃孚的现有技术。事实上，采埃孚此前发布的底盘系统相关产品与VMC底盘域控制器，已经具备了支持L3及以上智能驾驶，带有冗余的功能安全设计机制。采埃孚已有相关技术储备早在2017年，上任采埃孚CEO的沃夫翰宁·施艾德就提出集团将聚焦聚焦下一代出行，以及如何提供系统化的解决方案赋能下一代出行的战略指导方针，其战略主要包含自主驾驶、电驱动、集成式安全系统、车辆运动控制四大领域，计划五年内在电驱动和自动驾驶上投入超过120亿欧元。图片目前在有关智能底盘的技术方面，采埃孚已实现全面的覆盖，包括前轮转向系统、后轮转向系统（AKC）、制动系统（IBC one box）、电驱动、悬架系统（半主动阻尼器CDC、主动阻尼器S-Motion、主动横向稳定杆ERC）、VMC底盘域控制器，以及VMC底盘集成控制协调软件产品cubiX。从采埃孚的技术布局来看，目前不仅已有支持全线控和多冗余的底盘技术基础，还有可以根据路况和用车场景变化，实时调节底盘动态能力的软硬件支持，而这也将是未来自动驾驶汽车的需求。图片其中，VMC底盘域控制器相当于整个底盘系统的协调者，一方面承接了与智能驾驶系统的交互工作，执行自动驾驶系统下发的各项操作指令，让车辆实现自动驾驶；另一方面还可在底盘各个执行器之间建立联系，使各子系统相互交互，提升车辆的动态性能。VMC底盘域控制器实现这种能力还离不开cubiX，它可以从车辆动力学等方面综合考虑车辆对目标轨迹的执行能力，并将这个执行能力以轨迹约束的形式反馈给上层控制器，进而保证决策层规划的路径是可执行的，做到类似于规划和执行的闭环。图片比如，cubiX会将接收到的上层控制目标进行分解，通过内部的车辆运动控制算法分解出各个底盘执行器的控制指令，如目标后轮转角、目标制动、驱动力等，进而综合利用各个执行器实现期望的车辆运动目标。尽管从目前的成果来看，采埃孚已有成熟的全套解决方案，但是根据集度在这次签约时的说法，首款汽车机器人或许只是利用其硬件基础，还将在软件上做出更多差异化和个性化的开发，以此建立起自己的品牌壁垒和辨识度。与传统OEM不同的供求合作模式实际上，集度与采埃孚的合作模式也与其一直以来的理念相符，集度汽车质量与供应链副总裁徐华曾表示：「与造车新势力早期烧钱策略不同，集度有着很硬核的创业氛围和技术氛围，对各个环节上也精打细算，供应链上也在思考如何与百度、吉利进行联合采购，能够通过规模化降低成本。」图片目前逐步曝光的集度首款汽车机器人落地路线，已经很好的体现了这一点。其自动驾驶系统主要依靠百度Apollo技术，车辆电子电气架构、生产制造利用了吉利SAE浩瀚架构的基础，同时与大陆、博世、高通、英伟达、博泽、禾赛等供应商展开合作，这也是集度能够实现快速量产的关键。集度此前还向媒体透露，集度与零部件供应商合作有别于传统OEM的模式，集度不满足于仅仅使用世界级Tier1现有的产品，更希望能通过软件层面逻辑或架构的迭代赋能tier1研发出划时代的产品。换句话说，集度要和供应商进入到更深入的合作模式，不单单是硬件的定制化，还要深入到整个研发过程进行合作，就像集度自己也在做线控转向的相关研发，而不是只交给采埃孚需要的技术指标。图片集度汽车的想法，实际也是智能化汽车需求的一种体现。在此时期，燃油汽车各个系统相关性不高，供应商仅向主机厂提供带有软件解决方案的零部件，即可满足产品要求。但是，智能化时代可能有多个系统都要调用同一硬件，持续迭代、消费者的个性化追求，也让相对封闭和孤立的传统供应商模式不再适用。而且，在当前汽车向电动化、智能化转向的趋势中，不同车企和车型间的硬件差异也在大幅减小，甚至它们之间还会出现大量相同型号的关键零部件。这里硬件同质化严重的原因，除了有技术和供应模式的因素之外，还有软件开始成为定义产品和影响品牌的关键，成为了车企发力的重点领域。比如，燃油汽车的核心是动力和传动系统，但由于电机相对简单结构，已经难以体现差异，特斯拉、蔚来等依靠软件或服务的车企，反而更加有代表性。集度通过与供应商软硬独立开发的合作模式，也将有利于其产品的发展。如何大幅缩短整车研发周期？从集度在首款汽车机器人的开发历程来看，软件其实一早就已经被放上了关键地位。这不仅是改变了与百度、吉利和其它供应商的合作方式，还有其通过软件方面的创新，大幅缩减了研发进程。比较有代表性的是，集度通过软件集成模拟样车SIMUCar，实现了软件、硬件研发的解耦，不需要等待配套硬件的落地，利用模拟真实的整车运行环境，进行软件「前置」的研发测试，大幅缩短了整车研发周期。图片从去年3月注册成立开始，集度仅用了不到10个月的时间，就在去年年底和百度Apollo团队通过最后一次自动驾驶常规测试，验证集度汽车机器人的大脑状态。在全长25公里的测试路线上，SIMUCar完整测试了红绿灯识别、直行、右转、有保护左转、通过丁字路口以及上下匝道等自动驾驶场景。根据规划，今年2-3月份，集度自动驾驶系统就将借助SIMUCar开展量产功能开发，进入到第二阶段。届时，集度自研的电子电气架构JET和SOA、自动驾驶系统、核心算力平台、相关传感器都会向量产状态进一步迭代。到了2023年，集度的产品将进入到第三阶段，实现软件系统和量产车的首次联合。其中，软件更侧重广泛的应用场景、打磨核心能力，同时也将实现自我学习和自我迭代。对于这个阶段的产品，集度将其称作汽车机器人，意味着可以自由移动、自然交流和自我成长。

　2022年北京冬奥会赛程过半，全球观众在观看选手们的精彩表演时，也对冬奥会上频现的亮点称赞叫绝——从惊艳四座的开幕式，到萌化人心的“冰墩墩”，再到“科技赋能”的防疫政策。　　本次北京冬奥会，正值全球数字革命的转折阶段，提出了“绿色办奥”、“共享办奥”、“开放办奥”、“廉洁办奥”的全新发展理念，核心目标是打造一个融合安全奥运（Safety）、数字奥运（Multimedia）、智能奥运（AI）、绿色奥运（Reduction）、科技奥运（Technology）的“SMART 智慧冬奥”。　　“科技冬奥”是本届冬奥会的一大亮点。从新型建筑材料的研发，到关键材料技术的掌握；从自主研发制造的奥运装备，到智能机器人的应用……场馆建设、绿色环保、智慧服务、转播技术、人工智能等新技术得到充分展示和应用，北京奥运会的科技含量举世瞩目。　　不论是场馆建设、赛事服务还是交通出行保障处处透着“科技范儿”。比如冬奥会交通保障覆盖北京32个场馆、32个服务设施、60个注册酒店等，为做好保障，北京冬奥组委、北京市、河北省张家口市共同筹措了6000余辆服务用车和1.3万余名驾驶员。6000余辆涉奥保障车辆全部安装智能指挥调度终端，在车辆行进过程中，可以实现精准定位、精准指挥、行驶状况实时监测，途经道路视频精准伴随，已经成为冬奥交通指挥调度人员的“千里眼”。　　在本届冬奥会交通保障过程中，智慧交通得到了充分体现。　　1　　中国自动驾驶献礼2022年北京冬奥会　　首钢园作为2022年北京冬奥会和冬残奥会组委会办公所在地和部分场馆所在地，园内集聚了100余台智能网联汽车为公众提供无人配送、无人零售、无人驾驶出租、无人驾驶小巴、商务参观等各项服务，吸引一众国内外运动员和工作人员的目光。　　我国自动驾驶采取了独特的智能网联技术路线，不仅重视单车的智能，也更重视网联智能，重视道路的智能和交通系统的智慧化，体现“车-路-云-网-图”五位一体的特色。　　作为北京市科技冬奥专项“全天候多车型自动驾驶技术开发及首钢园区功能示范（科技冬奥）”的项目负责人，清华大学车辆与运载学院杨殿阁教授从2018年起带领团队针对冬奥全天候运行的特殊工况，围绕“车”“路”“云”“仿真”“示范”，研发了中巴公交、物流车、清扫车、Mini巴士、智能共享轿车、Mini配送车与Mini清扫车七种类型的无人车。　　建设了首钢园区智慧道路，开发了智能网联汽车云端控制与调度平台，实现对无人驾驶汽车的实时监控与远程调度；搭建了面向首钢园区、崇礼赛区、延庆赛区的自动驾驶模拟仿真平台，开展了首钢园区全天候多车型L4级自动驾驶功能示范。　　“面向冬奥复杂多变极寒天气以及中国的人车混杂复杂道路交通场景，在自动驾驶相关技术研发过程中，团队基于清华多学科优势，利用人工智能技术、车路协同技术，充分发挥中国大数据云平台、北斗高精度定位、中国标准高精度地图以及中国5G车联网通信技术的优势，联合多家单位进行技术攻关，实现了全天候高级别自动驾驶技术并向全世界展示。”杨殿阁表示。　　该项目研发的多种车型L4级自动驾驶车辆，结合了首钢冬奥园区实际应用需求，围绕首钢冬奥园区无人接驳、无人公交、无人清洁、无人文件及快递派送、共享约车等实际应用场景，为2022年北京冬奥会自动驾驶示范提供了强有力的技术支撑与保障。　　2　　5G智能列车亮相冬奥会　　作为连接北京与张家口的城际高速铁路，京张高铁是北京冬奥会的重要配套工程，为冬奥交通服务提供强有力的运输保障。　　我国自主研制时速350公里新型奥运版复兴号5G智能动车组，为北京冬奥会量身定制了“瑞雪迎春”智能型复兴号高速动车组，实现了时速350公里自动驾驶功能。　　如今身披“瑞雪迎春”涂装的复兴号动车组，已经行驶在了我国首条建成的智能高速——京张高铁上。　　京张高铁是中国首条建成投用的智能高铁，乘坐北京冬奥会列车从北京清河站到延庆站、太子城站、崇礼站仅需26分钟、50分钟和65分钟。　　新奥运版复兴动车组增加了智能驾驶功能，在全球首次实现了时速350公里的自动驾驶。　　据了解，新奥运版复兴号智能动车组首次采用北斗卫星导航系统，为冬奥会配备千兆以太网和上百个5G基站。　　复兴号全新智能动车奥运版不仅具备自动驾驶功能，还融合动力电池和辅助驾驶技术，实现智能应急走行，开启世界先河。　　3　　“绿色+智能”的公交系统助力北京冬奥会　　在冬奥会期间，中国先进的公交系统构成各赛区周边的“微循环”。中国开发出交通智能协同保障系统，并且统筹安排延庆、张家口赛区及周边交通资源，确保人员出行便利。　　比如清洁环保的新能源公交车成为公交系统的主力。中国科研机构研发的锂离子动力电池，能够在零下30℃的低温环境下，仅需几十秒就能使温度上升到0℃以上，可以有效解决电动汽车在冬季续驶里程急剧下降、无法启动等难题，为电动公交车提供强劲动能。　　“双碳”目标下，本届冬奥会成为首个真正实现碳中和的奥运赛事，其中节能与清洁能源车辆在全部赛事保障车辆中占比84.9%，氢燃料电池汽车更是表现亮眼。根据冬奥会组委会数据，本届冬奥会示范运营1000多辆氢燃料电池车、30多个加氢站。　　另外，我国自主研发的智能无人公交车也在服务2022年北京冬奥会。只需打开手机，通过系统下达指令，智能公交车就能感知到用车需求，在乘客所在站点停车带客。　　4　　北京MaaS平台助力冬奥期间市民出行　　为做好北京2022年冬奥会和冬残奥会期间市民出行服务，北京MaaS平台上线了重点区域周边停车引导、综合交通出行信息发布、无障碍出行服务等特色功能。　　市民打开高德地图、百度地图即可查询实时、精确的赛事道路、公共交通运营时间调整等信息，享受出行一站式服务。　　北京2022年冬奥会和冬残奥会期间，分阶段启用了奥林匹克专用车道。北京赛区和延庆赛区奥运道路网共计289.8公里，其中专用路13.5公里，专用道239.5公里，优先路36.8公里，覆盖全部主要涉奥场所。除京礼高速奥运专用道全天启用外，其他奥运专用道均为6时至24时启用。　　如何科学合理设置奥运车道，同时尽量减少对社会交通的影响？“不断优化路网规划，先后推出了3个版本，既为冬奥会提供更精准的服务，又兼顾社会交通的顺畅。”北京市交管局设施处标志标线科科长王喆在接受人民日报采访时介绍。　　市民在使用高德地图、百度地图导航时，APP会通过路口车道线标志图和语音播报相结合的方式，在设有冬奥专用车道的路段，明确提示和引导市民绕行。　　为服务更多残疾人、老年人等出行不便的人群，创造更公平的出行环境，在2022年冬奥会和冬残奥会前，北京MaaS平台还上线了无障碍出行服务。　　乘坐地铁时，出行者打开百度地图或高德地图，搜索地铁站点，即可在地铁站的详情页查看该地铁站的无障碍设施情况，如无障碍直梯、无障碍通道等；详情页也标注了地铁站内是否有无障碍卫生间。　　在无障碍公交方面，用户在查询公交线路时，在公交线路详情中便可看到前来的公交车辆是否为无障碍车辆，方便调整出行计划。　　5　　北京智慧信控助力冬奥会　　为确保冬奥会期间各类车辆能够准时、有序、安全到达和有序离场，北京道路交通信号统一控制与管理平台也发挥了自身的“智慧”力量。　　该平台汇聚融合了各类交通流检测数据、打通了各品牌道路交通信号机通信链路，可实现城市路口交通信号灯实时状态的集中化、简洁化的监视与操作，协同交通路网状态与信号智能控制。　　平台还可以动态跟踪各类车队运行动态，并及时调整路口信号，帮助车队顺畅通过路口，整体提升城市交通管理水平和奥运交通保障水平。　　比如针对奥森区域内冬奥特勤路线的通行需求，南京莱斯配合北京市公安局公安交通管理局顺利完成了开幕式交通保障工作，确保冬奥特勤车辆、冬奥专线万无一失。　　入场方案以鸟巢、冰立方为核心，配合冬奥场馆中心区域的内部循环，组织形成周边道路的外部保障路线；散场方案配合冬奥场馆中心区域的内部循环，交替利用北辰东路、北辰西路疏散交通，同时利用安立路分担北辰东路的交通压力，最终保证勤务车队的高效安全通行。　　据了解，南京莱斯陆续对北京朝阳区、昌平区229处路口进行升级改造，在奥运开幕式前完成奥体周边48个路口，全面采用了基于多元数据的时空分析、场景自定义的智能控制、优化算法统一构建等新技术，实现了多元数据分析应用，流向级、相位级的智能化精细化信号控制，为智慧冬奥贡献科技力量。　　赛文发现，海信网络科技公司同样派出了一支由交通信号骨干工程师组成的服务团队，协助北京交管部门进行冬奥会场馆周边交通信号及公交优先设备的保障工作，确保24小时交通信号稳定、顺畅、安全。　　“从去年11月就开始升级场馆周边的交通信号灯，将其接入新一代管控平台，对场馆周边的交通实现更便捷的联网联控。”海信网络科技公司信号调优工程师鲍东军说，此外，在怀柔、延庆等奥运相关区域又安装了550多台交通信号机，在赛事期间为运动员、北京市民提供更畅通、安全的交通保障，发挥重要作用。　　6　　写在最后　　从“同一个世界，同一个梦想”到“一起向未来”，中国又一次为世界奉献了一届简约、安全、精彩的奥运盛会。　　历届奥运会不仅是展现各国运动员们英姿和竞技的平台，更是展示全球先进技术实际运用的平台。本届冬奥会让我们了解到了未来颇具前景的技术或行业，可以看出，人工智能、车路协同、通信技术、环保技术等等，将越来越受重视。　　2022北京冬奥会的科技赋能是见证也是启迪，相信随着人工智能领域的逐渐成熟和完善，“科技冬奥”背后的技术未来会延伸到更加广阔的地方，期待智慧交通领域也会借此东风实现新一轮跨越发展！

  老师们问一下，camera_det 这个样例如果想实现检测障碍物结果到 mviz 可视化。  是否需要先把推理处理后的图像先转为 h265流，然后加上 ObjectArray 障碍物数组后进行发布到 mviz。  如果需要转为h265格式的话，有这方面样例没有？祝各位大神们新的一年事业有成，万事如意！

自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR或相机谁更适合SAE 4级和5级驾驶。是否要将LiDAR与相机一起使用，还是仅使用不带LiDAR的摄像头系统。LiDAR的支持者包括Waymo，Cruise，Uber和Velodyne。特斯拉（Tesla）对LiDAR的支持最少，偏向摄像头系统。哪个是最佳解决方案？使用Cruise Automation LiDAR的自动驾驶汽车特斯拉似乎已不胜枚举，有更多的公司和开发商支持LiDAR。伊隆·马斯克（Elon Musk）解释了他的理由，不将LiDAR包括在他的Tesla汽车模型中。在Model 3或Model S上找不到LiDAR，但在Waymo的自动出租车上会看到它。到目前为止，这两种技术都没有被普遍接受为自动驾驶汽车的解决方案，因为道路上没有完全达到4级或5级标准的全自动驾驶汽车（截至2020年9月）。特斯拉Model S在相机系统上使用自动驾驶自动驾驶功能（无LiDAR）01.激光雷达 LiDAR的使用并非仅限于自动驾驶汽车。它具有多种应用，包括气象学，地震学，地质学和大气物理学等。LiDAR使用光脉冲来检测物体，就像雷达使用无线电波的方式一样。这些脉冲可以确定物体的距离和范围，为自动驾驶汽车提供急需的数据。例如，为了避免碰撞，LiDAR可以检测到物体的距离，并施加制动器以使车辆减速。LiDAR已成为测量距离的可靠技术，因此，工程师已将其用于包括自动驾驶汽车在内的各种应用中。LiDAR可以帮助自动驾驶汽车根据其从光脉冲中获得的读数创建视觉地图。LiDAR系统每秒发送数千个脉冲，以使用车载软件为汽车提供有关其周围环境的信息来创建3D地图。这提供了360度的视角，可在任何情况下帮助汽车行驶。LiDAR与自动驾驶汽车中的摄像头配合使用，因此它们本身并不是独立的解决方案。LiDAR可以创建其周围的视觉地图（来源：汽车世界）01. 相机 如果要像人一样开车，那么对物体的视觉识别就是必须的。那是使用相机系统的主要论点。相机提供图像，使用AI的软件可以高精度地分析这些图像。特斯拉模型上的摄像头通过其自动驾驶自动驾驶功能来提供其周围环境的360度视图。一切都是可视的，并且不像LiDAR一样依赖测距和检测。相机代替光脉冲，而是使用从镜头中的光学元件返回到车载软件的可视数据进行进一步分析。随着神经网络和计算机视觉算法的发展，可以在汽车行驶时识别物体以提供汽车信息。这可以帮助汽车避免碰撞，在交通拥堵时减速，安全地改变车道，甚至可以使用OCR（光学字符识别）从道路或高速公路上的标志中读取文字。到目前为止，特斯拉已经证明，使用摄像头，自动驾驶汽车无需使用LIDAR即可表现出色。使用带有自动驾驶仪的摄像头的Tesla Vision系统（来源：Tesla）01. 优点 Elon Musk称赞相机是最可靠的视觉系统。它在视觉识别方面具有更好的优势，可与AI一起识别道路上的物体。它还可以从路标上读取文字，这在自动驾驶汽车必须注意绕行和前方道路工作的情况下非常重要。特斯拉汽车上的摄像头结合了光学技术和计算机视觉功能，可提供计算成像，从而连续分析摄像头上的图像。LiDAR系统使用光脉冲在虚拟地图上实时绘制点。自动驾驶汽车或自动驾驶汽车可以使用此数据安全地导航并避免撞到物体。能够确定对象及其距离是使用LiDAR的重点。具有高度准确性和可靠性的LiDAR系统可以提高安全性，这是有关自动驾驶汽车的主要话题之一。01. 缺点 LIDAR甚至在危险的天气条件下也能够看到物体而受到赞誉，但它并不总是可靠的。LiDAR受波长稳定性和探测器灵敏度的影响。激光的波长会受到温度变化的影响，而差的SNR（信噪比）会影响LiDAR检测器中的传感器。LiDAR也更昂贵，并且需要更多的空间在汽车上安装，因此倾向于使自动驾驶汽车看起来更笨重。LiDAR的另一个问题是视觉识别，这是相机所擅长的。LiDAR需要更多的软件数据处理来创建图像和识别对象。摄像头虽然作为视觉系统更可靠，但没有LiDAR的范围检测功能。尽管相机具有出色的成像能力，但作为一个独立系统，可能还不够。这就是特斯拉还使用其他传感器（包括雷达）检测距离和距离的原因。批评人士说，相机仍然不能很好地避免危险，特别是在涉及天气条件时。他们需要能够在任何类型的条件下（例如人类驾驶员）准确看到。如果自动驾驶汽车合法上路，安全将是首要考虑的问题。使用这两种系统的自动驾驶汽车已经发生致命事故。使用自动驾驶仪的特斯拉驾驶员曾卷入事故，包括在美国高速公路上的死亡事故。在其他时候，这是由于分心驾驶造成的，因为这些汽车无法完全自动驾驶，仍需要驾驶员的注意。优步在2018年时，它的一辆自动驾驶汽车撞上了一名行人。这些汽车尚未完全自动驾驶，因此驾驶员方面也可能被忽略。这些是自动驾驶汽车发展的陷阱。01. 结论 如果安全是我们的首要考虑，那么融合LiDAR和摄像头系统最佳元素的传感器融合将是必要的。LiDAR和其他传感器（包括摄像头）的组合可以在公共安全方面提供很多优势。如果视觉系统（例如软件，传感器）对公共安全变得更加准确和可靠，则LiDAR可能变得不必要。毕竟，自动驾驶汽车的主要原因之一是要最大程度地减少人为错误造成的事故。在自动驾驶汽车中，LiDAR和摄像头之间的共同因素是软件。两种系统均使用机器学习和神经网络等AI技术来分析数据。随着算法的改进，结果还将导致识别物体的准确性更高，并使自动驾驶汽车做出更好的决策。这可能意味着事故与安全驾驶之间的区别。这不是一个简单答案的简单问题。在做出关键决策时，机器与人的思维方式不同。这就需要更多的数据和培训，以使软件得以改进。当前的基础设施可能也需要修改，以适应自动驾驶汽车（例如V2X）。在无人驾驶汽车显示出一致的数据表明使用一种技术而不是另一种技术之前，争论仍在进行。备注：本文转载自小白学视觉 公众号

请问mdc300中 mini0 连接可以直接连接吗 是不是非要从先连接到 host 然后再从HOST ssh连接到mini 中 没发远程直接ssh mini 是吗

我是通过异步来获取lib库的，怎么还是报错了啊 大佬给看看 577077577078

百度自动驾驶汽车目前在城市道路的成功率已经达到99.99%，综合安全性高于人类驾驶员。10月21日至27日，在国家“十三五”科技创新成就展上，众多自动驾驶研发及落地成果悉数亮相。其中，百度“汽车机器人”、极狐阿尔法S自动驾驶车、斑马智行智能座舱操作系统吸引了参会者的关注。“十三五”期间，在国家相关产业政策的支持下，中国自动驾驶产业和智能汽车产业加速成熟。自动驾驶是汽车行业的未来，基于这一洞察，一场新的竞争正在全球展开。国家发改委综合运输研究所经济中心副主任陈晓博表示,自动驾驶是交通运输未来发展的方向，是世界科技前沿领域。发展自动驾驶有利于我国形成更强创新力、更高附加值的产业链供应链，培育新业态新模式。车路协同满足了大量应用场景需要，有助于推动自动驾驶应用落地，对车辆运营管理和安全运行具有重要作用。自动驾驶中国模式值得期待中美在自动驾驶领域处于“领头羊”位置，在美国，Waymo、特斯拉是佼佼者，在中国，则以百度、华为为代表。中美自动驾驶企业技术路线，有着很大的不同。比如，特斯拉采取的是单车智能自动驾驶模式，主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行；百度选择的是车路协同自动驾驶模式，这一模式在单车智能自动驾驶基础上，通过车联网将“人—车—路—云”交通参与要素有机地联系在一起，助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级。有业内专家认为，只有技术、网络、车路协同能力、城市管理、法律法规等建立完善，自动驾驶才能真正走向成熟。因此，中国企业践行的“车路协同自动驾驶模式”达成后，在智能的车、智慧的路协同下，将给人们带来前所未有的出行体验，这一模式颇值得期待。数字技术、数字经济是新一轮国际竞争重点领域，只有抓住先机、抢占未来发展制高点，才能赢得发展主动权。近年来，中央出台一系列政策，支持自动驾驶发展。2020年2月，国家发改委联合11个部门印发的《智能汽车创新发展战略》明确指出，在2025年之前，中国标准智能汽车的技术创新、基础设施、法规标准、产品监管以及网络安全体系应当基本形成，并且有条件对L3级别的自动驾驶智能汽车进行量产，实现L3级别自动驾驶汽车在相关场景下的应用。自动驾驶减少交通事故发生自动驾驶到底安不安全，是一个被持续争论的问题。一种代表性的观点认为，自动驾驶尚在研发测试阶段，技术有明显的缺陷，汽车行业不应该贸然推广自动驾驶技术。实际上，自动驾驶比人类驾驶更安全。世界卫生组织发布的《2018年全球道路安全现状报告》显示，每年大约全世界有135万人会在交通事故当中失去生命，而94%的交通事故是人为原因造成的。究其原因，危险驾驶是排名第一的类型，总量占到了总刑事犯罪的1/4左右。长沙市交警支队科信大队副大队长谭甜表示，自动驾驶是在国家以及各个地方的政策指导下实施的，通过了极其严格的各种测试后，才会上道路行驶。可以有效避免一些人为因素造成的交通事故。国家发展改革委城市和小城镇改革发展中心欧心泉所长认为， AI司机不会醉酒驾驶、不会边开车边发短信或感到疲倦，一些人为因素导致的交通事故会消除。随着自动驾驶技术不断成熟，交通事故发生的概率有望不断降低，人们出行更安全。据相关媒体报道，百度自动驾驶汽车目前在城市道路的成功率已经达到99.99%，综合安全性高于人类驾驶员。当然，自动驾驶并不等于100%安全。从本质上来看，自动驾驶就是机器开车，是一个计算机问题，更是一个数学问题，在这道题中，始终存在一些细微的变量，让事故概率不可能完全为0。即便如此，自动驾驶依然有着更高的安全性，也是目前消解人类交通事故的最优方法。2020年至2030年，被业界誉为自动驾驶的“黄金十年”。中国高铁技术曾创造了中国发展新速度，随着我国城市治理水平不断提升和对前沿技术探索的大力支持，未来中国自动驾驶将有机会引领全球。来源“雷锋网”作者 | 木子原文链接 | https://www.leiphone.com/category/industrynews/OiLOpxYQCfuhzHyS.html

请教大佬们，这个Ascend-can-toolki 和MDC_300_Acc_Lib 这两个压缩包我在哪里可以找到，对应的安装教程在哪，有了解的吗 572298572299

请教大佬们， 问题一：下图更改的就是用darknet2caffe转化成的yolov3. prototxt文件吧，是下图一到图二直接加上吗 第二，这个LarerParameter是哪个文件里的，需要找到并且添加YoloParameter吗，是不是在caffe. proto里面改，然后在darknet2caffe. py转化？ 感谢大家帮助！ 571629571631571632

问大家，我利用 darknet2caffe把yolo3转化为caffe报了如下错误，是怎么回事啊caffe我是基于cpu的 gpu没有啊 571178

谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。2015年5月，谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件，文件明确了自动驾驶汽车申请临时上路行驶的相关条件。第一，申请上路测试人需是在中国境内注册的独立法人单位，因进行自动驾驶相关科研、定型试验，可申请临时上路行驶。测试车辆必须符合《机动车运行安全技术条件》（GB7258）标准。测试车辆具备自动、人工两种驾驶模式，并可随时切换；测试车辆必须安装相应监管装置，能监测驾驶行为和车辆位置。第二，测试车辆上路前必须先在封闭测试场内按相关标准进行测试和考核，考核结果经专家评审，通过后才允许上路测试。第三，自动驾驶测试车辆要按规定悬挂号牌、标识，每辆车都要配备一名有一定驾驶经验，熟悉自动驾驶系统的测试驾驶员，随时监控车辆，保障车辆安全行驶。测试车辆将在指定区域、指定时段内测试，尽量不影响城市交通。测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函，如果测试车辆在测试期间发生事故，按照现行道路交通安全法及相关规定进行处理，并由测试驾驶员承担相关法律责任。北京市交通委认为，自动驾驶是提升道路交通智能化水平、推动交通运输行业转型升级的重要途径，也是带动交通、汽车、通信等产业融合发展的有利契机。 2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了针对自动驾驶车辆道路测试的《指导意见》与《实施细则》，规范推动自动驾驶汽车的实际道路测试。2018年5月14日，深圳市向腾讯公司核发了智能网联汽车道路测试通知书和临时行驶车号牌。 2018年12月28日，百度Apollo自动驾驶全场景车队在长沙高速上行驶   。2019年6月21日下午消息，长沙市人民政府颁布了《长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则（试行）V2.0》（以下简称《细则V2.0》），并颁发了49张自动驾驶测试牌照。其中百度Apollo获得45张自动驾驶测试牌照，百度在长沙正式开启大规模测试  。2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。 2019年9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得武汉市交通运输部门颁发的全球首张自动驾驶车辆商用牌照。2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分已开放测试路段开始试运营。2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适  。

导读：自动驾驶卡车量产落地还要建立在对场景深度理解的基础上。本文作者：伍文靓自图森未来敲响了自动驾驶公司上市的第一钟后，自动驾驶卡车似乎在一夜之间迎来了量产潮。图森未来曾在不同场合多次提起自动驾驶卡车的量产计划。今年3月23日，图森未来向美国证券交易委员会（SEC）提交IPO招股书时，再次明确了与卡车制造商Navistar（纳威斯达）合作的L4级自动驾驶卡车的量产时间——2024年。另外一家由主机厂发起的自动驾驶公司挚途科技的量产计划更为迅速，其与一汽解放历时三年攻坚研发，在去年发布了L3级自动驾驶重卡J7，经过一系列的测试与验证，J7计划在2021年内正式量产上市。此外，包括嬴彻科技、希迪智驾等玩家还亮出了实车。今年3月，嬴彻科技发布了量产自动驾驶系统并且命名为“轩辕”，与“轩辕”同时亮相的还有嬴彻科技与东风商用车、中国重汽分别联合研发的两款L3重卡。嬴彻科技表示，这两款L3重卡可以在今年年底量产交付，未来还可通过OTA升级至L4。希迪智驾则与东风柳汽于今年6月联合发布了两款无人驾驶产品，牵引车T7-Cross和园区物流车M3-Pro。各方力量轮番登台，由梦想到现实，自动驾驶卡车就是那个最先攀上自动驾驶珠峰的天选之人吗？在回答这个问题之前，我们需要厘清：当自动驾驶卡车公司在谈“量产”时，到底谈的是什么？自动驾驶卡车集体提“量产”，到底是哪股“风”在吹？商业、科技领域没有太多偶然可言，自动驾驶卡车扎堆量产必定事出有因。量产提速的第一个推动力量来自于资本，确切的说：由资本催熟的自动驾驶卡车商业模型需要量产。我们一起来看看图森未来的招股书，其盈利模式有两种：一是以“订阅费”的形式为物流企业提供自动驾驶服务。物流企业先支付一定的费用对卡车进行智能化改装，然后以0.35美元/英里的价格向图森未来购买TuSimple Path的自动驾驶服务。站在物流企业的角度，之前花在司机身上的人力成本大约为0.75—0.85美元/英里，以一辆卡车一年行驶20万英里计算，可节省9.5万美元。这也意味着，物流企业在一年内就可收回将传统卡车改装成自动驾驶卡车的硬件成本。二是以1.45美元/英里的价格，直接向货主提供运输服务。美国传统运价为1.7美元/英里。在这个模式中，货主每10万英里可节省约25000美元，预计每英里节省10-15%的开支。暂将自动驾驶卡车保养、折旧等运营开支放在一旁，要想走通图森未来的这两个商业模型，规模是第一要素，而形成规模的前提就是量产。对此，图森未来联合创始人陈默有着清楚的认识，他在接受《晚点LatePost》专访时就表示：“……你要走不到量产就没戏“。图森未来联合创始人、CTO侯晓迪对该模式下盈亏平衡的临界点定格在5000辆可运营的自动驾驶卡车。图森未来招股书显示，目前共获得10个物流客户共5700辆预订单，以上成为图森未来启动上市的关键条件。智加科技的商业模式与图森未来相似，在预订单方面，智加科技显示出的市场前景更让人振奋，宣称已收到超过10000辆自动驾驶卡车订单。在资本力量的驱动下，这类以运营作为主营业务之一的公司需要用量产自动驾驶卡车来补足商业模型的闭环。国家政策对行业的推动力量也同样不可忽视。无论是“交通强国“战略也好，还是”新基建“也好，或是11部委联合发布的《智能网联汽车创新发展战略》，这些纲领性政策都是从宏观层面对自动驾驶的发展提供支持，对行业明确了发展方向，在颗粒度更细的落地场景中，”十四五“规划和”双碳“战略对自动驾驶的”量产“有更为明晰的指向。我们先来看看“十四五”规划，相比往年编制，“十四五”规划更加突出技术创新的方向感和重点行业的重要性。比如，在产业升级方面，“十四五”要坚持把发展经济着力点放在实体经济上。在这一目标指引下，建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国，推进产业基础高级化、产业链现代化，提高经济质量效益和核心竞争力成为主要任务，工业、制造业由此被凸显出来。“双碳“目标中，工业、制造业身上的责任同样很重，降碳、减碳成为企业运营过程中无法忽视的一项指标。“十四五”规划与“双碳”目标的交汇处，工业园区、制造园区内的物流运转被提炼出来，成为产业升级中与生产流程相关的极为重要的一个环节，工信部今年5月发布的《“5G+工业互联网”十个应用场景和五个重点行业》中，还特别将厂区智能物流列入十个创新发展的通用型典型场景。这部分由政策推动的市场有多大呢？据不完全统计，目前全国有各类工业园、制造园区约22000多个，在封闭园区场景，库房与车间、车间与车间存在大量的短距离、高频次的货物转运需求，园区物流车需求量超过60万，在安全，高效，绿色的运输要求下，园区物流车智能化、无人化作业升级所蕴含的市场规模超万亿。必须明确，这是在国家意志下产生的政策风口，这部分市场需求是无法打折扣的硬性刚需。在此背景下，自动驾驶公司量产提速也就不难理解了。第三个可以对其解释的推动因素就是技术的成熟度，即经过多年的研究与验证，自动驾驶技术，特别是自动驾驶卡车已经到达了量产落地的临界点。譬如，图森未来在感知算法、控制决策等方面均有不错的技术积累，其招股书将1000米感知范围、35秒的计划视野（planning horizon），5厘米以内精度的高清（HD）地图以及包含完全冗余传感器的集成L4自主半卡车设计套件和组件等技术能力归纳为图森未来半挂卡车专用技术的标志。再譬如，希迪智驾也于2018年实现重卡在高速状态下，自动驾驶时速突破100公里/小时，完成自适应跟车、自动停车、自动调头、中速自动避障、多车道换道等功能，其研发的自动驾驶重卡在无论是功能还是形态，都非常接近于一个完整的产品。通过在不同车型载体上的落地，希迪智驾自动驾驶系统的可靠性和稳定性得到了很好的验证，根据技术研发的进程，“量产”成为一个无法回避的必然选择。纷繁复杂的自动驾驶“量产”应该如何定义？此时，新的问题产生了：这波自动驾驶卡车的量产与我们传统认知中的量产是一样的吗？根据百度百科的释义，量产车指的是面向社会公开发行的车辆，国际上有个标准，量产车必须达到50辆才可以称之为量产。在汽车行业，福特被认为是开启汽车大量生产方式的鼻祖。1903年福特汽车创立时，一年的产量只有1700多辆，然而福特于1915年建成了汽车行业的第一条生产线，并且通过大规模采购，标准化流程等方式在T型车上实现了单一品种的大量生产，当时即可做到一分钟生产一辆车的水平，到1916年，T型车累计量产达到58万辆。可以注意到，量产的实行有一个先决条件，即规格化，在生产节拍被严格限定的背景下，从零件与零件之间的组装，到以集成化零件构成的模块与模块之间的组装，再到平台化的生产，汽车的生产效率越来越高，量产也就被我们视为理所当然的标配而存在，只要是在街上跑的车，必然是量产车。根据汽车量产的历史沿革，我们可以得出一个简单的结论，即传统汽车”量产“的前置要求更多体现在机械硬件方面，即各种零部件的标准化、装配工艺和流程的标准化，继而形成了某一款车型产品在功能、体验上的一致。目前，自动驾驶卡车的“量产模式”大概有两种：采用后装方案。车还是由生产线上下来的量产车，然后以自动驾驶套件的形式对传统汽车进行软硬件的改装，由于也能形成标准化作业，算是打了个量产的擦边球。与传统量产车一样，由自动驾驶公司和主机厂合作，通过产线前装生产。受限于市场需求，这类自动驾驶量产车的产量不高，虽然达到了行业内普遍认可的50辆的量产认定分界线，但相比传统汽车一些车型动则数万、甚至几十万、上百万的产量，目前自动驾驶卡车的产量还是有些不够看。自动驾驶汽车在量产上之所以会出现与传统汽车不同的偏差，主要在于自动驾驶汽车量产并不仅仅是硬件层面的堆叠，形成物理外观上的统一，还在于软件层面的适配，以及软件和硬件的耦合等工艺流程上的标准化。这一部分对于汽车量产制造而言，是一个全新的课题，对于自动驾驶汽车而言，恰恰是行业需要持续探索的重点之一。首先，无论是前装量产，还是后装量产，一个成熟可靠的自动驾驶系统是首要条件。我们都知道，自动驾驶时代将由软件定义汽车，自动驾驶系统作为汽车软件的中枢，如上汽集团董事长陈虹形容的那样，是自动驾驶汽车的灵魂，其中包括感知定位、规划决策、车辆控制、故障管理与响应、功能安全等多项能力。只有当自动驾驶系统与线控底盘完成耦合，自动驾驶汽车量产才算具备了前置条件。现阶段，虽然还没有形成判断自动驾驶系统成熟可靠的标准，但我们可以通过自动驾驶公司与主机厂的合作，大致分析出这家公司自动系统的能力强弱，毕竟主机厂的线控底盘作为自动驾驶行业内的“稀缺资源”，不是“花钱”就可以买到的，主机厂往往也会“待价而沽”，选取技术能力强的进行合作。比如嬴彻科技锁定的是东风商用车和中国重汽；智加科技锁定的是一汽解放；希迪智驾在L4级园区物流车上则先后与比亚迪、江铃以及东风柳汽等多家主机厂达成了合作。其次，自动驾驶量产车若要成功，产品的安全性是决定生死的红线，这就要求自动驾驶量产车与传统汽车一样，不光硬件上要有安全冗余，软件也要具备同样的冗余能力。传统汽车的安全冗余大多在硬件层面进行设计，像定期保养、对零部件的使用期限和耐久度留出余量、以及在车尾箱配备备胎等都是常见的操作。如何实现软件上的安全冗余，自动驾驶公司大多采用主备系统方案。譬如嬴彻科技的“轩辕”设计了独立的安全管理系统，系统可以在20ms内自动检测处理2000余种各类问题，实现软件多路可用和主备系统的智能切换再譬如希迪智驾，除了自动驾驶主系统可以对一些功能故障的安全进行管理之外，还设计了独立的主动安全系统，对感知盲区和自动化驾驶向的风险进行防范，同时还设置了多重车载急停设备和远程监控停车，提供底线安全保障。最后，自动驾驶量产车还需要具备快速部署，开箱即用的能力。我们认知中的量产车，从4S店买来，只要油料充足，随时能上路行驶，但现阶段，自动驾驶落地还需要很多外部条件的支持才能实现，比如与路端感知设备的联接与通讯，比如行驶/作业区域高精地图的采集与部署，再比如行驶/作业任务的下发与调度等。简而言之，要想让自动驾驶汽车开起来，工程师们还得忙前忙后倒腾一阵子，这显然不是量产车该有的样子。此外，在具体的应用场景中，比如智能工厂的运输需求非常细碎，有的只需要1吨的厢式车，有的需要3吨，5吨，10吨……有的又需要20吨甚至50吨的拖挂车，车辆的种类非常多。在这块，大多厂商采取的方案是以一套标准的车规级软件解决方案，适配和搭载多种车辆平台，来满足智能工厂多类型物料的运输需求，然后配合一套快速部署系统，通过一些专用的工具软件，提高路网地图采集与制作的效率，进而在整体上提高自动驾驶卡车部署的速度。奔向自动驾驶的星辰大海，我们到底需要怎样的“量产”？当文章写到这里，自动驾驶卡车的量产之路一直都很顺畅，有市场、有技术、有量产方案，也有客户买单（图森未来、智加科技、嬴彻科技等都积累了大量的预订单）。此时量产闭环中最大的问题产生了，能否上路？根据图森未来在美国落地的经验来看，美国对自动驾驶汽车在开放道路行驶给出的法规容忍度较高，等到2024年图森未来第一批L4级自动驾驶卡车交付时，获得当地法规允许，在几条特定线路运营自动驾驶车队还是有可能的。然而在中国，自动驾驶卡车要想在近期内拿到上路许可则不是那么乐观，于是以嬴彻科技为代表的公司提出了折中方案，即先落地L3级自动驾驶卡车，通过技术上的进步助力车队企业从“双驾”变“单驾”。这类玩家的思路是，L3级自动驾驶可以大幅度减轻司机的工作量，原本一个司机开4小时就需要轮换，在L3级自动驾驶环节下，就可能让一个司机开8小时再下班。但也有人对这种运营模式提出了质疑的声音，毕竟L3目前在法律上的界定还很模糊。而且，在真实物流场景下，长途运输通常是两个人合作完成。自动驾驶系统怎么与人工司机去分配驾驶任务，这也是一个需要回答的问题。也就是说，在技术、市场都准备好的前提下，自动驾驶卡车量产落地还要建立在对场景深度理解的基础上。或许，在现阶段，自动驾驶卡车需要找到法规允许范围内的应用刚需，这样才是能落地产生实际价值的量产。参考资料界面新闻：《对话智加科技中国区总经理：力争做到行业第一，现阶段量产成绩最重要》新浪财经：《亚马逊采购1000套自动卡车驾驶系统 或入股智加科技》运联智库：《嬴彻科技发布自动驾驶系统“轩辕”，2021成L3重卡量产元年》新智驾：《冲刺自动驾驶「全球」第一股，图森未来递交 IPO 招股书》晚点LatePost：《对话图森未来陈默：无人驾驶不是一个欺诈行业》21世纪经济报道：《总投资超千亿陕煤榆林化学临时停工 全球最大在建煤化工项目被按下暂停键》本文经雷锋网授权转载。

谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。2015年5月，谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件，文件明确了自动驾驶汽车申请临时上路行驶的相关条件。第一，申请上路测试人需是在中国境内注册的独立法人单位，因进行自动驾驶相关科研、定型试验，可申请临时上路行驶。测试车辆必须符合《机动车运行安全技术条件》（GB7258）标准。测试车辆具备自动、人工两种驾驶模式，并可随时切换；测试车辆必须安装相应监管装置，能监测驾驶行为和车辆位置。第二，测试车辆上路前必须先在封闭测试场内按相关标准进行测试和考核，考核结果经专家评审，通过后才允许上路测试。第三，自动驾驶测试车辆要按规定悬挂号牌、标识，每辆车都要配备一名有一定驾驶经验，熟悉自动驾驶系统的测试驾驶员，随时监控车辆，保障车辆安全行驶。测试车辆将在指定区域、指定时段内测试，尽量不影响城市交通。测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函，如果测试车辆在测试期间发生事故，按照现行道路交通安全法及相关规定进行处理，并由测试驾驶员承担相关法律责任。北京市交通委认为，自动驾驶是提升道路交通智能化水平、推动交通运输行业转型升级的重要途径，也是带动交通、汽车、通信等产业融合发展的有利契机。 2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了针对自动驾驶车辆道路测试的《指导意见》与《实施细则》，规范推动自动驾驶汽车的实际道路测试。2018年5月14日，深圳市向腾讯公司核发了智能网联汽车道路测试通知书和临时行驶车号牌。 2018年12月28日，百度Apollo自动驾驶全场景车队在长沙高速上行驶   。2019年6月21日下午消息，长沙市人民政府颁布了《长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则（试行）V2.0》（以下简称《细则V2.0》），并颁发了49张自动驾驶测试牌照。其中百度Apollo获得45张自动驾驶测试牌照，百度在长沙正式开启大规模测试  。2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。 2019年9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得武汉市交通运输部门颁发的全球首张自动驾驶车辆商用牌照。2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆Apollo与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分已开放测试路段开始试运营。2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适  。

强化学习应用为了更好地理解强化学习的组成部分，让我们考虑几个例子。Chess：这里的环境是棋盘，环境的状态是棋子在棋盘上的位置；RL 代理可以是参与者之一（或者，两个参与者都可以是 RL 代理，在同一环境中分别训练）；一盘棋局则是一集。这一集从初始状态开始，黑板和白板的边缘排列着黑色和白色的棋子。在每一步，代理观察棋盘（状态）并移动其中的一部分（采取行动），从而将环境转换为新状态。代理会因棋局中使对手变为「将死状态」而获得奖励，否则将获得零奖励。智能体在将对手「将死」之前不会获得任何奖励，这使得它很难学习；这是国际象棋对 AI 来说主要的挑战之一。Atari Breakout：Breakout 是一款玩家控制球拍的游戏。有一个球在屏幕上移动，每次被球拍击中，它都会弹向屏幕顶部，那里排列着一排排的砖块。每次球碰到砖块时，砖块都会被破坏，球会反弹回来。在 Breakout 中，环境是游戏屏幕。状态是球拍和砖块的位置，以及球的位置和速度。代理可以采取的行动是向左移动、向右移动。每次球击中砖块时，代理都会收到正奖励，如果球越过球拍并到达屏幕底部，则代理会收到负奖励。自动驾驶汽车：在自动驾驶中，代理就是汽车，环境就是汽车行驶的世界。RL 代理通过摄像头、激光雷达以及其他传感器观察环境状态。代理可以执行导航操作，例如加速、刹车、左转、右转或维持现状。RL 代理因使汽车保持在道路上、避免碰撞，且遵守驾驶规则和保证路线正确，而获得奖励。