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人工智能開啟了聯(lián)網(wǎng)汽車的未來
DANBACH ROBOT
實現(xiàn)完全自主的汽車，這條道路會很漫長，我們也只是剛剛開始。而2016年表現(xiàn)出了許多可能的情況，我們還沒有達(dá)到由公路交通安全管理局（NHTSA）定義的全面自主的4汽車。
2017年，隨著我們建立數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，并為ADAS制作詳細(xì)的實時地圖，該行業(yè)也將會迎來重要的里程碑。今天又兩個選擇來實現(xiàn)這目標(biāo)，今年將出現(xiàn)第三個主要的替代方案。
個選擇是部署高度儀表化的汽車，拍攝靜態(tài)物體的圖像和記錄位置。的車道信息和方向需要這種所謂的“毫米精度”。這在錢和時間方面是個非常昂貴的選擇，它還需要持續(xù)的更新，遍數(shù)據(jù)不會變得陳舊。
第二個選擇是部署半自動車輛來收集數(shù)據(jù)。這需要新代具有先進傳感器的汽車，但很少有汽車會在2017年安裝這些傳感器。
今年的 第三個選擇是使用新技術(shù) ，從已經(jīng)在路上的其他非自主汽車手機數(shù)據(jù)。例如，從相同的位置的多個轎廂檢測突然的轉(zhuǎn)向變化，可以指示障礙。當(dāng)輪滑或擋風(fēng)玻璃刮水器打開時，注意到將提供與微觀天氣相關(guān)的通知。機器學(xué)習(xí)的力量是，所有這些數(shù)據(jù)都可以通知下代汽車的ADAS系統(tǒng)，并為未來的汽車提供更好的模型。
2017年出現(xiàn)的技術(shù)可能還不能實現(xiàn)完全自主的車輛，但對于奠定未來的基礎(chǔ)，是至關(guān)重要的。
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