AI+自动驾驶

自动驾驶也可以称为无人驾驶,指依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位 系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。先进驾 驶辅助系统(Advanced Driver Assistant System,ADAS)利用安装于车上的各式各样的传感器, 在第一时间收集车内外的环境数据,从而能够让驾驶者以最快的时间察觉可能发生的危险。 ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波。ADAS 与自动驾驶的区别在于: ADAS 可以视为自动驾驶实现的一个路径,ADAS 可以最终演化为自动驾驶。 自动驾驶研究领域目前基本分为两大阵营:以传统汽车厂商和 Mobileye 合作的"递进式" 应用型阵营;以谷歌、百度以及初创科技公司为主的"越级式"研究型阵营。

相关推荐
Codebee7 分钟前
SkillFlow:回归本质的AI能力流程管控
人工智能
巫山老妖24 分钟前
2026 年 AI 趋势深度研究报告
人工智能
CodeLove·逻辑情感实验室36 分钟前
深度解析:当 NLP 试图解构爱情——情感计算(Affective Computing)的伦理边界与技术瓶颈
人工智能·深度学习·自然语言处理·赛朋克
少林码僧1 小时前
2.9 字段分箱技术详解:连续变量离散化,提升模型效果的关键步骤
人工智能·ai·数据分析·大模型
互联网工匠1 小时前
从冯·诺依曼架构看CPU和GPU计算的区别
人工智能·gpu算力
爱笑的眼睛111 小时前
超越可视化:降维算法组件的深度解析与工程实践
java·人工智能·python·ai
GISer_Jing1 小时前
AI Agent 目标设定与异常处理
人工智能·设计模式·aigc
Fnetlink11 小时前
AI+零信任:关键基础设施安全防护新范式
人工智能·安全
njsgcs1 小时前
SIMA2 论文阅读 Google 任务设定器、智能体、奖励模型
人工智能·笔记
机器之心2 小时前
2026年,大模型训练的下半场属于「强化学习云」
人工智能·openai