这是对滴滴自动驾驶coo孟醒的访谈,也是滴滴自动驾驶的自卖自夸
1、FSD是对国内激光雷达路线的降维打击,留给大家吹牛的时间不多了
2、滴滴基本没啥戏,在资金和技术力量上平庸没啥亮点。所谓的网约车出行数据与智驾模型训练数据实际没啥太多可复用性,也就对外画画饼
财联社4月30日电,《杭州市智能网联车辆测试与应用促进条例》5月1日正式施行。由此杭州成为除经济特区外,全国首个以地方立法明确自动驾驶车辆上路具体流程的城市,也是全国首个为低速无人车立法的城市。与此同时,杭州还自当天起,率先将全市八城区(上城区、拱墅区、西湖区、滨江区、萧山区、余杭区、临平区、钱塘区)和桐庐县城区共计3474平方公里作为智能网联车辆测试应用区域,服务人口数量超1000万。据悉,至今杭州累计安全测试与应用里程已超过120万公里,主动事故率为零。 (钱江晚报)
2:看了这个交流,也就是自动驾驶训练推理,需要采集到更多、更丰富的驾驶数据,这对于训练自动驾驶算法至关重要。都有哪些细节数据呢?如下:
自动驾驶训练需要采集多种类型的数据,以确保算法能够全面学习和适应各种驾驶情况。以下是自动驾驶训练中常见的数据类型:
1. **行驶数据**:包括车辆的速度、加速度、转向角度、刹车力度等动态信息。
2. **地理数据**:高精度地图数据,包括道路的精确位置、车道线、路标、交通信号灯位置等。
3. **传感器数据**:
- **摄像头**:用于捕捉道路的视觉信息,包括交通标志、行人、车辆、道路边界等。
- **激光雷达(LiDAR)**:提供3D空间的深度信息,用于物体检测、距离测量和障碍物识别。
- **雷达**:用于测量车辆与其他物体之间的距离和相对速度。
- **GPS**:提供车辆的精确地理位置和航向信息。
- **惯性测量单元(IMU)**:提供车辆的加速度和旋转数据。
4. **环境数据**:包括天气条件、光照条件、路面状况等,这些因素都可能影响自动驾驶系统的性能。
5. **交通行为数据**:其他车辆和行人的行为数据,用于理解和预测交通动态。
6. **音频数据**:虽然不常用,但在某些情况下,环境声音可能有助于理解周围环境,如紧急车辆的警报声。
7. **车辆状态数据**:来自车辆内部网络(如CAN总线)的数据,包括发动机状态、燃油水平、电池电量等。
8. **模拟数据**:在仿真环境中生成的数据,用于模拟现实世界中难以复现或过于危险的驾驶场景。
9. **标注数据**:对原始数据进行标注,提供训练模型所需的真值信息,如物体的类别、位置、大小等。
10. **长尾数据**:指那些发生频率较低但在实际驾驶中非常重要的场景数据,如极端天气下的驾驶情况。
为了实现高质量的自动驾驶训练,需要大量的、多样化的数据来训练和验证模型。同时,数据的标注和处理也非常关键,需要确保数据的准确性和代表性。此外,数据的隐私和安全性也需要得到妥善处理,以符合相关法律法规的要求。
以上这些所需的数据,有些很隐私,归属于交通部门的公众数据。如果自动驾驶权限慢慢放开的话,一些数据应该要得到交通部门的公众数据授权运营权利。就比如
特斯拉FSD这个自动驾驶数据训练和推理模式到底怎么开展?这种交管公众数据一般都很隐私的,采用交管部门公众数据授权运营的模式?原始数据不出域,联合百度、交通部门等数安港模式? 这种采集到的数据,不属于车企吧。属于公众,得拿到交管部门的授权运营才可以开展训练推理吧,然后顺带着交数据税了。
国内的首先明确的百度地图肯定受益;然后交通部门肯定受益,能够拿到交通公众数据授权运营的相关公司肯定也受益(因为自动驾驶相关产业链肯定有契合合作上下游的)
除了百度,A股的话寻找投资机会,就是找已经拿到交管部门公众数据授权运营的公司。
(百度算一个,拿到了浙江杭州的交通公众数据授权运营,具体场景为智能交通车路协同应用。
每日互动 也算一个,拿到了浙江杭州温州交通公众数据授权运营——
温州市龙湾区推进公共数据授权 每日互动生态企业成首家运营单位
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这是对滴滴自动驾驶coo孟醒的访谈,也是滴滴自动驾驶的自卖自夸
1、FSD是对国内激光雷达路线的降维打击,留给大家吹牛的时间不多了
2、滴滴基本没啥戏,在资金和技术力量上平庸没啥亮点。所谓的网约车出行数据与智驾模型训练数据实际没啥太多可复用性,也就对外画画饼
特定路线运行无人驾驶和任何场景下运行无人驾驶有可比性,这就好比座机和手机的区别