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自动驾驶数据分析

文章阐述了关于自动驾驶数据分析，以及自动驾驶数据中心的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、自动驾驶汽车使用的由AI驱动的行人检测系统，对儿童的检测准确率比成人低了167%，深色皮肤的检测准确率比浅色皮肤低了53%。而性别在检测准确率上相差不大，仅有1%的差距。这意味着对于无人驾驶汽车来说，儿童和黑皮肤的行人将会比成年人和浅皮肤的行人更难检测。

2、在某些单一任务中，例如下围棋或识别图片中的某些对象，其表现可优于人类，但这种技能无法推而广之。自动驾驶汽车的拥护者倾向于认为自动驾驶更像是“下围棋”：一项远低于人类理解世界所需技能的任务。

（图片来源网络，侵删）

3、连体鲨鱼装：第一代鲨鱼装模仿了鲨鱼的皮肤，在泳衣上设计了一些粗糙的齿状突起，以有效地引导水流，并收紧身体，避免皮肤和肌肉的颤动。第二代鲨鱼装又增加了一些新的亮点，加入了一种叫做“弹性皮肤”的材料，可使人在水中受到的阻力减少4%。

4、世纪40年代电子计算机的问世，更是给人类科学技术的宝库增添了可贵的财富，它以可靠和高效的本领处理着人们手头上数以万计的各种信息，使人们从汪洋大海般的数字、信息中解放出来，使用计算机和自动装置可以使人们在繁杂的生产工序面前变得轻松省力，它们准确地调整、控制着生产程序，使产品规格精确。

1、而端到端自动驾驶则更像data centric系统，通过对数据的调优来提升系统效果。早年，由于自动驾驶积累的数据还非常少，端到端系统的效果往往比较差。

（图片来源网络，侵删）

2、完全基于视觉的端到端自动驾驶不具备传统自动驾驶系统的“透明性”，传统自动驾驶即模块化方法，端到端自动驾驶是一体化方法，不产生中间结果，直接通过图像输入，直接输出控制信号，但这种技术路线也存在彻底黑盒，解释性差的问题。同时，端到端模型的训练需要处理大量的数据，包括多模态视觉数据和车辆控制信号等。

3、其核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型，来提高对复杂场景的理解、感知和数据决策能力。目前，小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，可以实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。

4、近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。

5、端到端大模型的发布，再次验证小鹏汽车在AI智能汽车方面具备的体系化能力和研发决心。为了持续进化，小鹏汽车还明确了在“以智驾为核心的AI技术”方面，2024年将投入35亿元用于智能研发，并新招募4000名专业人才，今后每年还将投入超过7亿元用于算力训练。

6、首先，在自动驾驶端到端数据***集方面，英伟达会通过大量的传感器设备进行数据收集，在大型DGX SuperPOD上的数据中心训练模型，生成经过训练的神经网络模型，以便部署到汽车中。在将这些模型部署到汽车之前，英伟达要通过硬件在环的仿真模拟对其进行仿真测试。

大数据云计算技术可以根据车辆在特征道路环境中的行驶特性、不同交通因素以及不同领域驾驶员的驾驶需求，自适应调整车辆危险的预警阈值和驾驶策略，使预警效果更好地满足相应领域和状态下驾驶员的安全需求。

Nauto主要业务是通过深度学习来提高驾驶安全。目前Nauto正在和保险公司合作，推出了第二代AI行车记录设备，设备可以通过内外的摄像头检测驾驶员的眼睛、胸部和头部来判断驾驶员是否处于安全驾驶状态，提醒司机路上的潜在危险并及时保留上传数据。

大数据让自动驾驶汽车具备老驾驶员的经验；云计算不但让自动驾驶汽车学习这些老驾驶员的经验成为可能，更让自动驾驶汽车在行驶中具有整个交通全局的信息视野和决策能力。

自动驾驶技术是指通过传感器、导航系统、计算机软件等先进技术，实现车辆在无人操控情况下自主驾驶的一项技术。这种技术不仅可以提高行车安全，还可以缓解城市交通拥堵和减少车辆尾气排放。自动驾驶技术需要多个技术层面的支持，包括计算机视觉、深度学习、智能控制、机器人技术等。

自动驾驶技术。它是智能交通的重要分支，能够大幅度提升驾驶的便利性和安全性。借助激光雷达和传感器，自动驾驶技术能够实时监控周围交通环境并做出决策。目前，自动驾驶技术已在部分国家和地区进行商业化应用。智能交通监控系统。

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