自动驾驶仿真模型

接下来为大家讲解自动驾驶仿真场景格式图，以及自动驾驶仿真模型涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶仿真软件CARLA和SCANeR有什么异同点,学习起来有什么注意事项...
• 2、智行者张放:打造数据驱动的全场景行泊越一体智能驾驶方案
• 3、华为盘古大模型如何赋能自动驾驶?
• 4、自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
• 5、大模型画的饼,自动驾驶能消化么?

自动驾驶仿真软件CARLA和SCANeR有什么异同点,学习起来有什么注意事项...

SCENARIO： 场景设计师的天堂，导入道路，添加动态车辆和传感器，如摄像头，配置其视场和识别参数。SIMULATION： 实战演练的舞台，SCANeR基于进程驱动，包括TRAFFIC、RECORD等，模拟真实行驶环境，让车辆加速到设定速度并记录传感数据。

【共同点】都属于工科，工程。有些处理具体问题的方***，管理经验可以互相借鉴学习。毕竟建筑工程，汽车工程发展的历史比软件工程都要更长。都是去通过工程的方法，完成任务，满足客户的需要。

设计学派是强调战略制定是匹配过程的管理派别，认为战略形成是一个孕育的过程。

五种教学模式的异同点：第一种是传统—接受模式，它主要用于系统知识、技能的传授和学习。基本程序是：激发学习功机一复习旧课一讲授新课一巩固运用一检查。

更进一步说，远程教学（指远程教与学）包括远程教导和远程学习两部分。

智行者张放:打造数据驱动的全场景行泊越一体智能驾驶方案

为此，智行者打造数据驱动和全场景的解决方案，提升用户在城市结构化道路和非结构化道路、甚至在越野场景的驾驶体验。 在系统层面，智行者打造了3个技术IP，分别是AVOS自动驾驶的软件平台、AVCU自动驾驶中央计算单元和AVDC数据闭环平台。

“最终，我们成功用16TOPS算力实现了某些车型几十甚至上百TOPS才能运行的NOA行泊一体功能。

基于多场景的广泛产品落地，智行者形成了涵盖数据***集、数据加工、数据管理、数据训练、测评等在内的、车端推理-云端训练的完善数据闭环。高效赋能是无人驾驶大脑最大的竞争力。

未来，双方将共同开展行泊一体自动驾驶控制器产品开发，并将其打造成高性价比、领先方案平台，推向更多国内外OEM客户。毫末智行董事长张凯表示：“毫末成立三年高速发展，跑出了中国自动驾驶的毫末模式。

除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。

智能芯片作为行泊一体「大脑」，已经成为了行泊一体进入量产快车道、打通全场景智能驾驶的底层技术容器，将会持续赋能行泊一体朝收敛化方向演进； 三是产业链不是链，而是产业生态圈。

华为***大模型如何赋能自动驾驶?

此外，根据客户不同的数据安全与合规诉求，***大模型还提供了公用云、大模型云专区、混合云多样化的部署形态。 02 如何赋能自动驾驶？ 具体到自动驾驶领域，***大模型0当下的主要作用是提升数据闭环。

未来，一汽解放将与华为深化合作，基于华为云***大模型构建解放智慧大脑，打造员工贴身智能工作助手，为用户提供从选车到换车的一站式服务，赋能研发、生产、供应、销售、服务全业务场景。

在语音识别领域，***大模型可以通过语音识别技术实现语音转文字，并进行语音分析和语义理解，为用户提供更加智能化的语音识别服务。此外，***大模型还可以应用于智能家居、自动驾驶等领域，为这些领域提供更加智能化的技术支持。

应用举例 假设一名开发者想要开发一款智能客服应用程序，他可以利用***大模型来实现自动回复功能。具体来说，当用户向智能客服发送一条消息时，应用程序可以将这条消息通过API接口发送给***大模型。

***大模型是华为推出的一个系列大模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、科学计算大模型等多个领域。这些模型在各自领域都具有领先的性能和效果，并已经在华为的云服务、智能终端、自动驾驶等业务中得到了广泛应用。

自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

1、输入的是一个传感器信号序列，可能包括多个摄像头***集到的***、Lidar***集到的点云、以及GPS、IMU等各类信息，输出的是一个驾驶决策序列，例如可以是驾驶动作序列、也可以输出轨迹序列再转为操作动作。

2、夏一平认为“相比Sora所展现的AI水准，我们（国内）的AI在数据量、质量、模型和算力上都还有很大的差距，当然最关键差距在人才上。”。 具体来看，虽然端到端架构省略了大量的基础代码，大大提升了自动化程度。

3、自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率 =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。

4、当需求上来了，智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界越来越多的提及。

5、GPT启示下的端到端模型训练 去年至今，发生了一场新的 通用AI革命，即以大规模训练模型引领的各种各样的GPT，形成多种模型。

6、智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

大模型画的饼,自动驾驶能消化么?

这种固定路线、长期训练出的智驾功能，会大大提升高阶智能驾驶的使用率，也会像滚雪球一样影响更多人的消费决策。 比如理想的通勤NOA功能，前期还需要人类驾驶员来驾驶车辆，实现家到公司的点到点驾驶。

大型语言模型的使用对于自动驾驶的性能提升非常明显，例如，通过视觉语言大模型就可以直接阅读理解道路交通场景，并生成详细的文本描述。

大模型的机会点在于，可以自动理解***当中的内容进行自动打标签，并形成产品化管理，为提取高价值场景做自动筛选。

而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。

交通信号设施完整且能够全天候、全气候正常使用；社会人群高素质：不乱闯、乱穿机动车道，且人行道、过街设施完善。以上两点都能达成的话，汽车自动驾驶才有希望用于实际操作，否则永远都是画饼充饥。

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