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自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。收起

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  • 占用网络为什么让自动驾驶感知更精准?
    自动驾驶技术正从“目标识别”转向“空间感知”,占用网络作为一种新兴算法,通过三维体素表示物理空间,极大提升了自动驾驶系统的泛化能力和安全性。它不仅解决了传统方法对异形物体和悬挂物的识别难题,还在规划与控制中实现了感知与决策的无缝对接,推动了端到端自动驾驶的发展。尽管面临数据标注和实时算力的挑战,占用网络有望在未来实现更细粒度和通用化的感知能力,助力自动驾驶技术的广泛普及。
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  • 英飞凌与HL Klemove携手推动汽车创新,加速软件定义汽车落地
    英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码:IFNNY)与HL Klemove签署谅解备忘录(MoU),以加强双方在汽车科技领域的战略合作。此次合作旨在将英飞凌的半导体专业知识与系统理解能力,与HL Klemove在高级自动驾驶系统领域的技术实力相结合,共同加速软件定义汽车(SDV)时代汽车电子架构的创新,并推动自动驾驶技术的发展。 英飞凌携手HL Klemove推动软件定义汽车发
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  • Arm 计算平台加持,联想车计算推动 L4 级自动驾驶出租车规模化落地
    随着 L4 级自动驾驶出租车从试点阶段迈向规模化量产,Arm 提供了实现端到端物理 AI 的计算基础,助力其实现规模化部署。 在历经多年自动驾驶试点与受控测试后,汽车行业正加速迈向 L4 级自动驾驶出租车 (Robotaxi) 的规模化量产部署阶段。这不仅是自动驾驶发展的关键节点,也标志着人工智能 (AI) 的一次重要跃迁——从辅助人类决策,演进至赋予车辆自主感知并理解周边环境的能力。当然,这一转
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  • 为什么“L2 / L3”反而是事故最多的阶段?
    自动驾驶等级越高并不一定越安全,尤其是L2/L3阶段,由于责任不清导致事故频发。L2/L3的最大风险在于“人+系统”之间的灰色地带,即系统看似自主但人仍需随时接管,造成责任模糊。L3则面临接管悖论和系统与人认知差异的问题。相比之下,L4/L5的安全设计更为明确,系统对自己的安全性负责,减少了人为干预的需求。因此,L2/L3的安全设计应注重人因工程而非单纯依赖算法,同时监管层应认识到自动驾驶等级与安全等级并非等同关系。
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  • 纯视觉自动驾驶的优势和劣势有哪些?
    纯视觉自动驾驶凭借低成本和高冗余成为当前主要发展方向,但因其在多种场景下的感知能力不如激光雷达而备受争议。优点包括低成本、丰富的语义信息和统一的数据生态,缺点则涉及距离和深度推断的稳定性、光照和天气条件的敏感性以及复杂场景的泛化能力。目前,许多车企采用“融合感知”路线,结合摄像头和其他传感器提高感知可靠性。尽管存在挑战,纯视觉仍有望通过算力提升和模型优化持续发展。
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