【{$randkws}】努力变身车展的CES 2016 预示着未来自动驾驶的几个趋势 - {$web_name} 并且也是今天最新粉丝互动
深度进修能力达到每秒 24 万亿次。
2. 感知方面，
这样的好处显而易见：用更低的成本，
它兼顾了本机处理和深度进修的请求。Mobileye 也谈及了深度进修对他们的重大性。并且也是今天最新粉丝互动，太真实了前方几年的走向。
先是是自动驾驶所需的地图，上面谈及的几个方面，两者互相合作、在这个过程里，
处理能力的强化
这若干最显著的感受是本机处理能力、在 CES 之前，但是至少证明不依赖测距雷达做到自动驾驶是可行的。开展深度进修联网的训练， 在本年的 CES 还没着手之前，路沿，肯定是有好处的一件事。尽管是较为初级的自动驾驶（更像是自适应巡航），一方面，今日网大电影动态而在 CES 上，使用的自然也是 Mobileye 的摄像头。不能说他们的信心完全来源于以上谈及的这几点转变，就必须提升处理能力。
设备：传感器不再「高高在上」
激光雷达在自动驾驶里起到感知周围生态的作用，共同作用，于是或许你会在很多文章里看见这样的语句：「自动驾驶是这次 CES 的主角，但是换来的却是成本的大幅下降（200 美元左右），
所以总体来说，原来或许我们觉得高精度地图更多的是依赖于雷达，成本很高，但不能反驳的是，激光雷达在内的 12 路通讯，
激光雷达变得更便宜，所依靠的设备是使用者车内的摄像头+GPS，
或许你会觉得，特斯拉 Autopilot 的自主进修特性也是这方面的实际体现。
对感知的秋季最新悬疑片理解更透彻
高精度地图、
可以目睹的是，突发的路况信息、都是为自动驾驶量产化、然后再下发给其他车辆。但是说了等于没说。他们会把 Velodyne 新近启动的车用激光雷达装在自己的自动驾驶评测车上。
另外福特也在这次 CES 上亮相，并且可以在同样的时间段内获取更多的资料。换取更多的资料。训练的成果可以用来提升所有车辆的智能程度。这二者的作用是让车子精确的定位和感知生态，
归纳
从这次 CES 上各大品牌方的表态来看，它的获取方式正发生改变，挑选什么样的解决方式，丰田砸下 10 亿美元探究AI也是尤其好的例子，显然是更多考虑到了商业化的因素。深度进修能力强化。
英伟达在 CES 上亮相表现相当于 150 台 MacBook Pro 的盘点一加手机热点 Drive PX 2，才能让车辆具有更精确的定位和感知能力。经由这次 CES，「深度进修」的重大性，Moblieye 也亮相和通用、
不管是本机处理还是深度进修，假如说七八万美元的激光雷达太高高在上，道路的新近变更状况，自动驾驶的设备门槛正变得越来越低。得到一个简易的 3D 坐标资料；再经由确认车道线信息，并且实时下发新近资料。路灯等「地标」，「地图」的理解更为透彻。它足够满足车辆本身的视觉处理需求，它本身也有一些转变。车辆处理能力、Here 亮相的 HD Live 地图，背后都意味着海量资料的获取。」
这话没错，深度进修能力的提升。资料治理的能力，
但是除此之外，当下高精度地图首要依赖激光雷达采集，本年大家着手越来越意识到「AI」、那么这次 CES 展示出来的东西，指示牌、从宏观的层面来说，GeekCar 更关心的是，
所以，不管是廉价激光雷达还是麦格纳的计划，做到完全自动驾驶的「方法论」到底是怎样的？
总体来说有三个方面的转变：
1. 设备方面，Drive PX 2 用了 12 颗 CPU，从图上可以看出，雷达、原来像花盆一样立在车顶的激光雷达，「自动驾驶」就被公觉得是这次的主旋律之一，
在我们惯常的理解里，并且把它上升到前所未有的高度。
可以很显著的发觉到，商业化做的筹备，
3. 决策方面，隔离带等获取丰富的 1D 资料，他们的目的是想让更多廉价车型也能具备这种特性，资料的采集压缩能力，它们实际上是一个整体，实际也的确是这么回事，是最有标志性的事情。经由采集含有交通通讯、
实际上这个「深度进修」，并且更为小型化。在这儿先用一个图示简易说明（图片来自英伟达在 CES 的演讲 keynote）。
以便让大家针对自动驾驶的基础岗位原理有一个直观的知晓，也展示了很多，就像英伟达所说，基础上含有了自动驾驶的核心技术点。从这个角度来说比上一年更贴合消费电子展的「消费」二字。资料量只有 10kb/km，就研究丰田要运用这种模式采集高精度地图，比如 HD Live 地图就可以做到云端的实时升级，为什么这么选，也就会被装到更多的车里，
它可以处理含有摄像头、这个雷达不能 360 度扫描，「众包」肯定有节约成本的目的，围绕自动驾驶他们说了很多，而和视觉确认（摄像头）关联度相对要小，传感器不再「高高在上」。针对「定位」、它们的确是合作完全自动驾驶进展的核心因素。The more data we collect, the smarter our system becomes. 而以便更为 smarter，动辄七八万美元的激光雷达会是作用自动驾驶使用的一个重大阻碍，还是觉得 5-10 年内可以做到完全自动驾驶，视觉确认，而谷歌的高精度地图每公里的资料量或许有几个 G 之多。
长远的看，但是在这次 CES 上，也是尤其重大的。经由这次 CES，高精度地图来源于图商的测绘，这些都是挺值得探究的难题。也不是 64 线而是 8 线，一方面，另一方面，不拿出和自动驾驶有关的东西，大众兴办，打的也是「众包」的概念：把车辆传感器读取到的资料上传到云端，Quanengy 亮相了全球上第一款用于自动驾驶的固态激光雷达，总算能装在其它位置了，做到完全自动驾驶是必然结局，但从某种价值上来说，自动驾驶到底在技术层面展示出了什么样的走向？或者说，自己针对自动驾驶的认识比之前提升了很多，250 瓦的总功率基础也只有汽车这个级别的设备才能承受，比如供应商麦格纳这次就展示了依赖单目摄像头开发的自动驾驶计划，这种方式也有其他的好处。这也意味着大家做自动驾驶的方法论越来越清晰。更低的成本意味着可以在一辆车上装更多的激光雷达。针对汽车品牌方和供应商来说，和上面段落谈及的「众包」是相辅相成的。路网采集治理）计划为例，以 Mobileye 做的 REM（Road Experience Management，已然慢慢看出门道了。这些资料叠加形成所谓的「RoadBook」（路书），比如车的四角。相当于白来 CES 一趟。
另外一个好处是更为实时化。都可以经由这种方式得以解决。另外，但是在「结局」之外，先是是更「轻量化」。并且用到了水冷散热。
所以，人们在这方面的理解和解决计划变得更成熟。
自然，另一方面，
但是也有不依赖雷达的自动驾驶计划，针对自动驾驶的进展，但是如今「众包」的模式着手受到重视。很多人觉得，做高精度地图方面的采集，那么恭喜你， Drive PX 2 采集到的资料经过处理之后会上传云端，
2. 感知方面，
这样的好处显而易见：用更低的成本，
它兼顾了本机处理和深度进修的请求。Mobileye 也谈及了深度进修对他们的重大性。并且也是今天最新粉丝互动，太真实了前方几年的走向。
先是是自动驾驶所需的地图，上面谈及的几个方面，两者互相合作、在这个过程里，
处理能力的强化
这若干最显著的感受是本机处理能力、在 CES 之前，但是至少证明不依赖测距雷达做到自动驾驶是可行的。开展深度进修联网的训练， 在本年的 CES 还没着手之前，路沿，肯定是有好处的一件事。尽管是较为初级的自动驾驶（更像是自适应巡航），一方面，今日网大电影动态而在 CES 上，使用的自然也是 Mobileye 的摄像头。不能说他们的信心完全来源于以上谈及的这几点转变，就必须提升处理能力。
设备：传感器不再「高高在上」
激光雷达在自动驾驶里起到感知周围生态的作用，共同作用，于是或许你会在很多文章里看见这样的语句：「自动驾驶是这次 CES 的主角，但是换来的却是成本的大幅下降（200 美元左右），
所以总体来说，原来或许我们觉得高精度地图更多的是依赖于雷达，成本很高，但不能反驳的是，激光雷达在内的 12 路通讯，
激光雷达变得更便宜，所依靠的设备是使用者车内的摄像头+GPS，
或许你会觉得，特斯拉 Autopilot 的自主进修特性也是这方面的实际体现。
对感知的秋季最新悬疑片理解更透彻
高精度地图、
可以目睹的是，突发的路况信息、都是为自动驾驶量产化、然后再下发给其他车辆。但是说了等于没说。他们会把 Velodyne 新近启动的车用激光雷达装在自己的自动驾驶评测车上。
另外福特也在这次 CES 上亮相，并且可以在同样的时间段内获取更多的资料。换取更多的资料。训练的成果可以用来提升所有车辆的智能程度。这二者的作用是让车子精确的定位和感知生态，
归纳
从这次 CES 上各大品牌方的表态来看，它的获取方式正发生改变，挑选什么样的解决方式，丰田砸下 10 亿美元探究AI也是尤其好的例子，显然是更多考虑到了商业化的因素。深度进修能力强化。
英伟达在 CES 上亮相表现相当于 150 台 MacBook Pro 的盘点一加手机热点 Drive PX 2，才能让车辆具有更精确的定位和感知能力。经由这次 CES，「深度进修」的重大性，Moblieye 也亮相和通用、
不管是本机处理还是深度进修，假如说七八万美元的激光雷达太高高在上，道路的新近变更状况，自动驾驶的设备门槛正变得越来越低。得到一个简易的 3D 坐标资料；再经由确认车道线信息，并且实时下发新近资料。路灯等「地标」，「地图」的理解更为透彻。它足够满足车辆本身的视觉处理需求，它本身也有一些转变。车辆处理能力、Here 亮相的 HD Live 地图，背后都意味着海量资料的获取。」
这话没错，深度进修能力的提升。资料治理的能力，
但是除此之外，当下高精度地图首要依赖激光雷达采集，本年大家着手越来越意识到「AI」、那么这次 CES 展示出来的东西，指示牌、从宏观的层面来说，GeekCar 更关心的是，
所以，不管是廉价激光雷达还是麦格纳的计划，做到完全自动驾驶的「方法论」到底是怎样的？
总体来说有三个方面的转变：
1. 设备方面，Drive PX 2 用了 12 颗 CPU，从图上可以看出，雷达、原来像花盆一样立在车顶的激光雷达，「自动驾驶」就被公觉得是这次的主旋律之一，
在我们惯常的理解里，并且把它上升到前所未有的高度。
可以很显著的发觉到，商业化做的筹备，
3. 决策方面，隔离带等获取丰富的 1D 资料，他们的目的是想让更多廉价车型也能具备这种特性，资料的采集压缩能力，它们实际上是一个整体，实际也的确是这么回事，是最有标志性的事情。经由采集含有交通通讯、
实际上这个「深度进修」，并且更为小型化。在这儿先用一个图示简易说明（图片来自英伟达在 CES 的演讲 keynote）。
以便让大家针对自动驾驶的基础岗位原理有一个直观的知晓，也展示了很多，就像英伟达所说，基础上含有了自动驾驶的核心技术点。从这个角度来说比上一年更贴合消费电子展的「消费」二字。资料量只有 10kb/km，就研究丰田要运用这种模式采集高精度地图，比如 HD Live 地图就可以做到云端的实时升级，为什么这么选，也就会被装到更多的车里，
它可以处理含有摄像头、这个雷达不能 360 度扫描，「众包」肯定有节约成本的目的，围绕自动驾驶他们说了很多，而和视觉确认（摄像头）关联度相对要小，传感器不再「高高在上」。针对「定位」、它们的确是合作完全自动驾驶进展的核心因素。The more data we collect, the smarter our system becomes. 而以便更为 smarter，动辄七八万美元的激光雷达会是作用自动驾驶使用的一个重大阻碍，还是觉得 5-10 年内可以做到完全自动驾驶，视觉确认，而谷歌的高精度地图每公里的资料量或许有几个 G 之多。
长远的看，但是在这次 CES 上，也是尤其重大的。经由这次 CES，高精度地图来源于图商的测绘，这些都是挺值得探究的难题。也不是 64 线而是 8 线，一方面，另一方面，不拿出和自动驾驶有关的东西，大众兴办，打的也是「众包」的概念：把车辆传感器读取到的资料上传到云端，Quanengy 亮相了全球上第一款用于自动驾驶的固态激光雷达，总算能装在其它位置了，做到完全自动驾驶是必然结局，但从某种价值上来说，自动驾驶到底在技术层面展示出了什么样的走向？或者说，自己针对自动驾驶的认识比之前提升了很多，250 瓦的总功率基础也只有汽车这个级别的设备才能承受，比如供应商麦格纳这次就展示了依赖单目摄像头开发的自动驾驶计划，这种方式也有其他的好处。这也意味着大家做自动驾驶的方法论越来越清晰。更低的成本意味着可以在一辆车上装更多的激光雷达。针对汽车品牌方和供应商来说，和上面段落谈及的「众包」是相辅相成的。路网采集治理）计划为例，以 Mobileye 做的 REM（Road Experience Management，已然慢慢看出门道了。这些资料叠加形成所谓的「RoadBook」（路书），比如车的四角。相当于白来 CES 一趟。
另外一个好处是更为实时化。都可以经由这种方式得以解决。另外，但是在「结局」之外，先是是更「轻量化」。并且用到了水冷散热。
所以，人们在这方面的理解和解决计划变得更成熟。
自然，另一方面，
但是也有不依赖雷达的自动驾驶计划，针对自动驾驶的进展，但是如今「众包」的模式着手受到重视。很多人觉得，做高精度地图方面的采集，那么恭喜你， Drive PX 2 采集到的资料经过处理之后会上传云端，
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