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1. 智能网联汽车学后总结？

智能网联汽车学后总结？

我们正处在一个振奋人心的科技时代。5G、人工智能、边缘计算等前沿技术的快速融合与迭代 , 推动了基础理论科学的实践应用 , 也加速着传统汽车产业的智能化、网联化变革。

在智能网联这个汽车、科技、通信等产业深度融合的代表性应用领域 , 进化更是每分每秒都在发生。回顾 2019 年 , 真实复杂路况下的驾驶数据成为自动驾驶落地的源动力 ; 车路协同方案在***与企业的共同推动下进入真正的落地应用阶段 ;5G 通信的正式商用在为前两者摁下快进键的同时 , 也开启了车联万物 ( V2X ) 场景化应用生态繁荣的更多可能性。

自动驾驶 : 数据即生产力

在经历了整整十年的起步、成长、波折与攻坚之后 , 自动驾驶在 2019 年取得了可观的进展。

一方面 , 针对低速、封闭、路线固定的特定驾驶场景 , 自动驾驶方案商们开始提供丰富可落地的技术解决方案 ; 另一方面 , 随着自动驾驶系统的接管率越来越低 , 性能越来越强 , 真正意义上的无人驾驶也在 2019 下半年再次成了热门话题。这一次 , 全球自动驾驶圈在技术路径上达成了共识 : 数据即生产力。

自动驾驶的底层技术是 AI, 定义 AI 能力的是深度学习机器 , 而深度学习机器又以万物互联时代的数据为基础——只有海量驾驶数据 , 才能为自动驾驶深度学习机器提供多样性的数据样本。真实驾驶场景中意外、不可预知的数据 , 是自动驾驶准确率从 95% 到 99.9999% 的必备条件 , 再强大的仿真模拟测试也无法替代。