Tsinghua विश्वविद्यालय, सूज़ौ इंस्टीट्यूट ऑफ गाइडेंस, ताजा कार, शोध कार द्वारा 27 अक्टूबर 2017, सूज़ौ में आयोजित 'सैमसंग के स्वचालित ड्राइविंग तेज औद्योगीकरण' द्वारा प्रायोजित किया गया। Tsinghua विश्वविद्यालय, सूज़ौ ऑटोमोबाइल रिसर्च इंस्टीट्यूट चेंग बो भाषण के विषय के रूप में 'ऑटो उद्योग विकास के अवसरों के चीन इंटेलिजेंट नेटवर्क' के आसपास
बैठक में, बुद्धिमान नेटवर्क कार क्रमिक विकास या तरंग के आगे के विकास का विकल्प है कि पारंपरिक कार की कीमतों और इंटरनेट कंपनियों ने अपने विकास के लिए एक अलग रास्ता चुना है। मौजूदा व्यापारिक बहस के लिए, अंत में एल 3 चरण नहीं चाहते हैं? उन्होंने कहा: 'मूल ओईएम धीरे-धीरे, वोल्वो पर जोर दे रहे हैं कि कुछ समय पहले एल 3 में, एल 2 से सीधे एल 4 से लेकर। लेकिन मुझे लगता है कि एल 2 से एल 4 से पार करना मुश्किल है, यह अंतर अभी भी बहुत बड़ा है।' इसके अलावा, उन्होंने यह भी बताया कि नवाचार के लिए चीन एक बुद्धिमान नेटवर्क विकास मंच के राष्ट्रीय स्तर का निर्माण कर रहा है।
निम्नलिखित राष्ट्रपति द्वारा भाषण दिया गया है:
Tsinghua विश्वविद्यालय, सूज़ौ ऑटोमोबाइल अनुसंधान संस्थान, चेंग बो
मोटर वाहन उद्योग प्रौद्योगिकी विकास मात्रा प्रवर्धन के बुद्धिमान नेटवर्क
आज हम कुछ विषयों को साझा करने के लिए सैलून के रूप में पहली बार हैं। जैसा कि हम कई वर्षों के लिए बुद्धिमान नेटवर्क कार शोध में कर रहे हैं, घरेलू और अंतरराष्ट्रीय भी कुछ आगे की तरफ तकनीकी शोध करते हैं, जिसमें दृश्य भी कुछ उपलब्धियां हैं लेकिन हमें लगता है कि इन चीजों को अभी भी एक साथ करने की ज़रूरत है, चाहे वह तकनीक को करना है, उद्योग सहित, आदि, या सभी को इसमें शामिल होने की आवश्यकता है। हम वास्तव में मोटर वाहन इंजीनियरिंग सोसाइटी के साथ एक बड़ी वार्षिक बैठक करते हैं, लेकिन वर्ष की वार्षिक बैठक महसूस करते हैं पर्याप्त नहीं है, इसलिए हमारे पास एक दृष्टि है, इस सैलून को अपेक्षाकृत ढीली, अधिक लचीली तरीके से पारित करने की उम्मीद है, तकनीकी शोधकर्ताओं सहित, प्रतिभा की शिक्षा सहित सभी निवेशकों को तलाशने के लिए, एक बुनियादी दिमाग
जिस तरह से राष्ट्रीय दौरे का आयोजन मासिक तकनीकी प्रस्तुतियों शेरोन,, सिंघुआ विश्वविद्यालय के सूज़ौ ऑटोमोबाइल अनुसंधान संस्थान और एक ताजा कार के साथ अनुसंधान दल द्वारा पूरा कर लिया है, जिसके दौरान उद्योग शोध रिपोर्ट जारी किया जाएगा करने के लिए ची सैलून पहिया लाइनों। इसके अलावा, उद्योग गर्म घटनाओं से विचार विमर्श, निर्माण ऑटोमोबाइल, परिवहन, इंटरनेट, दूरसंचार और अन्य संचार मंच में चारों ओर। यहाँ, सिंघुआ विश्वविद्यालय के सूज़ौ ऑटोमोबाइल अनुसंधान संस्थान भी उद्योग के लिए नए सिरे से कार संपादक लियू Xiong, अनुसंधान निदेशक किराया, आंतरिक अनुसंधान संस्थान, ताजा माध्यम के साथ औद्योगिक अनुसंधान दल गहराई बातचीत में तेजी लाने के ऑटोमोटिव मीडिया फायदे, मोटर वाहन उद्योग के बुद्धिमान नेटवर्क, ध्वनि की मात्रा में प्रवर्धन का विकास, और उद्योग को बढ़ावा देना विकसित हो रहा है।
बुद्धिमान नेटवर्क की अवधारणा का परिचय
आज हम बुद्धिमान नेटवर्क कार से संबंधित इस विषय पर चर्चा करते हैं।
मूल स्मार्ट कार हम कहते हैं, अधिक या ऑटो-पायलट, यह वाहन के सेंसर, निर्णय लेने और नियंत्रण के माध्यम से अनुभव करने के लिए है। कौन सा नेटवर्क से जुड़े स्मार्ट, तो आप सिर्फ उस पर नेटवर्किंग की परिभाषा की आवश्यकता नहीं है, दोनों एक साथ बुद्धिमान जोड़ने नेटवर्क है कार, जो एक अवधारणा का स्रोत है
खुफिया के ऑटोमोटिव इंजीनियरिंग की एसएई अमेरिकन सोसायटी L5 के लिए एल 1 से एक परिभाषा बनाया है। पहले स्तर पर आप मदद करने के लिए, या स्टीयरिंग व्हील से बचने के लिए आप मदद, या आप देना एकल समारोह, सामने बाधा, आपातकालीन ब्रेक लगाना भविष्यवाणी की है चेतावनी: दूसरे स्तर को एकीकृत किया गया है, वाहन के तीसरे स्तर पर स्वत: ड्राइविंग हासिल करने के लिए, चौथा स्तर सड़क के सामान्य ढांचे को ड्राइव करने के लिए लोगों की ज़रूरत नहीं कर सकता है।
पिछले साल की प्रौद्योगिकी रोडमैप वहाँ, डाल इस परिभाषा तीन स्तरों में बांटा गया है, इस तरह की जानकारी प्रदान करने के रूप मोटर चालकों के नेटवर्क द्वारा सहायता प्रदान की जा करने के लिए प्रतीक्षा करने के लिए, ने कहा। जब लोग detours के सामने नहीं देख सकते हैं, जानकारी प्रदान करने के दूसरे बाहर ले जाने के लिए है इसके धारणा, और तीसरा निर्णय लेने और नियंत्रण है, जो बुद्धिमान नेटवर्किंग की हमारी बुनियादी अवधारणा का गठन करता है।
वहाँ कुछ अवधारणाओं हम सभी जानते हैं एक स्मार्ट कारों, बुद्धिमान परिवहन, और वाहन नेटवर्किंग है, कर रहे हैं बुद्धिमान नेटवर्क जोड़ने कार बीच में है, वे सभी से संबंधित हैं, अपने स्वयं के और अधिक सटीक परिभाषा नहीं है।
स्मार्ट नेटवर्क के विकास को सीमा पार एकीकरण की आवश्यकता है
दूसरी स्मार्ट कार है जो सीमा पार एकीकरण है, हल्के उद्योग ने स्मार्ट नेटवर्क कार बनाई है, दूसरी कार यातायात पर्यावरण के बिना, चाहे कितना अच्छा बुद्धिमान नेटवर्क वाहनों का उपयोग स्वयं को समझने की आवश्यकता हो, स्वयं-नेविगेशन करने में सक्षम होने के लिए नियंत्रण, लोगों के साथ बातचीत करने में सक्षम होने के लिए, जो कि इसका अपना फ़ंक्शन होता है, लेकिन इसका उद्योग ही और पारिस्थितिक पर्यावरण के लिए सभी के एकीकरण की आवश्यकता होती है, स्थिति, मानचित्र, वी 2 एक्स, कार और कारें हैं , कार और लोगों से संपर्क करने, कार और बुनियादी सुविधाओं के संपर्क के साथ-साथ सूचना और संचार, कार साझाकरण सेवाएं, बड़े डेटा, ज़ाहिर हैं, अन्य हैं, पूरे उद्योग पारिस्थितिकी का गठन करते हैं
इसके अतिरिक्त, एक बार यात्रा में एक दुर्घटना होती है, एक जिम्मेदारी होती है, मानव रहित कार लोगों को कैसे मारती है? जिम्मेदारी कैसे लेनी होगी? मानवरहित कार सड़क पर नहीं हो सकती, परिभाषित करने का सही तरीका? खासकर अब अपरिपक्व उत्पाद, जो इसे सड़क पर डाल देने की हिम्मत करते हैं? तो कानूनी मुद्दे हैं, मानकीकृत समस्याएं हैं, मानक समस्याएं, बीमा समस्याएं, नैतिक समस्याएं हैं
नैतिक समस्या क्या है? हमने सुना है कि इंसान के ड्राइविंग वाहन को इंजीनियर के कार्यक्रम द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो भविष्य का खतरा है, इसे चुनने का फैसला कौन करेगा? क्या यह दीवार या हिट लोगों के खिलाफ है? कार और बाहर के लिए, यह डिज़ाइन परोपकार या स्वार्थ? इसमें एक नैतिक मुद्दा शामिल है।
पूरे पारिस्थितिकी के इस अधिक विस्तृत नक्शे को देखते हुए, यह पाया गया है कि इसमें अपस्ट्रीम हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समस्याओं, प्रोसेसर, भंडारण, और ड्राइविंग हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर, व्यावसायिक अनुप्रयोगों, तकनीकी समाधानों सहित, साथ ही साथ पारंपरिक वाहन निर्माण, पारिस्थितिकी, हमारे कार निर्माता केवल एक कोने के लिए जिम्मेदार है
यह उम्मीद की जाती है कि भविष्य की मुनाफे का भविष्य पूरी मूल्य श्रृंखला में सबसे बड़ा मोबाइल सेवा प्रदाता हो सकता है, जो कि उच्चतर कब्जे में हो सकता है। प्लेटफॉर्म सेवा प्रदाता और टर्मिनल सॉफ्टवेयर उपकरण हैं, जबकि अन्य हार्डवेयर, यह प्रभावी नहीं है
प्रगतिशील विकास VS leapfrog विकास? पारंपरिक कार की कीमतें और इंटरनेट कंपनियों को अलग अलग चुनते हैं
अंत में स्मार्ट नेटवर्क कार के लिए कैसे विकसित करना चाहिए? यह विवादास्पद है, या कई अलग-अलग दिशाओं और पथ की पसंद में हर कोई भी अनिवार्य है, क्योंकि इसमें शामिल हैं। इंटेलिजेंट नेटवर्क कार एक भविष्य है जिसका भविष्य अब है इसके अलावा उसने भी स्पष्ट नहीं किया, सिर्फ उप-पांच कहा, छह में विभाजित किया गया, जो कि हमारे आदर्श राज्य भी है।
अब से पूरे उद्योग तक, एक पारंपरिक कार फैक्टरी है, जिसमें इसके हिस्से आपूर्तिकर्ता शामिल हैं। कुछ नए इंटरनेट, आईसीटी और कुछ सेवा उद्यमों के समय के दो अलग-अलग रास्ते हैं, परंपरागत मेजबान कारखाने के लिए निश्चित रूप से प्रगतिशील है, क्योंकि यह परिवर्तन का भारी बोझ है, वह अब सभी कारों को नहीं फेंक सकता है, मानव रहित में एक कदम, यह असंभव है। इसके कुछ आपूर्तिकर्ताओं के अलावा एक साथ चलना चाहिए, एक व्यावसायिक लाभ साझाकरण तंत्र है, एक और मेजबान कारखाने की मुख्य तकनीक भागों आपूर्तिकर्ताओं के हाथों में नहीं है
एक अन्य इंटरनेट कंपनी, पसंद करने के लिए स्वत: ड्राइविंग की ऊंचाई से सीधे चुनाव होता है, क्योंकि विनिर्माण उसकी ताकत नहीं है, इसलिए यह दो अलग-अलग रास्तों है।
एल 3 स्तर का डर पार करने के लिए मुश्किल है
हम कहते हैं कि वास्तव में, कितने स्तर, वास्तव में अब नीचे निकल जाते हैं, इतने सारे स्तरों की आवश्यकता नहीं है, एक उच्च स्तर की स्वत: ड्राइविंग और पूरी तरह से स्वचालित ड्राइविंग एक ग्रेड में किया जा सकता है, 1 और 2 वास्तव में एक स्तर बना सकते हैं, 3 एक संक्रमण हो सकता है, वास्तव में, यह तीन स्तरों को विभाजित करने के लिए पर्याप्त है, और जब हम स्तर 3 और स्तर 2 पर जाते हैं, और यह 100% है, और यह इंसान है कि हम ड्राइविंग सपोर्ट सिस्टम का उपयोग नहीं करते हैं। नियंत्रण स्थानांतरित किया जा सकता है, मैं कमांड या सिस्टम आवश्यकताएं हैं, सिस्टम कार ड्राइविंग को ले सकता है। यही है, इस समय दुर्घटना, पुन: विभाजन की ज़िम्मेदारी हो सकती है।
सिस्टम प्रौद्योगिकी आवश्यकताओं के अतिरिक्त, अपनी विश्वसनीयता की अधिक समस्याएं, असफल साबित होती है सिस्टम को सुरक्षा सुनिश्चित करने में विफलता, सबसे पहले कार को रोकने के लिए, रोकने के लिए या सिस्टम द्वारा पूरी तरह से वाहन की जिम्मेदारी को ब्रेक लगाना नियंत्रण, इस समय, इस समय और स्थान की विफलता के बाद इस समय के लिए वह पूरी तरह से जिम्मेदार है, कार को ड्राइव करना पड़ता है, यात्रा करना पड़ता है, गति कम हो सकती है। विमान अब हवा में खाली है, यह सिस्टम की आवश्यकता है सेट की संख्या क्या है, इस पूरे सिस्टम की विश्वसनीयता के लिए हम अब अनुरोध की कल्पना करते हैं।
और अब इसमें बहस, एल 3 चरण में उद्यम हैं या नहीं? मूल ओईएम कदम से कदम रखने के लिए प्रेरित कर रहे हैं, कुछ समय पहले वो एल 3 जारी किए गए एल 3 से सीधे, एल 2 से सीधे एल 4 तक, ये दावे हैं, लेकिन मुझे लगता है कि यह मुश्किल है , 2 से 4 तक यह अंतर बहुत बड़ा है।
'सायक्लिंग इंटेलिजेंस' और 'नेटवर्क इंटेलिजेंस' के दो तकनीकी मार्गों का गेम
टेस्ला अब खुफिया स्तर का स्तर वास्तव में 2 स्तर है, अब यह मूल रूप से बुनियादी ढांचे पर भरोसा नहीं कर रहा है, कार का संवेदक स्मार्ट नेटवर्क पर ले जाने के लिए इसका इस्तेमाल करना है, एक रास्ता कैसे बना सकता है? स्वत: ड्राइविंग हासिल करना। Google उच्च-सटीक नक्शे की शुरुआत पर निर्भर है, यह सभी मॉडल बनाने के लिए त्रि-आयामी लिडर का उपयोग करने वाला शहर होगा, कार वास्तव में डिजिटल मानचित्र पर चल रही है, इसकी तुलना और सटीक हो सकती है कार को नियंत्रित करने के लिए पोजिशनिंग। अब आम तौर पर यह स्वीकार किया जाता है कि Google अधिक है, यूरोप, उत्तरी अमेरिका सड़क डेटा के बहुत से उपयोग में हैं। टेस्ला के कारण इसके कारण भी हो सकते हैं, वास्तव में बुनियादी ढांचे में सुधार के लिए इंतजार करना चाहते हैं , कार को सड़क पर कब जाना चाहिए, सीमित स्थितियों की आवश्यकता, पहली कार चल सकती है, यह दो अलग-अलग तकनीकी मार्ग चयन है
नया मंच प्रौद्योगिकी अब अपेक्षाकृत पतली है
अब हम कहते हैं कि बुद्धिमान नेटवर्क कार एक विध्वंसक उत्पाद है, तथाकथित उपसंहार न केवल उपयोग से है, वास्तव में, हम वाहन की वास्तुकला में, कुछ मुख्य प्रौद्योगिकी में, कुछ नई सफलताएं हुई हैं, , हमने कहा कि पारंपरिक कार, मोटर वाहन तकनीक के वर्तमान बुद्धिमान नेटवर्क के समर्थन के रूप में, एक ही तकनीक नहीं थी।, धारणा, निर्णय लेने, इलेक्ट्रॉनिक और विद्युत वास्तुकला मूल है, लेकिन बुद्धिमान ड्राइविंग, इलेक्ट्रॉनिक और विद्युत संरचना के मामले में पुन: कार टर्मिनल भी हैं, और अब हम सभी एक ही रास्ता हैं, बस संदेश खेल रहे हैं, बातचीत के आवाज़ के बाद, दो-तरफा बातचीत के बाद, कुछ दृश्य बातचीत हो सकती है, इसमें बहुत अधिक जानकारी होगी, जिसमें सूचना बातचीत शामिल है।
कार कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म हैं, और अब हम कार में भविष्य में सूक्ष्म-गणना ईसीयू का इस्तेमाल कर रहे हैं, बहुत सारे डेटा प्रोसेसिंग की जरूरत है, ताकि जिक्र हो सके, ताकि गणना प्लेटफॉर्म में हो। उच्च परिशुद्धता के नक्शे, बड़े डेटा, बादल नियंत्रण, साथ ही साथ सूचना सुरक्षा, कृत्रिम बुद्धि, ये भविष्य के लिए अपरिहार्य हैं, जो अब वैश्विक शर्तों से जमा हुए हैं या अपेक्षाकृत पतले हैं
कृत्रिम बुद्धि महत्वपूर्ण है
जिसमें कृत्रिम बुद्धि, विशेष रूप से स्मार्ट कारें इतनी तेजी से विकास की वजह से, हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में तेजी लाने, कृत्रिम बुद्धि की शुरुआत हुई, जिसमें कृत्रिम बुद्धि से अपेक्षाकृत बड़ी भूमिका निभाई, अब हम कुछ उत्कृष्ट प्रदर्शन देख सकते हैं जैसे कि अल्फागो ने चैम्पियनशिप खिलाड़ियों को हराया, यह गणना में है, इस संबंध में स्थानीय खेल में चरम पर। बुद्धि के अनुभव के अगले चरण के लिए, एक को सुनना है, एक देखना है, अब डेटा बोलने से, प्रदर्शन अधिक है मास्टर, और भविष्य निश्चित रूप से लोगों की तुलना में मजबूत होगा.इस टुकड़े की जानकारी समझने की जरूरी है, कार में अब कुछ चिकित्सा उपयोगी नहीं हैं। कृत्रिम बुद्धि का दूसरा दौर जब 60 वर्ष की प्रकोप, विशेषज्ञ प्रणाली, इसकी मान्यता सटीकता लोगों की तुलना में काफी अधिक है।
इस धारणा, निर्णय लेने की व्यवहार के अलावा, इस के प्रत्यक्ष नियंत्रण यह भी एक भूमिका है, जबकि इस के लिए सीखने सीखने और हस्तांतरण बढ़ाने अब NVIDIA खेल सकते हैं, लेकिन अब, अब या इस अपेक्षाकृत परिणाम के कुछ स्पष्ट की धारणा में, और प्रयास में कार करो, यह राजमार्ग पर 10 किमी या विशेष प्राथमिक चरण में भाग गया।
हम वापस स्वत: पायलट के बारे में संक्षेप में देखो, हमें विश्वास है कि यह पर्यावरण के प्रति जागरूकता की एक बुनियादी कार्य है, एक निर्णय चला रहा था, एक वाहन पर नियंत्रण, वाहन नियंत्रण इस परंपरा वास्तव में कार मूल रूप से हल किया गया अंदर। एक यह है धारणा है, एक निर्णय है, जो नए निवेश के लिए आवश्यक है। यह धारणा है जो यह पर्यावरण की पहचान की है, वहाँ समझ के दृश्यों, साथ ही निर्णय किया है व्यवहार निर्णय पथ की योजना बना है, जो मामले में टूट जाता है।
यह ऐसा करने में वहाँ दो तरीके हैं, एक हमें है कि पारंपरिक, यह नियम आधारित कुछ जटिल सड़क पर्यावरण मान्यता यह करने के लिए एक में एक अलग मुद्दा है, है, तो हल करने के लिए एक के बाद एक है, यह है हमारी जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक बुनियादी तर्क। इस नीचे, सरलीकृत इसे करने के लिए जटिल समस्याओं को तोड़ने के लिए है। लेकिन मैं कई साल पहले याद प्रस्तावित, जटिल समस्याओं इस परिणाम को हल करने के माध्यम से जाने की जरूरत नहीं है, लेकिन वह जब वह डाल व्यावहारिकता के सिद्धांत मजबूत नहीं है। अब हम कहते हैं कि मशीन के अंत के लिए सीखने की गहराई, यह कठोर तार्किक या गणितीय तर्क नहीं हो सकता है, तथाकथित अंत है कि मैं एक इनपुट छवि है, मैं सिर्फ इस सड़क को पहचान सकते हैं इन बाधाओं पर, और मैं भी सीधे अपने कुछ निर्देशों का उत्पादन करने के लिए विस्तारित कर सकता हूं, जो अंत का अंत है।
दोनों ही तरीकों से यहाँ फायदे और यह नुकसान हैं, हम कहते हैं कि इस मान्यता के अंत में, सटीकता वास्तव में बहुत अधिक है, लेकिन यह कुछ घातक कमजोरी इस ब्लैक बॉक्स, इस परिणाम है, कि यह एक बुरा विवेचनीयता है, है अंत में करने के लिए भी समझ में नहीं आता अनुसार, उचित और अनुचित है? पता नहीं है क्यों यह परिणाम है, यह नहीं कह सकता, क्योंकि जो, का उत्पादन किया है कारण हो जाती है। सबसे बड़ी समस्या यह है कि हमारे कार निर्माताओं, एक समस्या है मैं इस समस्या को शीघ्रता से ढूंढने और इसे बदलने के लिए चाहूंगा। यदि हम अध्ययन के बाद सिस्टम को नियंत्रित करते हैं, तो समस्या का कहना है, आप यह गलती कैसे पा सकते हैं? ऐसा नहीं है, इसलिए इसका अर्थ हो सकता है कठिनाइयों की गुणवत्ता का पता लगाने के लिए एक प्रमुख भविष्य बन गया है
यह भी एक समस्या प्रस्तुत करता है,, ऑनलाइन शिक्षण का भविष्य है कि मैं कार बेच दिया है जब आप एक तरह कर रहे हैं, उस जगह आप हर दिन के लिए ड्राइव है, तो आप शंघाई और सूज़ौ सड़क की सड़कों दौर पूरे साल खोलने के परिणाम से बाहर पूरे साल स्कूल खोलने के समान नहीं है, तो आप कार से बाहर अभ्यास करने के लिए बीजिंग में, न्यू यॉर्क को जरूरी नहीं कि अमेरिकी कार निश्चित तौर पर चीन को प्रशिक्षण पूरा कर लेती है, इन चीजों की गति को बहुत अनिश्चितता लाने के लिए
इसका लाभ एल्गोरिथ्म के लिए है, क्योंकि जटिलता बहुत अधिक है, लोगों को कोड लिखना नहीं पड़ता है, और आपके पास एक बुनियादी संरचना है जिसे मुझे कुछ अनुकूली प्रशिक्षण देना है, यह हर किसी के द्वारा किया जाता है।
यह तब होता है जब पर्यावरण की धारणा की बात आती है, हम फिर से टूटेंगे, प्रत्येक व्यावसायिक विज्ञान के दृष्टिकोण के साथ, पर्यावरण की धारणा को वास्तव में तीन स्तरों में विभाजित किया जा सकता है, एक स्तर कार या किसी को सड़क पर पहचानने के लिए है, पेड़ दूसरा दृश्य है समझे, ये चीजें हैं, यह एक बात है, कार के सामने मेरे सामने है या ठीक है, या फिर घूमने के लिए, इस परिदृश्य को समझने की आवश्यकता है। पूर्वानुमान के दूसरे ऑब्जेक्ट्स के लिए तीसरे, पैदल यात्री ये हा, वाहन हाँ, केवल इस समस्या का हल हो गया है, हम कहते हैं कि धारणा, ज्ञान धारणा, धारणा, अनुभूति है, और फिर निर्णय के बाद इसका समाधान हो जाता है, नियंत्रण है, केवल वाहन के लिए। अब हम में से अधिकांश इस टुकड़े में काम करते हैं।
यह जानकारी प्राप्त की गई है, और अब कुछ प्रतिस्पर्धा के माध्यम से बीडू ने कहा कि संकेत मान्यता सटीकता 3 9 तक पहुंच गई है, पैदल यात्री पहचान में 95% से अधिक है, वाहन पहचान सहित अन्य संकेतक भी बहुत उच्च सटीकता हो सकते हैं, यह हमारे पारंपरिक पर्यावरण की पहचान के एल्गोरिथ्म बहुत अधिक है, भविष्य में वे कुछ 9 तक पहुंचने के लिए पैदल यात्री मान्यता दर की चुनौती में हैं।
सिमेंटिक समझ, यह स्थिति की समझ का हिस्सा है, क्योंकि कार सड़क पर चल रही है, जिस पर मैं चला सकता हूं, एक सड़क पर है, दूसरा कोई बाधा नहीं है, अब नहीं, भविष्य नहीं था, यह भविष्यवाणी की जाती है कि उसके व्यवहार के किनारे पर कुछ लोग अलग-अलग रंगों के माध्यम से भविष्यवाणी करने के लिए, और उसके बाद इकट्ठा किए जाने के बाद क्षेत्र के रूपरेखा को निर्णय लेने के लिए बहुत ही सुविधाजनक स्थितियां प्रदान कर सकते हैं, जिससे गहराई से सीखना हल किया जा सकता है
व्यवहारिक फैसले के लिए और अधिक कठिन, यह पारंपरिक है, यह संयुक्त राज्य अमेरिका एसएई को एक पदानुक्रमित संरचना मिलती है, प्रत्येक को वास्तव में उप-विभाजित करना पड़ता है, इसलिए यह बात हल या बहुत मुश्किल है
इस समय के अंत का अंत लंबे समय तक नहीं है, या 1 9 8 9 में परिसर में, हाल के वर्षों के बाद, एआई के कुछ के साथ, वर्तमान में वृद्धि करने के लिए एल्गोरिथ्म के बाद, एनवीआईडीआईए परीक्षण के कार्यान्वयन, कम के नियंत्रण पक्ष को अन्य।
एक राष्ट्रीय स्मार्ट कार नवाचार और विकास मंच स्थापित करना शुरू कर दिया है
आइए भविष्य में हमारे पास कुछ अवसरों पर एक संक्षिप्त नज़र डालें क्योंकि हमने अभी कुछ तकनीकी मार्ग चुनने के लिए कहा है, क्योंकि एक उत्पाद समुदाय को विशेष रूप से लॉन्च करने के लिए, लोगों के साथ बातचीत करने के लिए, इसकी संपूर्ण पारिस्थितिक श्रृंखला, जिसमें सामाजिक व्यवस्था भी शामिल है, के पास होना चाहिए। ध्यान दें, और यह एक राष्ट्रीय रणनीति के रूप में सूचीबद्ध होने के लिए विदेशी देशों के लिए राष्ट्रीय रणनीति के रूप में है, पिछली शताब्दी के नब्बे के दशक से यातायात के आसपास, बुद्धिमान ट्रैफिक और स्मार्ट कारों ने इस बीस-तीस संयुक्त राज्य अमेरिका, जर्मनी, जापान में साल मूल रूप से टोक्यो 2020 शीतकालीन ओलंपिक में एक ताल के अनुसार स्वचालित ड्राइविंग सेवा वाहनों का शुभारंभ करेंगे, हमारे देश ने अब लक्ष्य निर्धारित किया है कि 2022 शीतकालीन ओलंपिक में स्वत: ड्राइविंग होगा वाहनों।
चीन अब लक्ष्य को आगे रखे, 2020 तक लोड करने की दर से एल 3 नीचे 50% है, यह बहुत अधिक है, यह हासिल करना संभव नहीं है, यह कहना कठिन है, अब भी 3 साल। 2025 से 80%, 2030 नए मानक है , और कार का नेटवर्क 100% है, जो उम्मीद की जा सकती है, हम इस बारे में बात नहीं कर सकते कि एक देश, विशेष रूप से चीनी सरकार की बात कर रहे हैं, इस मार्ग को कैसे हासिल किया जाए, इसलिए हमारे पास अवसर है।
वर्तमान में, मुझे लगता है कि अवसर अभी भी वहाँ है, अब कोई बड़े पैमाने पर आवेदन पत्र autopilot की अवधारणा के आसपास परिभाषित, यह हमें कुछ समय छोड़ दिया है। दूसरा, वर्तमान विकास देश नेतृत्व कर रहे हैं, इस तरह के एक राष्ट्रीय सामरिक उद्योग सहयोगी , जो गिरोह युद्ध की ओर धकेल दिया ने कहा, और चीन मजबूत होना चाहिए, क्योंकि सरकार के मजबूत अपील है, साथ ही सरकारी धन, इतने लंबे समय के लिए इस दिशा के रूप में अच्छा है, हम कहते हैं कि मूल प्रौद्योगिकी सिर्फ उच्च गति रेल की तरह एक और ब्रेक इंतजार कर सकते हैं, मैं पहली बार जिस तरह से आप भाग गया, तो आप कार के लिए ऊपर भाग गया। वहाँ कुछ के पीछे हैं, हम एक बहु कार बाजार कर रहे हैं, किसी भी डिपो। हमारे दूसरे दृश्य जटिलता बेचने के लिए हमारे पास आते हैं कर सकते हैं, वहाँ एक जटिल परिदृश्य क्या लाभ हो रहा है? मैं कार कहीं और यहाँ नहीं ट्रेन। आप यूरोप, संयुक्त राज्य अमेरिका चीन के लिए प्रशिक्षित नहीं चलाते हैं। तीसरा, हम एक एकीकृत मंच से कर रहे हैं, विशेष रूप से की तरह चलाने के लिए सक्षम होने के लिए, यह जानकारी सुरक्षा बाधाओं के भविष्य के शब्द की भावना है, के सभी चीन कार नेटवर्क से चलाना चाहिए, डेटा, बाहर का भुगतान करना होगा हमारे नियमों के अनुसार किया जाना चाहिए, तो मैं एक मौका लग रहा है। इसके अलावा में चीन अब भी शहर के ज्ञान है आर्थिक विकास में अगले चरण का ध्यान केंद्रित है
एक गतिशील, एनडीआरसी अब दबाव है बल में नवीनतम, तकनीकी नवाचार मंत्रालय इस अपेक्षाकृत बड़े बढ़ावा देने के लिए, NDRC, इस क्षेत्र के लिए उद्योग में अब अब नवाचार और बुद्धिमान कारों के विकास के लिए एक राष्ट्रीय मंच स्थापित करने के लिए शुरू कर दिया है।
एक और डिपो भी बढ़ रहा है, मुझे लगता है कि यह मौका है।
नवाचार का नेतृत्व करने के लिए भविष्य में सेवा होगी
पिछली शताब्दी से हमने स्मार्ट कारों, बुद्धिमान यातायात, अर्थात्, कार ड्राइविंग में शामिल बुद्धिमान लोगों द्वारा, या कार ड्राइविंग में भाग नहीं लेते, लोगों के साथ धीरे-धीरे लोगों के साथ गाड़ी चलाते हुए चर्चा करने के लिए आपके साथ साझा करने के लिए कई रुझान हैं, क्योंकि कार दुर्घटना, कार का 10% खुद ही गलती है, यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका इनमें से 5% से कम कारों का हो सकता है, सड़क का वातावरण लगभग 30% है, कुछ जगहें अधिक हो सकती हैं। इसका कारण 90% है, इसलिए लोगों को ड्राइविंग कम या ड्राइविंग नहीं हो सकता है, जो ट्रैफिक सुरक्षा दुर्घटना के फोकस को हल करना है, और अब एक वर्ष में ट्रैफिक दुर्घटना में 12 लाख से 1.3 मिलियन लोग मारे गए हैं, यह बहुत बड़ा है।
कार्यकुशलता में सुधार के अलावा, जब तक लोग ड्राइविंग नहीं करते, तब तक कोई गुस्सा नहीं होता है, कार जाने के लिए एक एकीकृत पथ होगा
दूसरा, निश्चित रूप से साझा करने के लिए धीरे-धीरे, चीन इतनी बड़ी आबादी का आधार है, हम विदेशी प्रति व्यक्ति कार स्वामित्व के अनुसार हैं जो बिल्कुल अनुचित है, यात्रा की जरूरत सिर्फ एक जरूरत है, इसलिए साझा करके, अब देश में प्रचार करने या बढ़ावा देने के लिए तो शेयर, ग्राहक ग्राहक के मूल्य को कम करने के लिए सेवा खरीदना है, ब्रांड खरीदने के लिए नहीं है, सुविधा के कारण दूसरी यात्रा, हम किसी भी चिंता के बिना यात्रा करते हैं, अनुमान लगाया जाता है कि कम दूरी, लंबी दूरी बढ़ जाएगी।
तीसरा, सेवा में स्थानांतरित हो गया, हम सभी को लगता है कि मौजूदा परिवर्तन के लिए बाधा है, भविष्य में बदलने के लिए कई नए ओईएम विकसित करने के लिए प्रौद्योगिकी के बजाय नवाचार का नेतृत्व करने के लिए सेवा की जानी चाहिए ड्राइविंग नवाचार। इलेक्ट्रिक कारों को विकास के अवसरों के लिए बेहतर मिल सकता है।