Visuelle Produkte wurden vor dem Pkw montiert | Magic Vision tritt intelligent in das intelligente Fahren ein

Nutzfahrzeug ADAS-Lösungen

Gegründet im Jahr 2015, vor allem auf die visuelle Magie der intelligenten Fahr Start-ups wie Intelligent rasante Entwicklung in der letzten Jahren nicht nur seine frühere ADAS visuelle Produkte unterstützen Passagierlade und erweitert auf die Tiefe Lernen und Computer-Vision-Technologie in einen umfassenden Automobil Autopiloten Systeme.

Vor kurzem interviewte der Reporter den Teufel, als Gründer und CEO Yu Zhenghua intelligent, sich seiner Automotive-Embedded tief Lernsystem visuelle Wahrnehmung, das beste Produkt AI + intellektueller Antrieb Growth-Preis 2018 CCF-GAIR Generalversammlung, und die Magie der visuellen Intelligenz zu erhalten, basierend auf tiefen Lernen die vorausschauenden ADAS Produkte vor der Pkw-OEMs Serienproduktion installiert.

"Die monatliche Auslieferung unserer Produkte beträgt bereits 1.000 Stück, die Produktionskapazität steigt weiter. Im Nutzfahrzeugbereich gibt es auch ADAS-Produkte, die die Integration von Video- und Millimeterwellenradar unterstützen, den Standardtest von 883 bestanden haben und Eine Reihe von Autoherstellern Massenproduktion. ", Sagte.

In den letzten zwei Jahren boomt der Autopilot: Auf diesem Gebiet gibt es nicht viele Start-ups, besonders in diesem Jahr riefen viele Firmen den Slogan zur Realisierung des L4-Autopiloten, die Magic Smart-Route dagegen ist solide. Seine Kern-Wettbewerbsfähigkeit, das heißt, erweiterte fortgeschrittene Lern-und Computer-Vision-Technologie auf dem Gebiet der Automobil-Autopilot-Systeme, die eine schrittweise Kommerzialisierungsroute.

"Die Kommerzialisierung des autonomen Fahrens, wir glauben, dass es noch schrittweise ist. Die Produktion von L1 / L2-Klassen in den letzten zwei Jahren ist sehr schnell. Die Popularität von L3 / L4-Produkten ist immer noch begrenzt. unter den Anfangsbedingungen oder begrenzte Szenen, Produktion 2020 sein kann, 2021, oder in der frühen Piloten Natur. ‚Yu Zhenghua berichtet, abhängig von Magie als fortschrittlichen intelligenten eingebetteten vertieftes Lernen Autopiloten Führer, in einer progressiven Art und Weise ist, die nachfolgenden Produkte umfassen autonome Parks, L3 Gesamtwahrnehmung Lösungen, einschließlich Multi-Sensor-Fusion, die AEB Entscheidungskörperpositionierung vorgesehen Abdeckung L1, L2, L3, L4 und Wahrnehmung des Produkt positioniert, bevor das Produkt nun die ADAS Automobile installiert ist.

Laut dem Reporter, die zweite Hälfte dieses Jahres, abhängig von der funktionalen Prototyp Magie der ersten Generation der automatischen intelligenter Parkprodukte offline sein. Anfang nächstes Jahr der Markt für die Installation von Beifahrerfrontansicht der siebten Generation und die ersten Generation ADAS-one L3 Autopilot-Produkte werden ebenfalls verfügbar sein.

Man kann sehen, dass Magic Vision in der Massenproduktionserfahrung der ADAS-Technologie steckt und sich stetig in das automatische Fahren bewegt.

Yu Zhenghua sagte, dass intelligente Magie der visuellen Wahrnehmung Technologie kann Autopiloten L3 / L4-Ebene, und das Unternehmen hat auch gewesen aktiv im Layout L3 / L4 Autopilot Richtung hat nun abgeschlossen ein hohes Maß an Zusammenarbeit und OEMs Autopiloten, wie Autos unterstützen und die Unterstützung in mehreren Leistungen Messe gezeigt wurde, hat eine Tiefe Lernen in der visuellen Magie, wie das intelligente Embedded-Modul, das Fahrzeug einen ‚Selbst Parkplatz‘, ‚Formation‘ anderen Funktionen zu erreichen.

Zukunft, auf Autopiloten L4 und ein höheres Maß an Magie als intelligente Planung ist, in der Wahrnehmung und Ortungssystemen zur Verfügung gestellt.

"Wir haben eine starke Team-Basis in der Wahrnehmung Teil. Gleichzeitig haben wir auch ein internationales Positionierungs-Technologie-Team etabliert. Es gibt eine Gruppe von Top-Experten, die VSLAM-basierte Multi-Sensor-Fusion-Technologie verwenden. Wir Wir werden uns im Bereich der Sensorik und Positionierung weiter entwickeln und zu einem führenden Anbieter in dieser Richtung werden. ", Sagte er.

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