智能驾驶论文发表时间
问题一：论文投稿到发表一般要多长时间？怎么样发表比较快？ 你要自己向杂志社投稿，需要等待的时间就比较长，而且如果不通过审核，你的论文就会石沉大海。这样容易耽误事，找个论文网帮你发表，我以前找学位论文网给发表了两篇论文，两个月就出刊了。 问题二：发表论文需要多长时间？ 发表一篇省级的论文最快要一个月左右 因为以前我和我们同事发的挺多的，一般周期我还比较了解 网上有很多说一周即收到书，那种就不要相信了，最快也要一个月的 别太着急，容易上当 我们以前单位都是在信远论文网发表的，书也收到了 发表论文这种事不能太着急，选择一本合适的期刊，正规的期刊发表吧 问题三：发表一篇文章需要多长时间？ 学报的级别不同，时间不同， 文章的质量不同，时间也不需要同， 用钱多少，时间也不同！ 如果有特殊关系，文章质量也不错， 最快需要2―3个月， 一般的需要半年左右！ 一级学报最少需要1年左右！ 问题四：一般职称论文要多长时间可以发表？ 不同的杂志出版周期不一样，一般要两三个月（特别快的一个月左右甚至半个月， 一部分可以办理特别加急发表 ），杂志有个出版周期的问题，而且有的杂志版面很紧张，所以，如果用，应尽早预订，不宜临时抱佛脚，以免被动。每年三月份到十月份，是各地陆续上报职称材料的高峰期，各个正规杂志稿子都大量积压，版面都比较紧张，有的杂志可以安排的论文又很有限，因此应当及早准备。早准备，早受益，拖拉很有可能误事。 问题五：杂志上发表的论文要多久才在知网检测的到 一般1-3个月，期刊一般比较快，如果是学报，就有点慢。再一个，核心刊物会更慢一点。 问题六：核心期刊论文发表一般多长时间能出稿? 一般快的话1-2个月，慢的话3-4个月，这要看你怎么发表了，现在发表的话，不过两个方法。 问题七：核心论文一般要多久才能发表到期刊？ 10分 如果你的讠仑文内容和质量符合杂志的要求，一般从投稿到发表需要一年时间吧，通过中介可能会快些，不过费用相对较高，具体可参考本人网攒。 问题八：论文投稿到发表一般要多长时间要怎样发表比较快？有什么好的网站能进 论 文投稿 到 发 表 一 般通 过 审核 就 是 两 三 天 问题九：发表的论文投稿后一般等多长时间呢？ 你好！论文投出去后，第一步初审，初审合格后进行第二步外审，外审得三个月左右，所以到收录至少8个月左右。祝你投稿成功！！
一般半年左右。科技论文撰写需要多少时间，没一篇时间都不一样。如果实验做得比较顺利，实验数据比较理想，一两个月就可以写好一篇论文。如果实验需要反复，时间就会很长。所以，论文撰写时间长短适合实验时间长短有着紧密联系的。有一些科技综述类文章，不需要做实验，一个月也可以写好。通常半年时间可以完成一篇科技论文。
据学术堂了解，论文发表不是随时想法就可以发的，需要杂志社安排版面，如果下个月版面没，那么只能再往后安全了。省级、国家级期刊的职称论文发表需要提前1-3个月准备我们都知道，省级国家级别的刊物算是普刊，它也是职称发表的起跑线，相对来说，从期刊的选择到发表成功收到刊物的时间不需要很久，有些刊物快的话基本1个月左右就收到刊物了，慢点的话也就3个月左右，但是前提是你的论文已经通过审稿并确定版面了。这里还牵扯到论文的投稿数量问题，如果一个刊物虽然说是普刊，但是在业内的影响非常大，那么向其投稿的作者肯定不会少，这就需要作者有足够的耐心等待通知了。核心期刊的职称论文发表需要提前5-10个月准备除了刚讲过的普刊准备时间因素外，如果你自己投稿核心期刊，那么时间方面更是不能用月份单位来形容了，即使是通过代理来投稿，也只是让你的论文更早的呈现在编辑面前，从审稿修改到录取至出刊也需要5个月左右。具体的我来给大家讲解一下，一个核心期刊的每期刊载量是有限的，这就犹如是一个独木桥，都想过去，但是木头只有一根。此时你就需要珍惜编辑看到你论文的机会，用大量的时间来提高自己论文的创新度和针对性，杂志社编辑那里论文如海，如果编辑连你的第一段都没看完就关闭了，可想而知，机会就是这么浪费的，即使编辑能读完你的论文，也不代表就通过，可能论文还需要修改和润色，这种情况也可能会重复的修改来达到要求，这样一去一来的，时间就这么过去了。
普刊（省级国家级）一般安排周期是1到3个月，比如现在是3月，现在基本都是征收四月的稿件，本科学报的安排周期一般在2到4个月，现在大部分本科学报基本都是安排的六七月的版面。北大核心以上级别期刊的安排周期一般在6到8个月，审稿周期一个月。三月安排的话，基本上要十月十一月的版面了。更高端的一些期刊已经在征收13年版面了，如SCI EI等。 ————中国期刊库
智能驾驶论文发表
2021年9月3日-5日，由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会联合协办的第十七届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下简称泰达汽车论坛）在天津市滨海新区召开。本届论坛围绕“融合?创新?绿色”的年度主题，聚焦行业热点话题展开研讨。
在9月4日 “高峰研讨：汽车产业数字化赋能与革新”中，中国信息通信科技集团有限公司党委常委、副总经理，专家委主任，无线移动通信国家重点实验室主任陈山枝发表了题为“C-V2X助力智能驾驶与智能交通”的演讲。
中国信息通信科技集团有限公司党委常委、副总经理，专家委主任，无线移动通信国家重点实验室主任陈山枝
陈山枝认为，今天C-V2X已经很成熟了，通过国内汽车工程学会，包括主办方和工信部的MT2025推进组，通过跨整车、跨芯片、跨安全测试，我们从模组、芯片、设备，测试仪表、整车运营服务和安全等方面均有成果，现在已经能够落地的场景是智慧公交。
在当前新基建情况下，在碳排放要求下，我们会走出跟发达国家不一样的发展道路，基于蜂窝车联网的车，加上智慧的路。未来我们会带来汽车工业的变革，并培育出智慧路网促进服务提供商，新的业态有新的商业模式，未来我们在变革过程当中还需要政府有形的手和市场无形的手等推动车联网规模商用，推动车路协同发展模式。
以下为演讲实录：
各位来宾大家好，欢迎来到泰达汽车论坛，我今天报告的题目是“C-V2X车联网助力智能驾驶和智能交通建设”。汽车自一百年前诞生以来，给人们带来便捷的同时也带来很多困难，包括交通事故和排放问题。
车联网的发展起初是出于道路安全、绿色节能，是我们实现安全、节能的一个手段，要从通信行业、汽车行业、交通行业三者融合的角度去看待它。作为汽车工业来说，随着信息化手段提升，车联网基于3G、4G、5G，主要是实现远程诊断、远程遥控和包括地图下载功能已经实现，车联网主要通过蜂窝移动通信基站实现。
今天面临未来的自动驾驶，面临道路安全问题，需要实现车车和车路之间的可靠通信，这就是V2X，特别要强调车路之间的第一时间高可靠的通信。我们过去研究车联网，蜂窝通信网，不管是4G还是5G，在特定场景通过基站实践可行性还是比较大。WIFI技术升级，加上802.llp，在车辆不多的实验地，都无法满足车车、车路第一时间高可靠的通讯需求。
我们团队2010年开始研究，我本人在2013年国际电信提出LTE-V2X概念与关键技术，确定了蜂窝车联网基本技术路线。我们大唐团队，现在叫做中国信科，从2015年联合LG、华为在3GPP制定国际标准。我们面临的问题是从整个技术难度开始，车辆是高速移动，会引起通信传播环境无限复杂情况下的车车、车路的高可靠性、低延时通信等难题。我们打电话知道你是谁，车过来的时候两车相遇，前后车并不知道后车是谁。我们通过基站的通信V2N，就是车云的通讯，剩下就是红色标注的V2V，V2I和V2P，是直接通信解决的，这里特别要强调，包括很多网上有技术专家说，C-V2X通过基站还不如802.llp，这个完全是错误的，因为都不是通过基站实现的。从C-V2X标准发展来看，2015年开始制订标准，2017年完成一个标准，现在正在制订NR-V2X，主要是支持低级别自动驾驶，VR支持更高级别的自动驾驶，特别是车辆编队，高速公路的商用车编队是很大的，这个标准实际上还在研究过程中，大概明年6月份会完全确定3GPP国际标准。
另外，2017年，我们跟福特在京津高速做了一个联合测试，C-V2X性能比802.11P要好，相同可靠性情况下，比DSRC要远，得到认可。今天C-V2X已经很成熟了，通过国内汽车工程学会，包括主办方和工信部的MT2025推进组，通过跨整车、跨芯片、跨安全测试，我们从模组、芯片、设备，测试仪表、整车运营服务和安全等方面均有成果。现在已经能够落地的场景是智慧公交，已有案例，我们在厦门做了公交BRT，整体出行效率提高10%，能效降低10%，在重庆做了C-V2X车车、车路实验，限定区域的中低速物流，无人化不仅节省劳动成本，还能提高生产效率。
5G本身已经成熟，V2X能够支持道路基本安全，在产业竞争中取得超越的态势，其中一个标志性事件是2018年11月，我国工信部在全球率先给LTE-V2X颁布5.9G自动频段。2019年1月，福特在全球首次放弃DSRC标准，选择C-V2X。在去年11月份，美国FCC取消已分配给DSRC的频段，其中30MHz分配给C-V2X。从去年开始主流车企、上汽、福特、一汽、广汽开始宣布一些车型量产C-V2X，C-V2X已经得到中国和美国两个汽车大国和交通大国的认可，C-V2X将成为全球唯一的国际标准。前面也有专家提到，C-V2X车联网的技术跟ADAS辅助驾驶的激光雷达、毫米波雷达等技术是互补关系，我们观点基本一致。单车成本比较高，难以应对复杂的场景。
我们多一个场景，就是高速公路弯道上，如果有辆车抛锚了，单车是没法解决的，一定是会撞上的，包括会车、红绿灯的识别等，香港、日本街头很多，但不如车联网通信路口直接通信告诉你，红灯还是绿灯，以及时长是多少。另外就是单车智能存在的问题，一个是感知存在不足，就跟眼睛看一样，不光雷达、毫米波雷达，典型的问题就是高速公路连环撞车等。做单车智能目前比例不完全合适，可能花了20%，百分之十几的投入和时间已经解决了90%的问题，但是剩下10%极端的工况没法预测，必须通过车路协同解决，还有鬼探头的问题，公交车拦住视线了，只有靠车路协同。从L1到L5，不断的加大了传感器的数量，包括传感器的感知精度和算力，算力是指数级增长，成本还是居高不下。大家知道单车自动驾驶成本在两百万左右，车路协同不说了。举一个例子，目前大概Google统计的自动驾驶事故率很难想象，80%的事故率都是人开车撞了自动驾驶，因为自动驾驶反映太慢了，人以为该走了。另外优先权和路权问题，将来还会出现救护车、警车，这个靠单车智能很难形成，这个是有ID授权，高优先级就是让路。
ADAS与C-V2X联合可以降低事故率，提高通行能力，未来实现无人驾驶。我特别强调一下，每当提到车联网很多都是讲车路协同，我特别想讲车车协同，给车和车之间提供超视距的传递，车车协同可以感知路的状况，包括鬼探头的问题，感知周围车辆的信息，可以实现车辆编队。另外就是车路协同，大家讲的很多像隧道里的定位已经没有了，靠路的设备提供车路协同，极端条件下的交通感知、道路感知可以提升道路安全，像路口识别和高速公路团雾是临时出现的，一会就没有了，必须靠实时感知告诉你，还有弯道的交通事故，远程的驾驶以及自动驾驶出现事故以后的远程监管，这都是需要的。
另外说5G，5G和C-V2X，5G eMBB和海量的万物联接不是同一个场景下实现，包括外界存在一些误导，实际上不可能在一毫秒的时间获得一个G的带宽，也不可能一平方公里有一百万个联接获得一个G的带宽，这就需要两个结合。LET-V2X实现车车、车路第一可靠信息。数据达到一个G，时间还是一毫秒，这个是不可能得到的，运营商给不了这个带宽。我想澄清一下5G和C-V2X是什么，因为5G是以娱乐为主，智能座舱需要大带宽，但是PC是功能安全和驾驶安全，这个跟ADAS和V2X结合，中间需要网络5G能力，包括计算能力的支持，这是我想说的一个观点。
另外跟大家报告车联网两个阶段三类应用：
第一就是辅助驾驶安全，装了ADAS，当然不是全程的安全C-V2X和感知设备，复杂的路段，事故多发路段，我安装这样的C-V2X设备，去实现辅助驾驶安全，提高交通效率。
第二个限定区域的中低速的无人驾驶，园区港口机场码头都在做。
第三个应用就是第二个阶段，全场景的开放的乘用车的无人驾驶还是比较远的，当然需要法律，需要我们技术成熟等等。前面这个阶段是AOT+4G，第二个是V2X+5G。
目前辅助驾驶在一些场景已经应用成熟，智能公交、两客一危、工程车、客车等，还有不需要安全员的无人驾驶，这个也需要智能平台来实现。
最后想探讨，未来有一个困境，2035年我们国家高速公路运输需求量每年提升2%-3%，东部城市沿海山东、江苏、浙江、福建、广东，大概是5%-6%，意味着什么呢？我们到2035年东部的高速公路的运力提高一倍，这实际上是不可能的。一种方法就是提高驾驶速度，其实美国已经证明，速度高了人驾驶的时候还是会出问题，事故率会提高很快。另外有人提出将所有车辆装上简单的ADAS功能，再加上V2X通讯功能，比较理想，有效的吞吐能力提高273%，这个我也不太相信。如果通过V2X，V2I和简单的ADAS，能够让高速公路通行能力提高50%，这个也是非常有价值的。同时为未来无人驾驶、自动驾驶政策法规完善奠定基础。所以将来怎么发展，车端需要渗透率，前装往前走，后装也得往前走，路侧在重点辅助路段来部署，无人驾驶需要全天候路段部署，这两个聪明的车和智慧的路同时要往前走。
政策方面，各地都在很积极的推进，推动交通、公安、设备的共享开放给下游合作伙伴，推动出行服务提供，同时推进商业模式的创新。总体来说，5G+车联网是汽车行业和变革使能技术，四化是百年未有之变革，我们国家走在前面，未来智能交通发展需要5G+车联网、人工智能、大数据技术，迎接未来商业模式的变革，路网运营商、促进服务提供商，包括保险业务中间。
最后简单报告一下，我们最早提出C-V2X、2015年联合友商推动，参与各种测试，包括我们自己的一些小规模商用。我们提供了标准技术贡献，包括国际标准贡献，芯片包括C-V2X芯片，安全芯片、车规级，C-V2X ICU的设备以及智慧高速和智慧公交的解决方案，对于自动驾驶还是配合友商提供解决方案。
最后我想做一个总结，在当前新基建情况下，在碳排放要求下，我们会走出跟发达国家不一样的发展道路，基于蜂窝车联网的车，加上智慧的路。未来我们会带来汽车工业的变革，并培育出智慧路网促进服务提供商，新的业态有新的商业模式，未来我们在变革过程当中还需要政府有形的手和市场无形的手等推动车联网规模商用，推动车路协同发展模式。
易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。
毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等高校与企业加入。
产品方面，毫末中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，并开启泛化测试，到2024年有序落地100城。首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型，全面确保毫末城市NOH的行业领先性。
生态层面，毫末乘用车6P开放合作取得重大突破，已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。这是毫末商业化的重要一跃，全面保障了毫末高速发展态势。
毫末智行董事长张凯判断：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐并形成相应的护城河。”
张凯认为，智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均行驶里程使用率达到了12.6%。海外布局方面，搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家，陆续交付到用户手中，接下来将在中东、南非、澳大利亚等市场陆续投放；同时，毫末HPilot即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本。
3月，高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行综合评估，通过对毫末前装近20款车辆等数据研究，为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。
其次是“MANA大模型巅峰之战”，中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，相当于人类司机6.8万年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已经完成基于4000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。
第三是“城市NOH百城大战”，中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则，加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”，毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、智慧社区、校园配送、餐饮零售、机场巡逻、高校教育、快递接驳、智慧园区、大气环评等九大场景开启运营，加速商业化闭环能力。2023年3月，小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码，开启亦庄运营。毫末也成为《北京智能网联汽车政策先行区无人配送测试规范》升级后，准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路进行无人配送车测试的首个公司。
“技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。
现场，张凯还向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。“毫末始终认为，自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”张凯表示。
此外，毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展，不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍，三个月时间，毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展。
用户需求闭环方面，毫末对驾驶场景数据持续分析完善策略，并进行新功能体验反馈；研发效能闭环方面，毫末将数据驱动理念深入到产品需求定义、感知与认知算法开发等产品开发流程，整体开发效率提升30%；数据积累闭环方面，毫末在车端部署诊断服务数据场景标签覆盖92%的驾驶场景。
数据价值闭环方面，毫末大模型正在持续挖掘数据价值解决关键问题；产品自完善闭环方面，毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升，实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效挖掘产品提升点，问题闭环率达76%；业务工程化闭环方面，毫末进一步完善了从采集回流、标注训练、系统标定、仿真验证等环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。
毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。它的最终目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
DriveGPT雪湖·海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。
现场，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。顾维灏提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖·海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，本次AI DAY也迎来了全面的升级，正式开放赋能。顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。
此外，MANA的视觉感知能力持续提升，一方面可同时学习三维空间结构和图片纹理，并将纯视觉测距精度超过了超声波雷达，BEV方案也拥有了更强的通用性和适配性；另一方面可实现单趟和多趟纯视觉NeRF三维重建，道路场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。通过NeRF进行场景重建后，可以编辑合成真实环境难以收集到的Corner Case。在原有的全局视角修改、添加光照/天气效果的基础上，新增合成虚拟动态物体的能力，可以在原有设定的运动轨迹上，合成各种Hard Case，模拟城市复杂交通环境，用更低成本测试提升城市NOH能力边界，更好提升应对城市复杂交通环境。
值得一提的是，面对目前行业里最难的视觉任务之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在中国率先开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。毫末把视觉BEV感知框架引入到了车端鱼眼相机，做到了在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度效果。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。
易车超级评测体系重磅上线！专业、硬核、全面的汽车评测内容云集，易车年度车型榜单新鲜出炉！上易车App搜索“超级评测”，等你来看！
智能驾驶投稿期刊
哈 “2023年智驾产品进入全线爆发期,大模型开启在车端的落地应用,车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末领先的技术布局、数据驱动闭环体系、工程效率等,都将确保毫末始终跑在行业前列。可以说,毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的,在Tier1中最懂怎么做自动驾驶的,在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”4月11日,第八届HAOMO AI DAY再度开启,毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为题,分享了对于2023年自动驾驶发展宏观趋势的判断,并带来毫末2023四大战役进展、新主机厂合作成果和对智能驾驶产品能力迭代的新思考。
(毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为主题发表演讲)
2023智能驾驶冲刺、大考之年,智驾产品进入全线爆发期
张凯对2023年自动驾驶发展最新趋势进行了分析。对于2023年的智能驾驶市场,毫末的判断是,今年是冲刺之年、大考之年。2022年度中国市场,乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%,前装标配交付585.99万辆。而毫末在去年预估,到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%。张凯认为,这意味着智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期,2023年是非常关键的一年。
首先,城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力,主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次,行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域,搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮;在末端物流自动配送领域,商超、快递等场景迎来爆发,2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
张凯表示,“趋势变化背后是AI大模型推动下的产业生态的进化升级”。在数据生态上,随着用户更高频地开启辅助驾驶功能,智驾行驶里程渗透率呈现指数级提升,可以更好驱动自动驾驶技术的快速迭代升级;在AI技术生态上,生成式大模型成为自动驾驶系统进化的关键;在算力生态上,基于自动驾驶数据的大规模增长,以及大模型的深入应用,智算中心已经成为自动驾驶行业的“新基建”。“这些趋势背后的推动力,毫末也正全力准备,深度投入。”
(张凯判断2023年是智能驾驶冲刺之年、大考之年)
在演讲中,张凯再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。他表示,技术领先是生存根本,毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。截至目前,毫末已获得专利证书164件,国际顶级学术会议论文收录6篇,最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源,与行业共享。
打响2023年第一枪,毫末四大战役全面突围
当前,行业全面发力、更多的自动驾驶产品已在加速落地,而毫末在今年初公布的2023年四大战役也已经取得了阶段性成果。张凯在会上介绍了毫末四大战役的最新成果。
首先是“智能驾驶装机量王者之战”,首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市,第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里,HPilot2.0辅助驾驶日均里程使用率12.6%。海外布局方面,搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家,陆续交付到用户手中,同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本,接下来也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放。
3月,高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行了综合评估,通过毫末前装近20款车辆等数据研究,为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。毫末持续引领中国自动驾驶第一名。
(毫末持续引领中国量产自动驾驶第一名)
其次是“MANA大模型巅峰之战”,中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。截止2023年4月,MANA学习时长超过56万小时,相当于人类司机6.8万年。毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,已经完成基于4000万公里量产车驾驶数据训练,预训练模型参数规模达1200亿。“我们相信,DriveGPT雪湖·海若将重塑汽车智能化技术路线。”
(毫末行业首发自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若)
第三是“城市NOH百城大战”,中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH,已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试。搭载毫末HPilot3.0并开通城市NOH功能的新摩卡即将重磅上市。到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则,加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”,毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、快递接驳、校园配送、机场巡逻、餐饮零售、智慧社区、智慧园区、高校教育以及大气环评九大场景开启运营,加速商业化闭环。2023年3月,小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码,开启亦庄运营。毫末也成为《无人配送测试规范》升级后,首家准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路,进行无人配送车测试的公司。
(小魔驼已覆盖九大场景,开启多元化运营)
拿下三大主机厂定点合同,实现商业化重要一跃
“毫末始终认为,自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”现场,张凯首次向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展:目前毫末已与3家主机厂签署定点合同,相关项目正在交付中。
(毫末已获得3家主机厂定点合同)
毫末智行在6P合作生态上的重大突破,来源于客户对毫末HPilot产品快速迭代能力的认可。毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展,不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍,三个月时间,毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展:
一、在用户需求闭环方面,毫末对驾驶相关场景数据持续分析,进一步完善产品策略,在道路曲率限速、换道时机、换道平顺性、跟车控制平顺性等产品性能上持续优化,并进行新功能的体验反馈。
二、在研发效能闭环方面,毫末将数据驱动理念深入到包括产品需求定义、感知与认知算法开发、系统验证环节等产品开发流程的各个环节,使得整体开发效率较去年提升30%。
三、在数据积累闭环方面,毫末在车端部署诊断服务的相关数据场景标签覆盖92%的驾驶场景,在离线评测升级上,实现场景数据库到仿真测试用例的自动化转化,覆盖97%的用户高频使用场景,同时在大规模纯视觉3D标注和场景编辑的能力和效率上均达到行业顶尖水平。
四、在数据价值闭环方面,毫末大模型,正在持续挖掘自动驾驶数据价值并解决自动驾驶的关键问题。
五、产品自完善闭环,毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升,实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效提升产品提升点,问题闭环率达76%,并且实现8轮HWA性能提升和5轮NOH软件迭代,帮助客户成功实现8次OTA产品在线升级。
六、在业务工程化闭环方面,毫末进一步完善了从采集回流环节、标注训练环节、系统标定环节、仿真验证环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。毫末不断进步的数据驱动六大闭环能力,进一步加速毫末冲刺进入自动驾驶3.0时代的步伐,并形成相应的护城河。
(毫末数据驱动六大闭环体系实现多重进展)
在演讲最后,张凯表示,“上一届AIDAY时,我们判断自动驾驶正在穿越寒冬,伴随AI技术在自动驾驶深入应用迈入新阶段。如今来看,AI不负众望,毫末也更加笃定前行。我们始终相信,春暖花开,AI照亮未来。”
【本文来自易车号作者凌乱了美悦儿，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
智能汽车”是在普通车辆的基础上增加先进的传感器（如雷达、摄像等）、控制器及执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人—车—路—云等的信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，使之能够自动分析车辆行驶的安全和及时处理突发状况，通过AI替代人为操作，并实现车辆按照人的意愿到达目的地并获得良好的交互体验。智能汽车主要内容是智能驾驶，主要是利用北斗导航系统对车辆所在道路位置进行精准定位，并与道路资料库中的数据相结合，使其在智能交通网络的环境下，能够准确寻找到通往目的地的最佳路径，并且利用驾驶控制系统，对道路状况信息进行获取及分析，同时通过调整车辆速度来保持车辆与其他车辆的安全距离，避免在行驶过程中与其他车辆发生安全事故。若因系统故障发生事故，则自动启动紧急报警系统，并联络指挥中心报告位置以及其他关键信息，以便辅助救援行动等。智能汽车综合系统主要包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等。智能汽车包括三大要素：车辆主体、驾驶系统和服务体系。基于此，各发达国家早在20世纪70年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能汽车时代。
易车讯 9月3日，2022世界人工智能大会滴水湖AI开发者创新论坛-智能出行分论坛在上海临港正式召开，毫末智行董事长张凯受邀出席，向众人分享了毫末智行在自动驾驶领域的探索与成果。
在论坛上，张凯发表了名为《毫末智行的自动驾驶AI探索之路》的主题演讲，并首先向众人分享了毫末智行当前在自动驾驶领域获得的瞩目成绩：“毫末智行已经拿到多项业内第一名，其中包括了中国量产自动驾驶的第一名、中国首个自动驾驶数据智能体系MANA、中国第一个大规模量产＆重感知的城市NOH导航辅助驾驶，以及中国首个十万元级末端物流自动配送车小魔驼2.0等等。”
在乘用车领域，毫末智行HPilot智能辅助驾驶系统已实现了两代产品的量产，并已搭载至长城汽车旗下近10款量产乘用车型中，“到2022年底，毫末智行辅助驾驶系统预计将落地超过30款车型，到2024年，搭载毫末智行辅助驾驶系统的乘用车总量预计达到百万量级，将进一步夯实毫末智行中国量产自动驾驶第一名的行业地位”，张凯介绍到。
而作为毫末智行第三代智能辅助驾驶系统，HPilot 3.0也将在年内量产，这标志着城市NOH导航辅助驾驶将正式进行交付。“在城市场景智能驾驶方面，毫末智行已完成了城市NOH全部的功能开发，并在北京、保定等城市进行深度场景打磨”，张凯介绍到，“我们的终极目标，是以城市NOH帮助用户完成在城市区域内A点到B点轻松、安全地智慧通行。预计未来，城市NOH功能落地的城市将会超过100个，全面覆盖国内所有的一二线城市”。
在末端物流自动配送领域，张凯表示，毫末智行已处在市场领跑者位置：“目前，毫末智行已经与阿里达摩院、物美多点、美团等行业头部客户达成深度合作关系，来助力末端物流自动配送行业发展；此外，凭借今年4月推出的第二代末端物流自动配送车小魔驼2.0，毫末智行将进一步加速末端物流自动配送的行业进程。”
据张凯介绍，小魔驼2.0是业内首款面向商用市场的10万元级末端物流自动配送车，而为了更进一步推动末端物流自动配送事业的快速规模化，毫末智行还在本年度全面升级了末端物流自动配送车生产基地，升级后的生产车间占地1万平米，可实现年产1万台的自动配送车的产能目标。对此，张凯表示，“我们希望小魔驼2.0的推出，能够进一步加速末端物流自动配送车规模化商用的行业进程。”
在成立至今仅两年多的时间内，毫末智行就获得了远超其它自动驾驶企业的成就，对此，张凯将原因总结为了毫末智行对自动驾驶发展的深刻认知，“我们总结了自动驾驶能力发展曲线，形成一个与数据规模相关的函数，即F=Z+M（X）。其中F代表自动驾驶的产品力，Z代表毫末的第一代产品的能力，M则是一个把数据转化为知识的函数，随着数据规模的增加，函数M单调递增。”
在张凯看来，M函数是一个非常复杂的系统，而以M函数为核心，毫末智行提出了中国首个数据智能体系MANA。“数据智能体系MANA是毫末所有产品进化的核心动力，其设计核心就是降低成本、提高迭代速度”，张凯表示，“截至今天，数据智能体系MANA已完成超过28万小时的学习时长，其相当于人类司机4万年驾龄。而随着时间的积累，数据智能体系MANA会让毫末智能驾驶系统跑的更快、更稳、更安全。”
“我们认为，毫末在智能驾驶下半场竞争中致胜的核心，就是如何有效获取高质量的数据。谁能高效、低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者”。在张凯看来，驱动自动驾驶快速迭代的核心来源于数据，但数据来源于客户，于是在与长城汽车进行长期稳定合作的同时，毫末智行提出了面向其它客户的全新合作模式，即6P开放式合作模式。张凯表示，通过与客户进行开放式共创能够为二者带来双赢，而这一深度绑定、共同发展的模式也被业内所广泛认可，并被大家称之为“毫末模式”。
6P开放式合作模式为加速毫末智行乘用车辅助驾驶技术提供了一条崭新的快速路，而在末端物流自动配送领域，毫末智行也结合自身优势与行业内外不同需求，提出了业内唯一的“5S服务体系”，其包含FAAS工厂制造服务、IAAS供应链和硬件服务、PAAS系统工具服务、VAAS整车服务与MAAS运力服务，能够满足不同企业对末端物流自动配送的差异化需求。
此外，为更进一步提升自动驾驶技术成熟度，赢得2022年自动驾驶下半场竞争，张凯还将目光锁定到了用户层面。张凯指出，“打造一款成功的智能驾驶产品，是让‘用户能够更快的接受并信任智能驾驶’和‘智能驾驶系统能够更快适应用户习惯’两者的高度统一。通过一年多的不断的修正和迭代，目前我们的智驾系统在用户体验方面取得了长足的进步，并赢得了客户的充分信任和行业的认同。”
而当谈及如何在项目人员不足的情况下高效实现多项目并行的难题时，张凯回答到，毫末智行采取的手段是最大程度提升系统开发过程中的软件复用程度，以及在系统开发各个环节提升效率：“通过降本增效、统一全员行动目标等一系列手段，毫末智行以全力确保完成了本年的30多车型、78个项目的既定目标，并率先实现了智能驾驶系统的流程化开发和标准化的交付。”
作为行业内少数实现规模化落地，并在高质量数据方面具备规模和协同优势的企业，此次毫末智行首次参加2022世界人工智能大会滴水湖AI开发者创新论坛，还带来了数据智能体系MANA、HPilot 3.0辅助驾驶解决方案、城市NOH导航辅助驾驶、小魔驼2.0等技术与产品，吸引来了众多观众与业内专家学者的参观及咨询。
随着自动驾驶行业的发展，毫末智行将继续助力中国自动驾驶不断发展跃迁，以零事故、零拥堵、自由出行和高效物流为目标，助力客户重塑和全面升级整个社会的出行及物流方式。
智能驾驶论文发表期刊
交通技术，直接找这些期刊的官网~咨询编辑如何投稿就可以了
1、北方交通 2、北京公路 3、北京汽车 4、变流技术与电力牵引 5、长客科技 6、车辆与动力技术 7、车迷 8、车时代 9、车世界 10、车用发动机 11、车与人 12、车主之友 13、城市车辆 14、城市道桥与防洪 15、城市公共交通 16、城市轨道交通研究 17、城市交通 18、船舶 19、船舶标准化 20、船舶标准化工程师 21、船舶标准化与质量 22、船舶工程 23、船舶经济贸易 24、船舶力学 25、船舶设计通讯 26、船舶物资与市场 27、船电技术 28、船海工程 29、船检科技 30、船艇 31、大众汽车（豪华版） 32、当代汽车 33、道路交通管理 34、道路交通与安全 35、地下工程与隧道 36、电动自行车 37、电力机车与城轨车辆 38、电气化铁道 39、东北公路 40、东风汽车 41、都市快轨交通 42、发动机燃料系统 43、福建交通科技 44、港工技术 45、港工技术与管理 46、港工勘察（内部资料） 47、港口经济 48、港口科技 49、港口装卸 50、公路 51、公路工程 52、公路交通技术 53、公路交通科技 54、公路与汽运 55、广船科技 56、广东公路交通 57、广东造船 58、广铁科技 59、广西交通科技 60、国防交通工程与技术 61、国际船艇 62、国家安全通讯 63、国外机车车辆工艺 64、国外舰船工程 65、国外内燃机车 66、国外铁道车辆 67、哈尔滨铁道科技 68、海交史研究 69、海事大观 70、航道科技 71、航海 72、航海技术 73、黑龙江交通科技 74、湖北汽车 75、湖南交通科技 76、华东公路 77、华南航道 78、机车车辆工艺 79、机车车辆通讯 80、机车电传动 81、机电兵船档案 82、机电设备 83、集装箱化 84、驾驶天地 85、驾驶园 86、减速顶与调速技术 87、舰船电子工程 88、舰船科学技术 89、舰船知识 90、江苏船舶 91、江苏交通 92、江苏交通科技 93、江西交通 94、交通标准化 95、交通环保 96、交通节能与环保 97、交通科技 98、交通科技与经济 99、交通世界（建养机械） 100、交通世界（运输车辆） 101、交通与计算机 102、交通与社会 103、交通与运输 104、交通运输工程学报 105、交通运输工程与信息学报 106、交通运输系统工程与信息 107、轿车情报 108、京铁科技通讯 109、客车技术 110、客车技术与研究 111、路基工程 112、眉厂科技 113、名车志 114、摩托车 115、摩托车技术 116、摩托车信息 117、内蒙古公路与运输 118、内燃机车 119、汽车导购 120、汽车电器 121、汽车工程 122、汽车工业研究 123、汽车工艺与材料 124、汽车技术 125、汽车驾驶员 126、汽车科技 127、汽车情报 128、汽车生活 129、汽车时代 130、汽车实用技术 131、汽车维护与修理 132、汽车维修 133、汽车维修技师 134、汽车维修与保养 135、汽车文摘 136、汽车与安全 137、汽车与驾驶维修 138、汽车与你 139、汽车与配件 140、汽车与社会 141、汽车运输研究 142、汽车运用 143、汽车杂志 144、汽车之友 145、汽车知识 146、汽车族 147、桥梁建设 148、青海交通科技 149、轻型汽车技术 150、山东交通科技 151、山西交通科技 152、商用汽车 153、上海船舶运输科学研究所学报 154、上海公路 155、上海汽车 156、上海铁道科技 157、上海造船 158、时代汽车 159、实用汽车技术 160、世界海运 161、世界汽车 162、世界桥梁 163、世界隧道 164、水道港口 165、水路运输文摘 166、水运工程 167、水运管理 168、水运科学研究 169、四机科技 170、隧道建设 171、隧道译丛 172、天津航海 173、天津汽车 174、铁道标准设计 175、铁道车辆 176、铁道工程学报 177、铁道货运 178、铁道机车车辆 179、铁道机车车辆工人 180、铁道技术监督 181、铁道建筑 182、铁道建筑技术 183、铁道勘测与设计 184、铁道勘察 185、铁道劳动安全卫生与环保 186、铁道通信信号 187、铁道文摘 188、铁道学报 189、铁道运营技术 190、铁道知识 191、铁路安全 192、铁路采购与物流 193、铁路地质与路基 194、铁路工程造价管理 195、铁路技术创新 196、铁路通信信号工程技术 197、西部交通科技 198、现代城市轨道交通 199、现代船舶 200、现代交通技术 201、现代隧道技术 202、小型内燃机与摩托车 203、学术动态 204、移动电源与车辆 205、游艇业 206、云南交通科技 207、云南现代交通 208、运输经理世界 209、造船技术 210、浙江交通科技 211、中船重工 212、中国船检 213、中国道路运输 214、中国港口 215、中国港湾建设 216、中国公路 217、中国公路学报 218、中国海事 219、中国航海 220、中国航务周刊 221、中国机械 222、中国舰船研究 223、中国交通年鉴 224、中国交通信息产业 225、中国轮胎资源综合利用 226、中国汽车工业年鉴 227、中国汽车画报 228、中国汽车市场 229、中国水运（理论版） 230、中国水运（上半月） 231、中国水运（下半月） 232、中国水运（学术版） 233、中国索道 234、中国铁道科学 235、中国铁道年鉴 236、中国铁路 237、中国铁路（英文版） 238、中国修船 239、中国造船 240、中国自行车 241、中外船舶科技 242、中外公路 243、中文科技资料目录-船舶工程 244、重型汽车 245、珠江水运 246、筑路机械与施工机械化 247、专用汽车 248、装备维修技术 249、综合运输
易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。
毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等高校与企业加入。
产品方面，毫末中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，并开启泛化测试，到2024年有序落地100城。首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型，全面确保毫末城市NOH的行业领先性。
生态层面，毫末乘用车6P开放合作取得重大突破，已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。这是毫末商业化的重要一跃，全面保障了毫末高速发展态势。
毫末智行董事长张凯判断：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐并形成相应的护城河。”
张凯认为，智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均行驶里程使用率达到了12.6%。海外布局方面，搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家，陆续交付到用户手中，接下来将在中东、南非、澳大利亚等市场陆续投放；同时，毫末HPilot即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本。
3月，高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行综合评估，通过对毫末前装近20款车辆等数据研究，为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。
其次是“MANA大模型巅峰之战”，中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，相当于人类司机6.8万年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已经完成基于4000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。
第三是“城市NOH百城大战”，中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则，加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”，毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、智慧社区、校园配送、餐饮零售、机场巡逻、高校教育、快递接驳、智慧园区、大气环评等九大场景开启运营，加速商业化闭环能力。2023年3月，小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码，开启亦庄运营。毫末也成为《北京智能网联汽车政策先行区无人配送测试规范》升级后，准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路进行无人配送车测试的首个公司。
“技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。
现场，张凯还向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。“毫末始终认为，自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”张凯表示。
此外，毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展，不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍，三个月时间，毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展。
用户需求闭环方面，毫末对驾驶场景数据持续分析完善策略，并进行新功能体验反馈；研发效能闭环方面，毫末将数据驱动理念深入到产品需求定义、感知与认知算法开发等产品开发流程，整体开发效率提升30%；数据积累闭环方面，毫末在车端部署诊断服务数据场景标签覆盖92%的驾驶场景。
数据价值闭环方面，毫末大模型正在持续挖掘数据价值解决关键问题；产品自完善闭环方面，毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升，实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效挖掘产品提升点，问题闭环率达76%；业务工程化闭环方面，毫末进一步完善了从采集回流、标注训练、系统标定、仿真验证等环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。
毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。它的最终目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
DriveGPT雪湖·海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。
现场，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。顾维灏提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖·海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，本次AI DAY也迎来了全面的升级，正式开放赋能。顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。
此外，MANA的视觉感知能力持续提升，一方面可同时学习三维空间结构和图片纹理，并将纯视觉测距精度超过了超声波雷达，BEV方案也拥有了更强的通用性和适配性；另一方面可实现单趟和多趟纯视觉NeRF三维重建，道路场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。通过NeRF进行场景重建后，可以编辑合成真实环境难以收集到的Corner Case。在原有的全局视角修改、添加光照/天气效果的基础上，新增合成虚拟动态物体的能力，可以在原有设定的运动轨迹上，合成各种Hard Case，模拟城市复杂交通环境，用更低成本测试提升城市NOH能力边界，更好提升应对城市复杂交通环境。
值得一提的是，面对目前行业里最难的视觉任务之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在中国率先开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。毫末把视觉BEV感知框架引入到了车端鱼眼相机，做到了在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度效果。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。
易车超级评测体系重磅上线！专业、硬核、全面的汽车评测内容云集，易车年度车型榜单新鲜出炉！上易车App搜索“超级评测”，等你来看！
哈 “2023年智驾产品进入全线爆发期,大模型开启在车端的落地应用,车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末领先的技术布局、数据驱动闭环体系、工程效率等,都将确保毫末始终跑在行业前列。可以说,毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的,在Tier1中最懂怎么做自动驾驶的,在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”4月11日,第八届HAOMO AI DAY再度开启,毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为题,分享了对于2023年自动驾驶发展宏观趋势的判断,并带来毫末2023四大战役进展、新主机厂合作成果和对智能驾驶产品能力迭代的新思考。
(毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为主题发表演讲)
2023智能驾驶冲刺、大考之年,智驾产品进入全线爆发期
张凯对2023年自动驾驶发展最新趋势进行了分析。对于2023年的智能驾驶市场,毫末的判断是,今年是冲刺之年、大考之年。2022年度中国市场,乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%,前装标配交付585.99万辆。而毫末在去年预估,到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%。张凯认为,这意味着智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期,2023年是非常关键的一年。
首先,城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力,主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次,行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域,搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮;在末端物流自动配送领域,商超、快递等场景迎来爆发,2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
张凯表示,“趋势变化背后是AI大模型推动下的产业生态的进化升级”。在数据生态上,随着用户更高频地开启辅助驾驶功能,智驾行驶里程渗透率呈现指数级提升,可以更好驱动自动驾驶技术的快速迭代升级;在AI技术生态上,生成式大模型成为自动驾驶系统进化的关键;在算力生态上,基于自动驾驶数据的大规模增长,以及大模型的深入应用,智算中心已经成为自动驾驶行业的“新基建”。“这些趋势背后的推动力,毫末也正全力准备,深度投入。”
(张凯判断2023年是智能驾驶冲刺之年、大考之年)
在演讲中,张凯再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。他表示,技术领先是生存根本,毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。截至目前,毫末已获得专利证书164件,国际顶级学术会议论文收录6篇,最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源,与行业共享。
打响2023年第一枪,毫末四大战役全面突围
当前,行业全面发力、更多的自动驾驶产品已在加速落地,而毫末在今年初公布的2023年四大战役也已经取得了阶段性成果。张凯在会上介绍了毫末四大战役的最新成果。
首先是“智能驾驶装机量王者之战”,首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市,第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里,HPilot2.0辅助驾驶日均里程使用率12.6%。海外布局方面,搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家,陆续交付到用户手中,同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本,接下来也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放。
3月,高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行了综合评估,通过毫末前装近20款车辆等数据研究,为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。毫末持续引领中国自动驾驶第一名。
(毫末持续引领中国量产自动驾驶第一名)
其次是“MANA大模型巅峰之战”,中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。截止2023年4月,MANA学习时长超过56万小时,相当于人类司机6.8万年。毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,已经完成基于4000万公里量产车驾驶数据训练,预训练模型参数规模达1200亿。“我们相信,DriveGPT雪湖·海若将重塑汽车智能化技术路线。”
(毫末行业首发自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若)
第三是“城市NOH百城大战”,中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH,已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试。搭载毫末HPilot3.0并开通城市NOH功能的新摩卡即将重磅上市。到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则,加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”,毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、快递接驳、校园配送、机场巡逻、餐饮零售、智慧社区、智慧园区、高校教育以及大气环评九大场景开启运营,加速商业化闭环。2023年3月,小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码,开启亦庄运营。毫末也成为《无人配送测试规范》升级后,首家准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路,进行无人配送车测试的公司。
(小魔驼已覆盖九大场景,开启多元化运营)
拿下三大主机厂定点合同,实现商业化重要一跃
“毫末始终认为,自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”现场,张凯首次向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展:目前毫末已与3家主机厂签署定点合同,相关项目正在交付中。
(毫末已获得3家主机厂定点合同)
毫末智行在6P合作生态上的重大突破,来源于客户对毫末HPilot产品快速迭代能力的认可。毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展,不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍,三个月时间,毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展:
一、在用户需求闭环方面,毫末对驾驶相关场景数据持续分析,进一步完善产品策略,在道路曲率限速、换道时机、换道平顺性、跟车控制平顺性等产品性能上持续优化,并进行新功能的体验反馈。
二、在研发效能闭环方面,毫末将数据驱动理念深入到包括产品需求定义、感知与认知算法开发、系统验证环节等产品开发流程的各个环节,使得整体开发效率较去年提升30%。
三、在数据积累闭环方面,毫末在车端部署诊断服务的相关数据场景标签覆盖92%的驾驶场景,在离线评测升级上,实现场景数据库到仿真测试用例的自动化转化,覆盖97%的用户高频使用场景,同时在大规模纯视觉3D标注和场景编辑的能力和效率上均达到行业顶尖水平。
四、在数据价值闭环方面,毫末大模型,正在持续挖掘自动驾驶数据价值并解决自动驾驶的关键问题。
五、产品自完善闭环,毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升,实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效提升产品提升点,问题闭环率达76%,并且实现8轮HWA性能提升和5轮NOH软件迭代,帮助客户成功实现8次OTA产品在线升级。
六、在业务工程化闭环方面,毫末进一步完善了从采集回流环节、标注训练环节、系统标定环节、仿真验证环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。毫末不断进步的数据驱动六大闭环能力,进一步加速毫末冲刺进入自动驾驶3.0时代的步伐,并形成相应的护城河。
(毫末数据驱动六大闭环体系实现多重进展)
在演讲最后,张凯表示,“上一届AIDAY时,我们判断自动驾驶正在穿越寒冬,伴随AI技术在自动驾驶深入应用迈入新阶段。如今来看,AI不负众望,毫末也更加笃定前行。我们始终相信,春暖花开,AI照亮未来。”
【本文来自易车号作者凌乱了美悦儿，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
智能驾驶论文发表要求
在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 1.1 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 1.2 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 1.3 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具opencv_createsample.exe用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入opencv_createsample.exe程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序opencv_traincascades.exe。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 1.4 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 1.5 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 1.6 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 2.44 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频2.3 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. An extended set of Haar?like features for rapid object detection [J]. IEEE ICIP， 2002 (1)： 900?903. [2] 徐卫星，王兰英，李秀娟.一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究[J].计算机与数字工程，2011(11)：141?144. [3] BRADSKI G R. Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [EB/OL]. [2010?12?02]. [4] 张波，鲁新光，邓铁六，等.动态车辆称重物理模型与提高动态称重准确度研究[J].计量学报，2009(5)：426?430. [5] 唐双发.基于OpenCV的车辆视频检测技术研究[D].武汉：华中科技大学，2009. [6] 詹群峰.基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪[D].厦门：厦门大学，2009. [7] 郭旭，张丽杰.运动目标检测视频监控软件的设计与实现[J]. 计算机技术与发展，2010，20(8)：200?207. [8] 周品，李晓东.Matlab数字图像处理[M].北京：清华大学出版社，2012. [9] 陈胜勇，刘盛.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京：科学出版社，2008. [10] 刘瑞祯，于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007. [11] 范伊红，彭海云，张元.基于SVM 的车型识别系统的设计与实现[J].微计算机信息，2007，23(5)：296?297. [12] 李庆忠，陈显华，王立红.一种视频运动目标的检测与识别方法[J].模式识别与人工智能，2006，19(2)：238?243. [13] [美]REINDERS J， 聂雪军. Intel Threading Building Blocks编程指南[M].北京：机械工业出版社，2009. [14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。 关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。 此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
1.局限性高
无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。
2.人文接受程度问题
社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时，发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆？在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶？未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。
3.安全防御性低
软件安全公司SecurityInnovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(JonathanPetit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表 。
百万购车补贴