自动驾驶汽车数据
简述信息一览：
自动驾驶背后的海量数据,最后都去哪了?
以一辆信息***集车为例在路测过程中每1秒就会产生720MB的数据大概需要完成2000个小时的路况***集工作量数据量之大超乎想象除自动驾驶外，5G、卫星遥感、基因测序、宇宙探索、超******这些都在源源不断地产生新的海量数据，数据类型越来越多样化，非结构化数据成为增长主力。
聚沙成塔，如果再将自家方案植入相当数量的汽车，那么就意味着会掌握对自动驾驶至关重要的海量数据。 典型的例子，除了上文提到的滴滴，便是全球保有量超过一百万辆的特斯拉。今年早些时候，特斯拉的Autopilot便已积累超过30亿英里行驶里程。在此基础上，特斯拉才不断迭代开发出了如今的FSD。 最后，关于成本。
特斯拉Autopilot的主要优势在于神经网络、海量数据与控制算法，虽然理论技术上与Waymo或Cruise难拉开差距，但是它拥有将算法与车辆控制结合的深厚经验。值得注意的是，特斯拉Autopilot投入市场的策略更加激进，就在这个月，特斯拉宣布推送完全自动驾驶版FSD Beta给少部分目标用户，以实现接近L4级的自动驾驶。
基于此，腾讯在自动驾驶业务上摆出了三个具有杀伤力的产品：大数据云平台、仿真测试平台和高精度地图。 雷锋网新智驾将对话腾讯自动驾驶业务中心总经理苏奎峰，试图了解腾讯如何用数据要素驱动自动驾驶，三大业务之间高效联动的逻辑。 在浩瀚的赛博空间里，数据是建成海量虚拟建筑的一块块砖瓦。
数据***集量大，非结构化数据需要标注后才能用于模型训练。数据处理效率与产出质量成为挑战，数据服务商业务规模、执行效率与项目经理能力限制产能。数据合规性、所有权归属与海量数据标注、处理是自动驾驶公司面临的关键问题。自动驾驶规模化量产面临挑战，数据服务领域突破关键，助力数据闭环形成。
Waymo无人驾驶数据系统介绍
Waymo数据收集主要通过车载传感器及***摄像头，实现对环境的全维度感知。系统实时***集数据，涵盖地图信息、路况、行人与车辆等，确保车辆在复杂道路环境下的安全驾驶。在Waymo的驾驶员系统中，数据是核心驱动力。通过深度学习算法，系统学习和理解环境，对各种情况进行预测与应对。
在自动驾驶领域的激烈竞争中，Waymo作为谷歌母公司Alphabet的明星子公司，始终走在技术前沿。最近，Waymo以数据为武器，证实了其“Waymo Driver”无人车系统在安全性上的显著优势。据统计，经过70万次载客服务，累计710万英里（约1136万公里）的无人驾驶里程，Waymo的无人车事故率令人瞩目。
什么是WaymoRobotTaxi激光雷达方案Waymo在RobotTaxi上耕耘了很长一段时间，随着在美国向公众开放没有安全员的无人驾驶出租车服务，也是全球首次向公众开放完全无人驾驶出租车。Waymo的技术核心是围绕激光雷达的一整套系统套件。
排放方面满足国VI标准，纯电动续航里程约为71km，个人的日常城市通勤完全可以做到0油耗出行，百公里综合油耗约为8L，超低的油耗表现让其拥有了近950公里的超长综合续航能力，这些都非常符合Waymo的定位需要。
「车展」BMW自动驾驶辅助Pro,告诉你真正的L2应该什么样
1、车展期间的一系列BMW自动驾驶辅助系统的体验，其中包含交通拥堵辅助、变道辅助等在内的十余项自动驾驶辅助功能，通过深度试乘试驾的形式，向公众展示了宝马如何通过自动驾驶技术来提升出行的舒适与安全性。宝马目前应用在量产车上最先进的智能驾驶辅助系统，组合在一起统称为BMW自动驾驶辅助系统Pro。
2、按照国际通行的SAE的分级标准，BMW自动驾驶辅助系统Pro能够达到L2级自动驾驶功能，所以，宝马集团官方对该系统的定义仍然是驾驶辅助系统。
3、BMW自动驾驶辅助系统Pro中搭配12个超声波传感器，主要用于泊车辅助系统；搭载8个摄像头，主要用于捕捉影像进行图像识别；搭载4个短距离毫米波雷达，主要用于相邻车道的探测；搭载1个全距离毫米波雷达，主要用于车辆前方区域行驶车辆以及障碍物的探测。
4、BMW iX3搭载了宝马集团最新的BMW自动驾驶辅助系统Pro，能够达到L2级自动驾驶功能。
智能驾驶—ADAS行业分析报告
随着科技的飞速发展，智能驾驶技术逐渐成为汽车产业的新宠，其中，高级驾驶辅助系统（ADAS）作为无人驾驶技术的先行者，正逐步成为汽车应用领域的一大热点。ADAS通过利用传感器、摄像头、雷达等设备，为驾驶员提供车辆周围环境信息，辅助驾驶员进行安全驾驶，从而大大提升车辆和道路的安全性。
智能辅助驾驶，即ADAS，是现代汽车安全技术的核心，旨在通过车载传感器收集环境数据，提供实时预警，以提高行车安全。在智能驾驶技术日益发展的今天，ADAS成为了车辆智能化的重要标志。ADAS系统通过集成多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等），实现对车辆周围环境的全面感知。
首先，adas系统提高了行车安全性。通过主动预防和被动预警功能，adas系统能够提醒驾驶员潜在的风险，促进安全驾驶，从而降低事故发生的概率。其次，adas系统有助于纠正驾驶员的不良驾驶习惯。例如，许多驾驶员在变道时不提前开启转向灯，这是非常危险的。
应对复杂交通场景的全面感知能力：智能车辆需在多变的环境中，如不同的天气和路况下，确保安全可靠的驾驶。这意味着ADAS系统必须做到百分之百的准确，绝不能出错，因为任何失误都可能导致严重后果。
系统架构：ADAS系统主要包括环境感知、决策规划和控制执行三个环节。环境感知负责收集车辆周围环境信息；决策规划依据感知信息进行决策判断，制定控制策略；控制执行则根据决策规划实现车辆的有效、稳定、安全行驶。技术趋势：随着智能驾驶级别的提升，多传感器融合成为行业主流趋势。
在中国智能驾驶市场，从L2向L2+时代转变，国内ADAS供应商逐渐占据主导地位。与两年前相比，国内ADAS Tier1的参与企业数量显著增长。
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