自动驾驶 云端
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简述信息一览：
箩筐分享|AVP基本原理与关键技术解读
1、AVP，全称为Automated Valet Parking，即“自主代客泊车系统”。其目标是通过自动化技术，解决传统人工泊车的痛点，如节省停车时间，减少高峰期排队等待。这项技术在自动驾驶领域中具有高挑战性，涉及到复杂的细分场景和核心技术。
自动驾驶云平台的仿真是什么意思
【太平洋汽车网】PanoSim云仿真平台具有强大的集群仿真能力，能够充分发挥云平台的算力优势，实时运行复杂度极高的仿真实验，并能大规模并发运行海量的仿真实验。此外，PanoSim云仿真平台具备灵活的部署能力，能够以各种不同规模的云平台方式运行，能够随时扩展云平台规模，并能够无缝对接单机版PanoSim软件的全部仿真功能。
仿真是一种功能上的精确***技术。它通过构建模型或使用专门的仿真器，以极高的精确度模拟真实系统或设备的行为和特性。仿真与模拟的区别如下：目的和精度：模拟：主要用于预测和分析系统的行为，通过软件环境运行，提供理论上的理解和优化。它更注重功能或行为的近似，适用于验证软件或环境特性。
自动驾驶仿真平台提供了一个在实验室内进行测试的解决方案，通过生成完整的场景向实际传感器输入时间同步信号，从而训练ADAS软件。
SMARTS是一个专为自动驾驶多智能体强化学习研究设计的仿真平台。其主要特征与功能包括： Bubble机制**： 核心功能：Bubble机制是SMARTS的关键所在，它能够在关键互动区域启动智能体仿真，而在其他非关键区域则进行低成本的流量仿真。
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。我们把存储设备比喻成车、数据比喻成货物。
数据要素高效利用背后更深层次的逻辑在于产业理解和基础架构支撑，腾讯云提供强大的云服务能力，并基于此构建高效的自动驾驶数据服务体系。因此，在关于数据要素如何驱动自动驾驶的问题上，腾讯有着自己的一番理解。 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。
三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。 特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。
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。
在自动驾驶企业中，毕业生可以从事自动驾驶系统与智慧交通基础设施的协同开发工作。例如研究如何让自动驾驶车辆与智能交通信号灯进行交互通信，如何在复杂的交通环境下确保自动驾驶车辆的安全行驶。
雄心壮志的背后，确实是有足够的研发实力和经验来支撑。
从NVIDIA自动驾驶芯片Thor,看大芯片的发展趋势
1、同时，英伟达方面还重点介绍了车企使用Thor芯片针对自动驾驶的端侧优化，秀了一波肌肉。 不难看出，两场演讲的核心共性在于，都强调了通过大规模数据训练、模型优化以及计算加速，推动自动驾驶技术向更智能、更高效的方向发展，同时也预示着新一代自动驾驶系统形态的演进。
2、黑芝麻智能华山A1000车规级高性能自动驾驶芯片，支持完整的行车和泊车功能，为车企提供高性能和高性价比的行泊一体自动驾驶解决方案。随着电子电气架构向中央集中式发展，智驾域和座舱域融合成为趋势。
3、高通和英伟达，一直在车载算力芯片上较劲。一方面，比拼算力芯片的巅峰能力；另一方面，都在推出超级算力芯片，统一双智运算，试图把对方的地盘也抢过来。 去年9月，英伟达发布了高达2000Tops算力的THOR，号称“驾舱一体”。意思是，这不是一块纯粹的自动驾驶芯片，而是专为汽车的中央算力架构而生。
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