地平线2022年4月最新方案介绍

最新推荐文章于 2025-12-26 16:16:02 发布
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分类专栏： 智驾域控 文章标签： 自动驾驶 大算力 芯片
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Allen_Spring/article/details/124708843
本文介绍了地平线公司在2022年的最新进展，重点聚焦于‘征程5’芯片，该芯片在自动驾驶领域展现出强大的计算能力，为智能驾驶提供关键技术支持。
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地平线量化方案QAT原理介绍及实践，包含源代码
迈微AI研习社 · 号主
02-09 1476
QAT全称为quantization aware training，是一种模型量化手段，通过在训练过的浮点模型中插入伪量化节点来实现后续的精度fintune，因此QAT相较于PTQ来说往往精度会更高。
辅助驾驶功能开发-系统方案篇-地平线超级驾驶解决方案介绍*
2301_78837294的博客
11-25 1755
Horizon Matrix® SuperDrive超级驾驶解决方案，助力汽车智能化步入人机共驾时代SuperDrive超级驾驶解决方案，全面整合了自动驾驶、智能交互、云端大脑三大模块，形成完整的泛车载AI人工智能系统，帮助整车智能化提升到一个新的高度。该方案的核心硬件-车载中央计算机，将基于多颗J5芯片打造，支持客户高级电子电气架构（中央或区域EEA）的快速落地量产。面向“全场景”的整车自动驾驶方案1.高速驾驶场景2.城区驾驶场景3.低速泊车场景地平线超级驾驶解决方案。
地平线：面向规模化量产的自动驾驶感知研发与实践
10点43的博客
05-07 2041
导读 4月27日，地平线智能驾驶感知研发部负责人苏治中就《面向规模化量产的自动驾驶感知研发与实践》这一主题进行了直播讲解。 本次课程内容分为4个部分： 1、地平线自动驾驶环境感知量产实践 2、软硬协同的自动驾驶感知算法设计 3、实现规模化量产的“最后一公里” 4、感知技术的发展趋势 1. 地平线自动驾驶环境感知量产实践 首先，为大家简单介绍下自动驾驶分级，上图左边来自于SAE，是大家提到自动驾驶分级时最广泛看到或最广泛引用的权威来源。从定义上来看，L3级以上才算是自动驾驶。L3级自动驾驶功能里，汽..
聊聊地平线自动驾驶解决方案~
CV_Autobot的博客
05-22 1204
比亚迪、大众、理想、小鹏、博世、大陆、采埃孚等头部车企与一级供应商，均与地平线以多种模式开展合作，共同推动智驾技术量产落地。每一代芯片与方案，都配备成熟的量产开发平台，提供软硬件参考设计、电路板及系统集成示例，以及持续迭代的开发工具链，帮助客户在功能验证、路测标定、批量生产等各环节实现敏捷开发和高效交付。架构，并先后演进出伯努利、贝叶斯和纳什三代设计。）全场景智驾系统则集成了这些先进算法，能够在山城重庆的急弯狭坡、广州的繁忙街区、苏州的古街窄巷等多样化路况中，实现无断点、高拟人度、全国一致的智能驾驶体验。
解读大众地平线合作：中国市场纯电车型，单颗芯片全栈方案
shenzhoubb2017的博客
10-14 846
这年头，信心，比芯片还贵。
大众集团与地平线成立合资企业并控股：拟投资24亿欧元
leijianping_ce的博客
10-14 321
雷递网 乐天 10月14日大众汽车集团日前宣布，持续加强“在中国，为中国”的研发能力，加快创新节奏，促进技术本土化，并进一步聚焦中国消费者需求。大众汽车集团集团旗下软件公司CARIAD，与高效能智能驾驶计算平台地平线开展合作，将加快集团面向中国市场的高级驾驶辅助系统和自动驾驶系统开发进程。CARIAD将与地平线成立合资企业并控股。大众汽车集团计划为本次合作投资约24亿欧元，该交易预计在2023年上...
智驾科技企业地平线上市：市值超600亿 余凯称活得长久比活得炫酷重要
leijianping_ce的博客
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雷递网 雷建平10月24日中国头部智驾科技企业地平线（地平线机器人-W，股票代码：9660.HK）今日在港交所上市。地平线发行价为3.99港元，发行13.55亿股，募资总额为54亿港元。扣除发行费用2.65亿港元，募资净额为51.42亿港元。地平线基石投资者为阿里巴巴、百度、达飞集团和宁波国资基金，一共认购约2.2亿美元（约17亿港元）。其中，阿里巴巴、百度分别认购5000万美元，PARTICI...
2022年总结（2022年1月1日至2022年12月25日）
To_be_a_fisher的博客
12-26 1197
时光飞逝，又到了一年一度的年终总结的时间了，2022年充满磨难的一年，因为新冠疫情啊，这该死的疫情，比过去影响更胜，害得多少人家破人亡、妻离子散，实体行业受到了致命的打击！悲哉，痛哉~~但对于我而言，其实还好，基本无太大影响，黄金单身汉，一人吃饱，全家不饿~，只哭了那些上有老、下有小的房奴，身上还背着巨额房贷的实体业老板。我的老公司也算比较好，居家办公期间也没有降薪啥的，福利待遇也还在，收入方面，基本无影响。
地平线、黑芝麻智能扎堆上市：智驾黎明来了？
liukuang110的博客
04-25 434
然而，由于智能驾驶的商业化落地进展缓慢，投资人对于智能驾驶的热情逐渐减退，智能驾驶企业的融资变得越来越难。但随着价格战的开打，智能驾驶企业的利润空间势必会进一步压缩，这无疑加大了智能驾驶企业的盈利难度，再加上智驾技术的提升需要庞大的资金支持，以及外界融资热情减退，智能驾驶企业所面临的压力只增不减。事实上，尽管部分智能驾驶企业都已经取得了亮眼的成绩，在各自深耕的领域内站稳了脚跟，但盈利难这一问题仍然是智能驾驶相关企业所面临的头号难题，行业内实现盈利者寥寥无几，亏损更是智能驾驶企业的普遍状态。
菜鸟学院~CES 2020国产芯片公司地平线的崛起与加速
菜鸟学院
01-15 505
美国拉斯维加斯的CES舞台见证了太多成长。 对于边缘人工智能芯片企业地平线来说，四年来每一次的CES登台都是实打实的印记。 2017年初亮CES时，地平线甚至没有自己的展台，而是以英特尔FPGA硬件平台的嵌入式ADAS系统提供商的身份出现。 一年后，地平线拥有了独立的展位，并带来了主打自动驾驶市场的“征程”系列处理器与瞄准AIoT边缘计算市场的“旭日”系列处理器，正式向全球宣告地平线的芯片的从无...
ADAS技术市场总结展望（2021年-2022年）
吴建明wujianming_110117
01-18 9096
ADAS技术市场总结展望（2021年-2022年） NV AGX 和TI的TDA4平台哪个好？ 作为自动驾驶的平台，NV好像用的人比较多，但TI的TDA4看起来也是不错的东西，有高手能够做个对比分析么？ 从CPU架构及主频来看，TDA4 介于 NV AGX的 Xavier 及 Orin 之间；但算力肯定比不上精于GPU的英伟达，毕竟 TI 是比较擅长的是 DSP 领域。 再从社区及厂商采用度来看，NV AGX明显要占优势。国内的三大新能源企业都用的是NV AGX：小鹏P7（Xavier），理想 One （
2022年由电子科技到整体科技
吴建明wujianming_110117
05-24 2099
2022年由电子科技到整体科技
2022 年数据科学、人工智能和机器学习五大趋势预测，是TinyML、AutoML还是AI芯片？
开源精选
12-30 9966
预计到2027年，全球人工智能市场将达到惊人的2000亿美元，大数据市场将增长至1030亿美元，其中软件开发约占45%。与此同时，全球深度学习市场将高达400多亿美元，复合年均增长率为39.2%。 如今数据科学、人工智能和机器学习等技术的规模正在迅速扩大。在过去两年的疫情期间，这些技术在医疗和经济复苏等方面发挥了重要作用。例如电子病历、医疗机器人、智能影像识别、经济预测等等。今年3月，清华大学与中国医学科学院合作解析新冠病毒RNA基因组结构，并通过人工智能技术发现了治疗新冠肺炎有效药物。
自动驾驶中的传感器技术82——Sensor Fusion（5）
Godspeed_zwh的博客
12-25 648
车载点云级感知融合算法研究综述 摘要：本文系统梳理了点云级感知融合算法的发展现状与技术路线。从融合层次上可分为数据层、特征层和决策层三种方式，其中点云级融合作为前融合的代表形式，通过将激光雷达点云与摄像头像素在原始数据层面结合，形成彩色点云或深度图像。重点分析了视锥点云融合、像素-点云对应融合等典型算法架构，介绍了Transformer等新兴技术在跨模态特征融合中的应用。同时探讨了4D雷达、IMU、GNSS等其他传感器在点云融合中的辅助作用。研究显示，当前主流方案已实现30FPS的实时性能，未来将向BEV统
自动驾驶—CARLA仿真（29）传感器（Sensors and data）
最新发布
zfjBIT的专栏
12-26 733
该方法接收一个回调函数（callback）作为参数，通常是一个 lambda 函数，用于定义数据到达时应执行的操作。与所有其他参与者一样，首先需从蓝图库中查找传感器蓝图，并设置特定属性。通常，它们会附着（attach）到某个父级参与者（如车辆）上，从而像真实安装在车辆上的传感器一样随仿真移动。要么在每个仿真步（simulation step）获取，要么在特定事件触发时获取，具体取决于传感器类型。大多数传感器数据对象都提供将信息保存到磁盘的方法，便于在其他环境中使用。，因此传感器可能穿过墙壁或其他几何体。
空间计算的“环境校准器”：高精度AI气象如何为AR导航与自动驾驶提供厘米级实时大气修正？
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-24 1058
摘要：本研究针对增强现实导航与高阶自动驾驶中的大气扰动问题，构建了基于AI气象技术的大气折射实时修正系统。通过融合毫米波遥感、湍流场重构与自适应光学补偿模型，系统实现了厘米级定位误差修正。测试表明，该系统将AR注册误差从12.3cm降至2.1cm，自动驾驶在恶劣天气下的失效概率从18.7%降至1.2%。研究提出了多尺度大气监测网络架构，开发了GNSS信号修正引擎和光学湍流补偿系统，验证了在城市峡谷、浓雾等复杂环境中的有效性。技术经济分析显示，城市级部署可在8.5个月内回收投资。该突破使空间计算系统从被动适应
MindDrive：融合世界模型与视觉语言模型的端到端自动驾驶框架
m0_65010824的博客
12-22 835
本文是对论文《MindDrive: An All-in-One Framework Bridging World Models and Vision-Language Model for End-to-End Autonomous Driving》的深度解读。在端到端自动驾驶领域，轨迹规划中生成与选择失衡是关键挑战。北航等团队提出的 MindDrive 框架，创新整合世界模型与视觉语言模型，通过未来感知轨迹生成器和多目标评估器，实现前瞻性轨迹生成与全面决策推理，显著提升驾驶安全性与合规性。
自动驾驶中的传感器技术84——Sensor Fusion（7）
Godspeed_zwh的博客
12-26 596
混合融合架构是L2++至L4级自动驾驶的主流方案，通过多层次灵活融合传感器数据。该系统包含三条并行处理主线：主感知流（BEV特征融合）、定位流（GNSS/IMU信号融合）和安全流（雷达/超声波后融合）。处理流程分为四个阶段：原始信号时空对齐、BEV深度特征融合、定位修正反馈和安全校验兜底。该架构采用AI主感知与传统传感器校验相结合的方式，既发挥深度学习优势又确保系统安全，通过ROI融合等特殊模式提升远距检测效率，最终形成"AI构建环境模型+传统传感器保障安全"的完整数据流，是目前自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术79——Sensor Fusion（2）
Godspeed_zwh的博客
12-24 997
本文详细介绍了各类车载传感器的信号处理算法。摄像头通过ISP进行RAW数据转换和图像优化；激光雷达利用FPGA完成时间测量和坐标转换；毫米波雷达进行频域变换和目标检测；超声波传感器处理声波信号实现测距；GNSS通过基带处理和差分校正实现高精度定位；IMU则需经过滤波和温度补偿来消除噪声和漂移。每种传感器都有特定的预处理流程，确保输出数据的质量和精度，为自动驾驶系统提供可靠的环境感知信息。
构建个性化网站的开源解决方案 - 地平线CMS v2.3
资源摘要信息:"地平线CMS v2.3是一款基于ASP.NET和MySQL技术开发的开源内容管理系统（CMS），专为初学者设计，帮助用户轻松创建个性化的个人网站。该系统特别适合具备基础网页开发能力的用户使用，系统后台管理功能...
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