被围墙保护还是被法律保护

这是我第四次长时间的呆在湾区。这是一个很好的机会去近距离观察和思考美国的社会结构。比如最近,我就在研究的一个在美国到处可见,而我却在以前根本不认识的单词 -- Trespassing(侵入)。

什么叫Trespassing

Carroll和Tim夫妇是我在Cupertino的好朋友。这是一个普通的美国家庭,他们的最小的儿子和我差不多一样大。我们认识是因为他们是我的英文blog 4年来的读者。每次来到湾区,我都会到他们家里去做客,聊聊天,更深入的理解一下一个普通美国家庭眼中的美国社会。上一次,我们谈起这个让我疑惑不解的词。Jim是这样解释的:(请注意,这是一个普通的居民对这个词的解释。我很惊讶于他对法律的了解)

私有的土地

美国所有的土地都是个人私有的或者或者集体所有的。在一个人的私有土地(Private Property)上面,不经过这个人的同意而进入他拥有的土地,就构成了Trespassing。比方说,如果有人溜达进入了他们家的地域,而没有事先征得他们的同意就是入侵行为,他有权利让这个人离开。Trespassing是一项犯罪 。比如在德克萨斯州,直到现在土地的主人依然有权开枪打死天黑以后的Trespasser。曾进看到过这样一个超强的警示:“No Trespassing. Violators will be shot; Survivors will be shot again”。(严禁入侵。违者开枪。幸存者补射。)

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好在仅仅在德州,在加州,土地的主人的权利是被有所限制的,比如不能伤害入侵的人,只可以打电话报警,并且起诉Trespasser等等。

从这个意义上来说,我的硅谷高科技公司一日游,其实都是Trespassing的行为。当我知道了以后,至少下一次不会再这么大摇大摆,理直气壮的在其他公司里面转悠了。当时我还奇怪呢,为什么所有的公司都没有围墙,大家可以随便进出,而且这些公司门口的停车场空荡荡。(按我的思维,如果我住在附近,我就把我的车停到对面公司的停车场里,反正没有任何的围墙)。其实,这些公司入口的"No Trespassing"的牌子,功能上面就相当如围墙。没有受到邀请,或者没有正当的商业的理由,是不可以进入的。

Jim还提到,如果来问路,邮递员投递,或者警察执法的过程中(他们被称为Invitee),或者明确表达了允许进入的意愿,是可以进入的。这让我想到很多的公司在访客进门以后都要发一个“访客”的牌子,从根深层的法律意义上说,拿到了这个牌子,就是书面的承认了这个人在自己的土地上合法进入的身份。

进一步讲,这些高科技公司的土地不归某个个人或者家庭拥有,而作为公司的财产,是由公司的股东拥有的。政府也是另外一种形式的公司,代表全体居住者拥有城市里的道路,公园,医院,学校等公共设施。联邦政府拥有的部分,州政府和地方政府拥有的部分,也是明确的界定的。美国的怪现象之一就是,警察追逃犯,如果逃犯一旦进入了州际公路的入口(Freeway Entrance),警察就不能追了,因为这已经是另外一家公司(联邦政府)的私有领地,而不是自己可以执法的地方了。

围墙保护还是法律保护

在中国,所有的土地都归国家所有,事实上的保护(围墙圈起来)是最重要的保护;而在美国,土地是被法律保护的,就是说别人不是不能进入,而是不允许进入自己的土地。

从一个Trespassing的定义,以及一个普通居民对它的理解上面,让我更加容易理解很多的美国人在中国做的“傻事”。比方说,知识产品保护在美国仅仅是土地保护和私有财产保护的一个自然的延伸,而在现在的中国还不是一个老百姓可以接受的概念。关于规则,在美国是”必须“的概念,而中国就是“最好‘的概念。在我们要求美国更多的了解中国的时候,我们也要花些时间去了解美国。当我们以一个一个的案例,了解了美国式思考的背景,跨文化和跨社会结构的沟通才变得更容易。

这里是我拍到的一些关于Trespassing的照片。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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