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无人驾驶的人工智能包含了感知、决策和控制三个方面。感知指的是如何通过摄像头和其他传感器的输入解析出周围环境的信息，例如有哪些障碍物、障碍物的速度和距离、道路的宽度和曲率等。这个部分是无人驾驶的基础，是当前无人驾驶研究的重要方向。控制是指当我们有了一个目标，例如右转30度，如何通过调整汽车的机械参数达到这个目标。这个部分已经有相对比较成熟的算法能够解决，不在本文的讨论范围之内。本节，我们着重讲解无人驾驶的决策部分。无人驾驶的决策是指给定感知模块解析出的环境信息如何控制汽车的行为达到驾驶的目标。例如，汽车加

自动驾驶一直是人工智能的重要应用领域，在人工智能技术飞速发展的今天，如何将最新的机器学习技术应用到自动驾驶模型的训练当中，已经成为人工智能研究的前沿问题。随着人们对 AI 的要求从感知型逐渐深化到决策型，AI 在自动驾驶任务中的应用能力也成为了衡量决策型 AI 技术发展的标准之一。OpenDILab此前也建立了 DI-drive 这一基于真实自动驾驶AI case的评测和算法平台。本文章综述了各种决策 AI 方法在自动驾驶环境中的尝试，总结了它们针对自动驾驶任务所做的各种设计类型，同时也罗列了一...

​2021年被称作智能汽车元年。这一年，蔚小理高歌猛进，销量连创新高；这一年，国产最贵的智能电动车，采用SOA架构的高合Hiphi X开始量产交付；这一年，上汽零束发布了行业首个SOA开发者平台；这一年，上海车展上，国产智能电动车受到空前关注。。。种种事件，让我们看到了智能汽车时代正在加速到来。01： 从数据层面看个性化智能，一切都还是概念然而，从数据智能的角度来看，绝大多数车企还没有具备数据驱动智能的能力，大家口中千人千面的个性化智能在当前都还只是一个概念。那要实现千人千面

先说下原文的总结，详细细节查看后面的链接，写的非常好，值得推荐。特斯拉 Model 3特斯拉 Model 3 在大屏的 UI 交互上我觉得是 4 车中做得最好，相对也比较容易上手，并且触控操作流畅性也做得最好。但是在常用的语音、导航等方面做得是四车中最差的。最基础的上车依然需要依赖手机进行导航，这让 Model 3 的整个智能座舱系统最为丢分。蔚来 EC6蔚来的硬件在四车中相对较弱，触控流畅性方面的体验四车中最差。同时也是四车中唯一采用竖屏的车型，这会导致在观看视频时体验不如其它三车。不

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本文转自：“自进化” “自学习”，让智己汽车遥遥领先同行现代科技逐步融入生活的方方面面，在日常中，我们也实实在在体会到了科技带来的便捷与高效。科技以人为本，在汽车行业同样如此。作为人们日常出行的代步工具，有了智能驾驶技术的赋能，让驾驶者的行车安全性与舒适性得到极大程度的提高。不过，目前智能驾驶技术的难点还有很多，不管是道路交通复杂的问题还是算法逻辑的严密程度，都是不可跨越的障碍。面对如此境况，智己汽车IM AD所具有的人工智能超级算法技术就显得格外重要，它的“可进化”与“自学习”的能力，让智己汽

转载：无人驾驶汽车是如何进行行为决策的？_易车无人驾驶汽车发展速度之快，主要依靠汽车智能化进程的加快。其不仅具有传统的转向、加减速等功能，更包括环境感知、高精度定位、决策规划以及运动控制等功能，能够依靠这些先进的技术来达到人类驾驶行为的要求。典型的无人驾驶汽车系统架构如下图所示：无人驾驶汽车通过摄像头或雷达等各类传感器对真实环境进行感知与建模，形成环境模型与局部地图，GPS和惯性导航系统再根据环境模型和局部地图进行定位与建图，形成全局地图，然后输入至行为决策与路径规划模块，形成局部路径传

本文转载：阿里达摩院王刚：数据驱动是解决无人驾驶难题的关键技术路径10 月 28 日至 29 日，由杭州未来科技城（海创园）管委会指导，DeepTech 主办的世界科技青年论坛暨 “35 岁以下科技创新 35 人”（TR35）全球-亚太区线下发布仪式，在杭州未来科技城成功举办。在 TR35 全球-亚太区线下发布仪式现场，一众顶尖科学家、青年科技人才、科技创业人士对世界科技前沿技术和热点问题进行了探讨、交流。阿里巴巴集团副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚以《无人驾驶从技术到产品再从产品到技

主要讲述了神经网络、数据如何在长尾检测中的作用，讲的很详细，值得学习双语字幕 特斯拉AI高级总监 Andrej Karpathy 2020年2月演讲：AI for Full-Self Driving_哔哩哔哩_bilibili

本文转载：如何打造自动驾驶的数据闭环？_&amp_模型_驱动最近自动驾驶和数据闭环结合在一起，原因是自动驾驶工程已经被认可是一个解决数据分布“长尾问题”的任务，时而出现的corner case（极端情况）是对数据驱动的算法模型进行升级的来源之一，如图所示。构成这个自动驾驶数据闭环的核心技术和模块都有哪些呢？首先是这个自动驾驶的算法和模块是数据驱动的，其次源源不断的数据需要有合理有效的方法去利用。如图是Tesla众所周知的Autopilot数据引擎框架：确认模型误差、数据标注和清洗、模

谷歌Waymo在2019年2月的报告中展示了自己的数据闭环平台，本文主要借鉴数据驱动闭环的思路。参考地址：Drago Anguelov (Waymo) - MIT Self-Driving Cars_哔哩哔哩_bilibiliWaymo的数据平台是一个典型的为机器学习打造的平台，所以我们看到，这个平台上的工作流程，是一个典型的机器学习流程。从数据库开始，选择数据进入数据标注，产生标注好的数据，基于标注好的数据开发模型，经过测试后，发布模型，模型上实车后，再继续采集数据，如此循环，是为..