自动驾驶

• 自动驾驶数据标注是所有信息都要标注吗？

  数据标注在自动驾驶中扮演着类似教师的角色，通过人为添加语义标签，使车辆学会识别道路交通信息。高质量的数据标注不仅能提高模型的稳定性，还能降低安全风险，并加快迭代速度。然而，过度标注会增加成本和时间消耗，因此需要根据实际需求选择标注的重点和方式。例如，关键的安全对象如行人、交通灯等必须高质量标注，而稀有的“长尾”对象也需要特别关注。此外，标注的标准在训练集和验证/测试集中有所不同，前者允许一定的噪声和自动化标注，后者则要求严格一致。总之，数据标注的质量和策略对自动驾驶系统的性能和安全性至关重要。

  智驾最前沿

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  12/05 08:30

  自动驾驶 数据标注

  
• 英伟达首次开源自动驾驶VLA，Robotaxi进入「安卓时刻」，吴新宙带队全华班出品

  英伟达发布首个自动驾驶VLA Alpamayo-R1，性能超越传统端到端30%，开源助力自动驾驶门槛降低。Alpamayo-R1采用视觉-语言-动作模型，通过因果链数据集和多阶段训练策略，显著提升了自动驾驶在复杂场景下的表现。此模型不仅适用于Robotaxi，还能促进更多传统出行平台进入自动驾驶领域，推动行业竞争格局变化。

  智能车参考

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  12/03 17:25

  自动驾驶 VLA

  
• 5000字长文拆解仿真技术置信度：核心挑战与测试技术路径

  01、引言 随着自动驾驶功能复杂度的指数级增长，单纯依赖道路测试进行验证的成本高昂、周期漫长且无法穷尽所有可能的边缘场景。仿真测试因此成为研发流程中不可或缺的一环，它能够以低成本、高效率的方式大规模生成和复现高风险的“边缘案例”与“关键场景”，从而加速算法的迭代与验证。 然而，仿真的价值完全取决于其结果的置信度。一个高置信度的仿真平台，其输出应在统计意义上与真实世界的传感器数据、车辆行为和环境交互

  康谋科技

  1021

  12/03 15:01

  传感器 自动驾驶
• 为何车企都不要特斯拉FSD？

  特斯拉CEO埃隆·马斯克对传统车企拒绝授权其FSD（全自动驾驶）技术感到困惑与不满。尽管特斯拉FSD技术具有创新性和潜在价值，但传统车企出于安全、技术和商业模式等方面的考虑，普遍不愿接受。特斯拉需要在技术授权、安全验证和商业模式之间找到平衡，以克服传统车企的抵制，推动自动驾驶技术的发展。

  盖世汽车

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  12/02 09:54

  自动驾驶 特斯拉

  
• 如何处理自动驾驶感知传感器物理偏移问题？

  自动驾驶车辆在行驶过程中由于各种因素可能导致感知传感器发生微小的物理偏移或姿态变化，这对自动驾驶系统的感知、定位、融合和决策至关重要。为了应对这一挑战，需要采取一系列措施来预防和检测传感器偏移，包括严格的初始标定、定期维护和在线自动校准。此外，采用多传感器融合和冗余设计，能够提高系统的鲁棒性和稳定性，确保在单个传感器出现问题时，其他传感器仍能提供可靠的环境感知和定位信息。

  智驾最前沿

  396

  12/02 09:13

  自动驾驶 感知系统

  
• 自动驾驶模型是如何“看”懂点云信息的？

  自动驾驶中的点云处理涉及从原始数据到模型可理解形式的转换过程。首先，通过预处理步骤去除噪声和畸变，保持关键信息。接着，采用多种方法（如点级网络、体素化、BEV视图）将点云转化为规则张量，并提取工程特征以丰富几何信息。其次，利用标注数据教会模型识别对象及其属性，包括分类、定位和速度预测。训练过程中，数据增强和自监督学习有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。最终，在部署阶段，通过压缩和优化模型，确保其在车载环境中高效运行，并通过持续的数据闭环和安全机制提升模型性能。

  智驾最前沿

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  12/02 09:10

  自动驾驶 点云数据

  
• 自动驾驶系统在遇到事故时是应该起作用还是立刻退出？

  自动驾驶系统在遇到突发事故时，应考虑其能力、环境条件和驾驶员状态来决定是否“退出”或“起作用”。系统应在设计运行域内有效工作，否则应触发接管请求并采取最小风险操作以保障安全。自动驾驶的优势在于快速、准确的环境感知和决策，但在超出设计能力时，应自动介入避险而非被动等待接管。合理的设计和冗余机制有助于提高系统的安全性与实用性。

  智驾最前沿

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  12/02 09:07

  自动驾驶 自动驾驶系统

  
• 晶丰明源推出第二代Smart DrMOS，支持笔记本电脑显卡和主板Vcore电源再升级

  在人工智能、元宇宙、云计算与自动驾驶等前沿技术加速迭代的驱动下，市场对CPU、GPU、DPU及ASIC等核心处理器的算力需求呈指数级增长。此趋势使得上述关键芯片的供电系统设计面临功率密度、能效和稳定性的严峻考验。 为应对持续增长的算力需求，晶丰明源正式推出第二代Smart DrMOS及配套Vcore电源解决方案。该产品通过工艺与封装的全面升级，在质量、效率和功率密度方面实现显著提升，不仅增强了系统

  与非网编辑

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  12/01 07:08

  自动驾驶 人工智能

  
• 没有地图，纯视觉自动驾驶就只能摸瞎吗？

  文章探讨了纯视觉自动驾驶与人类导航的区别，指出尽管摄像头具有丰富的信息来源和低成本优势，但在夜间、恶劣天气和远距物体识别等方面表现不佳。文章强调多传感器融合的重要性，并提出通过冗余与互补策略弥补摄像头的局限性。同时，文章也指出了纯视觉在绝对定位和地图依赖方面的挑战，认为多传感器融合是当前最优解。

  智驾最前沿

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  11/28 10:33

  自动驾驶 纯视觉智驾

  
• VLA能解决自动驾驶中的哪些问题？

  VLA（Visual-Language-Action）模型通过整合视觉、语言和动作控制，缩短自动驾驶系统中的感知与行动延迟，增强对复杂场景的理解与泛化能力。该模型利用大规模语言模型的语义抽象和常识推理，提升对稀有场景的理解，适用于学校区域、施工路段等复杂交互场景。VLA不仅能解析自然语言指令，还能通过行为克隆和强化学习训练策略网络，实现高效的端到端学习。然而，VLA面临数据标注成本高、潜在的语义偏差等问题，需通过仿真技术和分阶段训练加以克服。此外，VLA应与传统安全监控模块协同工作，确保自动驾驶系统的安全性与可解释性。

  智驾最前沿

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  11/26 15:55

  自动驾驶 VLA

  
• 低速自动驾驶在技术上有什么侧重点？

  无人驾驶技术在乘用车和低速无人车的应用存在显著差异。尽管二者在技术上有相似之处，但应用场景和技术要求有所不同。低速无人车在封闭或半封闭区域运行，主要关注近距离、细节丰富的交互，而乘用车则需处理高速和复杂道路的感知与定位。此外，低速无人车还需应对更多的社会规范和人车互动问题，而乘用车则更注重高速下的安全性与舒适性。

  智驾最前沿

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  11/24 09:39

  自动驾驶 感知系统

  
• 大模型中常提的快慢思考会对自动驾驶产生什么影响？

  理想汽车发布基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构，受诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼的“快慢系统”理论启发，推出业界首个车端双系统方案。“快慢系统”分别代表即时决策与复杂推理，适用于不同场景。自动驾驶系统需平衡这两者的使用，以应对常规与复杂未知场景，提供更智能、拟人的驾驶体验。

  智驾最前沿

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  11/24 09:37

  自动驾驶 大模型

  
• 自动驾驶从模块化到One Model的进阶之路

  自动驾驶技术从感知模型化、规控模型化、多模块端到端到One Model端到端的发展历程，展示了从理解世界到完全自主决策的演变。感知模型化强调精确感知，规控模型化则注重智能决策，多模块端到端追求高效与完整性，而One Model端到端则是理想化的全自动化解决方案。每个阶段都有其优势与局限，最终目标是在确保安全的前提下最大化技术潜力。

  智驾最前沿

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  11/24 09:31

  自动驾驶 端到端

  
• 自动驾驶为什么要重视轨迹预测？

  自动驾驶系统中的轨迹预测是连接感知与规划的关键环节，通过预测交通参与者的未来移动轨迹，系统能够在复杂环境下做出安全且高效的决策。轨迹预测不仅需要考虑物理约束和场景语义，还需要应对实时性和不确定性挑战。目前主要有基于物理模型、特征提取和深度学习等方法，其中多模态预测和联合建模有助于提高预测准确性和鲁棒性。为了保证预测的可靠性，系统设计中采用了冗余、保守决策、规则约束和闭环仿真等策略，并注重可解释性和可验证性，以满足安全和监管需求。

  智驾最前沿

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  11/21 10:51

  自动驾驶 轨迹预测

  
• Mobileye陈允香：Mobileye是中国车企出海的天然优选

  随着汽车产业加速智能化与电动化，高级驾驶辅助系统（ADAS）和高等级驾驶自动化系统（AD）正成为全球汽车变革的核心动力，也是车企拓展国际市场的重要竞争力。智能化浪潮推动技术快速迭代，从驾驶安全到出行体验，行业正迈向更高层次的智能协同与自主决策时代。

  盖世汽车

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  11/19 14:22

  自动驾驶 ADAS

  
• 自动驾驶汽车如何确定自己的位置和所在车道？

  自动驾驶汽车通过卫星定位、惯性测量单元、车速传感器、摄像头和激光雷达等多种传感器获取周围环境信息，然后通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法融合这些数据，建立对自身位置和周边环境的认知。此外，高精地图和地图匹配技术进一步提高定位精度，使自动驾驶汽车能够准确判断所在的车道。在地图缺失或失配的情况下，自动驾驶汽车依赖视觉/激光SLAM、视觉里程计等技术保持定位连续性。

  智驾最前沿

  485

  11/19 10:35

  自动驾驶 自动驾驶汽车

  
• 自动驾驶商用下的保险生态展望

  《自动驾驶出行生态2025》报告发布，聚焦保险生态影响与发展，探讨自动驾驶商用下的保险生态展望。报告指出，政策通过明确责任边界、推动风险分担机制和引导保险反哺技术迭代，加速自动驾驶技术商业化落地。预计到2025年，四部门联合发布《指导意见》，构建车险改革框架，推出“基本+变动”组合产品，探索“车电分离”保险模式，优化自主定价系数，推动零部件供给开放，建立车型风险分级制度，加强市场监管，促进保险业数字化转型。随着L3级自动驾驶规模化落地与L4/L5级技术加速渗透，保险需突破传统模式，针对不同场景构建差异化保障体系，保障范围覆盖乘客安全、道路第三方损失及运营中断，定价模式可根据自动驾驶系统的ODD覆盖范围、接管率等数据动态调整保费。

  车百智库

  447

  11/19 10:22

  自动驾驶

  
• 自动驾驶地图服务生态介绍

  11月7日，“第一届自动驾驶出行生态论坛”在深圳成功举办。论坛以“共建自动驾驶新生态共创自动驾驶新价值”为主题，由车百会研究院与深圳引望智能技术有限公司联合主办。论坛期间，《自动驾驶出行生态2025》报告正式发布（下称《报告》）。

  车百智库

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  11/19 10:07

  自动驾驶 高精度地图

  
• Waymo最新发布的WOD-E2E端到端数据集能做些啥？

  Waymo推出WOD-E2E数据集，专注于收集自动驾驶中的罕见但高危场景，旨在提高端到端驾驶系统的安全性能。数据集包含4021个20秒长的真实驾驶片段，覆盖多种长尾场景，每个片段配有八种视角的图像和历史轨迹数据。WOD-E2E引入了Rater Feedback Score (RFS) 评分机制，以更好地衡量模型在紧急情况下的决策合理性。这一数据集有助于研究人员和开发者在实际驾驶环境中测试和改进自动驾驶系统的安全性，推动自动驾驶技术迈向更高水平。

  智驾最前沿

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  11/18 09:18

  自动驾驶 端到端

  
• Transformer如何让自动驾驶变得更聪明？

  自动驾驶中常提的Transformer本质上是一种神经网络结构，最早在自然语言处理里火起来。与卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）不同，Transformer能够自动审视所有输入信息，并动态判断哪些部分更为关键，同时可以将这些重要信息有效地关联起来。

  智驾最前沿

  595

  11/17 14:02

  自动驾驶 Transformer

  

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