AI引发的技术革命:从自动驾驶1.0到4.0
近日，在2023光谷人工智能产业生态大会上，智驾科技maxieye首度分享「ai驱动的自动驾驶如何助力产业共荣」，与产业链同仁探讨在ai技术爆炸时代，自动驾驶作为ai+交通重要落地场景，如何进行ai驱动和数据驱动的产业实践。
最近两周，我们沉浸在ai技术爆炸的革命性氛围中。gpt作为一种语言类的transformer模型，让我们看到了数据驱动的人工智能不断进化的可能性，展示了其应用于各种复杂场景的潜力。
gpt带给了我们关于ai的更多畅想。我们正在共同见证ai时代的到来，以及高度类人智慧的加速实现。
回到ai+交通的典型落地场景，自动驾驶产业正向规模化和高阶化两大趋势发展。数据显示：
l2级智能驾驶的渗透率已经从21年的20%上升到22年30%左右，并且据相关预测，l2级自动驾驶渗透率有望在2025年达到70%。更多消费者愿意为高阶自动驾驶功能付费，人们对搭载自动驾驶的智能汽车购买意愿明显提升。
ai具备的深度学习能力推动自动驾驶技术不断迭代，应用场景不断扩充，为自动驾驶从低阶到高阶的升维深度赋能。与此同时，行业服务能力的提升和用户购买意愿的增强也推动着自动驾驶产业逐步规模化。
ai在自动驾驶领域的革命正渗透和覆盖更多技术链模块，从传统的orb特征的1.0时代到deep learning推动的2.0及以后的技术革命，感知、融合到规划得到了deep learning的不断加持。深度学习技术可以从大量数据中自动学习特征，大大降低了对人工特征提取的依赖，加速自动驾驶技术的成熟迭代。
人类通过感官的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的感知，构建一系列量变、质变、相互关系以及模态等方面的规律，利用这些规律我们总结了力、光、电、电磁等常见的学科，利用这些学科在我们的大脑神经网络里去理解世界的逻辑。
而机器则是通过类似人类视觉的camera、触觉的lidar、听觉的mic去测量周围的环境、目标、道路的拓扑，通过拓扑建立非常多的模型，让智能驾驶车辆通过感知、融合、规划、控制具备自动驾驶的能力。通过数据闭环推动产品的持续迭代。
在产业化实践中，maxieye正致力于通过算法——产业化——数据的滚动闭环，加速自动驾驶的迭代过程。具体来说，基于端到端的深度学习算法模型，实现高性能、高性价比的智能驾驶系统产品化和产业规模化，并依托更多场景数据的采集进一步拓展技术的边界。
在算法维度，maxieye已经部署了新一代基于bev transfomer的深度学习网络模型，大幅提升视觉感知性能和边界，为l2++及以上智能驾驶功能开发实现了关键的底层技术突破。
在数据维度，maxieye搭建了完整的、面向量产车辆的数据智能系统。系统覆盖了从数据采集、标注、训练、仿真、ota的全流程闭环，通过数据回灌的仿真后台，我们能够实时复现问题场景的技术参数，通过高度自动化的数据处理和真值系统，加快模型训练和算法迭代。
研发过程中，智驾科技maxieye通过将极端天气、复杂环境下等介于可识别数据和不可识别数据之间的边界场景数据等海量场景数据回传，通过目标检测、目标匹配、等一系列数据处理进行模型训练，自动4d标注+人工质检让算法持续迭代。
maxieye是行业内为数不多的，能够基于1r1v实现ota数据闭环的企业。以极低成本，打通数据和算法迭代的通路。基于部署ota的规模化l2，maxieye可以实现功能优化和算法升级的数据双闭环。
内循环主要通过场景触发、数据回传，不断进行训练、标注和仿真，优化功能的体验感；外循环基于海量场景数据积累，通过云服务器建立算法持续进化路径，帮助车厂实现从低阶到高阶的自动驾驶升级。
maxieye致力于面向maxipilot系列量产产品上，以低成本助力客户实现数据闭环部署，实现越用越聪明的智能驾驶系统，推动自动驾驶升维和产业链共同发展。
基于感知到规控全栈技术链布局，智驾科技maxieye提供面向不同细分市场和客户需求的差异化产品矩阵，覆盖高低速场景，支持多种传感器配置。
maxipilot1.0系统在2021年官宣和量产，目前已经在乘用车市场有比较成熟的量产覆盖，同时在整个产品生命周期中，1.0系统会持续以规模化为目标，打造极致性价比，来满足更多大众消费市场的装配需求。
maxieye的产品理念是做用户“用得起、愿意用”的自动驾驶产品，“用得起”是指可接受的产品价格，“愿意用”是指足够的产品力，maxieye正基于这样的产品理念来助力实现人人可享的智能驾驶。
在maxipilot2.0平台中，我们部署了bev transfomer网络，并推出行泊一体的域控制器产品，将于今年陆续量产。
另外，面向当下智能驾驶系统开发的普遍痛点，maxieye自研了met-tool仿真分级闭环测试工具，以及数据闭环系统，这些能力将赋能客户，在产品的全生命周期中，帮助研发效率的提升，以及产品性能的持续迭代进化。
maxieye将持续基于ai驱动的技术创新，广泛赋能产业链的合作伙伴们，推动自动驾驶向规模化和高阶化发展。未来，我们期望与更多产业链伙伴携手，合作共荣，为用户带来安全、舒适、智慧的智能驾驶产品。
智能服装成可穿戴设备新的发展方向
弥费科技临港生产基地暨全球研发中心启用，目标成为全球前三AMHS厂商
贴片灯珠和草帽灯珠的区别
荣耀20真机图疑似曝光 正面视觉效果跟荣耀V20非常相近
曝苹果正筹备耳罩式头戴耳机 将借助传感器给出正确的手势反馈
AI引发的技术革命:从自动驾驶1.0到4.0
了解数据中心边缘的转变
LED检修和LED电源设计实践经验分享，别等了
微流控在便携式紫外水质传感器中的角色
NAC的工作原理，以及它如何处理加法和减法等操作
创新“放大”通向DOCSIS 4.0之路
英特尔将于明年推出一款新的数据中心芯片Sierra Forest
华为Mate20系列十四款设备公测全面开启
终身设计PCBs为何要将将设计师视角应用于BGA
AFG3000C系列任意函数发生器的功能特点及应用范围
中科英华铜箔产能将跻身世界前列
如何利用人工智能快速记下单词
开环增益的测量—电流注入法、不稳定系统的测量
ieee1588v2交换机简介
FPGA简单门电路怎么实现？
最近两周，我们沉浸在ai技术爆炸的革命性氛围中。gpt作为一种语言类的transformer模型，让我们看到了数据驱动的人工智能不断进化的可能性，展示了其应用于各种复杂场景的潜力。
gpt带给了我们关于ai的更多畅想。我们正在共同见证ai时代的到来，以及高度类人智慧的加速实现。
回到ai+交通的典型落地场景，自动驾驶产业正向规模化和高阶化两大趋势发展。数据显示：
l2级智能驾驶的渗透率已经从21年的20%上升到22年30%左右，并且据相关预测，l2级自动驾驶渗透率有望在2025年达到70%。更多消费者愿意为高阶自动驾驶功能付费，人们对搭载自动驾驶的智能汽车购买意愿明显提升。
ai具备的深度学习能力推动自动驾驶技术不断迭代，应用场景不断扩充，为自动驾驶从低阶到高阶的升维深度赋能。与此同时，行业服务能力的提升和用户购买意愿的增强也推动着自动驾驶产业逐步规模化。
ai在自动驾驶领域的革命正渗透和覆盖更多技术链模块，从传统的orb特征的1.0时代到deep learning推动的2.0及以后的技术革命，感知、融合到规划得到了deep learning的不断加持。深度学习技术可以从大量数据中自动学习特征，大大降低了对人工特征提取的依赖，加速自动驾驶技术的成熟迭代。
人类通过感官的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的感知，构建一系列量变、质变、相互关系以及模态等方面的规律，利用这些规律我们总结了力、光、电、电磁等常见的学科，利用这些学科在我们的大脑神经网络里去理解世界的逻辑。
而机器则是通过类似人类视觉的camera、触觉的lidar、听觉的mic去测量周围的环境、目标、道路的拓扑，通过拓扑建立非常多的模型，让智能驾驶车辆通过感知、融合、规划、控制具备自动驾驶的能力。通过数据闭环推动产品的持续迭代。
在产业化实践中，maxieye正致力于通过算法——产业化——数据的滚动闭环，加速自动驾驶的迭代过程。具体来说，基于端到端的深度学习算法模型，实现高性能、高性价比的智能驾驶系统产品化和产业规模化，并依托更多场景数据的采集进一步拓展技术的边界。
在算法维度，maxieye已经部署了新一代基于bev transfomer的深度学习网络模型，大幅提升视觉感知性能和边界，为l2++及以上智能驾驶功能开发实现了关键的底层技术突破。
在数据维度，maxieye搭建了完整的、面向量产车辆的数据智能系统。系统覆盖了从数据采集、标注、训练、仿真、ota的全流程闭环，通过数据回灌的仿真后台，我们能够实时复现问题场景的技术参数，通过高度自动化的数据处理和真值系统，加快模型训练和算法迭代。
研发过程中，智驾科技maxieye通过将极端天气、复杂环境下等介于可识别数据和不可识别数据之间的边界场景数据等海量场景数据回传，通过目标检测、目标匹配、等一系列数据处理进行模型训练，自动4d标注+人工质检让算法持续迭代。
maxieye是行业内为数不多的，能够基于1r1v实现ota数据闭环的企业。以极低成本，打通数据和算法迭代的通路。基于部署ota的规模化l2，maxieye可以实现功能优化和算法升级的数据双闭环。
内循环主要通过场景触发、数据回传，不断进行训练、标注和仿真，优化功能的体验感；外循环基于海量场景数据积累，通过云服务器建立算法持续进化路径，帮助车厂实现从低阶到高阶的自动驾驶升级。
maxieye致力于面向maxipilot系列量产产品上，以低成本助力客户实现数据闭环部署，实现越用越聪明的智能驾驶系统，推动自动驾驶升维和产业链共同发展。
基于感知到规控全栈技术链布局，智驾科技maxieye提供面向不同细分市场和客户需求的差异化产品矩阵，覆盖高低速场景，支持多种传感器配置。
maxipilot1.0系统在2021年官宣和量产，目前已经在乘用车市场有比较成熟的量产覆盖，同时在整个产品生命周期中，1.0系统会持续以规模化为目标，打造极致性价比，来满足更多大众消费市场的装配需求。
maxieye的产品理念是做用户“用得起、愿意用”的自动驾驶产品，“用得起”是指可接受的产品价格，“愿意用”是指足够的产品力，maxieye正基于这样的产品理念来助力实现人人可享的智能驾驶。
在maxipilot2.0平台中，我们部署了bev transfomer网络，并推出行泊一体的域控制器产品，将于今年陆续量产。
另外，面向当下智能驾驶系统开发的普遍痛点，maxieye自研了met-tool仿真分级闭环测试工具，以及数据闭环系统，这些能力将赋能客户，在产品的全生命周期中，帮助研发效率的提升，以及产品性能的持续迭代进化。
maxieye将持续基于ai驱动的技术创新，广泛赋能产业链的合作伙伴们，推动自动驾驶向规模化和高阶化发展。未来，我们期望与更多产业链伙伴携手，合作共荣，为用户带来安全、舒适、智慧的智能驾驶产品。
智能服装成可穿戴设备新的发展方向
弥费科技临港生产基地暨全球研发中心启用，目标成为全球前三AMHS厂商
贴片灯珠和草帽灯珠的区别
荣耀20真机图疑似曝光 正面视觉效果跟荣耀V20非常相近
曝苹果正筹备耳罩式头戴耳机 将借助传感器给出正确的手势反馈
AI引发的技术革命:从自动驾驶1.0到4.0
了解数据中心边缘的转变
LED检修和LED电源设计实践经验分享，别等了
微流控在便携式紫外水质传感器中的角色
NAC的工作原理，以及它如何处理加法和减法等操作
创新“放大”通向DOCSIS 4.0之路
英特尔将于明年推出一款新的数据中心芯片Sierra Forest
华为Mate20系列十四款设备公测全面开启
终身设计PCBs为何要将将设计师视角应用于BGA
AFG3000C系列任意函数发生器的功能特点及应用范围
中科英华铜箔产能将跻身世界前列
如何利用人工智能快速记下单词
开环增益的测量—电流注入法、不稳定系统的测量
ieee1588v2交换机简介
FPGA简单门电路怎么实现？