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- 自动驾驶 - 知乎
自动驾驶是高级驾驶辅助的最终目标，ADAS属于L2（部分自动驾驶）级别的自动驾驶。在通往L5级别自动驾驶的道路上，ADAS系统的成熟与完善是基本保障。就目前的技术来看，ADAS系统需要突破的是外界信息采集的精度和数据处理能力，前者的解决方案是高精度摄影与激光雷达的组合，而后者的解决
- 2025年了，L4级别的自动驾驶还要多久上市？ - 知乎
看到这些信息，有两种感觉。 一是自动驾驶离我们很近了，深圳、北京、武汉都出台了相关的管理法规，为L3级及以上级别自动驾驶汽车提供了制度规范，为自动驾驶车辆上路辅平了道路。 二是自动驾驶其实仍有很长的路要走，并非一蹴而就。 主要有几方面：
- 2023 年，真正的自动驾驶离我们还有多远？ - 知乎
结论：难，很难；在目前这种经济条件下，自动驾驶纯技术发展难度加大，进入深水区滑行，其他方面可能会有所发布和进展。 随着小马智行的人员裁撤，Argo AI的整体消失，留给L4自动驾驶的时间已经没有了，资本寒冬下，一切不以营收利益的项目全部砍掉！
- 2023年，自动驾驶领域有哪些实质性的突破？ - 知乎
2023年是自动驾驶探索落地的关键一年，自动驾驶不再是一个大家听的到看不到的东西，而是变成了大家真正能接触到，感受到的东西。 辅助驾驶落地：小鹏XNGP和华为ADS2 0的更新使得用户感受到了自动驾驶的便捷，一度成为了今年的车圈热点，智驾已经成为电动车销量的重要因素，导致一直不太重视
- 自动驾驶端到端模型VAD如何在H100上训练？ - 知乎
自动驾驶端到端模型VAD（Vectorized Scene Representation for Efficient Autonomous Driving）在H100上训练的过程涉及多个步骤和考虑因素。 以下是一个概括性的指导流程： 一、准备阶段 1 硬件环境： * 确保拥有NVIDIA H100 GPU或其他高性能计算设备。
- 自动驾驶之心 - 知乎
自动驾驶论文速递 | 点云全景分割~ SemRaFiner：面向稀疏噪声雷达点云的全景分割新方法 波恩大学等机构RAL中稿的工作，本文提出 SemRaFiner 方法，在稀疏噪声雷达点云全景分割任务中实现单帧实时处理，以 81 4% 的 P…
- 智能驾驶 vs 自动驾驶：你真的分清楚了吗？ - 知乎
但法规对自动驾驶是有定义的，L3级及以上的驾驶自动化系统。 我们就以L2和L3级驾驶自动化系统为例，聊聊智能驾驶和自动驾驶的区别。
- L4级别自动驾驶何时能真正落地？现实挑战有哪些？ - 知乎
自动驾驶技术已经发展到L4级别，但距离全面商用和大规模推广似乎还有一段距离。当前自动驾驶技术面临的最…
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