当地时间10月12日，特斯拉CEO埃隆·马斯克发推文称：“按照承诺，全自动驾驶（FSD）的限量测试版将于下周二发布。一些细心和熟练的司机。”此前，马斯克在推特上透露，最新版本的全自动自动驾驶能力软件可以实现“零干预驾驶”。根据自动驾驶技术的划分，需要人类驾驶员共同驾驶的汽车通常被认为是2级（L2）或3级（L3）。共同执行驾驶任务的汽车被描述为半自动驾驶，通常包含各种称为ADAS（高级驾驶员辅助系统）的自动附加组件。由AI完全自主驾驶且在驾驶过程中无需任何人工协助的汽车被视为4级(L4)和5级(L5)。在L2+自动驾驶、L3自动驾驶乃至更高级别的L4/L5自动驾驶大规模量产的当下，让人们对智能汽车的到来充满期待。特斯拉的大动作真的有那么可怕吗？从某种意义上说，这可能是一个精致的文字游戏。目前，特斯拉的“全自动驾驶能力”无法实现完全自动驾驶。据特斯拉官网介绍，全自动驾驶能力包括：自动泊车（平行泊车和垂直泊车）；automaticassistedlanechange：高速公路自动辅助变道；自动辅助导航驾驶：自动驾驶进出高速公路匝道或立交桥岔口，超车慢行；智能呼叫：停在车位的车辆会响应呼叫，在停车场的任何角落找到你。并且即将推出“红绿灯和停车标志识别和响应”和“城市街道自动辅助驾驶”两大功能。此外，值得注意的是，国内特斯拉车主一直在吐槽全自动驾驶功能在国内道路上并没有想象中那么好用，性价比不如免费基础版。辅助驾驶功能，尤其是在驶入和驶出高速公路坡道时。有很大的改进空间。市场已经进入博弈的下半场。国内企业如何？根据2020年10月12日中国电动汽车100、腾讯自动驾驶、神州汽车数据有限公司联合发布的《中国自动驾驶仿真蓝皮书2020》，“所有需要融资的，发行技术都已经发布，并且大部分企业已经进入潜心研发阶段，这是自动驾驶企业进入下半场的标志。“针对目前国内自动驾驶行业的瓶颈，蓝皮书提出，在统一的标准格式内，各单位共同建设基础场景库，并在此基础上，各自拓展个性化场景库，避免“重复同时，该仿真平台还可以应用于更多实用领域，如智慧城市、智慧交通管理、智能网联汽车认证等领域。以适应即将到来的智能网联之路车辆和传统车辆是混合环境，研发仿真系统的企业也应及时开展混合交通和人机交互相关的场景仿真，最后蓝皮书还提到，作为自动驾驶的底层核心技术之一驾驶，自动驾驶仿真技术要保证国产化，这样行业才不会停滞不前nated由于国外技术封锁。为什么说自动驾驶是人工智能发展的关键？一些资本家认为，人工智能时代的第一个“杀手级”应用就是智能汽车。智能汽车算力自动驾驶的指数级增长意味着它拥有引领行业前进的核心资源，而这些资源会溢出成为下一步发展的大量基础设施。谁能掌握自动驾驶最核心技术的驱动力，谁就掌握了下一代人工智能发展的关键。从细分场景来看，单套自动驾驶算法需要验证177亿公里。就传感器而言，主要包括雷达和光学摄像头，相当于人的耳朵和眼睛。车辆的“即时信息”可以实时了解车辆周围的环境，为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据。尤其是摄像头，是很多ADAS预警和识别功能的基础。车载摄像头主要有环视摄像头、内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头等，其中光学摄像头是场景判读比较好的工具，可以更好的分辨颜色，但是没有立体视觉效果，缺乏“深度”，无法判断物体按照人工智能产业的发展时间表，以往，人工智能产业最先落地的是安防。在行业发展中，以雪亮项目为例，主要应用于深度学习、视频结构化、人脸检测、人脸特征识别、人体特征识别、车牌识别、车辆特征识别、大数据分析和应用等。通过人工智能技术，可以对前端采集的原始监控图像进行结构化分析，根据规范标准，自动将原始视频图像数据转换为准结构化和结构化数据，形成相应的主题数据库，并将数据提交到大数据平台，用于相关数据模型、技战术等，形成丰富的实战应用，如人车轨迹、立足点分析、预报预警服务，给予充分发挥监控画面的实战价值。可以说，在过去与安防行业的结合中，人工智能积累了大量有价值的数据和算法。按照行业的发展，在拥有大量图像相关的算法和数据之后，如果想更进一步，投身自动驾驶行业是有望的。同时，在落地安防行业的过程中，人工智能技术也催生了一系列问题。例如，随着新技术和硬件设备的发展，人工智能技术进入了快速变革阶段。在雪亮项目中，我们经常看到视频智能分析、深度学习、大数据等技术。然而，为了通过智能视频分析挖掘出视频图像中更多的信息，对视频成像质量有着非常高的要求。目前，环境对监控摄像头的视频成像质量影响很大，可能会出现光线不足、目标遮挡、体积小等一系列问题。此外，由于编码和网络带宽等因素，可能会出现视频卡顿、视频图像模糊等问题，无法实现智能视频分析。深度学习技术只能保证在设备制造过程中进行学习，并不能保证对采集到的图像进行实时的进一步研究和分析。此外，在早期的智能工程中，智能分析技术并不成熟，大多是在单一场景下检测目标并分析目标行为。这种单场景分析一般对视频内容的理解能力较弱。范围场景关联行为分析相对较少，没有太多有效经验支持异常分析和风险预测。因此，为了解决这些问题，需要一个相对更加“严酷”的环境。那么我们也可以打个这样的比方。如果把人工智能比作矿石，那么落地安防行业就是最初的冶炼和打磨。如果要变成钢，则需要更严厉的淬火。这也是为什么在资本眼中，谁掌握了未来自动驾驶的核心技术，谁就掌握了人工智能发展的核心钥匙。结论归根结底，自动驾驶车路协同解决方案的技术底层是车辆的智能化和网络化。5G、物联网、大数据、云计算等数据的综合运用，将助力构建智慧交通体系，推动汽车和交通服务新业态不断涌现，大大有助于提高车辆通行效率和配置效率。公共交通资源。不仅如此，自动驾驶行业发展起来的人工智能也有望反哺安防行业，让人们的日常安全更加得心应手。
