自动驾驶技术
能看AI推理过程的端到端自动驾驶，理想在走一条前所未有的路
城市、高速一体化，从车位到车位的全程自动。 最近一段时间，随着新车型和新技术的发布，智能驾驶再次成为人们热议的话题。 有的车企想要做减法，在发布活动上表示「十个人有没有一个人用辅助驾驶」，也有车企表示「新能源下半场一定是智能化与网联化的，新形态的智能驾驶将会彻底改变人们出行的体验。
图森未来陈默：自动驾驶无以为继，急转驶入AIGC游戏，已拿下金庸群侠传、三体IP | 智者访谈
人工智能的卓越发展源于对技术与产业本质的洞察AI在线视频栏目「智者访谈」邀请领域专家，洞悉 AI 核心趋势深化行业认知，激发创新思考与智者同行，共创 AI 未来自动驾驶行业正经历新一轮洗牌。 其中，全球自动驾驶第一股图森未来的沉浮，折射出整个行业的阵痛：从 2021 年 IPO 时 85 亿美元的估值，到 2024 年初退市，短短三年间历经管理层动荡、美国监管调查、业务收缩及大幅裁员等一系列剧变。 退市之后，转折仍在继续：2024 年 8 月，公司出人意料地宣布进入生成式 AI 应用领域，计划打造基于《三体》的动画电影及视频游戏。
最晚明年上半年落地L3：理想端到端自动驾驶，性能大幅提升
最近一段时间，生成式 AI 技术兴起，众多造车新势力都在探索视觉语言模型与世界模型的新方法，端到端的智能驾驶新技术似乎成为了共同的研究方向。上个月，理想汽车发布了端到端 VLM 视觉语言模型 世界模型的第三代自动驾驶技术架构。此架构已推送千人内测，将智能驾驶行为拟人化，提高了 AI 的信息处理效率，增强了对复杂路况的理解和应对能力。李想曾在公开的分享中表示，面对大部分算法难以识别和处理的罕见驾驶环境，VLM（Visual Language Model）即视觉语言模型可以系统地提升自动驾驶的能力，这种方法从理
首发端到端自动驾驶大模型，目标2025年L4：小鹏开启AI智驾时代
智能驾驶+车机，全面接入 AI 大模型。
GTC大会开完一个月，英伟达的Omniverse Cloud API正在快速落地
今年的 GTC 大会上，英伟达宣布利用生成式 AI 等技术构建了业内领先的元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。新技术基于英伟达实时模拟和协作平台 Omniverse。随着 Omniverse Cloud API 的推出，模拟现实环境的工具已经扩大了覆盖范围，现在已经被很多公司用于创建工业数字孪生应用程序和工作流程。在 3 月，共有五个新的 Omniverse Cloud 应用程序编程接口被引入，使开发人员能够轻松地将核心 Omniverse 技术直接集成到数字孪生的现有设计和自动化软件应用程序中，或者用于测试
全日程发布｜AI 大模型如何赋能智能网联车技术创新与产业应用？
聚焦大模型时代智能网联车产业发展全新图景，AI 智能网联车论坛 5 月 11 日上海金桥举办。在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，以大模型为代表的人工智能技术正成为推动汽车行业新质生产力形成的重要驱动力。当深度智能化成为智能网联汽车赛道下半场的制胜要素，各大车企和科技企业研发聚焦的重点，开始围绕 AI 大模型推进。大模型对自动驾驶、智能座舱、车路城协同发展的作用到底在哪里？未来的发展方向如何？AI 如何赋能智能网联汽车，为智能网联汽车发展按下 “加速键”？AI 智能车论坛将于 5 月 11 日在上海金桥举办
售价24.98万起：家庭五座豪华SUV全新理想L6正式发布
L6 新的定位，或许可以吸引很多此前还在观望的潜在用户。
智加科技亮相中国电动汽车百人会论坛，以创新技术构建商用车新质生产力
2024年3月15日至17日，中国电动汽车百人会论坛（2024）在北京钓鱼台国宾馆召开。智加科技总经理容力博士受邀参与百人会成立十周年理事会特别会议并于“商用车低碳化与智能化的目标与路径”论坛进行主旨演讲。容力博士指出，商用车自动驾驶作为颠覆式创新技术，是新质生产力的重要课题。自动驾驶重卡在物流行业的引入使用，会影响运力结构及产业结构，甚至颠覆运输业态。国务院近期印发了以旧换新方案，提出淘汰老旧升级重卡高能耗限制标准，也为重卡自动驾驶的商业化落地指明了方向。干线物流是万亿级规模的巨大市场，通过自动驾驶技术的应用推动
下一代自动驾驶系统，少不了大模型，系统调研来了
本文介绍了将多模态大语言模型（MLLMs）整合到下一代自动驾驶系统中的模式。随着大语言模型 (LLM) 和视觉基础模型 (VFM) 的出现，受益于大模型的多模态人工智能系统有潜力像人类一样全面感知现实世界、做出决策。在最近几个月里，LLM 已经在自动驾驶研究中引起了广泛关注。尽管 LLM 具有巨大潜力，但其在驾驶系统中的关键挑战、机遇和未来研究方向仍然缺乏文章对其详细阐明。在本文中，腾讯地图、普渡大学、UIUC、弗吉尼亚大学的研究人员对这个领域进行了系统调研。该研究首先介绍了多模态大型语言模型 (MLLM) 的背景
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