{"resolved":true,"match_type":"uuid","source_type":"original_book","book_id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title":"人工智能与大数据技术导论","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9787302517986","requested_by":"printed_page","book":{"source_type":"original_book","book_id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","id":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","uuid":"cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title":"人工智能与大数据技术导论","normalized_title":"人工智能与大数据技术导论","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9787302517986","isbns":["9787302517986"],"parsed":true,"ai_readable":true,"document_type":"book","page_count":490,"navigation_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","title_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/title/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%B8%8E%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AF%BC%E8%AE%BA","fixed_page_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page/{printed_page}","path_api_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/book/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page/{printed_page}","read_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71","page_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/page","search_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/cd4f7678-cd9b-4971-bde0-e9ad46a6cc71/search"},"page":{"printed_page":54,"pdf_page":70,"physical_index":70,"physical_index_base":0,"printed_page_status":"recognized","page_sha256":"33918e8c18e6f6e279afe03152b4a794c05e4eba4674975834c73971623ba9cb"},"chapter":"第2章","content":"(5) 车联网\n\n车联网V2X是自动驾驶和未来智能交通运输系统的关键技术。V2X是指联网无线通信技术，实现车对外界的信息交换，V2X包括V2V（车-车）、V2I（车-基础设施）、V2R（车-道路信息）、V2P（车-行人）等方式的车联网通信技术。它可以弥补单车智能的软肋，当车辆环境感知系统无法做到全天候、全路况的准确感知时，V2X可以利用通信技术、卫星导航对感知系统进行协调互补。\n\n伴随着ADAS技术的不断更新，推断全球L1\\~L5智能驾驶市场的渗透率会在接下来的5年内处于高速渗透期，然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。到2025年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球L4/L5级别的自动驾驶车辆渗透率将达到15%，除了单车应用成本的显著提升之外，从L1\\~L4级别的智能驾驶功能全面渗透会为汽车产业带来全面的市场机会。\n\n按照IHSAutomotive保守估计，全球L4/L5自动驾驶汽车产量在2025年将达到接近60万辆，并在2025\\~2035年间获得高速发展。在这个“无人驾驶黄金十年”内复合增长率将达到43%，并在2035年L4/L5自动驾驶汽车产量将达到2100万辆，另有接近7600万辆汽车具备部分自动驾驶功能，同时将带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。\n\n3. 自动驾驶趋势分析\n\n（1）趋势1:低成本激光雷达方案\n\n激光雷达作为自动驾驶最昂贵的配件，精度高，性能好，是最被看好的车载传感器。激光雷达未来趋于固态化、小型化、低成本，目前特斯拉尚未采用激光雷达方案，主要在于成本太高，因此作为将来自动驾驶的核心配件来说，如果能够提供低成本的激光雷达方案，将会快速推动自动驾驶市场。\n\n(2)趋势2:多传感器融合方案\n\n①融合感知是大势所趋\n\n毫米波雷达能解决所有情况下30%左右的问题，激光雷达能解决60%\\~70%的问题，单目配合雷达能够实现测距和预测碰撞时间，双目配合单目的识别技术也能够丰富双目在测距之外的感知能力，因此未来融合会是趋势。\n\n②各类车厂的选择方案有所不同\n\n技术实力弱的车厂更多依靠Tier1来集成，实力强的车厂会自己来做整合。国内车企对汽车部件的控制能力偏弱，例如长安、奇瑞等都无法接入刹车软件接口，都是通过Tier1来解决(如博世、电装）。协助Tier1进行多传感器算法融合的公司有一定机会，尤其是对摄像头+激光雷达算法融合擅长的计算机视觉团队。\n\n（3）趋势3：深度学习算法应用于ADAS\n\n传统算法仍然适用于ADAS阶段，深度学习满足最后关键5%的识别精度。深度学习出现以后，视觉识别任务的精度都进行了大幅度的提升。因此，大量公司会将算法模型开放，其背后的动机在于收集更多数据训练自身的算法模型，同时改进算法，最终将改进的算法与车厂合\n\n人工智能与大数据技术导论\n\n54","previous_page":53,"next_page":55}