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大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化?

特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型,与传统2D+CNN小模型相比,大模型的优势主要在于:1)提高感知能力:BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上,可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题,提高物体检测和跟踪的精度;2)提高泛化能力:Transformer模型提取特征函数,通过注意力机制寻找事物本身的内在关系,使智能驾驶学会总结归纳而不是机械式学习。主流车企及自动驾驶企业均已布局BEV+Transformer,大模型成为自动驾驶算法的主流趋势。

  • 2023-11-23
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2023年半导体供应链风险报告-WTW

虽然近几年半导体行业的发展受到了政治和经济不确定性的影响,但 2023 年半导体行业的整体表现还是相当不错的。这主要是由于人工智能(AI)、自动驾驶汽车和电动汽车、物联网和 5G 等新兴技术对专用芯片的需求不断增长。

  • 2023-11-23
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2023全球区块链应用市场暨产业图谱报告-20230920-46页

《2023 全球区块链应用市场暨产业图谱报告》是资本实验室连续第三年发布的区块链应用市场年度研究报告。在研究过程中,资本实验室共收录 2022 年来自全球 59 个国家和地区的区块链应用案例1042 起。在 2020-2022 三年间,案例来源国家和地区总数已增加到101 个,应用案例总量达到 3636 起,产业图谱涵盖的机构数量总计近 1600 家。

  • 2023-11-23
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工业互联网与工程机械行业融合应用参考指南(2023)

本指南适用于工程机械制造业【国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)行业代码 351】,包括土石方施工工程、路面建设与养护、流动式起重装卸作业、建筑及工业建设工程等各种综合性机械化施工工程所必需的机械装备制造。工程机械产业链上游主要包括为工程机械产品生产制造提供原材料及零部件的相关企业,中游包括挖掘机、起重机、压路机、推土机等不同型的工程机械企业,下游主要是基建、房地产等对工程机械有需求的行业企业。本指南主要面向中游环节,既适用于具有良好自动化、信息化基础的工程机械企业,也适用于数字化基础较弱,但有进一步改造提升需求的工程机械企业

  • 2023-11-23
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2023年央国企数字化升级研究报告

国有企业是我国国民经济的顶梁柱和压舱石,2022年的总营收达82.6万亿元,在GDP中占比超68%。当前,以人工智能、云计算为代表的新一轮科技革命进展迅速,数字技术与实体经济迎来深度融合,建设数字中国成为数字时代推进中国式现代化的重要引擎。作为中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础,央国企肩负着推动经济发展和增强社会价值的重要责任,必须在数字化升级中发挥引领作用。央国企的数字化升级包括数字技术基础平台、关键技术工具、通用及综合型应用、业务场景应用等细分方向,以及数据治理、网络安全、绿色低碳等重要配套建设,本报告侧重于基础平台及关键技术工具、通用及综合型应用、重要配套建设等方面的研究。

  • 2023-11-23
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数字乡村建设与示范项目可行性研究报告

以“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”为总体目标,建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制为,围绕生产、生活、生态,以创新工作方式和提升农业农村服务水平为核心,逐步实现生产智能化、经营网络化、管理数据化、服务便捷化。运用信息化技术辅助决策,深化农业供给侧结构性改革,调优农产品结构,调绿农业生产方式,调新农村产业结构,转换新旧动能,形成公益便民服务、互联网+乡村振兴、电子商务与农产品上行体系,推动乡村振兴。

  • 2023-11-22
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华为汽车行业产业链专题报告:AITO问界一举成名,重视新车型产业链机会-西南证券-2023.10-46页

华为汽车智能网联化全产业链布局完善,受益于问界新M7热销,华为汽车业务有望打开市场认知。汽车电动化是基础,智能化是核心,智能 驾驶是汽车智能化的核心组成部分。华为车BU聚焦ICT技术,建设智能汽车数字平台(iDVP)、智能驾驶计算平台(MDC)和HarmonyOS 智能座舱平台三大平台,打造智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联及智能车云五大智能系统。

  • 2023-11-22
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2023百度生成式AI浪潮中的长效经营新范式-百度营销&益普索-45页

2023百度生成式AI浪潮中的长效经营新范式-百度营销&益普索-45页,2023百度生成式AI浪潮中的长效经营新范式-百度营销&益普索-45页

  • 2023-11-22
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

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