人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析

本文以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先，分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用领域，指出 AI 在自动驾驶应用中面临的挑战。然后，提出一种基于 AI 的车云协同自动驾驶系统架构，分析了基于 AI 的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构；结合车端与云端的 AI 集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术，讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。

2022-01-18
阅读153
下载0
15页
docx

DOE提出综合能源系统协同研究的机遇与挑战

近日，美国能源部（DOE）发布《综合能源系统：协同研究机遇》报告指出，与传统独立能源系统相比，综合能源系统（HES）通过总体控制或物理方式集成多种能源生产、存储和/或转换技术，以实现节约成本、增强能效和环境效益。综合能源系统对美国经济脱碳、生产高价值产品（如氢气）、提高电网灵活性，以及扩大可再生能源技术的部署将发挥重要作用。但综合能源系统作为全新的能源系统形态，也为电力市场的设计、运营和监管，国家监管以及能源政策的设计和实施带来了挑战。

2022-01-18
阅读253
下载0
6页
docx

为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

当前，主流的自动驾驶Tier1和主机厂都趋向于设计更加先进的传感器架构将传感器的探测能力提升到最大值。其中，不乏有类似特斯拉、小鹏这样趋向于推进视觉感知架构设计的主机厂，也不乏有类似博世、大陆这类传统趋向于推进雷达感知为主的供应商。也有在传感器架构中趋向于设计全传感冗余方案的主机厂，如蔚来、waymo、百度等不差钱的主机厂。从量产的角度出发，我们在设计传感架构时更多的是追求所谓的性价比，也即用最少的传感器设计最优的系统架构。

2022-01-18
阅读144
下载0
9页
docx

高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势，又能解决哪些问题，如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

2022-01-18
阅读144
下载0
13页
docx

基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述：首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术，如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等，由于识别目标种类繁多，基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈；接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法，采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆，可大幅度提升自动驾驶算法的性能；最后总结全文，并展望了未来的研究方向，即整合传统特征和深度学习特征，进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

2022-01-18
阅读150
下载0
10页
docx

深度卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中的应用

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptive field内的输入有相似性，那么在神经网络中加上卷积操作也就成了自然的事情。

2022-01-18
阅读147
下载0
11页
docx

地面无人驾驶系统环境感知技术的发展

地面无人系统具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点，目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域，已投入伊拉克和阿富汗战场使用，是未来陆军作战方式向非接触、非线式、非对称、零伤亡变革的必要装备。高新技术的飞速发展与武器系统的升级换代，使得战场上战斗人员的生存能力越发得到重视，为保护作战人员的生命，近年来发展的地面无人作战系统能够协助士兵在复杂的作战空间探测敌人，扩大作战视野，有效在侦察、核生化武器探测、障碍突破、反狙击和直接射杀等任务时避免人员损伤，大幅度提高了作战人员的生存率、灵活性和战斗力。

2022-01-18
阅读152
下载0
8页
docx

一文读懂自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

在无人驾驶中，感知、定位、规划决策、控制是四个基本的系统模块。由于当前算法还无法实现绝对的智能，因此依然需要大量的先验知识来提高模块性能、鲁棒性，以实现安全的自动驾驶。其中，高精地图是对道路及周边环境先验知识的集成。而建立在地图之上的准确定位，是判断行车状况的重要依据，为后续的感知、规划决策提供有力支撑。

2022-01-18
阅读183
下载0
17页
docx

上一页 1 …… 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 …… 2193 下一页共 17544 条



立即登录

没有账户，需要注册

登录用户可享受以下权益

免费下载方案
服币提现
发布方案得服币
交易分成

精品推荐

工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

阅读696
下载8

2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

阅读2480
下载8

中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

阅读2928
下载14

中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

阅读2662
下载12

最新上线

智慧校园音频应用方案

教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

阅读26
下载0

中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”