上汽领航驾驶的座椅怎么调整？

一、上汽领航驾驶的座椅怎么调整？

方法是：1、座椅的上下调整坐到驾驶位以后的第一个步骤是调节座椅高低，这个调整步骤要求头部与车顶空间合适，同时视线不要过低；2、座椅的前后调节接下来是调节座椅的前后远近；3、还要调整座椅头枕保持最舒适的驾驶位置。汽车座椅调高一共有两种方式，一种是电动座椅，通过按钮进行调节，一种是手动座椅，通过扳手进行调节。

电动座椅一般都配备在比较高级的B级轿车上，在座椅的侧面有电动调节的按钮，可以通过按钮来调节座椅的高低或前后距离。

二、上汽智能驾驶中心招聘流程？

上汽智能驾驶中心的招聘流程：网申简历筛选→潜力测评→IT测评→综合能力测评→体检→背景调查→录用签约

简历投递：请登录上汽大众招聘官网https://csvw.zhiye.com查询各相关公司招聘的部门、岗位和专业需求等信息详情，进行网申简历投递，申请一个岗位。

三、高速智能领航辅助驾驶是什么？

高速智能领航辅助驾驶系统就是HWA高速辅助驾驶和高精地图融合的产物，依据导航路径自动变道实现自动上下匝道，自动切换行驶道路，识别并处理岔路口等功能，可以实现从A点到B点的智慧领航辅助驾驶；值得一提的是，摩卡应用的高精地图是由高德地图提供。

说简单点，日常驾驶能开启NOH高速智能领航辅助驾驶系统，就必定有HWA高速辅助驾驶参与；反之，能开启HWA高速辅助驾驶，不一定可以开启NOH高速智能领航辅助驾驶系统。

四、比亚迪高速智能驾驶和智能领航什么意思？

1. 比亚迪高速智能驾驶和智能领航是指比亚迪汽车公司推出的一种智能驾驶和导航系统。2. 比亚迪高速智能驾驶是指车辆在高速公路上通过激光雷达、摄像头等传感器实现自动驾驶，可以自动变道、超车、跟车等操作，提高行车安全和舒适性。智能领航是指车辆通过导航系统实现智能路线规划、实时路况提示、语音导航等功能，提高行车效率和便利性。3. 比亚迪高速智能驾驶和智能领航的推出，将为驾驶者带来更加智能化、安全、便利的出行体验，也是汽车智能化发展的重要一步。

五、IM智能驾驶系统是上汽自己研发的吗？

是的，IM智能驾驶系统是上汽自己研发的。上汽集团在自动驾驶技术领域投入了大量资源和人力，通过自主研发和合作伙伴合作，不断推动智能驾驶技术的创新和发展。IM智能驾驶系统结合了先进的感知、决策和控制技术，具备高度自动化驾驶能力，能够实现自动驾驶车辆的安全、高效、舒适的行驶。上汽致力于成为智能出行领域的领导者，通过自主研发的IM智能驾驶系统，为用户提供更安全、便捷的出行体验。

六、哈弗H6智能四驱系统解析：实力强悍、稳定安全的驾驶体验

什么是哈弗H6智能四驱系统？

哈弗H6是一款中型SUV，搭载了哈弗独家自主研发的智能四驱系统。该系统能够根据路况、驾驶需求等因素，智能地实现前后轮动力的自动调配，提供更加优秀的驾驶性能和稳定安全的行驶体验。

智能四驱系统如何工作？

哈弗H6智能四驱系统采用了先进的电子控制技术和传感器，通过监测车辆的速度、转向角度、轮胎滑动情况等数据，实时判断车辆的行驶状态和路面情况，然后根据这些数据智能地控制前后轮驱动力的分配。

例如，在正常的行驶状态下，智能四驱系统会将动力主要分配给前轮驱动，以保证更好的燃油经济性和驾驶舒适性。而在遭遇复杂的路况，如冰雪、泥泞等，智能四驱系统会根据实际状况迅速调整驱动力分配，将动力及时传递至滑动轮胎，以确保车辆的稳定性和安全性。

哈弗H6智能四驱系统的优势

1. 提供卓越的操控性能：智能四驱系统可以根据路况变化和驾驶需求调整前后轮驱动力的分配，从而提供更好的操控性能，让驾驶者更加放心自如地应对各种路况。

2. 提升驾驶安全性：智能四驱系统的高精度传感器能够及时检测车辆的行驶状态和路面情况，保证驾驶者在遇到紧急情况时能够迅速调整车辆的动力输出，提升行驶安全性。

3. 节能环保：智能四驱系统在正常行驶状态下能够将动力主要传递给前轮驱动，减少后轮驱动的消耗，提高燃油经济性，达到节能环保的效果。

4. 自动调节驱动力：智能四驱系统可以根据实际路况和驾驶需求自动调节驱动力的分配，使车辆始终保持稳定的行驶状态，有效减少驾驶者的操作压力，提高驾驶舒适性。

总结

哈弗H6智能四驱系统是一项具有技术先进性和实用性的创新技术，通过智能化的动力分配实现了卓越的操控性能、更高的驾驶安全性和节能环保效果，为驾驶者提供了更加稳定安全的驾驶体验。

感谢阅读本文，希望通过这篇文章能够帮助读者更好地了解哈弗H6智能四驱系统的特点和优势，从而为购车或驾驶提供参考和帮助。

七、2022年校招offer对比，请前辈们指点，上汽乘用车智能驾驶中心工程师和联合汽车电子驻长城工程师？

先给观点，去上汽。

智能驾驶是未来的发展趋势，现在白菜价基本都是30W加。上汽的平台不错，可以积累一两年。

另外长城的这个是外包不建议去，看过我之前的回答的应该清楚，我之前在一个咨询公司也是做项目外包。比较尴尬的是，跳槽时经常会被认为是人力外包，工资什么之类的不太好谈，而且HR会以是外包为由去压工资。现在好多主机厂也会在招人时，不要有外包背景的。

建议在上汽干一两年跳过去长城做正式员工，有两年经验加上海地区工作经验加持，相信工资不会低

八、如何看待魏牌 CMO 乔心昱称「真的不是装了激光雷达，就是真上车」？怎样才算真正有实力的智能驾驶？

乔心昱这么说是因为激光雷达是为了城市辅助驾驶而准备的，现在各种激光雷达的上车算是“预装”。虽然激光雷达车型已经上市了一堆了，但目前已经实现的高速辅助驾驶并不需要用上激光雷达，而需要用上激光雷达的城市辅助驾驶还没有一家车企落地，消费者并没有真正享受激光雷达带来的价值。

辅助驾驶作为现阶段智能汽车最大的卖点，可以帮助乘客从从A到B实现不干预的自动驾驶，系统会自动规划路线、自动加减速、自动变道。

辅助驾驶场景可以大致分为两块：高速和城市。高速由于是封闭道路，实现辅助驾驶难度相对较容易，所以绝大多数车企的辅助驾驶都纷纷优先选择先落地高速。但我们也知道，绝大部分人买车用车的场景其实是在城市，只有城市也实现了辅助驾驶，辅助驾驶的实用价值才会大大提升。于是城市辅助驾驶这一场景是智能汽车的下一个兵家必争之地。

不同于高速，城市有大量红绿灯、环岛、并线的操作，车道线也常常不清晰，同时城市路况经常人车混行，因此也需要更强的感知器件来识别不同交通参与者，于是我们看到激光雷达作为一种强力的感知元件，在近几年批量上车。

装激光雷达是为了更好地实现城市辅助驾驶，现在城市辅助驾驶还没有一家实现，这种软件未定，硬件先行的批量上车也叫“前装量产”。虽然激光雷达是被装上了车，但现在就算是城市辅助驾驶的Demo，发布的车企也屈指可数（小鹏、华为、智己、魏牌）。

激光雷达的价格不菲，消费者花大价钱购买回来，系统却迟迟不启用，显然是不划算的。购买包含激光雷达车型需要去关注车企落地城市辅助驾驶的时间表，这样才知道自己花的钱到底什么时候能“返现”。

在城市辅助驾驶的赛道上，目前跑得最快的车企是魏牌和小鹏，魏牌打算在今年Q4落地城市辅助驾驶NOH，而小鹏的时间点则是在明年落地，同样发布了城市辅助驾驶Demo的华为和智己则没有公布落地时间。

虽然魏牌在城市辅助驾驶上冲在了最前面，但魏牌的激光雷达车型才刚刚在成都车展亮相，也就是摩卡DHT-PHEV激光雷达版。对于魏牌来说，激光雷达上车是首次，但城市辅助驾驶却最快。这也意味着魏牌打算让这刚上车的激光雷达立刻投入使用，而不再是“前装量产”。

谈到自动驾驶，大家第一反应大部分还是新势力+特斯拉，这一次魏牌可以说是横空出世。魏牌之所以能快速落地城市辅助驾驶，也得益于其长城旗下的自动驾驶公司毫末智行。

毫末智行作为一家自动驾驶的后期之秀，已经发布了包括日间和夜间两种情况下的城市辅助驾驶，这项技术的落地，也就是摩卡DHT-PHEV激光雷达版的城市NOH。

这次城市辅助驾驶的落地用上了激光雷达，摩卡DHT-PHEV激光雷达版的激光雷达用的是2颗125线激光雷达，分别放在车头两角。配合5颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、百万级像素环视摄像头四个，侧视摄像头四个，4颗800万像素感知摄像头。

这样的布置方式主要是为了探测城市路况下大量出现的加塞、行人或骑行者闯入。这两颗激光雷达不止在两侧可以对这些闯入的交通参与者进行快速反应，还可以对中央摄像头进行补盲，实现360度全覆盖。

城市环岛就是一个激光雷达派上大用场的场景，因为环岛会出现大量横向穿过的车辆，必须找准时机，从这些穿流而过的车辆甚至是摩托车中找准机会汇入车流，这就要求高频实时地对前面的交通参与者进行感知。

毫末智行曾发布过一个城市NOH一镜到底的视频，视频里的01:50就出现了环岛场景。视频里的环岛场景就出现了比较复杂的交通状况，需要完成避让穿过马路的行人、避让左侧方横穿的电动自行车、顺着车流往前三项任务。环岛的交通参与者非常多，激光雷达的加入，让车辆的感知系统做到了实时准确地将这些交通参与者都探测出来，并且引导车辆从这些交通参与者中间找准机会顺着车流驶出了环岛。整个过程非常自然，就像一位眼观六路的老司机。

激光雷达一直以来都被放在了视觉路线的对立面，特斯拉走的是纯视觉路线，并且坚决反对激光雷达，认为太多的传感器之间的输出结果不一样还会带来比较困难，还不如用一种传感器。

但就算是纯摄像头，也意味着单一传感器就只会输出单一结果。特斯拉的摄像头也有八个，同样也存在八个摄像头之间输入结果的融合问题。

特斯拉的做法是现将八个摄像头融合到一个向量空间里，让八个摄像头之前互补，构建起统一的3D空间结构，再在这个统一的3D空间里做决策。这样的方式叫做“前融合”。特斯拉把这套融合网络叫做“九头蛇网络”（Hydranet）。

所以关键并不是在于传感器的多少，而是能不能把不同传感器的传来的数据，映射到统一的向量空间里来做决策。于是我们看到了在毫末智行的方案里，他们也将摄像头拍摄的图片数据和激光雷达的点云数据先做前融合，映射到同一个时空坐标里，再做决策。毫末把这个融合机制叫做Cross-domain association。

这样的好处是可以结合图像数据和激光雷达点云数据两边的优点。

图像数据包含丰富的物体轮廓信息，方便用于进行物体分类。而激光雷达的点云数据包括物体的3D结构和位置信息。两者结合可以让系统快速定位物体的类型和距离。这样激光雷达就真正参与了辅助驾驶的决策，为辅助驾驶提供高质量的位置信息。

当然做到以上的一切的前提是，你得把不同种类的数据映射到同一个向量空间里。

这时大名鼎鼎的Transformer算法就登场了。目前特斯拉的八摄像头融合和毫末的激光雷达和图像的融合都用上了Transformer。

Transformer的首次应用是在谷歌的翻译算法上面，计算机有一类问题叫做自然语言处理（NLP），比如谷歌翻译就是一个NLP问题，系统需要识别人说的话，加以理解并且转换成另一种语言。

NLP问题里的一大难点就是人类的语句千变万化，经常会在很长一段话后再次指代前面提到过的对象，比如下面这段英文的指代词’it’指的其实是句子开始的动物（animal），而不是离它更近的街道（street）。

这样的结构就常常会让翻译的循环神经网络RNN懵逼，因为RNN是一个序列算法，会随着序列的变长而衰减，当你说到it的时候，RNN很可能已经把animal忘得差不多了，会认为It指的是离它词语更近的street，从而导致翻译错误。

于是谷歌搞出了Transformer。

Transformer直接把所有的词语全部打散，无视句子的结构长短，分别计算每个词语其他词的特征关联程度，如果两个词的特征关联度高，即使句子再长，它也会把两个词联系起来，这就让Transformer一出生就击败了包括循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN等老牌算法^[1]。

翻译问题上把两个词联系起来，本质就是一种映射。

由于Transformer过于暴力好用，于是谷歌想，有没有可能把Transformer也用在图像识别领域，用以识别不同图像之间相同的物体。

于是Vision Transformer (ViT)就诞生了，ViT仿照语句翻译问题，把同一张图切分成不同的小图片，并分别识别这些不同小图片之间的特征相似度，由此判定整个大图片里分别具有哪些物体^[2]。

在ViT上谷歌野很快搞了个Demo出来，发现Transformer在图像识别上同样也有奇效。只不过ViT要求的数据量级要很大，非常大。只有在超大数据集的情况下，ViT的识别精度才会水涨船高。在小数据量的情况下，卷积神经网络CNN仍然是上选。

但要求超大数据集对于像谷歌这样的大公司来说根本不是问题，于是ViT从2020年一经发布，就把统治了计算机视觉40余年的卷积神经网络CNN的精度给超过去了。

Transformer要求超大的数据量，并且好像永远的吃不饱，随着数据量的上升Transformer的精度一直在上升，不像CNN在数据量上升到一定程度精度就停滞了。

这样要求超大数据量的算法，正常来说是个劣势，但放到拥有超大数据量的自动驾驶车企就不再是问题了。这对于拥有大数据量的公司来说是个好消息，意味着数据越多，上限也越高。

于是我们看到了特斯拉用Transformer来融合自己八个摄像头的图像数据。而毫末智行则用Transformer来融合摄像头和激光雷达两边的数据。

经过Transformer的融合后，智能驾驶系统就可以在一个统一的向量空间里做决策了，这样的会让整个系统决策的流畅程度大幅提升。高通Snapdragon Ride平台首发的5nm骁龙8540和7nm骁龙9000被用在了摩卡DHT-PHEV激光雷达版上，算力有360TOPS，为激光雷达和图像的融合和决策提供充足的算力。

不久前毫末智行有发布夜间NOH Demo的Demo视频，视频里的01:45秒出现了一个需要绕开违停车和逆行外卖小哥的场景。系统先是看到了有量压线停车的车尾凸在了外面，当系统想绕行时又遇到了一个逆向的外卖小哥。这时候系统的决策的优先级就变为优先让行外卖小哥，之后再绕行违停车辆。虽然这个场景涉及两个决策目标，但整个过程非常丝滑自然。并没有出现犹豫抽搐的决策打架。

目前业界采用Transformer实现城市级别辅助驾驶的公司也只有特斯拉和毫末，但其代表了以后城市辅助驾驶的发展方向。在自动驾驶的争夺战中，毫末可谓是毫无包袱，并没有拘泥于激光雷达或视觉之争。而是俱收并蓄，并通过先进的Transformer融合到一起，取长补短，最终把城市辅助驾驶的落地进度冲到了所有车企的最前面。

目前虽然有大量车上了激光雷达，但谁能真正落地城市的辅助驾驶落地，才是是各个车企激光雷达价值的试金石。自动驾驶的研发不仅有各种新势力，像毫末智行这样大集团孵化的自动驾驶公司同样干劲十足，助力摩卡DHT-PHEV激光雷达版成为最快落地城市智能辅助驾驶的车型。城市辅助驾驶的落地意味着从高速到城市的全覆盖，大大提高了辅助驾驶的实用价值，这也正是激光雷达上车真正的价值所在。