智己汽车自动驾驶什么级别？

一、智己汽车自动驾驶什么级别？

全新智能汽车品牌,智己汽车,实现L4自动驾驶

二、智己汽车自动驾驶是哪个公司的？

智己汽车自动驾驶是威廉姆斯高级工程公司。

三、智己汽车与华为的自动驾驶的区别？

智己汽车和华为在自动驾驶领域都有很强的技术实力和独特的特点，但是它们在自动驾驶技术上存在一些不同之处。首先，智己汽车和华为采用了不同的自动驾驶技术路线。智己汽车主要依赖于视觉传感器和雷达等传感器来实现自动驾驶，而华为则主要依赖于激光雷达等传感器来实现自动驾驶。此外，智己汽车在自动驾驶算法方面也拥有更多的经验和技术积累，其自动驾驶算法是基于人工智能和机器学习等技术实现的，而华为的自动驾驶算法则主要依赖于传统控制理论等实现。其次，智己汽车和华为在自动驾驶应用场景上也存在一些不同。智己汽车的自动驾驶技术主要应用于城市道路的自动驾驶，而华为的自动驾驶技术则主要应用于高速公路等相对简单的道路场景。此外，智己汽车更加注重智能驾驶舱等方面的应用，而华为则更加注重车联网等方面的应用。最后，智己汽车和华为在自动驾驶商业化方面也存在一些不同。智己汽车已经推出了多款搭载其自动驾驶技术的量产车型，并已经开始在部分地区进行商业化运营，而华为则主要通过提供自动驾驶技术解决方案等方式进行商业化。总之，智己汽车和华为在自动驾驶领域都拥有很强的技术实力和独特的特点，但是它们在技术路线、应用场景、商业化等方面存在一些不同之处。

四、怎么看待小鹏汽车建成国内最大自动驾驶智算中心「扶摇」？

怎么就全国最大了？

8月2日，小鹏汽车宣布在乌兰察布建成了自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练。

“扶摇”宣称是目前中国最大的自动驾驶智算中心，算力可达600PFLOPS（每秒浮点运算60亿亿次），模型训练速度提升近170倍。

自动驾驶为什么需要智算中心？“智算中心”和“数据中心”有何区别？“扶摇”为什么敢自称为“全国最大”？试着来剖析下。

自动驾驶为什么需要智算中心？

下面这是智能汽车眼中的世界：

通过机器学习算法，计算机才能够识别出周围物体。

但目前，并非所有物体都能被准确识别。对于不能准确识别的物体，计算机会将这些数据收集起来，通过人工或自动的方式标注出来，用于训练迭代算法模型——持续“教机器做人”，这个就叫数据驱动。

数据驱动是自动驾驶发展的公认方向，也让自动驾驶模型训练成为一头“吃算力”的巨兽。

除了上面举的视觉检测例子，自动驾驶的轨迹预测与行车规划等算法模型都依赖于机器学习海量数据集。

以小鹏为例，最开始发布高速NGP的时候，每100公里小鹏的用户要接管好几次，通过一年多的技术升级，现在官方数据达到每100公里用户接管次数小于1次。

但自动驾驶技术还在持续发展。

目前，“扶摇”主要被用于小鹏城市NGP智能导航辅助驾驶的算法模型训练。和高速道路相比，城市路段的交通状况更为复杂，自动驾驶特殊场景（corner case）的数据集规模增加了上百倍。

到2025年，小鹏目标是实现全场景辅助驾驶，这一功能在业内也被称为“行泊一体”，是指无论在高速上还是在城市里，还是在停车场，车辆都能自动驾驶，而且不间断。这意味着用户可以从某地的停车点自动驾驶到另一地的停车场。

在小鹏看来，这一目标的实现，除了需要激光雷达和高精地图，也需要一个强大的本地+云端的算力。

特斯拉每遇到一个corner case，就会记录并上传前后三秒的数据，其中包括1个毫米波雷达+8个摄像头的数据。但这还只是非常小的一部分，随着激光雷达这类传感器的应用，汽车数据量会越来越大，软件迭代时需要的算力也越来越大。

截止至今年7月，小鹏汽车的历史累计交付量已接近22万台。这么多台车在路上跑，不仅收集的数据量大，模型训练需要的算力也大。据小鹏预测，到2025年公司每年的算力费用会超过10亿元。

此外，小鹏还在研究无人飞机和机器人，其中机器人感知到的物品种类和规则情况组合远超过公路上的，这也意味着需要更多的存储和算力。

为什么小鹏汽车选择跟阿里云合作？

据阿里云介绍，他们让“扶摇”以更低的成本实现了更强的算力。

首先，对GPU资源进行细粒度切分、调度，将GPU资源虚拟化利用率提高3倍，支持更多人同时在线开发，效率提升十倍以上。在通讯层面，端对端通信延迟降低80%至2微秒。整体计算效率上，实现了算力的线性扩展。存储吞吐比业界20GB/s的普遍水准提升了40倍。

此外，阿里云机器学习平台PAI提供了模型训练部署、推理优化等AI工程化工具。

这些都不算什么，阿里云还贴身服务，派人员直接支持小鹏的国内以及北美团队，就连阿里的达摩院也助小鹏一臂之力。

举个例子，在模型训练的过程中有巨量数据，而且里头既有视频，也有音频，工程师要用其中某个或某类数据怎么办？在阿里达摩院的帮助下，“扶摇”可以很快速地检索到需要的场景。

One more thing，何小鹏在2014年开始就在阿里云工作，2017年8月从阿里云离职，之后创立了小鹏汽车，用其原话来说是“和阿里云有8年的合作时间”。现在选择阿里云作为深度合作伙伴，说明还是认可老东家的。

跟“数据中心”有何不同？

近年来，专用于机器学习的AI智算成为发展最快的一种算力形式，包括谷歌、微软、Meta、阿里巴巴在内的顶尖科技公司都纷纷建造了智算中心。

那智算中心到底是什么？跟传统的数据中心有什么区别？

在小鹏的定义里，智算中心不仅仅是简单提供存储和算力，而是把数据闭环都建设在其中，小鹏在建设的数据闭环有三类：

• 首先是聚焦智能驾驶功能里的corner case，如前文提到的，及时收集发现的问题，通过手动或自动的方式解决后，将更新后的软件部署到车上；
• 其次是高精辅助地图，在合法合规的前提下（因为不能随便采集测绘数据），推动高精度地图快速更新，比如汽车经过某地，发现有修路路段时，可以把这一信息及时更新在高精地图里；
• 最后是全自动标注闭环，为了解决目前“有多少智能就有多少人工”的问题，学术界一直在研究自监督学习，希望让计算机能在未标记的前提下，把数据利用起来。

在理想的状态下，汽车产生的全部数据都能够自动循环流转，形成闭环。但据笔者所知，目前大部分数据闭环的流转都还是需要人工介入的。

在阿里云智能解决方案销售部总经理霍嘉的理解里，过往数据中心提供的是以X86 CPU为主的通用型算力，属于“基础计算”，现在的智算中心提供的是以GPU为核心的智能算力，属于“智能计算”，但两者追求的都是算力够大、算力要快以及绿色无污染。

过往比较不同数据中心时，有比占地面积的，有比服务器数量的，有比数据存储量的，也有比算力的。

阿里云智能汽车行业总经理李强称，“扶摇”如此规模的AI智算中心，在全中国是第一个。

看来“扶摇”是想着以算力最大取胜——600PFLOPS（每秒浮点运算60亿亿次）。

在这么大的算力支撑下，小鹏自动驾驶核心模型的训练时长可以从7天，缩短至1小时内，大幅提速近170倍。

什么概念？今年6月，阿里云刚宣布与智己汽车联手打造“云上数据超级工厂”，智己的全量数据都在阿里云上进行智能驾驶模型的训练优化，训练效率的提升是70%。^[1]

未来三年，何小鹏觉得还可以把算力再提升个10-100倍。

用到这么大的算力，小鹏拥有的数据量该有多大？

据何小鹏透露，他们将在今年10月24日小鹏汽车科技日上公布自己所拥有的数据量的情况。

那“扶摇”属于公有云、私有云、混合云还是专属云？

专属云是指在公有云上隔离出来的专属虚拟化资源池，但在阿里云的理解里，“扶摇”不是“专属云”，而是“公有云的专属集群模式”，是一个全新的概念——小鹏是第一个吃螃蟹的。

简单理解似乎也是“用多少收费多少”，需要时有足够的算力可以用，而且有一些专属的调优方法。

李强打了个比喻，如果把算力比作电费，在阿里云服务的汽车客户里头，小鹏汽车是目前“花电费最多的”，而其他的车企看待小鹏，都像看到了别人家的孩子考上了清华，“在努力学习”。

最后，为什么是在内蒙古乌兰察布？

可能在很多人印象中，乌兰察布是个旅游城市，但在“东数西算”国家工程的背景下，乌兰察布早已集聚了一批科技公司的数据中心项目，包括华为、苹果、阿里巴巴、万国数据、优刻得、中国银保信、快手等十余个企业。^[2]

在乌兰察布建设数据中心有两大优势：

• 有丰富的清洁能源，主要是风能；
• 平均气温很低，乌兰察布年平均气温4.3℃，夏季平均气温只有18.8℃，能保证服务器散热。

早在2020年阿里云就落地于此，共计划在乌兰察布投资100亿元，部署30万台服务器（包括X86的CPU服务器以及“扶摇”计算的GPU服务器）。

五、智跑自动驾驶怎么开？

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1首先围绕车辆检查一圈,看看4个轮胎是否有缺气或者扎胎的情况,然后插钥匙点火;

2.

着火后大约1-2分钟,看转数下来到1000转左右,右脚踩住刹车,挂挡,把挡位挂在D挡,然后松开手刹,再慢慢抬起右脚,这是车辆就开始前行了。根据路况的需要,右脚无安全抬起,踩油门加油,车就正常行驶了;

3.

行驶中遇到拥堵或者红灯时,只要踩下刹车,车就停止前进了,不用变换挡位、等绿灯亮

六、缤智汽车自带液晶屏能与手机导航同步吗？

这个得看这款汽车有没有MHL功能了，MHL功能说简单点就是能将手机上显示的东西同步到汽车自带液晶显示屏上面，如果没有的这个功能的话是不能实现同步的，你可以用手机导航代替，下载一个非常精准的手机导航是非常重要的，我用的是腾讯地图，这个导航定位又快又准，而且功能也非常多，位置共享，离线地图，即时路况，实时油价，电子眼，违章查询，代缴罚款等等。

七、汽车自动驾驶详解？

汽车自动驾驶是一种计算机控制系统，应用于汽车和其他交通工具，使其能够在不需要人类干预的情况下自动化地行驶。自动驾驶技术可以分为以下几个级别：

1. 级别0：完全手动驾驶，汽车没有自动化辅助系统。

2. 级别1：驾驶员辅助，例如自适应巡航控制和车道保持辅助。

3. 级别2：部分自动化驾驶，例如车辆可以加速、制动、转向和保持车道。

4. 级别3：条件自动化驾驶，例如车辆可以自动驾驶，但需要司机时刻准备接管控制。

5. 级别4：高度自动化驾驶，例如车辆可以在特定地区或场景（例如高速公路）完全自动驾驶，但在其他地方仍需司机接管。

6. 级别5：全自动化驾驶，车辆可以在所有地方和所有条件下完全自动化驾驶，不需要人类干预。

为了实现自动驾驶，需要以下几个主要技术：

1. 传感器技术：包括激光雷达、摄像机、超声波传感器和雷达等，用于获取车辆周围的环境信息。

2. 控制算法：根据传感器收集的信息，通过高级数学算法和机器学习技术，计算出车辆应该采取的控制操作。

3. 无线通信技术：通过无线通信技术发送车辆位置和行驶信息，使其他车辆和交通设施能够更好地调整行动，从而实现更安全和高效的交通运输。

4. 车辆硬件：汽车需要配备适合自动驾驶的硬件，例如电动驱动系统、高精度GPS、高分辨率屏幕和智能车载电子设备。

自动驾驶技术的优点包括更高的安全性、更低的交通拥堵、更高的燃油效率和更高的行驶效率。但我们也必须注意，实现自动驾驶需要一个复杂的技术系统和充足的时间来完善。此外，自动驾驶技术依赖于电力等能源供应，也需要考虑环境保护。

八、自动驾驶汽车价格

自动驾驶汽车技术一直以来都备受关注，近年来更是得到了快速发展和广泛应用。随着技术的进步和成本的下降，自动驾驶汽车价格也逐渐变得更加合理和可接受。让我们一起来探讨一下自动驾驶汽车价格的情况。

市场情况与需求

在过去的几年里，自动驾驶汽车市场一直在迅速扩大，越来越多的消费者对于自动驾驶功能表现出极大的兴趣。随着人工智能和传感技术的不断进步，自动驾驶汽车得以智能化地感知环境、做出决策、并驱动车辆。这项技术为交通事故减少、道路安全提升和出行效率的提高等方面带来了巨大的潜力。

然而，目前自动驾驶汽车的价格相对较高，主要是源于其所依赖的高端传感器、计算技术和软件系统的昂贵成本。这也限制了广大消费者的购买能力。不过，随着技术的进步和市场竞争的加剧，自动驾驶汽车价格逐渐有所下降。

价格趋势与影响因素

自动驾驶汽车价格的发展趋势主要受以下几个因素的影响：

• 技术成本：自动驾驶汽车所需的传感器、计算机视觉技术和人工智能算法等组件及系统的价格
• 供应链优化：厂商通过改进供应链管理和生产效率来降低成本
• 经济规模：当自动驾驶汽车的生产和销售数量增加时，单位成本逐渐降低
• 政府政策：政府对于自动驾驶汽车产业的支持和激励政策会对价格起到一定的影响

随着时间的推移，自动驾驶汽车技术将不断成熟，同时规模经济效应将逐渐显现，价格也将逐步下降。

市场竞争与价格竞争力

自动驾驶汽车市场的竞争日益激烈，各大汽车制造商都希望抢占先机。为了提高自身的市场竞争力，它们不仅在技术研发上不断投入，并积极寻求降低生产成本的方法。

有一些汽车制造商已经开始在市场上推出相对较为低价的自动驾驶汽车，以吸引更多消费者。这些厂商通过技术的再整合和规模经济效应的发挥，使得产品的价格相对较低，进一步推动了整个市场的发展。

在市场竞争中，自动驾驶汽车的价格将成为决定消费者购买决策的重要因素之一。随着更多厂商进入市场、技术的不断进步和成本的下降，自动驾驶汽车的价格将逐渐变得亲民，推动整个行业的发展与普及。

未来发展与前景

随着自动驾驶汽车技术的成熟和普及，我们可以预见未来自动驾驶汽车价格将进一步下降。在成本下降的同时，汽车制造商将提供更多价格多样化的产品，以满足不同消费者的需求。

自动驾驶汽车价格的降低将进一步促进市场的发展，增加更多消费者的购买力。这也将带动整个自动驾驶汽车产业的发展并推动技术的进步。

不可否认，自动驾驶汽车价格的下降需要时间。但随着市场的成熟和技术的进步，我们可以对自动驾驶汽车的未来充满期待。

九、自动驾驶汽车 gpu情况

自动驾驶汽车：GPU情况的影响和挑战

近年来，自动驾驶汽车技术取得了长足的发展，成为人工智能领域的重要应用之一。然而，实现完全自主驾驶仍面临诸多挑战。在这些挑战中，图形处理器（GPU）的性能和可用性发挥着举足轻重的作用。

GPU在自动驾驶汽车中的应用

GPU作为一种专门用于图形处理和并行计算的芯片，可以极大地加速数据处理过程。在自动驾驶汽车中，GPU被广泛应用于以下方面：

• 感知和感知融合：自动驾驶汽车依赖于传感器获取周围环境的信息，包括相机、雷达和激光雷达等。GPU可以有效地处理大量的传感器数据，准确地识别和跟踪物体。
• 决策和规划：基于感知结果，自动驾驶汽车需要做出实时决策和规划行驶路径。GPU可以加速这一过程，提高决策的准确性和响应速度。
• 高精度地图构建：自动驾驶汽车需要高精度的地图信息来进行定位和路径规划。GPU可以加速地图构建过程，提高地图的精度和实时性。
• 车辆控制和仿真：GPU在自动驾驶汽车的车辆控制和仿真环境中发挥着重要作用。它可以实时计算车辆的控制指令，并进行高度逼真的仿真，以验证自动驾驶系统的性能和安全性。

GPU情况的挑战

尽管GPU在自动驾驶汽车中具有巨大潜力，但仍然面临一些挑战：

• 算力需求：自动驾驶汽车处理大规模的传感器数据和复杂的算法，对GPU的算力提出了很高的要求。目前的GPU还不能完全满足自动驾驶的实时计算需求。
• 能耗和散热：GPU的高性能往往伴随着较高的能耗和散热需求。对于嵌入式的自动驾驶系统来说，能耗和散热是一个重要的限制因素。
• 可靠性和稳定性：自动驾驶汽车属于安全关键系统，对GPU的可靠性和稳定性要求极高。在严苛的工作环境和长时间运行的情况下，GPU的稳定性面临挑战。
• 成本：目前的GPU虽然性能强大，但价格较高，给自动驾驶汽车的商业化应用带来一定压力。

GPU情况的未来发展

为了更好地应对自动驾驶汽车领域的挑战，GPU厂商和研究人员正在积极开展相关研究和技术创新：

• 提升算力：GPU厂商正在不断提升芯片的计算能力，以满足自动驾驶汽车对实时计算的需求。通过增加核心数量、提高频率和改进架构等方式，提升GPU的算力。
• 优化能耗和散热：针对自动驾驶汽车的能耗和散热需求，GPU厂商正在优化芯片的设计和制造工艺，以提高能效和降低散热压力。
• 提高可靠性和稳定性：通过改进芯片的设计和测试方法，提高GPU的可靠性和稳定性。并加强对嵌入式自动驾驶系统的适配和测试，确保其在各种工作环境下的稳定性。
• 降低成本：随着技术的进步和市场需求的增加，GPU的成本有望逐步降低。通过研发更加经济实惠的芯片制造工艺，降低GPU的成本。

总体来说，在自动驾驶汽车的发展过程中，GPU发挥着重要的作用，推动着整个行业的进步。随着GPU技术的不断创新和发展，相信自动驾驶汽车将会迈向更高的性能、更低的成本和更广泛的应用。

十、自动驾驶汽车的前景

自动驾驶汽车的前景

随着科技的迅速发展，自动驾驶汽车一直备受关注，成为未来交通领域的热门话题之一。自动驾驶汽车作为一项创新技术，引发了人们对未来出行的无限遐想。那么，自动驾驶汽车的前景究竟如何呢？让我们来深入探讨一下。

技术发展与突破

自动驾驶汽车的前景与技术的发展密不可分。随着人工智能、大数据和传感器技术的不断进步，自动驾驶汽车在感知、决策和控制方面取得了巨大突破。通过利用先进的算法和深度学习技术，自动驾驶汽车能够实现更加精准的环境感知和智能决策，大大提高了行驶的安全性和效率。

安全性与可靠性

自动驾驶汽车的前景之一是提高交通安全性。相比传统汽车，自动驾驶汽车在行驶过程中能够实时感知周围环境、做出快速决策，避免了人为因素带来的交通事故。此外，自动驾驶汽车的智能辅助系统可以监控驾驶员的状态，及时发出提醒，进一步增强了行车安全性。

环境友好与节能减排

随着全球环境问题日益严重，自动驾驶汽车的前景也体现在其对环境的积极影响。自动驾驶汽车能够通过智能路线规划和车辆间的协同行驶，减少交通拥堵和能源浪费，达到节能减排的效果。此外，自动驾驶汽车的智能驾驶模式可以更好地控制油耗，降低尾气排放，减少对环境的污染。

经济效益与社会影响

自动驾驶汽车的前景还体现在其带来的经济效益和社会影响。自动驾驶汽车能够提高交通运输的效率和准确性，降低通勤成本和时间成本，为人们的出行带来便利。此外，自动驾驶汽车的普及还将带动相关产业的发展，创造更多就业机会，推动经济的快速增长。

总的来说，自动驾驶汽车的前景是值得期待的。随着技术的不断成熟和完善，自动驾驶汽车将逐渐走进人们的生活，改变交通出行的方式，提升出行的安全性和便利性。当然，自动驾驶汽车的发展还面临着诸多挑战，如道路规划、法律法规和隐私保护等问题，需要各方共同努力解决。