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      滴滴自動駕駛L4級Robotaxi量產(chǎn)在即,睿創(chuàng)微納車載紅外技術(shù)破解極端場景感知難題

       2025-10-22 10:13  來源: 互聯(lián)網(wǎng)   我來投稿 撤稿糾錯

        阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

      近日,在世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會人工智能論壇上,滴滴聯(lián)合創(chuàng)始人、滴滴自動駕駛CEO張博向外界展示了公司的幾項關(guān)鍵進展:無人駕駛車已進入示范應用階段,與廣汽埃安合作打造的L4級Robotaxi車型將在年底正式量產(chǎn)。在硬件配置上,這款滴滴自動駕駛與廣汽埃安聯(lián)合打造的全球首款前裝量產(chǎn)L4級Robotaxi車型配備了包含激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等在內(nèi)的33個傳感器,構(gòu)建了完整的感知系統(tǒng)。其中,睿創(chuàng)微納提供的車載紅外相機憑借其獨特的全天候感知能力,成為自動駕駛安全感知體系中不可或缺的關(guān)鍵組成部分,與其他傳感器共同構(gòu)建起360度全場景感知網(wǎng)絡。

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      圖片來源:滴滴自動駕駛

      01破解極端場景難題紅外技術(shù)彰顯獨特價值

      在自動駕駛的落地進程中,極端環(huán)境下的感知可靠性一直是技術(shù)突破的難點。滴滴自動駕駛CEO張博在世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上分享了一個真實案例

      在亦莊的一次夜間路測中,路燈昏暗導致攝像頭無法識別躺在路邊的醉酒行人,激光雷達也僅捕捉到少量點云(與周邊樹枝難以區(qū)分),而紅外相機在100米外就精準識別出目標,測試車提前減速避險,成功應對'1000萬公里才出現(xiàn)一次'的極端風險場景。

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      圖片來源:滴滴自動駕駛

      睿創(chuàng)微納車載紅外熱成像技術(shù)的優(yōu)勢在于不依賴可見光,而是基于物體熱輻射成像原理,通過感知溫差生成圖像。這一特性使其能夠在低光照、強眩光及霧、霾、揚塵等惡劣天氣條件下,提供穩(wěn)定可靠的環(huán)境感知數(shù)據(jù),有效彌補傳統(tǒng)視覺傳感器和激光雷達的感知局限。

      02體系化安全Robotaxi邁向規(guī)?;暮诵闹е?/strong>

      在Robotaxi邁向規(guī)?;虡I(yè)落地的關(guān)鍵階段,安全已成為行業(yè)公認的生命線。滴滴自動駕駛將其發(fā)展路徑緊密圍繞安全維度展開。根據(jù)其“三個五年計劃”,滴滴計劃在2026年底前,在特定區(qū)域推出體驗接近人類駕駛的Robotaxi服務,并實現(xiàn)商業(yè)模式驗證,這一目標目前有望提前實現(xiàn)。滴滴自動駕駛CEO張博強調(diào):“我們運送的是人的生命,我們始終把安全作為不能妥協(xié)的第一優(yōu)先級。”

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      圖片來源:滴滴自動駕駛

      行業(yè)對安全的極致追求,深刻影響著技術(shù)方案的演進。滴滴通過構(gòu)建“AI+硬件+場景”的協(xié)同體系來應對復雜挑戰(zhàn)。在硬件層面,滴滴與廣汽埃安聯(lián)合打造的前裝量產(chǎn)L4級Robotaxi車型配備了包括激光雷達、4D毫米波雷達及睿創(chuàng)微納賦能的紅外相機在內(nèi)的33個傳感器,構(gòu)建了360度全場景感知網(wǎng)絡,并采用了關(guān)鍵系統(tǒng)的雙套冗余設(shè)計。例如,紅外相機在低光、眩光等惡劣條件下,能夠有效彌補傳統(tǒng)視覺傳感器的感知局限,其在亦莊夜間路測中成功識別路邊醉酒行人的案例,凸顯了安全感知系統(tǒng)在應對極端場景中的實際價值。滴滴將其自動駕駛服務逐步融入現(xiàn)有的出行網(wǎng)絡,通過“混合派單模式”在真實場景中持續(xù)驗證和打磨技術(shù)。這種漸進式的落地策略,既是對技術(shù)安全性的務實考量,也有助于逐步建立公眾信任。

      03產(chǎn)業(yè)生態(tài)共建從乘用到商用的全方位布局

      睿創(chuàng)微納在車載紅外熱成像領(lǐng)域已形成完整生態(tài),覆蓋前裝嵌入、定制及消費級加裝方案,在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應用。

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      在乘用車領(lǐng)域,睿創(chuàng)微納已與滴滴自動駕駛、廣汽、比亞迪、吉利、長城等10多家頭部主機廠達成合作,通過紅外熱成像技術(shù)強化夜間及惡劣天氣感知能力,為駕乘安全保駕護航。在商用車領(lǐng)域,睿創(chuàng)微納的產(chǎn)品已在無人駕駛礦卡、干線物流運輸、礦井特種車輛等場景落地,攜手卡爾動力、智加科技、中科慧拓、踏歌智行、陜汽孵化的質(zhì)子汽車、博雷頓、雷沃重工、濰柴等企業(yè),為解決特殊環(huán)境下的感知難題提供有效的技術(shù)方案。隨著全球法規(guī)對車輛安全要求的不斷提升,紅外熱成像技術(shù)的必要性日益凸顯。中國、美國、歐盟等主要市場對夜間AEB等功能提出更高要求,這些趨勢正推動紅外感知技術(shù)成為滿足強制安全標準的關(guān)鍵路徑。

      04全球競賽加速紅外感知構(gòu)筑安全基石

      當前全球Robotaxi領(lǐng)域競爭日趨激烈,除滴滴自動駕駛外,小馬智行、文遠知行持續(xù)擴大測試范圍,小鵬、地平線及英偉達等行業(yè)巨頭也相繼布局。特斯拉在美國上線的Robotaxi服務,更標志著全球競賽進入新階段。在這場圍繞商業(yè)化落地的角逐中,確保復雜場景下的感知安全成為行業(yè)共同挑戰(zhàn)。睿創(chuàng)微納車載紅外熱成像技術(shù),為解決這一行業(yè)共性難題提供了關(guān)鍵路徑。該技術(shù)在滴滴自動駕駛與廣汽聯(lián)合打造的前裝量產(chǎn)L4級Robotaxi車型中,已展現(xiàn)出在惡劣環(huán)境下的獨特感知優(yōu)勢。

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      圖片來源:滴滴自動駕駛

      隨著全球Robotaxi邁向規(guī)?;瘧?,安全已成為決定技術(shù)落地速度與質(zhì)量的核心要素。在這場深刻的出行變革中,睿創(chuàng)微納車載紅外熱成像技術(shù)正以其獨特的全氣候感知能力,為自動駕駛感知安全體系提供關(guān)鍵支撐。

      除了在車載紅外技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)深耕以外,睿創(chuàng)微納也正推進4D成像雷達等技術(shù)的協(xié)同布局,致力于構(gòu)建面向未來的車載多維感知體系,助力智能輔助駕駛行業(yè)建立更加完善的安全標準,推動智慧出行生態(tài)向著更可靠、更安全的方向持續(xù)演進。

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