你卷你的端到端,我卷我的 5000 人 — 和同济大学朱西产教授聊智能驾驶
汽车3+N
2024/05/30
你卷你的端到端,我卷我的 5000 人 — 和同济大学朱西产教授聊智能驾驶
你卷你的端到端,我卷我的 5000 人 — 和同济大学朱西产教授聊智能驾驶

汽车3+N
2024/05/30
智能驾驶技术正成为汽车行业的重要焦点,其安全性、便捷性和用户体验受到广泛关注。从 AEB 功能的性能标准到 NOA 技术的发展趋势,再到中美两国在自动驾驶领域的技术差距与应对策略,本期节目深入探讨了当前智能驾驶的关键议题。
节目中详细分析了智能驾驶技术的现状与挑战。AEB 功能虽已普及,但用户期望其能在更高时速下工作,且法规制定正在推进中。NOA 技术从辅助驾驶向监督驾驶转变,L2 + 阶段允许有限脱手脱眼时间,但需明确驾驶员责任。城市 NOA 的评价建议采用接管时长等指标,而高速 NOA 将成为高端车型标配。大疆和宝骏合作推出的千元级 NOA 方案为市场带来新选择,但国内车企在端到端技术上仍面临算法与算力不足的问题。中美在大模型领域存在差距,中国可通过激光雷达和规则模型弥补不足。此外,车路云系统虽能提高交通效率,但在解决安全问题上作用有限。最后,针对危化品运输安全管理,提出通过限制车辆间距及利用技术手段提供警示信息等创新思路。
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智能驾驶成为今年的转折点,AEB 功能存在同质化问题
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今年是 NOA 元年,L2 + 采用 L3 技术,但法律上责任不同
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脱手脱眼时间很可能定到 15 秒
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非华为 ADS 2.0、3.0 版本在高速 NOA 场景下无法应对抛锚车
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用户常把 NOA 监督驾驶功能当成自动驾驶,原有分级漏掉监督驾驶环节
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城市 NOA 建议用时间概念的新指标衡量
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国内 NOA 技术逐渐普及至中低端车型
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大疆和宝骏合作的千元级双目 NOA 方案被认为是世界最佳之一
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国内车企多将大模型技术应用于人机对话而非智能驾驶
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准则模型能快速发现并修改模型漏洞,应对安全问题有优势
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单车智能与网联智能并不矛盾,应注重效率而非对立
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一公里内及一个隧道内不能有两辆危化品运输车