Ô tô Xiaopeng phản ứng với P7 nâng cao và bị giết: Những trở ngại nào có thể được công nhận bằng cách hỗ trợ lái xe?Không làm lạnh sau khoa học phổ biến
Vào ngày 10 tháng 8, một tai nạn xảy ra trong Xiaopeng P7, khiến một người chết và hai chiếc xe bị thiệt hại.Người lái xe nói rằng chiếc xe đã không gửi bất kỳ cảnh báo nào trước khi ảnh hưởng.Về vấn đề này, Xiaopeng trả lời: Sẽ hợp tác với các bộ phận liên quan để tiến hành một cuộc điều tra tai nạn.Theo video, trong một phần cầu cạn của Ningbo, một chiếc xe có lỗi neo đậu ở làn đường ngoài cùng bên trái. Chủ sở hữu bị nghi ngờ phải đối phó với thân cây, và sau đó một chiếc Xiaopeng P7 lái xe nhanh chóng. Phía sau xe bị ném trực tiếp lên không trung và sau đó rơi rất nhiều. Tôi tin rằng mọi cư dân mạng sẽ cảm thấy lạnh sau khi xem nó.Nhiều chủ sở hữu năng lượng mới tin tưởng vào việc hỗ trợ lái xe, nhưng bạn có thực sự biết những chướng ngại vật nào có thể nhận ra không?Trên thực tế, bạn có thể kết luận trước, cho dù các thuật toán và cấu hình tiền mặt có bao nhiêu, hoặc câu đó, đừng buông bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc quá mức Radar+camera được đánh giá, nhưng radar sóng milimet nhạy cảm hơn với kim loại. Trên tốc độ cao hoặc cao, khung longmen của kim loại, dấu hiệu đường, cầu chéo và lan can bên sẽ gây ra sự can thiệp lớn đối với Sóng milimet, vì vậy thuật toán không được theo sau bởi thuật toán. Nó sẽ là chua.Nhận thức về máy ảnh hiện thường sử dụng mạng lưới thần kinh trong việc học máy sâu.Cho ăn AI với nhiều thông tin hình ảnh để dạy AI xác định những điều này là gì, nhưng nếu bạn làm quá nhanh, nó không thể được phản ứng, và nó cũng có thể nhận ra nó là gì.Ví dụ, những người đi bộ có thể học nhanh rất nhiều, nhưng ví dụ, tai nạn Tesla cuối cùng: hộp đựng màu trắng và tĩnh đầy đủ, máy ảnh có thể nghĩ rằng nó đã được phản ánh.Hoặc hoặc trước khi tai nạn là mặt trước của xe cứu hỏa: đây là một chút phức tạp và vượt qua phạm vi của AI.Tuy nhiên, có hàng ngàn tình huống trên đường. Bạn không được yêu cầu người đi bộ đi đến tư thế tiêu chuẩn của hàng đợi. Ví dụ, trong vụ tai nạn của Xiaopeng, người đàn ông đâm phải cúi xuống để nhặt các thẻ tam giác trên mặt đất, mà có thể bị bỏ qua bởi máy ảnh.Nó cũng có thể là tốc độ xe phía sau quá nhanh.Ở đây chúng tôi thực sự cần rất nhiều dữ liệu đường thực tế để bù cho trường hợp góc.Tôi cũng biết các khiếm khuyết của kế hoạch trên. Radar Lidar đã bắt đầu tức giận. Nó có thể cung cấp đám mây ba chiều, rất giàu thông tin với khoảng cách, vị trí, chiều cao và tốc độ. Sản xuất. Nó là cần thiết và mang tính cách mạng trong phần phần cứng.Tuy nhiên, công nghệ là công nghệ. Cho dù tiên tiến đến đâu, bạn cũng phải tự mình lấy tinh thần và tạo ra hàng phòng thủ cuối cùng. Cuối cùng, xin vui lòng cố gắng không đi trên cơ thể vật lý với tốc độ cao. Nó thực sự nguy hiểm!
