据外媒彭博社近期报道，作为被软银愿景基金重金押宝的在线地图服务供应商——Mapbox，正在试图以SPAC形式上市（Special Purpose Acquisition Company，即特殊目的收购公司)。
最初，这个计划是“在硅谷晚高峰乘无人车买汉堡”，但因为美国疫情形势的急转直下，最后难度大大增加。
【新智元导读】对人类驾驶员来说，通过了驾驶证考试，就可以拿到公安机关核发的驾照。但是，通过怎样的测试，才能为无人驾驶系统核发“驾照”？无人车要上路，从技术上要首先达到什么样的标准？清华大学李力在本文中提出了一种可行的方法。 作者简介：李力，系统工程研究所、清华大学自动化系副教授。 2009 年，Google 无人驾驶项目悄然拉开了无人驾驶时代的序幕。随后的几 年中，国内外整车厂纷纷跟进，以此作为传统汽车制造业的转型升级契机；互联网企业也视此为“蓝海”，热情高涨布局无人驾驶产业。迄今，google无人驾驶行
无人驾驶一般包括五个等级，但是不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面，其中环境感知方式主要有视觉识别、毫米波雷达感知和激光雷达感知。毫米波雷达感知和激光雷达镁客君在《简析无人驾驶雷达技术，毫米波雷达和激光雷达应相辅相成》一文中有过分析，今天我们就来说一下视觉识别。 特斯拉曾经因视觉识别的缺陷而被人口诛笔伐 今年分别发生在美国和中国的两起特斯拉自动驾驶状态下的车祸致死事件，本质上就是因为视觉识别技术的缺陷导致。具体分析如下： 美国的车祸中，由于特斯拉车上的毫米波雷达装位置较低，无法检测卡车
4月19日，在百度Apollo开放平台诞生3周年之际，百度高调宣布Apollo Robotaxi服务Dutaxi正式在长沙梅溪湖和洋湖区域开放运营。
云计算打破了传统的商业模式，大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。下面列举了本年度的五项突破性的创新技
过去几年，扫地机的出现使得SLAM名声大噪，这个被业界认为是实现机器人自主移动的关键技术，已逐渐进入人们的视野，而随着无人驾驶、AGV等行业的兴起，又使其找到了另一片广阔天地。
摘要：云计算打破了传统的商业模式，大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。 下面列举了本年度的五项突破性的创新技术，涵盖了从情感型机器人到无人驾驶汽车： 1 混合云和公共云 混合云和公共云服务日益流行，并且吸引了很多的投资人注入资金到该领域。很多风险投资公司投入了大量资金到SaaS（软件服务）公司，说明云解决方案在未来会有更大的获利空间。 有些人怀疑具有100亿美元估值的Dropbox能否公开上市，事实上，这一领
新智元 AI快报 1无人驾驶列入北京重点科技创新工程 据北京市科委的消息，《北京市智能网联驾驶技术创新工程(2016年-2025年)》近日正式启动，以推动无人驾驶技术的攻克。据了解，包括“无人驾驶”在内的智能网联驾驶技术，已列入了北京市的重点科技创新工程。重点任务包括关键技术研发和应用、测试验证体系建立、示范运营、试验环境建设及产业培育等。 统计数据显示，目前中国汽车保有量已达1.5亿辆，能源、污染、拥堵、安全等汽车4大公害问题日益尖锐。根据国家发布的计划，至2020年，远程通讯互联终端整车装备率将达50%
福特曾在密歇根总部附近测试无人驾驶汽车，测试时团队发现汽车有一些奇怪之处。福特无人驾驶汽车高级技术主管吉姆·麦克布莱德（Jim McBride）解释说，在车道内的同一个位置点，每一辆汽车都稍稍偏离，因为它们会避开坑洞。汽车没有问题，地图才是问题的根源。团队刚刚为测试路线升级了3D地图，它可以帮助自动驾驶汽车导航。小故障导致地图上一个像素的数据值出现错误，它告诉汽车路面上有一个点高出10英寸。 麦克布莱德说：“在人眼看来新地图是完美的。”但在无人驾驶汽车的眼中并非如此。麦克布莱德说：“一个像素出现了错误。”光
滴滴与中国优步合并终于尘埃落定，这一超级资本事件已成功抢到各种头条，相关解读连篇累牍。正如我昨日文章所言，Uber此举的核心目的是“舍车保帅”，将中国市场交给新的滴滴公司打理，自身则可抽身出来聚焦资源谋求更长远的未来——这跟腾讯将搜索、电商等业务打包抛出去很相似。那么，Uber的未来在哪里？ 同一天，《金融时报》报道，Uber计划投资5亿美元开发地图项目，以求摆脱对Google地图的依赖，并为无人驾驶汽车开辟道路。要开发一个全球性的高水准地图，5亿美元远远不够，想必未来Uber还会在地图上持续投入，并且将探
Root 岳排槐 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Uber从泥潭中颤抖着伸出一只手，拍下了史上最大无人车订单。 这家公司上任不久的新CEO，决定一次购买2.4万辆沃尔沃自动驾驶型XC
此刻，一辆无人驾驶的小型货车正行驶在亚利桑那州凤凰城的郊外。你可能会担忧它是否安全，但为这辆车打造了自动驾驶大脑的 Waymo 希望能向你保证，这辆车是很安全的。
舒石 李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbtiAI 如果有一天Uber被“杀死”，凶手只可能是无人驾驶技术。 Uber创始人兼CEO卡兰尼克，很早就意识到无人车的威胁以及重要性。这位加州大学
Mapbox之所以能在AR方面有这样的大投入，很显然与其在今年十月份获得的1.64亿美元C轮融资有关。而更加值得我们关注的是，Mapbox在获得融资后还准备做自动驾驶地图， AIPinea曾在12月5
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
据《财新》消息，阿里团队正在研发L4及以上自动驾驶技术，已有车辆（林肯MKZ改装，搭载激光雷达等传感器）进行了常态化路测，并具备了在开放路段测试的能力。目前还有几十辆处在开发流程中。近期招聘需求还超过50人。
无人驾驶汽车，作为人工智能（AI）技术的集大成者，正以前所未有的速度改变着我们的出行方式。从机器学习到计算机视觉，再到人工智能生成内容（AIGC），AI技术的每一次进步都在为无人驾驶汽车的未来发展铺平道路。本文将深入探讨AI如何赋能无人驾驶，以及特斯拉与百度“萝卜快跑”如何在这个领域展开激烈的竞争与合作。
作者 | 刘少山，唐洁等 责编 | 何永灿 无人驾驶作为人工智能的集大成应用，从来就不是某单一的技术，而是众多技术点的整合。技术上它需要有算法上的创新、系统上的融合，以及来自云平台的支持。本文整合了首发于《程序员》的无人驾驶系列技术文章，点击以下蓝色标题即可阅读： 光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用 本文为《程序员》无人驾驶技术系列文章的第一篇，深入解析光学雷达（LiDAR）在无人车研发中的应用，包括光学雷达的工作原理，在地图绘制、定位以及障碍物检测等环节的应用，以及面临的挑战。 基于ROS的无人
无人驾驶作为人工智能的集大成应用，从来就不是某单一的技术，而是众多技术点的整合。技术上它需要有算法上的创新、系统上的融合，以及来自云平台的支持。本文整合了首发于《程序员》的无人驾驶系列技术文章，蓝色标题点击底部阅读原文即可阅读：
【新智元导读】 20日晚，一篇名为《百度扔下原子弹 炸掉全球无人驾驶数百亿美金研发投入》的文章在微信上引起热议。百度阿波罗计划如能兑现，自然对无人驾驶甚至整个人工智能行业都有巨大意义。新智元为此带来了智库专家和行业领袖的评论，从客观理性的角度分析其影响和意义。新智元认为，建设开源生态，需要更多圆融的沟通方式。 4月19 日，两年一次的上海车展开幕，不出意外，智能驾驶成为本次车展的一大看点，老牌车厂，包括大众、本田、梅赛德斯奔驰等都发布了自己的智能驾驶概念产品。另一方面，互联网公司在本次车展上也发布了一系列劲
随着车辆及测试场景的增多，我们得到的一个实际经验是：“No Simulation, No Scalability”（没有模拟仿真，就没有可扩展性）。
日前“2018中国人工智能峰会”圆满落幕，除去主论坛的“星光熠熠”外，四大分论坛的相关议题也获得了行业极大的关注。其中，在智能驾驶分论坛中，行业专家就AI赋能传统汽车、自动驾驶技术的应用及落地问题进行了一次深入探讨。
上周，美国亚利桑那州发生了第一起无人驾驶撞人致死案件，将无人驾驶汽车再一次推上了风口浪尖。“到底该不该发展无人驾驶”也再次成为了热议话题的中心。 无人驾驶作为一项新兴技术，就像一个刚学走路的孩子，必然少不了磕磕碰碰。事实上，在过去几年的时间里，Google、Tesla、Uber 等无人车先驱企业都遇到过无人车事故，只是没有伤人而已。 可见技术早期发生事故是常态，我们对无人车的批判，就像一个多世纪前马车夫对汽车的恐惧。但是和当年人类驾驶汽车不同，无人驾驶的每次事故都会成为一次教训，被写到系统的代码中，来避免再
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，哈佛商业评论杂志甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学领域的科学家、从业者们又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学从业者，希望能让你们了解这些神奇的人和他们神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
或者更直白来说，百度Apollo的工程师们，到底是经过了怎样的技术考核和保障，才敢放心开放给每一个人乘坐？
智能驾驶新十年以不易开始，但他们给行业开了个好头。 转自新智驾 眼下，智能驾驶已经开始以更为实际、立体的方式，融入普通老百姓生活的细枝末节。在可预见的未来，智能驾驶仍会是 AI 赛道的绝佳 C 位。 遗憾的是，由于这个行业太年轻，目前尚未积淀出具有通用性的科学理论和行之有效的方法论。 但幸运的是，在智能驾驶落地的道路上，不乏初心如磐的钻研者、砥砺前行的实践者。 这一次，雷峰网新智驾以「智能驾驶鏖战时刻 」为主题，将话筒递给业内 19 家标杆企业，辐射 13 大技术/场景，覆盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地
增强学习是最近几年机器学习领域的最新进展。增强学习的目的是通过和环境交互学习到如何在相应的观测中采取最优行为。行为的好坏可以通过环境给的奖励确定。不同的环境有不同的观测和奖励。例如，驾驶中环境的观测是摄像头和激光雷达采集到的周围环境的图像和点云，以及其他传感器的输出（如行驶速度、GPS定位和行驶方向）。驾驶中的环境的奖励根据任务的不同，可以通过到达终点的速度、舒适度和安全性等指标确定。
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习；兰大未来计算研究院无人车团队骨干，在改自己的无人车，参加过很多无人车Hackathon，喜欢极限编程。
AT＆T和Telit正在9/11之后的公私合作伙伴关系FirstNet通过使用诸如IoT和无人机平台等下一代技术，使急救人员能够在紧急情况下更有效，更安全地采取行动。 LTE连接的灵活性，带宽和覆盖范围是这种变革性网络恢复能力的关键。
作者简介：毕啸南，知名青年学者，量子位专栏作家，《中国AI领袖人物访谈》系列制片人、主持人。点击文末阅读原文，关注量子学园的毕啸南专栏，跟随他一起持续深度对话李开复、周鸿祎、王小川、王海峰、胡郁等众多人工智能领域的领军人物。 长久以来，无人驾驶都是科幻小说与影视作品热衷于表现的题材。很少有什么产品能够像一辆无人驾驶汽车一样给观众带来如此强烈的未来感。事实上，科幻作品对出行方式的描摹，往往揭示了更为宏大的世界观——出行方式是反映城市治理水平的一面镜子。 在《机动战士高达SEED》中，这个架空世界里的居民出行
目前，自动驾驶已经成为技术界的热词，各路玩家都想蹭一波自动驾驶的热度，车企们也打着自动驾驶的旗号卖车，科技大厂和初创公司在自动驾驶赛道上更是陷入了砸钱、抢人的循环中。种种迹象都能看出自动驾驶赛道的热闹程度，面对散发着金钱气息的自动驾驶赛道，又有哪些玩家不心动呢？
随着经济的快速发展,各国汽车保有量急剧增加，促使城市路况更加严峻繁杂,城市交通正面临着前所未有的巨大压力。加之疲劳驾驶、酒后驾驶等人为因素,使世界各国的交通事故率逐年上升,甚至多于世界大战死亡人数。随着汽车技术、信息通信技术与智能控制技术的高效融合，集自动控制、人工智能、体系结构视觉设计等众多技术于一体的无人驾驶汽车应运而生。通过在车辆内安装智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,降低交通事故率,实现自动安全的行驶。汽车在一个多世纪内没有改变它的-般运行方式,而无人驾驶的技术将为人们的出行方式带来前所未有的革命。
上图丨20世纪50年代出版的《星期六晚报》，美国电力公司的广告中勾勒出无人车的畅想图
本文的研究内容来自加州大学尔湾分校（UC Irvine）的一个专攻自动驾驶和智能交通的安全研究团队，该团队由Qi Alfred Chen教授指导。5月份，该团队在IEEE S&P 2021（计算机安全四大顶会之一）上发表了“工业级L4自动驾驶系统里的感知模块的安全”的研究结果，并且由陈老师的博士生Ningfei Wang进行汇报。FreeBuf特此报道。
【新智元导读】作为自动驾驶汽车的核心部件之一，激光雷达传感器以昂贵出名，此前的价格高达70万美元，远超普通汽车。自动驾驶研究专家黄武陵在本文中介绍了激光雷达传感器的关键作用和激光雷达传感器在环境感知中
快餐，房地产，旅馆以及航空业—面对无人驾驶汽车的出现，众多产业必须做出改变！！ 在未来二十年，可以肯定的是自主驾驶汽车或无人驾驶汽车将会在美国及全球其他国家获得广泛的应用。全球有超过20多家大型企业包
前天，雷锋网撰文《爆料：曹旭东创立自动驾驶公司Momenta 首次公开项目细节》，正式公布曹旭东及其创业项目Momenta，此项目致力于打造自动驾驶大脑，核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、
作者：刘少山，唐洁，吴双，李力耘等 本文节选自新书：《第一本无人驾驶技术书》 我们可以预测一个不远的未来，届时所有行驶的汽车都是无人车，我们将迎来一个更加安全、更加清洁环保的世界。得益于无人驾驶技术，未来我们的交通工具、行驶的道路，甚至是未来的世界都将变得更安全、更高效，极大地降低对石油燃料的消耗，减轻对环境的污染。本章，我们先从无人驾驶的商业前景、无人驾驶面临的发展障碍、无人车行业发展、全球化下的无人驾驶四个方面出发，分析未来无人驾驶的发展和即将面临的问题。最后，将给出无人驾驶发展的时间线，揭示在即将到来
上个月 14 号，没错，就是情人节那天，Google 的一辆无人驾驶汽车给 Google 公司送了一份别出心裁的礼物：因为人工智能操作系统判断的失误，这辆无人驾驶汽车撞上了一辆巴士。而这一天，将成为谷
本文为《程序员》无人驾驶技术系列文章的第一篇，深入解析光学雷达（LiDAR）在无人车研发中的应用，包括光学雷达的工作原理，在地图绘制、定位以及障碍物检测等环节的应用，以及面临的挑战。 作者：刘博聪，刘少山，James Peng 责编：周建丁（投稿请联系zhoujd@csdn.net） 《程序员》原创文章未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年程序员：http://dingyue.programmer.com.cn/ 无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术，而这些技术都离不开
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
编者按：本文作者易到用车创始人、CEO 周航。这篇文章中，他预言汽车智能化的终极目标是无人驾驶。未来，无人驾驶技术将会展现怎样的一幅图景？ 科技创新就象冲浪一样， 一波又一波， 而且频率越来越高， 力
整理 | 明明 一分钟AI 突破雾障，MIT 研究人员解决无人驾驶汽车一大难题 阿里巴巴联合蚂蚁金服，95亿美元全资收购饿了么 医疗 AI 团队 Airdoc 完成 B 轮融资，复星领投搜狗追投 法国总统马克龙：科技公司人工智能算法必须透明 西湖大学正式获批成立！十年后或将与普林斯顿和加州理工并肩 马斯克愚人节玩笑：特斯拉破产，喝醉哭晕在车旁 嘀！恭喜你，周一《AI一分钟》打卡成功！ 没看够，以下两分钟看详细新闻 1. 突破雾障，MIT 研究人员解决无人驾驶汽车一大难题 麻省理工学院媒体实验室（MIT
作者 | 刘少山 责编 | 何永灿 2017 年又是无人驾驶发展的大年，许多无人驾驶初创公司在 2017 年成立或者拿到巨额融资，而且行业发展趋势也越发明显。在本文中笔者总结了一下 2017 年无人驾驶在商业布局以及技术上的发展。 2017 年无人驾驶大事回顾 政府支持 2017 年国家对无人驾驶支持力度很大，比如工信部印发人工智能行动计划，智能网联汽车成培育重点，6 月份，工业和信息化部形成了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2017 年）》（征求意见稿）；12 月份，工信部又印发了《促
据外媒报道，随着汽车公司继续与科技公司与叫车服务公司之间的合作以更快更有效地创新，无人驾驶汽车即将变成现实。但是在无人驾驶时代，人们对于未来隐私的安全产生了疑问。汽车行业的巨头们好像忽略了这样一个事实
《华尔街日报》援引知情人士消息称，近几周来，滴滴正在与多家投行密会洽谈IPO事宜，并期望最早于2018年下半年上市。
导读：上一期介绍了“无人化”的快速发展下，我们应该如何与机器人和谐的相处与工作，今天我们来了解一下无人驾驶的发展现状（文末更多往期译文推荐） 最新消息，全球已有35个城市正在进行无人驾驶车辆测试。 一
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