1樓：狐狸小公舉
如果說雷達、攝像頭等感測器是自動駕駛汽車的「眼睛」，那麼自動駕駛計算平台便可謂它的「大腦」。車輛有了「眼睛」之後，更重要的是運用「大腦」不斷地計算處理資料資訊，從而作出最正確的決策判斷，不僅如此，「大腦」能力的提公升有利於更高效的實現高階自動駕駛，大幅提公升新功能的迭代速度。
簡而言之，自動駕駛汽車一定要有聰明的「大腦」，而這也意味著，在自動駕駛汽車廣闊的發展前景下，自動駕駛計算平台大有可為。
事實上，自動駕駛計算平台所蘊含的潛力與機遇早已在諸多企業的預想之中，這些企業中不僅有原本便深處汽車行業的整車企業以及零部件廠商，還包含網際網路科技與軟體公司，在這一技術領域，他們早有產品技術布局，且迅速迭代，如今已走在行業前端。
要說整車企業中較早布局自動駕駛計算平台的企業，特斯拉必定是其一。可以說，特斯拉Autopilot的出色表現來自於其所使用的AI深度學習演算法，而支撐這整套複雜演算法的正是特斯拉自研的高效能車載計算平台。
除了通過無人駕駛汽車來推動無人駕駛技術之外，有沒有其他的方式可以實現交通網路的自動化？
屌絲小螞蟻 交通網路的自動化，其實可以從兩個方面考慮 車輛可以自動識別車輛，進行自動駕駛。車輛可以接收外部的訊號，車輛按照外部訊號進行駕駛。第乙個方面可以單個車輛實現的方式，第二個是從社會的角度的推動這個程序。 為了相容現有環境和進行過渡，現在採用的單體自動駕駛是合理的，但隨著越來越多的汽車智慧型化...
與無人駕駛汽車相比，無人駕駛船舶的實現會更複雜嗎？
朱康 船舶的航行和汽車的航行很不同。就像是洶湧的大海和平坦的路面不一樣。汽車無人駕駛要克服的主要是躲避障礙和速度的控制，這一點現代感測器和模擬器已經可以近乎完美解決 而船舶的無人駕駛，如果能夠實現，首先需要在惡劣的海上情況，船舶可以擁有一套自動化系統能夠實現軸漿舵的完美配合。巴拉巴拉 無人駕駛的船舶...
Google 的無人駕駛汽車在技術上是如何實現的？
腦極體 在回答這個問題之前，我們首先來了解一下無人駕駛的實現需要哪些方面的技術支撐。1.攝像頭。車身一般都會需要8 16個攝像頭，利用機器視覺來全視野地判斷周圍的環境和空間。2.雷射雷達感應。用公釐級的雷射掃射周圍，通過雷達來感知周圍的車和人等活動物體，來提供避讓建議。這是車輛的主要感知系統，必須要...