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    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    本文作者: 新智駕 2017-07-27 09:00
    導語:在這里,你或許能看見智能駕駛的未來。

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    無疑,我們正處在百年汽車工業大變革的風口。

    雷鋒網 · 新智駕生于這個時代,作為行業的觀察者、解讀者,我們不斷向外界輸出智能駕駛相關信息與知識,為的就是讓還在猶豫觀望的你們有足夠底氣踏入這個行業。

    無論你是智能駕駛愛好者、汽車行業從業者,亦或是小有所成的一線工程師,都需要一個交流、學習平臺來充實自身。我們正致力于打造這樣一個平臺:6月起,我們聯合雷鋒網·AI慕課學院、網易云課堂企業版舉辦系列“智能駕駛講座”,邀請業界、學界頂尖專家共同打造一場智能駕駛技術盛宴。

    針對自動駕駛有關的傳感器、高精度地圖、人工智能技術,講師們將掰開、揉碎,事無巨細地講解給你聽;關于智能駕駛產業的發展,嘉賓們也將分享他們的獨到見解。目前,這一系列講座已經完成6期,后續,更多精彩內容將陸續上線。

    在這里,你也許能看見智能駕駛的未來。

    一、構建智能駕駛關鍵 | 未來汽車大講堂第一期

    《清華大學鄧志東教授:自動駕駛第二幕已經開始上演》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    本系列講座的第一期第1課,我們邀請到來自清華大學計算機系的鄧志東教授、博導,為自動駕駛從業者們講解了《人工智能技術與汽車的融合》。

    鄧教授認為,自動駕駛的第二幕已經開始上演,第二幕是以市場為主導、企業為主體來推動自動駕駛發展的,必須考慮設備成本、落地實踐、商業模式的因素。隨著自動駕駛的產業化步伐正不斷加快,很多人將2021年作為自動駕駛的產業元年。

    當然,自動駕駛依然面臨諸多困難和挑戰:從 L2 跨越到 L3 的挑戰在于如何利用深度卷積神經網絡替代人進行極端條件下周邊行車環境的可靠感知;而從 L3 跨越到 L4 的困難則是如何利用深度強化學習替代人進行緊急情況預測的自主決策。【傳送門】

    高德谷小豐:高精地圖是自動駕駛的必由之路》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    如鄧志東教授所言,自動駕駛的第二幕已經上演,所以越來越多的業內公司正從自動駕駛的各個領域發力。本系列講座第一期第2課,我們請來了高德高精地圖負責人谷小豐,為學員們著重介紹了什么是高精地圖、高精地圖與自動駕駛的關系、高精地圖是如何打造的、高精地圖開發中存在的挑戰和思考。同時,還分享了高德在這方面的實踐。

    谷小豐是高德高精地圖團隊負責人。具有10年的地圖數據產品經驗,2.5年高精地圖數據量產經驗。帶領高德高精地圖團隊獲得亞太地區第一個,也是全球第二個高精地圖商業訂單,并建設完成完整的高精地圖生產線。【傳送門】

    《地平線機器人李星宇:自動駕駛商業化在中國的機會和挑戰》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    聽完了谷小豐老師分享的關于高精地圖的干貨、硬貨,為了給學員們換換口味,從技術范轉變成商業范,我們在系列講座第一期第3課邀請到地平線機器人技術智能駕駛商務總監李星宇,與大家一起分享國內自動駕駛企業在商業落地過程中面對的機會與挑戰,并以對國內自動駕駛發展環境的透徹分析,幫助從業者順利實現跨越。

    李星宇擁有13年半導體行業經驗。曾在飛思卡爾負責大中華區汽車業務市場開拓,在娛樂導航領域建立了堅實的業務基礎;加入飛思卡爾早期,他主要在 i.MX 應用處理器研發團隊,負責存儲系統開發,并在該領域取得一項 NAND Flash 存儲應用美國專利。【傳送門】

    二、構建智能駕駛關鍵 | 未來汽車大講堂第二期

    《自動駕駛新驅動力:點云算法如何釋放激光雷達威力?》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    2015 年,當時業界還在爭論:無人駕駛是該用激光雷達還是用攝像頭。到 2016 年,事情發生很大的轉變,尤其特斯拉公司 Autopilot 致死事故之后,業內漸漸覺得激光雷達是非常重要的。

    所以,要談自動駕駛,必然繞不開激光雷達,而要談激光雷達,其中最核心的當然還是“點云算法”。

    我們在系列講座的第二期第1課請來了速騰聚創創始人兼 CEO 邱純鑫,為學員們闡述了“點云算法如何釋放激光雷達威力”,從本次講座中,你能對激光雷達在自動駕駛中的應用有一個比較全面的了解。接下來,我們還將繼續推出有關激光雷達的講座,敬請期待。【傳送門】

    Vector.ai 蔡長柏:手把手教你改造一輛自動駕駛汽車》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    研究自動駕駛,本質上還是要和車打交道,遠在美國的Andrew Tsai(蔡長柏)曾經用時僅4個月,就打造出了基于2017款謳歌ILX的MVP平臺,獲美國無人車技術專利;2017年參加加州雷丘無人車賽事,取得賽道全自動無人駕駛用時3分51秒275的成績。

    7月12日,本系列講座的第二期第2課,作為Vector.ai創始人兼CEO的Andrew Tsai身在硅谷,遠隔重洋線上開課,分享了他是如何在4個月中逐步把一輛汽車改造成具備自動駕駛能力輪式機器人,他還帶來了硅谷一線的自動駕駛動態。【傳送門】

    PerceptIn劉少山:詳解無人駕駛的技術架構》

    與上萬名車企工程師一起聽一堂智能駕駛課 | 講座專題

    最近幾年內,傳感器技術、深度學習以及計算機性能的演進,推動自動駕駛技術快速發展。從今年開始,國內廠商們已經在逐步部署封閉場地或者特定場景下的自動駕駛技術。當然,研發自動駕駛,單單有傳感器是遠遠不夠的,還必須擁有完整的技術架構才能構建出穩定的自動駕駛系統。

    7月19日,本系列講座的第二期第3課,我們邀請到PerceptIn聯合創始人劉少山來詳解無人駕駛的技術架構。在創立PerceptIn之前,劉少山是百度美國研發中心無人駕駛高級架構師,負責機器視覺、多傳感器融合、機器人操作系統等領域的架構搭建。【傳送門】

    更多分析,盡在完整版視頻課程之中;更多精彩內容,請前往雷鋒網·AI慕課學院官網。

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