蘋果公司已經(jīng)將其自動駕駛汽車部門轉(zhuǎn)移至人工智能 (AI)業(yè)務主管約翰 · 詹南德雷亞 (John Giannandrea)麾下，后者將監(jiān)督公司繼續(xù)對自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)，該系統(tǒng)最終可能會用于蘋果自主汽車。
各大科技公司和產(chǎn)業(yè)巨頭不斷加碼自動駕駛技術(shù)。蘋果公司已經(jīng)將其自動駕駛汽車部門轉(zhuǎn)移至人工智能 (AI)業(yè)務主管約翰 · 詹南德雷亞 (John Giannandrea)麾下，后者將監(jiān)督公司繼續(xù)對自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)，該系統(tǒng)最終可能會用于蘋果自主汽車。
代號為 “泰坦”的蘋果汽車項目目前由道格 · 菲爾德 (Doug Field)負責日常運營，他的數(shù)百名工程師團隊已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了詹南德雷亞的 AI 和機器學習部門。
此前，菲爾德向前蘋果硬件工程高級副總裁鮑勃 · 曼斯菲爾德 (Bob Mansfield)匯報工作?，F(xiàn)在，曼斯菲爾德已經(jīng)徹底從蘋果退休，使得詹南德雷亞接手。
根據(jù)中研普華出版告《2021-2025年中國自動駕駛行業(yè)前景預測與投資戰(zhàn)略咨詢報告》分析顯示：
據(jù)乘聯(lián)會，11月新能源乘用車市場頭部企業(yè)表現(xiàn)優(yōu)秀，前三強企業(yè)突破2萬輛，其中上汽通用五菱36070輛、比亞迪26015輛、特斯拉中國21604輛，前三強共占新能源車總量46.5%。新能源車型零售量取得新突破，Model 3零售21604輛，環(huán)比增長78%，規(guī)模優(yōu)勢逐步體現(xiàn)。
隨著特斯拉國產(chǎn)化進一步加深，更多的國產(chǎn)零部件企業(yè)有望實現(xiàn)對特斯拉的供貨，本土優(yōu)質(zhì)供應商將受益于特斯拉國產(chǎn)化的持續(xù)推進。
北京市自動駕駛測試管理聯(lián)席工作小組近日向百度Apollo頒發(fā)了首批5張無人化路測(第一階段)通知書，這是北京市首次允許測試主體在公開道路進行無人化自動駕駛測試。完全無人化的道路測試是自動駕駛車輛商業(yè)化、規(guī)?；涞氐闹攸c突破方向，自動駕駛發(fā)展邁進“無人駕駛”新階段。
無人駕駛是目前人工智能技術(shù)最前沿和應用最廣闊的方向，2023-2025年將會出現(xiàn)由領(lǐng)先科技公司主導的各場景L4-L5商用車量產(chǎn)，2025-2030年乘用車智能駕駛滲透率將會從50%往80%提升。
目前市面上大多新車所搭載的自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)自動駕駛雛形功能,諸如自動跟車/泊車、自主避障防撞等功能,達到L2級/L2.5級,正在邁向L3或更高等級。
特斯拉作為自動駕駛商用化先行者,其車型上廣泛搭載了智能化自動駕駛系統(tǒng),如特斯拉Model 3搭載的Autopilot2.5自動駕駛輔助系統(tǒng)。在它之后,很多車企陸續(xù)推出不同類型自動駕駛輔助系統(tǒng)。如小鵬P7 XPILOT 2.5+/3.0自動駕駛輔助系統(tǒng)、蔚來ES6 NIO Pilot駕駛輔助系統(tǒng),以及高端新能源ARCFOX αT的α-Pilot高級輔助駕駛系統(tǒng),給消費者更多更好的出行選項。
從對比表看出,只有ARCFOX αT支持5G互聯(lián)。其實,ARCFOX在2019年就發(fā)布了全球首個商業(yè)搭載5G技術(shù)的IMC(Intelligent Module Criterion)智能模塊標準架構(gòu)。該架構(gòu)以全球領(lǐng)先的5G技術(shù)應用作為核心,同時聯(lián)合華為、麥格納、戴姆勒、博世等世界頂級合作伙伴共同打造而成,具備42個核心模塊、127個功能模塊,具備超級拓展、超級智能、超級交互、超級進化四大特征,為真正的智能汽車提供了最有力的底層支持。
通過IMC正向開發(fā)而來的ARCFOX αT,天生自帶5G基因,并且率先搭載華為新一代MH5000 5G芯片 T-BOX,不僅將車身接入5G網(wǎng)絡(luò),更可通過WiFi為用戶提供850~880M左右的峰值網(wǎng)速,讓智能互聯(lián)暢通無阻,實現(xiàn)真正新一代5G智能電動汽車的出行體驗。
想了解更詳實的中國自動駕駛行業(yè)未來趨勢及發(fā)展前景分析請點擊中研普華出版的《2021-2025年中國自動駕駛行業(yè)前景預測與投資戰(zhàn)略咨詢報告》
2021-2025年中國自動駕駛行業(yè)前景預測與投資戰(zhàn)略咨詢報告
自動駕駛系統(tǒng)可分為感知、決策和控制三個層面，其中決策層主要依靠機器視覺、深度學習、傳感器、高精度地圖和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)協(xié)同合作，對感知層傳來的路況和車況數(shù)據(jù)進行認知和判斷，形成實時的行...
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