视觉为君-小鹏以及特斯拉的自动驾驶方案

，所以胡克实心是想多赚硬件的没钱。

为什么小鹏P7为四个同一时间置摄像，而到了P5毫无疑问3个，只不过很相对来说P7上多的也许就是基于mobileye来解决问题AEB等系统的摄像模块化，也许P7当时自己的三摄开发新从未电子邮件，到了P5也许彻底解决了终止了，省没钱了。

小鹏同一时间置摄像2M图形，帧率15/60fps，按HFOV（Horizon Field of View）统引述:

HFOV 28：窄认角的同一时间向摄像，运用于AEB（终端即时刹车）、ACC（RC反潜）和同一时间向撞击应急，按图来看，这个摄像可运用于关注150m以上的东路面情形；也许是1828*948的解像度，15fps，运用于远靠近的知觉；

HFOV 52：；大同一时间向摄像，运用于铁东路运输交通管制监测（也许会看驾驶者）、AEB、ACC、同一时间向撞击应急和道东路知觉；

HFOV 100：宽认角的同一时间向摄像，运用于铁东路运输交通管制监测（也许会看驾驶者、某种程度是专门设计；大同一时间向摄像的）、气温监测（终端夜刮要靠它）和阻绝塔瓦（看的某种程度更足见），暗示某种程度是60fps的摄像

胡克同一时间置摄像解像度为 1280×960 1.2Mp。它给予了一个短达 250 米的同一时间方缩放捕猎的系统。

斜向的摄像，小鹏的分别安装在大约车身，都是HFOV 100，某种程度都是1M图形，但是侧同一时间方向的摄像是60fps，侧后方是30fps。这四个摄像只不过已经可用进行时360度伸展了，他们的认场还有实在太的交错。同一时间认外侧摄像，运用于阻绝塔瓦和斜向卡车的监测（另一张PPT里如此一来却说就是阻绝塔瓦摄像），解像度457*237，高于的解像度可运用于授予更快的响应速度；后认外侧摄像，运用于ALC（终端变道）、后门应急和盲区监测。

胡克在B柱上布设了斜向同一时间认摄像，斜向后认和小鹏一致。

后向的摄像，小鹏和胡克都在申请灯笼所在位置布设了后认摄像，小鹏是一个HFOV 52，某种程度与同一时间向的；大摄像一致，2M图形，帧率30fps，运用于ALC、盲区监测和追尾应急。

听觉彻底解决方案对于生态系统知觉的目的是360度伸展，同时注意在在，例如同一时间认显然只能短靠近。下面为小鹏和胡克听觉FOV图。

胡克和小鹏的同一时间认FOV理论上一样，充满著听觉靠近不一样，当然从图上看胡克的同一时间认要远些，但向后的听觉FOV有些相似之处，也许为两家的彻底解决方案相似之处点。

小鹏的颈部摄像认线短，但窄，而胡克运用于两个斜向摄像伸展后认片中，而颈部摄像认线粗，但宽。这里可以看出胡克的颈部摄像；大要是用以在后或者翻车图像，而小鹏完全不用管，因为它有另外一套翻车环认摄像。

但总的来讲听觉360度伸展就为车；大终端驾驶AI 听觉妥善处理给予了典范。

关于应用程序

终端驾驶如果探究其应用程序用以链；大要是操作的系统，中的间件，领域层等均是由。而终端驾驶这两项大家相似之处化的地方就是AI 启发式建模以及领域。

听觉促成，赞许是基于摄像的幻灯笼片妥善处理应用程序系统设计， 这两项的AI启发式；大要一个最；大要的领域就是最终目标器皿标记，行为数据分析。拿胡克来讲其运用于CNN用来标记最终目标，RNN用来不断根据社会活动学状态以及知觉结果更新这个图表和生态系统，区别于傅立叶基本特征。这两个词听起来挺极低深哈，但是只不过也不是什么新系统设计，我们iPhone里面都用过。

CNN 提取基本特征电子邮件-例如标记通过观察然后戴上各种彩绘，他第一步只能标记你的人背在哪里，你的背，鼻子然后确定好了所在位置才能进行时各种彩绘，终端驾驶中的同样用来标记东路面上卡车，行人道，自行车，东路牌等等。

RNN-具有一种自然地的方式也来获取缩放（即认频）的时间序列并消除最先进的时间数据分析结果，所以他可以借助上下文电子邮件来数据分析将来社会活动例如我们惯用的连续性动图。（不介意，对于RNN 领域在连续性动图上Pirate Jack从未十足的明白，但仿佛在哪里看过，如果有实飞黄腾达热烈欢迎求证）。

那么怎么去解读这个AI启发式呢？微分专家系统 – CNN 彻底解决的第一个解决办法就是“将造化细解决办法重构”，把大量数值降维成少量数值，如此一来来作妥善处理。

他很难适当的将大信息量的幻灯笼片降维成小信息量，适当的留存幻灯笼片基本特征，符合幻灯笼片妥善处理的应以，更最；大要的是：我们在部分片中下，降维相当也许会受到影响结果。比如1000图形的幻灯笼片缩小成200图形，相当受到影响肉眼认出来幻灯笼片中的是青蛙还是一只小狗，微电脑也是如此。

只不过AI启发式之类相当是什么最原先外面，决定读下深度求学三巨背之一 微分专家系统缔造者杨立昆的《科学之东路》，AI 启发式发展艰难，只不过几十年之同一时间就在研究成果和商用，中的途几经周折发展缓慢。

到了如今AI 这么燃；大要得益于这两项互联网大数据的造就, 所以可想而知将来AI系统设计，对于数据的特殊性，对于网络安全的特殊性。

另外一个应用程序是切线建设工程。

而这两项启发式；大要是领域层面，所以各家都在并不认为自己启发式的时候，只不过其本质从未多大的变化，；大要是基于自己数据进行时训练建模相同，另外一点是感应器的融入，以外均有同一时间融入的彻底解决方案，同一时间融入就是把所有的以上讲到的感应器电子邮件先集合独立妥善处理，这两项；大要运用于后融入，例如听觉妥善处理转换成推论，AN转换成推论，激光AN转换成推论，然后根据各个感应器的优缺点进行时相同的权重妥善处理。这种方式也却说的好一点就是冗余。

关于系统

终端驾驶系统，根据容易程度可以划统引述应对三种片中的系统，然后各家不论分的多细，只不过都是基于这些片中的不显分类和扩张。

低速片中-翻车，这两项最完整的翻车；大要依赖牙刷感应器，以外都在借助基于较宽摄像为促成的听觉融入彻底解决方案，寻找住宅单位和专门设计翻车，而小鹏借助同一时间置摄像的Visual simultaneous localization and mapping (SLAM) 大多数听觉 SLAM 的系统的兼职方式也是通过连续的胶卷帧伪装或多或少点以三角测量它们的 3D 所在位置，同时常用这些电子邮件来相异胶卷姿态。理论上上，这些的系统的最终目标是为了导航的目的，将他们的周围生态系统与他们自己的所在位置比如却说。

极低速片中-极低速或者极低架等填满道东路反潜。这边上也是这两项扩张相对成熟的行业，；大要基于极低造化图表实施终端过境匝道，以及在填满道东路进行时反潜。

这部分；大要是规避了，一些造化细的铁东路运输与会者，和填满港口，矿区片中值得注意。

绿化带-造化细片中。大家可以看每家终端驾驶的建设工程，最终的借助于于都在这边上，这里；大要是绿化带，情形造化细挤迫而且速度中的等，极低速都有所伸展。仅有的借助于于是cut in插车以及各类有鬼探背，这就可以解读为什么小鹏P5以及G9在同一时间保大约各装一个激光AN，其；大要就是运用于更加准确而且受生态系统依赖性较小的激光AN来测定同一时间进中的也许经常出现的cut in 以及有鬼探背。

总结

本文；大要是基于，硬件，应用程序，系统三块进行时听觉终端驾驶彻底解决方案的宽泛聚焦。只不过很指明，终端驾驶以外某种程度形成了以听觉AI 为促成，可知力为融为一体，大数据为正数的一整套用以产业化条。

所以终端驾驶将来的相似之处点也许还是也许会回归知名品牌基本特征和善良的细不显互动相似之处，而非各种系统。

当然水平极小，权当抛砖引玉，热烈欢迎留言互相求学聚焦。

简介文章

Autonomous Driving Technology for Connected Cars - 日立 Developing Autonomous Driving EVs for the China Market XPENG Motors’ Approach - 谷俊丽。

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