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未來的汽車是怎么樣的？
DANBACH ROBOT
有些趨勢塑造著未來的汽車。個是大量注入計算基數(shù)，從根本上改變汽車電子。除了立體聲，汽車將能夠運行復雜的應用程序。就像iPhone展示了臺電腦如何進行語音通話樣。汽車也將經(jīng)歷傳感器革命。傳感器的成本也會下降。因此， 汽車較終將包含數(shù)十個短程傳感器，可以收集有關(guān)其環(huán)境的海洋數(shù)據(jù)。
此外， 與云端的連接將是2025年汽車的核心部分 。汽車將不再是在車輛的20年聲明周期中保持不變的隔離模塊。相反，他們將能夠從云端獲得新的下載。所有的傳感器數(shù)據(jù)將被發(fā)送到云端，或者使用V2V（車輛到車輛）或V2I（車輛到基礎(chǔ)設(shè)施）進行點對點的傳輸，這樣甚至可以提供短距離數(shù)據(jù)。將手機這些數(shù)據(jù)以形成街道甚至城市及的交通觀點。就像PC和手機樣，云端作為信息、應用程序和處理的中央存儲庫。
根據(jù)IHS Technology的份報告， 車載人造衛(wèi)星系統(tǒng)的數(shù)量將從2015年的700萬增加到2025年的1.22億。 大都會將成為標準，這樣做將改變?nèi)藗兣c汽車的交互方式，反之亦然。種方式是通過信息娛樂的更智能的互動。AI將提供語音和手勢識別功能、驅(qū)動程序監(jiān)控、虛擬助手和自然語言理解功能
。駕駛員將能夠與他們的汽車交談，讓他們回應、甚至達到超出他們預期需求的標準。
AI也將使現(xiàn)金的駕駛員輔助系統(tǒng)ADAS系統(tǒng)成為主流現(xiàn)實。ADAS和自主車輛需要基于攝像機的機器視覺系統(tǒng)?；诶走_的檢測單元，駕駛員狀況評估和傳感器融合引擎控制單元
工作。根據(jù)IHS，“深入學習”是完全自主的車輛的關(guān)鍵。這可以讓他們檢測和識別物體，檢測動作，適應新的道路狀況等等。
我們?nèi)绾芜_到上述水平？
實現(xiàn)完全自主的汽車，這條道路會很漫長，我們也只是剛剛開始。而2016年表現(xiàn)出了許多可能的情況，我們還沒有達到由公路交通安全管理局
定義的全面自主的4汽車。
2017年，隨著我們建立數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，并為ADAS制作詳細的實時地圖，該行業(yè)也將會迎來重要的里程碑。今天又兩個選擇來實現(xiàn)這目標，今年將出現(xiàn)第三個主要的替代方案。
個選擇是部署高度儀表化的汽車，拍攝靜態(tài)物體的圖像和記錄位置。的車道信息和方向需要這種所謂的“毫米精度”。這在錢和時間方面是個非常昂貴的選擇，它還需要持續(xù)的更新，遍數(shù)據(jù)不會變得陳舊。
第二個選擇是部署半自動車輛來收集數(shù)據(jù)。這需要新代具有先進傳感器的汽車，但很少有汽車會在2017年安裝這些傳感器。
今年的 第三個選擇是使用新技術(shù) ，從已經(jīng)在路上的其他非自主汽車手機數(shù)據(jù)。例如，從相同的位置的多個轎廂檢測突然的轉(zhuǎn)向變化，可以指示障礙。當輪滑或擋風玻璃刮水器打開時，注意到將提供與微觀天氣相關(guān)的通知。機器學習的力量是，所有這些數(shù)據(jù)都可以通知下代汽車的ADAS系統(tǒng)，并為未來的汽車提供更好的模型。
2017年出現(xiàn)的技術(shù)可能還不能實現(xiàn)完全自主的車輛，但對于奠定未來的基礎(chǔ)，是至關(guān)重要的。
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