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从数据变化看疫情中国28省份零新增中国境外确诊病例破万

(抗击新冠肺炎)从数据变化看疫情:中国28省份零新增 中国境外确诊病例破万

中新社北京3月4日电 (郭超凯)最新官方数据显示,3月3日,中国28个省份新增确诊病例为0,湖北新增治愈出院病例连续9天超过2000人,中国境外确诊病例突破一万。

从确诊病例治愈率看,截至3月3日,武汉为50.2%,湖北除武汉为76.8%,其他省份为87.3%,均连续19日上升。对此,中国国家卫生健康委员会新闻发言人、宣传司副司长米锋4日表示,中国下一步要切实巩固前期救治成果,不断完善治疗方案,坚持中西医结合,加强对重型、危重型患者的密切监测和整体护理,不断提高治愈率,降低病亡率。

特别在高速公路这种具有结构化特点的场景下,创建地图会有一些便利,比如可以预先采集、建立一套典型的适合高速公路环境的几何模板,并基于此来完成检测重建。

不过,值得注意的是,所有好的在线标定系统都对初值有着严格要求,所以首先还是要实现重复性高的离线标定,来提供相对准确的初值。

我今天分享的主题是打磨安全的干线物流自动驾驶,会分享智加过去在干线物流自动驾驶领域的实践,以及智加对技术落地的思考和推演。

值得注意的是,3月3日,全国海关共发现入境有症状旅客227例,疑似病例63例。截至3月4日零时,全国海关共发现入境有症状旅客6728人,其中疑似病例779例,检出新型冠状病毒核酸检测阳性病例75例,所有人员均按联防联控机制工作要求妥善移交或者通报相关卫生健康部门处置。

但爆发的需求也带来了供货及配送压力,Bigbasket 在 3 月下旬收购牛奶配送公司 MilkBasket 和 DailyNinja,并与 Uber 展开合作配送,同时还与印度国家餐馆协会 (NRAI) 合作,暂时雇佣那些因封锁而暂时关闭的餐馆的员工,增加员工收入的同时解决人手问题;这与盒马生鲜雇佣西贝上海餐厅作为临时工的做法不谋而合。

另外,腾讯在印度市场与阿里较劲,投资了另一家竞对 Swiggy,与 Zomato 展开外卖大战。根据蝉大师 4 月 23 日数据,Zomato APP 在印度美食榜-免费(IOS 端)排名第 4 名,而 Swiggy 排名第二。

计算平台则要满足功能安全。 L4 级对于算力的要求会比 L2 系统或者 ADAS 系统有显著的提升,计算架构也逐步从分布式向中央集成式过渡。但这种中央集成式的 ADU 的大功耗也存在着安全隐患,所以智加采用的混合结构,部分计算任务在传感器端做,部分计算任务在中央 ADU 端做,平衡了算力和功耗。而且,这样的架构也方便之后的冗余系统的设计与实现。

基于中美两地市场的现状,以及对自动驾驶技术光明前景的判断,智加科技从成立起便以落地应用为主导,以构建生态为核心,定位为全球最大的两个物流市场进行赋能。目前,智加在中美两地均设有办公室和研发中心,超过 25% 的员工有博士学位,超过 80% 的工程师毕业于中美两地排名前五的工科院校;拥有自动驾驶核心技术的全栈研发能力,包括感知、地图、定位、决策、规划、控制等。资本方面,智加也得到了红杉资本、金沙江资本、满帮集团等多方的支持。

一、当前干线物流的现状和自动驾驶的机遇

值得一提的是2017 年 9 月,Zomato 基本实现业务全面盈利。2018 年底其推出 Zomato Gold 服务,与美团外卖、饿了么的配送会员不同,该权益可以在 Zomato Gold 指定餐厅就餐时获得全年买一赠一的优惠,目前有 150 万付费会员,为 Zomato 带来了近 5000 万美金的收入;Zomato 同时在考虑将该会员服务从堂食延伸到外卖业务。

如今,随着算法的迭代和优化,智加车顶传感器的数目不断减少,但始终保留了双目的配置。这是因为双目在传感器的自检、动态标定和深度估计上都给了感知模块和整体系统很多冗余,比如双目深度比单目准,点云密度比激光高,同时左右两侧相机可互为冗余,以防其中一个出现故障。同时,双目本身也利于在线标定。

针对第一个问题,有观点认为,特斯拉明确表示不需要激光,仅靠视觉就能实现无人驾驶。但同样在视觉领域颇有建树的 Mobileye 在其官网上对 EyeQ 系列芯片的发展介绍中写道,“EyeQ 4 支持 L3 级自动驾驶,EyeQ 5 支持 L4 级以上自动驾驶”。

近日,雷锋网邀请了智加科技高级主任科学家崔迪潇来进行业内分享。以下为崔迪潇演讲内容,雷锋网(公众号:雷锋网)进行了不改变原意的整理:

据官网介绍,Snapdeal 平台入驻商家超过 30 万,覆盖印度 6000 多个城市,有超 6000 万种商品,平台主推商品是 3C 电子。不过,印度电商市场的竞争激烈程度不逊于中国,前有全球电商巨头亚马逊,后有 2018 年 8 月以 160 亿美金“卖身”沃尔玛的 Flipkart,Snapdeal 一度深陷亏损泥潭,花 4 亿美金收购的支付公司 Freecharge 转手以 6000 万美元卖掉;2017 年 7 月,Flipkart 甚至出价 8 至 9 亿美元收购 Snapdeal,但遭到 Snapdeal 董事会的拒绝。

系统冗余设计/系统架构设计

Snapdeal 的模式与淘宝网一致,是典型的 C2C 平台模式,作为一家全球电商网站,“电商鼻祖”eBay 比阿里更敏锐地意识到印度市场的潜力,因而比阿里还早 2 年投资了这家公司。

智加较早意识到这点,所以目前用来进行地图数据采集的是乘用车,用来定位验证的是重卡;同时,智加内部也会实行类似的交叉验证,完善建图方法,以及定位算法。

3月3日,湖北新增出院2389例,连续9天治愈出院人数超过2000。同日湖北全省新增病亡37例,其中武汉市31例、黄冈市2例、咸宁市2例、黄石市1例、鄂州市1例,其他12个市州均为0例。武汉市现有确诊病例22368例,累计治愈出院病例24890例,累计治愈出院病例首次超过现有确诊病例。

传感器的标定可以分为离线的静态标定和在线的动态标定。

此外,重卡在湿滑的路面上行驶的制动距离将进一步增加。为了安全起见,在湿滑路面下的重卡制动距离通常需要至少 300 米。另一方面,由于车身高带挂的特性,重卡司机的感知盲区远比乘用车大,因此也引发了大量的事故。

研究人员称,借助该方法,医务人员使用一套简单的实验装置每小时可检测200个血液样本;使用高级仪器每小时可检测700多个血液样本,每天约可检测16800个血液样本。

三、干线物流自动驾驶的关键技术和挑战

有了一套分类体系和一套可以独立拆分模块的评价体系以后,就能够解决数据使用的问题。如何让系统在测试过程中自动化去识别一些不明物体,支撑采集数据和筛选数据两个环节,这个问题接下来会展开讲。

智加内部有一套 Plum 系统,它包含离线自动化标注和在线自动化标注两大部分,我们还针对感知、定位、决策、规划、控制等各个模块制定了相关指标,用于自动化筛选有价值场景数据。

此外,王慧文曾经表示“阿里当时给的对价是 70 亿美金,饿了么来找美团,美团开价 90 亿美金,饿了么拿着美团的报价又去找阿里,最早阿里&饿了么以 95 亿美元成交”。当然,竞争对手的抬价导致项目溢价投资/收购在国内创投圈早已是秘而不宣的“潜规则”,但最终选择谁还是由创始人和股东来衡量决定。

具体方法为:首先给跟踪模块输入完美的感知数据/感知真值,然后不断增加噪声,降低感知输入的质量,模拟车道线的缺失、遮挡、丢帧、处理延时等,评测和确定跟踪模块的性能边界,以及对感知模块数据输入的要求。

此外,Zomato 通过收购餐厅 POS 公司 Maple POS 打通支付能力,还搭建餐厅 B2B 的食材供应链平台,还成立了慈善基金,印度“大众点评”的定义已然不那么准确。

对于需要强算力或者需要大存储空间、或者需要进行多帧数据关联的指标,我们采用离线计算。对于经过轻巧设计、对算力和存储要求低的指标,我们则采用在线自动化的方式,帮助我们更高效、更低成本的抓取数据。

最后,还需要一系列高效的测试验证把整套研发环节跑通,在一些常规测试的基础上加大难度,对系统的性能边界进行验证。同时,还要有一套高效运作的测试或研发数据管理体系,来对信息进行筛选、整理、分类,从而反哺模型的提升和系统的迭代。

针对静态标定,通常采用基于标记物的标定方法。这种标定方法需要选取和设计利于不同传感器能够同时进行准确观测的特殊标记物。为了上述目标,选取标记物时要考虑其几何结构和表面材质,比如相机对纹理和角点的观测精度、激光对深度(尤其是深度不连续位置)的观测精度、以及雷达对金属的强反射性等。

智加对自动驾驶技术落地的 5 个阶段有自己的见解:

Paytm 作为印度本土“支付宝”,试图在印度复制支付宝的成功经验,Paytm 也可以缴纳水电煤费用。2017 年 Paytm 的用户数快速增至 2 亿(支付宝用户 5.2 亿),线下商户覆盖量达到 1400 万,在印度餐厅、加油站、杂货铺,大街小巷到处可见贴着二维码的“码商”。Paytm 还开发出黄金版“余额宝”,一个卢比(约 0.1 人民币)起购买黄金,用户数超 4500 万;而余额宝用 3 年时间就积累了 3 亿用户。

四、L2+ 与 L4 的数据闭环问题

最新研究发表于7月18日出版的《美国化学学会·传感器》杂志,研究人员已为该方法申请专利,目前正寻求商业和政府资助以进行大规模生产。

智加在过去的几年里取得了不错的成绩:

有了准确的路面估计以后,则需要考虑障碍物的感知问题,尤其是针对重卡的远距离障碍物感知。有了来自于双目的颜色和深度信息以后,多传感融合则有更多的操作空间,实现对障碍物的类别、位置、朝向的检测和跟踪。

商用车虽然在 L2+ 阶段也无法省掉驾驶员,但是它作为生产资料,本身就在持续创造营收。同时,还可以通过节油和提升车辆保值来进一步增大利润空间,从而使得单车成本上可以预留更多给传感器和计算平台。

二、自动驾驶落地应用的5个阶段

当前干线物流的现状和自动驾驶的机遇; 自动驾驶落地应用的 5 个阶段; 干线物流自动驾驶的关键技术和挑战; L2+ 到 L4 级所面临的数据闭环问题。

因此我们要回答数据闭环的价值问题,本质上是要判断 L2+ 系统的传感器类型以及使用方式与 L4 级阶段的差异有多大?差异越小,它的数据闭环就越有价值。

为进一步保障好大家的身体健康和生活起居,我们在所有营业的宾馆为大家提供免费食宿、免费接送、免费检测等服务。如您遇到食宿困难,请联系以下两家宾馆。

智加用基于立体视觉估计的曲面来实现路面点云的稠密化,从而实现图像像素和激光的点和点对齐;且这种方式使得感知结果可以和车体坐标系建立清晰的物理对应关系。

然而,我们在讨论这个话题的时候,要考虑好两个核心问题:

除湖北以外,全国其他省份3月3日新增病例仅4例,重返个位数。从2月29日至3月1日,全国除湖北以外地区每日新增病例均保持在个位数,不过3月2日这一数字上升至11例。

传感器的可靠性主要是体现满足车规,以摄像头为例,性能上满足算法对图像质量的要求。除了传感器本身的连接稳定性,传感器的灵敏度动态范围也要有显著提升。

从地域来看,3日0时至24时,湖北全省新增新冠肺炎确诊病例115例,其中武汉市114例、鄂州市1例,其他15个市州均为0例。除武汉外,湖北3日确诊病例仅1例,连续6天保持个位数。此前5天,这一数据分别为3例(3月2日)、3例(3月1日)、5例(2月29日)、3例(2月28日)、5例(2月27日)。

(总台央视记者 苏蒙 钱重宇)

经过几年的发展,产业界和学术界已经基本达成共识:随着自动驾驶技术的应用,重卡运营成本可以降低26%,事故率可降低 80%。

在大规模运营后的产生的海量数据,只有通过在线且自动化的方式才能保证数据收集和筛选的效率高、成本低。智加的数据来源目前主要有 4 个,包括在线人工标注、离线人工标注、离线自动标注和在线自动标注。

蚂蚁金服早在 2015 年 2 月即成为 Paytm 的股东,也是 Paytm 早期的风控与云技术合作方;彭蕾 2010 年接任支付宝 CEO 后,主导打通水电煤等公用事业付费,跟国有大银行打通,又在 2013 年推出余额宝搅动市场。

首先是标定。多传感器同步和内外参数标定是所有智能驾驶系统必须解决的问题,其误差会通过感知层逐步递增到规划和控制,影响最终的自主行驶。

一辆时速为 120 公里每小时、带挂的重卡,它的制动距离通常在 180 米。如果有更大的重量,将会有 0.6 秒到 0.8 秒的制动延时,这会导致更长的制动距离。

也是从 2015 年开始,腾讯和阿里开始在印度加大赌注。孟买投资公司 Iron Pillar 发布报告称,印度到 2019 年底只有 31 家独角兽公司,其中近半被这阿里和腾讯瓜分。不过,阿里更集中地押注 Paytm 等几家公司,并持有多数股份,以战略投资为主;而腾讯作为社交&游戏类公司,则寻求更大范围的投资,少量持股,更像财务投资者。

针对第一个问题,可以利用左右双目的高区分度的特征点来进行在线校正。针对第二个问题,可以直接使用激光中深度不连续位置和图像中逆距离变换求取的边缘来实现对传感器外参数漂移的在线标定。

不过建图中有一个容易被大家忽略的问题。未来商用地图采集车大部分都会是乘用车,然而它的传感器配置类型和安装位置都与重卡有很大不同,比如激光数据的测距精度、返回强度等都有可能出现较大差异。现在行业内许多公司在测试时或 demo 使用的采集车是同一款车,甚至是同一辆车。这就导致地图精度和传感器类型、安装位置、甚至多传感的标定误差严重耦合。

基于上述现状,利用自动驾驶技术来填补劳动力缺口、优化成本、提高重卡行驶过程中的安全性,已成为大势所趋。这也使得干线物流成为能够最早实现自动驾驶商业落地的场景之一。

阿里错过美团点评,重金投资印度“大众点评+饿了么”Zomato

大家晚上好,我是来自智加科技的崔迪潇。

不论是 Paytm(类支付宝)、Paytm Mall(类天猫商城)还是 Snapdeal(类淘宝网)、Bigbasket(类天猫超市)、Zomato,阿里在印度押注的是与过去自身擅长且容易全球化的电商和支付业务,以及阿里未来更看重的本地生活体系。可以说,阿里在印度是战略投资者,不仅给与项目资金支持,还能输出蚂蚁金服的技术、阿里的电商运营经验和合作资源等,同时相对避免了阿里进入印度市场时与其开展直接竞争,消耗资源。

Paytm 创始人 Vijay 还表示,“下一步,Paytm 希望把“蚂蚁森林”引到印度,为印度的可持续发展贡献力量。”不过与阿里在电商体系内成立支付宝不同,Paytm 反其道而行之,在电子钱包中孕育电商业务——根据蝉大师 4 月 23 日数据,Paytm 在印度购物榜-免费(IOS 端)排名第 3 名。

各位来乌鲁木齐市出差旅行的朋友:

车道线检测和障碍物感知

数据的价值。比如特斯拉 Autopilot 是 L2+ 系统,Waymo Robotaxi 是 L4 级系统,但两者之间的数据闭环并没有太多价值,因为两者的数据特性不一样,配置也不一样。 收集数据的效率和成本。海量用户数据打通之后,安排标注员在后台翻看数据几乎不现实,效率也十分低下,这种情况根本无法支撑数据闭环。

数据的价值判断问题处理好了,再来看看收集或筛选这些有价值数据所要付出的成本,以及它的效率。

印度“淘宝网”Snapdeal 早被 eBay 相中,或将被对手收购

经过感知团队和标注团队的努力,智加已经围绕困难场景的车道线标定收敛出来一套标准。以车道线检测为例,这套标准大体上包含两个方向:

主要的内容分为四个版块:

2017 年 3 月,智加获得了加州交管局颁发的自动驾驶路测牌照,成为第一家获得路测牌照的中国初创公司; 随后,智加在硅谷的真实车流中完成了近2000公里的实际路测; 2018 年,智加和与中国市场份额最大车货匹配平台满帮集团达成了独家战略合作,并联合满帮、一汽解放和英伟达成立了四方同盟; 2018 年 11 月,智加获得了公安部、交通部、工信部和江苏省政府联合发布的中国首张营运自动驾驶测试牌照。 2019 年 1 月,在哥伦布智慧物流大会上,智加与一汽解放完成了首批智能重卡的交接仪式。

以上这些印度独角兽的发展离不开国内资本的支持,中国资本圈笃定现在的印度正是 5-10 年前的中国,虽然他们成立时间较中国同类项目要晚少则 3 年,多则 8 年时间,但得益于跨越互联网、直接进入移动互联网时代的优势,以及中国资本的高度热情,印度独角兽项目融资速度更快、轮次更多,爆发也更快(美团上市前仅融资 8 轮,Zomato 高达 15 轮)。可见不同的时代背景下,决定公司发展的天花板和土壤是不同的。

传感器的冗余,即在传感器故障时有硬件备份,更重要的是,同一类型的传感器可以用来做相互校验,检测系统里的软失效,如立体视觉。相应的还有功能算法冗余,即通过功能算法的冗余来判断传感器是否失效。

从 3 月下旬开始,印度部分城市也设置了限制出行的禁令,原本 3 月 31 日解除的禁令延迟到了 4 月 14 日;在禁令颁布前后两周内,BigBasket 的订单量翻了一番。“购物车内平均物品量增加了 25%-30%,APP 访问量同期增长了 60%-70%。”采购与销售部全国主管 Seshu Kumar Tirumala 说,“我们每天有 2-3 个 SKU 脱销,包括洗手液等洗手用品以及大米、木豆等基本主食。”根据蝉大师 4 月 23 日数据,Bigbasket APP 在印度购物榜-免费(IOS 端)排名第 4 名。

建立数据管理系统,要解决三个问题:第一、怎么收集数据?第二、怎么筛选数据?第三、怎么使用数据?

印度“一号店”Bigbasket 4 月再获融资,疫情让订单翻了一番

物流在国家经济的组成部分中占重要位置,尤其在中美两地,物流市场已形成万亿规模,公路运输长期占据国内整体货运量的 75% 左右。

研究结果可以帮助高危国家开展人群筛查、病例确诊、接触者追踪,以更好地抑制新冠病毒的传播,以及在临床试验过程中确认疫苗的效力等。

L4 系统对场景理解的准确性提出了新的要求,因此对传感器数据的需求将从模态分裂走向模态融合。我们不再把数据按照激光、视觉、毫米波雷达来区分,而是按照纹理、色彩、深度甚至速度来理解。

基于以上的五个阶段,智加也分别做了相应的规划和准备,包括一些技术上的创新。

乌鲁木齐市疫情防控指挥部

快速增长的背后离不开阿里的“输血”以及学习中国“前辈”的做法:Zomato COO Gaurav Gupta 表示,“我们看到中国的外卖市场发展非常快,因此尝试去扩展城市数量,2018 年 1 月我们覆盖了 118 个城市,但现在(2019.11)覆盖 512 个城市。”

感知方面。智加基于多个摄像头、激光雷达、毫米波雷达实现了车周无盲区,以及远距离的感知。在前向距离上,智加可以实现超过500米的静态和动态障碍物的检测和跟踪。这种传感方案与单纯地强调远距离感知不同,还兼顾了感知的视野范围,可以感知到路面的起伏情况。这是实现重卡安全运营的一大重要手段。

世界卫生组织官员在3日召开的新闻发布会上称,中国防控疫情的经验需要与世界分享,中国医疗专家组前往伊朗是一个极好的例子。“中国专家亲临现场,与其他国家分享经验,这种直接的交流是我们最希望看到的,期待这样的交流越来越多。能由中国与其他国家分享抗击疫情经验,是再好不过的了。”(完)

在最新研究中,莫纳什大学研究人员开发出了一种简单的凝集测定法来检测血液样本内是否存在检测感染新冠病毒而产生的抗体。凝集测定法是用于确定某种物质在血液中是否存在以及含量为多少的分析方法。

这些数据一部分会进入智加的内部平台,依据场景分类信息来进行自适应的采样,形成二级或者三级的标注数据,用于模型的训练、测试和评测。另一部分则用于生成仿真测试场景。

至于上述“other sensors”是什么,目前未有明确的说法,但我大胆推测,这里面应该包含激光雷达。因而在绝大多数的、非特斯拉的自动驾驶公司的心里面,要实现 L4 就需要激光雷达来提供准确的深度信息。

最终的 L4 级系统是不需要安全员的,所以需要从系统设计方面考虑可靠和冗余。智加对系统的可靠冗余设计包含五个维度,分别是可靠硬件平台、传感器的冗余、功能算法的冗余、系统架构的设计以及测试验证。

此外,重卡的运营成本也很高,从燃油、司机、保险、车辆折旧等方面进行统计分析,在美国,人力和油耗占运营成本的 70%,在中国,这一比例也超过 50%。同时,长途运输中的驾驶安全问题也备受关注。

Bigbasket 成立于 2011 年,距今 9 年内融资 12 次,总融资额达到 83 亿元;阿里从 2017 年 9 月开始投资 Bigbasket,总共投资 4 次,最近疫情加速了线上购物需求爆发,4 月 10 日阿里又领投了印度这家电商零售企业。

前文提到了自动驾驶技术量产的五个阶段,在整个自动驾驶的演进中,从更高维度理解可以把一个 L2+ 系统等同于一个 L4 系统的设计验证阶段。然后,把 L2+ 系统里的量产、落地,以及在大量运营中积累的数据,转换为 L4 的系统的生产力。

在线自动化的典型代表是大家津津乐道的影子模式,通过来比较人工驾驶的轨迹和系统规划的轨迹之间的偏差,比如说当路径上的横向位置、纵向速度和加速度偏差超过系统设定阈值时,就自动抓取当前场景的数据并回传。从这种设计上我们可以看出,它采集的数据本身是面向决策和规划端的,我个人认为这种设计有两个不足:

这种情况下的 L2+ 级阶段传感器的类型和使用方式与 L4 阶段的差异较小。这也是为什么我们认为干线物流在这方面会优先落地的原因。

研究人员解释称,新冠病毒阳性病例血液样本中的血红细胞会出现凝集,肉眼可轻易看出来,借助新方法,他们能在约20分钟内检索到阳性或阴性读数。当前的拭子/PCR检测方法可用于识别新冠肺炎检测呈阳性的病患,但凝集测定法可确定某人目前是否被病毒感染以及过去是否曾被病毒感染;该方法还可以用于某人检测接种疫苗后是否会产生抗体以协助临床试验的进行。

印度在线食品配送与餐厅点评平台 Zomato 成立于 2008 年,位于印度哈里亚纳邦,12 年内融资轮次高达 15 次,总融资额达到 127 亿元;其中阿里也投资了 4 次,但与联合投资 Bigbasket 不同,阿里 3 次独家投资 Zomato。

根据 IT 桔子数据库,到今年 4 月,阿里共投资了 11 家印度科技公司,涉及电商、政府、文娱、出行等高频领域,其中有 3 个项目是阿里出资 4 次以上,包括支付工具 Paytm 及旗下在线零售网站 Paytm Mall、在线杂货商 BigBasket、餐厅点评与外卖配送平台 Zomato。前两者与阿里本身的“电商”支付/商业基因非常接近,后者与阿里通过合并口碑和饿了么而组成到“阿里本地生活服务”公司类似。

目前我们已经从前面的三个阶段逐步过渡到了第四个阶段,即在线自动化标注,意味着我们数据收集的成本会越来越低,效率会越来越高。

基于此,我也分享一下智加目前的相关工作。我们融合了立体视觉和低成本激光雷达,通过后处理来实现场景的三维重建,从而获得成本低、精度高且稠密的 RGBD 数据。未来我们可以从这种稠密的深度信息里抽样,泛化成在 L4 级阶段使用的激光雷达的点云数据。

第二,要独立客观地去评测模块和跟踪模块,即检测和跟踪要分开。目前,常见的车道线模块的评测采用两种方式,只评测车道线模块;或者把车道线模块评测和跟踪同时进行,做最终结果的评测。上面两种方式操作起来确实简单,但基于这些方式的评测结果十分宽泛,并没有对检测模块和跟踪模块的性能边界有一个明晰的判断。类比现在传感器性能突飞猛进,但我们要清醒地知道,感知模块性能的提升,到底是得益于传感器厂商的进步,还是得益于自己处理数据能力的增强。所以,一定要做类似的独立客观冷静的测试。

乌鲁木齐感谢你们,祝安康!

去年底,智加取得了全国首张跨区域的测试牌照,可在江苏、安徽、浙江、上海、三省一市的相关道路上进行测试和数据收集; 去年,智加联合一汽解放成立了苏州挚途科技有限公司,携手推进智能重卡的落地量产; 在美国,智加也在持续进行商业试运营。去年圣诞前夕,智加的重卡自动驾驶了三天三夜,横跨美国东西海岸完成了生鲜运输工作,行驶里程达 2800 英里。

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阿里最早在 2018 年 2 月以 2 亿美元战略投资 Zomato,获得 Zomato 最大股份;4 月又以 95 亿美元溢价收购饿了么,阿里充分展现了对本地生活领域的野心勃勃。也许是在中国错过投资美团点评的机会,饿了么与美团外卖竞争时又难以占据上风,阿里才在印度市场花 10 亿多美金砸 Zomato,虽然相比饿了么少,但投资是少量占股与全资 100% 收购不同,且印度整体生活水平相比中国更低。

2020 年 1 月,Zomato 收购印度 Uber Eats,收购价格约为 3.5 亿美元(248.5 亿卢比)。Uber Eats 为 Uber 旗下的食品派送业务。知情人士表示,此次收购为全股份交易,收购后,总部位于美国的 Uber 将持有 Zomato 的 10% 的股份。与其说是收购,倒不如说是 Uber 将旗下 Eats 业务作为“嫁妆”战略投资 Zomato。

目前,Bigbasket 可以满足日订单量 30 万的需求,而封城前仅仅是 15 万。从模式上看,Bigbasket 非常接近于中国网上超市代表“一号店”,一号店上线于 2008 年 7 月 11 日,比 Bigbasket 早 3 年,主营大型超市货架上常见的日用品、杂货;但最终以被沃尔玛收购的结局而告终。

可靠的硬件平台,主要是指车辆平台,尤其是执行机构以及计算平台的可靠性。对车辆平台来说,它的可靠性体现在转向、制动、动力的冗余。

智加的建图和定位依然是多传感融合的方式。智加高精地图创建包含了 3D 点云和 2D 图像作为地图数据的输入,然后通过离线完成几何度量信息的生成和优化,并在最终使用前进行人工的确认;尤其是要对不同时间和不同车辆采集后生成的地图之间的建图精度、一致性和重复性进行可视化显示,最终地图的采集会随着车辆的测试运营不断进行增量式的更新。

另外,在技术方案中,智加充分利用了多基线配置的双目视觉和来自于激光毫米波雷达的数据的深度融合。

乘用车作为生活资料,它在 L2+ 阶段无法省掉驾驶员,它的利润也只能通过载客服务来实现。因此,单车成本上,预留给传感器和计算平台的成本有限,可能无法负担起激光雷达的成本。同时它的算力也受限制,通常只能进行后融合。因此 L2+ 阶段的传感器针对乘用车来说,它的传感类型和使用方式与 L4 级阶段有着比较显著的差异。

第一,关心数据的分布,要建立一个完备的场景,以及定的多层次分类体系。也就是说,不仅要评估模型在比如天气、光照、道路、场景、交通流等某个一级分类维度的性能,还要分析它对应的某个二级分类维度的性能,同时还要建立不同分类、不同维度之间的关联关系。

此外,值得关注的是由于在印度英语是主流语言之一,印度项目不仅在本土化上具备广阔的市场前景,相比同类中国项目,还具有了国际化扩张所需的语言优势,因此能够更早地覆盖到全球其他英语系国家。

围绕这三个问题,智加已经打通和完善了一整套的数据管理系统。这个系统可以用来跟踪所有路测车辆的状况,包括自动驾驶比例、车辆所在位置、油耗里程等等信息,然后通过人工或者自动化的方式来标注和筛选出有价值的场景数据。

大家好!这次突如其来的疫情打乱了大家原本的出行计划,带来了诸多不便。疫情发生后,乌鲁木齐市疫情防控指挥部及时采取最严格的防控措施,全力以赴做好各项工作。在此过程中,各位外地来乌的朋友充分理解、积极配合,做出了不少牺牲。

现阶段新冠肺炎疫情仍在多国持续蔓延。截至北京时间3月4日10时,中国境外新冠肺炎确诊病例超1.2万例。其中,韩国、意大利和伊朗三国的疫情最为严重,韩国累计确诊5328例,意大利累计确诊2502例,伊朗累计确诊2336例,三个国家累计确诊病例已过万。

重点是智加现在正在采用的 simplex 的架构设计,其中包括抽象的传感器、抽象的执行单元,还有一个 safe landing  系统。这是一套包含了硬件传感、软件算法、失效质检、硬件(问题硬件)自隔离的系统。

在干线物流的场景下,第一个阶段叫作“原型期”。在这一阶段要做好三件事:确定 L4 级重卡自动驾驶的价值,制定大致的技术发展方向,同时寻找可靠的伙伴共同来推进。 第二个阶段叫作“工程验证期”。在这一阶段,最主要的工作是通过验证,证明自动驾驶的安全性和经济性。而且验证不仅仅是路测验证,还包括建立仿真系统来进行验证。 第三个阶段叫作“设计验证期”,此前工程验证期验证通过的自动驾驶系统,需要与量产车进行融合设计,从而设计出一款真正的自动驾驶的重卡。 第四个阶段叫作“生产验证期”,要进行流水线和生产方面的准备,包括把供应链打通、把工厂建设好,这是重卡主机厂擅长的事情。 第五个阶段就是“量产”,到了这个阶段,自动驾驶重卡已经开始大规模商业化落地,类似于满帮这样的角色将会在这个阶段发挥最大效果,推动自动驾驶重卡进行规模的商业化试运营。

标定的整体流程分为两大类,一类是以 3D 的点集配准为主要方法,基于 3D 坐标之间的对应关系来实现标定。 另一类是典型的 2D 和 3D 的对应点之间的标定问题,可以使用 PNP 的方式来求解。

然而,这一巨大市场面临着严峻的结构性人力供给短缺问题,主要表现为劳动力流失率高和未来劳动力补给不足——如今有超过半数的卡车司机计划未来不再做司机,而 96% 的卡车司机不希望自己的下一代成为司机。

自动驾驶还是一个新兴学科,它的标准和规范尚未健全,因此,我们大家都是这一领域的参与者、设计者和建设者,期待未来更多交流和碰撞。

重卡面临的另一个问题是在线标定。由于车身悬挂的抖动明显,可能会导致两个标定问题——第一个是不同传感器之间的相对位置会发生变化,比如相机和相机的相对位置、相机和激光的相对位置发生偏移。第二是传感器相对于大地的坐标系会发生变化。

今天的技术内容讲了很多,除此之外也谈到了现状、产业和数据闭环等内容。

而且,由于双目点云的天然特性,它的几何结构的信息稳定性高于纹理信息,使得它和激光雷达的数据融合可以在深度层面上展开。

车道线检测的方法层出不穷,但实际上,大多数时候,对车道线的检测和改进都是基于二维空间,关于高度的信息估计几乎是缺失的。在一些特殊的场景下,车道线的准确性会大打折扣。以高速公路收费处的匝道为例,其路面并不是一个典型的平面,而是高度逐渐升高/降低的曲面。

截至3月3日24时,据31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团报告,全国现有确诊病例27433例(其中重症病例6416例),累计治愈出院病例49856例,累计报告确诊病例80270例,治愈出院比例达62.1%。全国3日新增治愈出院病例2652例,连续21天治愈出院超千人。

由此引出的自动驾驶乘用车和重卡在技术上的差异,包括感知、标定、地图、定位等内容,我接下来会为大家做拆解。

这次我们重点关注阿里巴巴在印度的投资布局。

3月3日全国28个省份新增确诊病例为0,包括西藏、青海、贵州、甘肃、江苏、海南、陕西、云南、吉林、重庆、广西、山西、河南、福建、上海、安徽、江西、四川、河北、天津、湖南、辽宁、浙江、广东、山东、内蒙古、黑龙江和新疆(含兵团)。其中,西藏已经连续34天无新增确诊病例,青海连续27天实现零新增。

以上就是今天分享的全部内容,大家再见。

第一,采集的数据容易非平衡。影子模式基于人工驾驶的情况下、轨迹端结果触发,所以它没有办法直接反映出其他模块的问题,容易导致数据的非平衡性。 第二,数据采集成本比较高。由于它的触发条件在系统功能层面,粒度较粗,无法反映出上游模块的问题,只能采用事件触发点前后的全量数据采样,在数据存储空间和流量空间有限的情况下,极容易导致冗余数据,从而导致数据使用效率下降,数据采集成本攀升。

数据显示,截止 2019 年底,Zomato 覆盖印度及其它 23 个国家,拥有 7200 万月活用户, 每个月产生 3300 万个评价,而大众点评在 2014 年 Q3 月活达到 1.7 亿,点评数量超过 4200 万条;在收购物流及食品速递初创公司 Runnr 后,Zomato 每月外卖订单同比去年增长了 11 倍达到 3200 万个,外卖收入由 2018 年的 1700 万美金涨到了近 5 亿美金。

Paytm 成立于 2012 年,距今 8 年内融资 10 次,总融资额达到 313 亿元(注:美元兑人民币汇率按 7 计算,下同),与快手的总融资额接近。2019 年底,Paytm 完成了 E 轮 10 亿美元融资,蚂蚁金服、软银中国跟投,这是蚂蚁金服第四次参与 Paytm 投资。