自动驾驶

在车载信息娱乐系统和驾驶显示方面，许多公司已经在使用 GPU。开发人员认识到，GPU 的灵活性使其能够高效地处理计算和图形任务。

今天就深扒ADAS测试的核心逻辑：从必测场景、高频坑点到实战技巧，带你看透ADAS测试的关键所在！

中国信通院政策与经济研究所刘杰对报告进行了深入解读。

GPU、TPU、NPU等不同技术路径的芯片产品，基于各自的架构特性与设计初衷，在算力需求的分层市场中形成既互补又博弈的产业生态……

本文将为您介绍边缘计算的概念、优势及一些行业实际应用示例。

随着自动驾驶向更高自动化水平发展，车载芯片的数量大幅度增长，对算力的需求也显著提高。如何在有限的硬件资源下，实现高效的计算和处理，是一个关键问题。

对于一些人来说，终极的出行方式是自动驾驶出租车，这是一种完全自主的按需出行车辆，让乘客免去了拥有车辆的烦恼。这个梦想离现实有多近？

随着自动驾驶汽车、护理与陪伴机器人纷纷出现，甚至可怕的自动化武器也已处于不同的开发和使用阶段，到2026年，实体人工智能将成为生活中常见得多的景象。

国际上将自动驾驶划分为L0 到 L5 共六个级别，级别越高，车辆的自动化程度就越高。