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adas模型权威发布_adas模型分析滞胀的原因(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

adas模型

三叶考研5月课程安排，助力西财备考！ 𐟓… 5月的余天课程安排如下： 1️⃣ 学硕经济学：继续深入讲解ADAS模型，这部分内容非常重要且丰富。建议大家复习时放慢脚步，确保每个细节都理解透彻。 2️⃣ 金融专硕431：进入公司理财的核心内容——MM定理。这是金融专硕的灵魂知识点，主要涉及计算题。 3️⃣ 数学三：经过接近半年的基础阶段，现在进入强化阶段。 𐟓… 由于下周我将前往东京大学学习十来天，后续的上课时间和内容会有助理学姐提前通知大家。在此期间，我会在晚上回复大家的答疑。如果大家对东京大学感兴趣，我会选择一个时间进行直播，作为学习之余的放松。希望大家充分利用这段时间，加油备考！𐟒ꀀ

两个月前，智己就拿一颗 Orin X 把四颗 Orin X 的蔚来摁在地上狠狠摩擦没想到两个月过去，智己量产版「全国都能开」把这个差距直接干到40:7……属实离谱全球首发 1000T 的算力的豪情壮志都去哪了？搞得我以为智己才是装了4颗芯片的那台车Blood旌旗的微博视频

自动紧急刹车系统（Autonomous Emergency Braking，简称AEB）是高级驾驶辅助系统（ADAS）的热点功能之一。尤其是儿童鬼探头场景，非常考验系统的动态环境感知、视觉算法、响应能力，被视为对ADAS性能的极限挑战。以下视频是搭载Mobileye ADAS技术方案的车辆在白天以及难度更大的夜间无路灯低光照场景下的儿童鬼探头场景测试。儿童检测场景的难度在于其身材矮小、安全意识不足，在马路上更加容易发生意外。现实场景中，例如学校周边、社区停车场或城市街道，儿童可能会突然从车辆之间或视线死角跑出，给驾驶员的反应时间极短。如果发生在低光照的夜间，则处理难度更高。视频中，在正常光照下的白天夜间、以及无路灯的夜间低光照条件下，以车内的角度，驾驶员肉眼能看到儿童的时候，两者距离已经很近了。Mobileye的ADAS方案依靠精准的感知能力和高效的视觉计算模型，能够及时检测到儿童并触发AEB，车辆迅速刹停，有效避免了碰撞事故的发生。朱玉龙-YL的微博视频

我不知道理想 AD 的逆袭有什么好惊讶的归根到底就是钱的问题啊人才是开放流通的，理想 AD 又不是什么 AI 圣地能让人死心塌地的干；ADAS 的算法和模型也相对道路清晰，不存在什么瞬间爆种的新算法、新路子...... 玩到端到端这一步，可不就是看钱么高级算法、模型专家，千张起步的计算卡......都是吞金兽如果 AD 进度不如理想，那就说明舍不得给专家开工资，舍不得学理想一张卡加 5000 块钱扫货计算卡... 理想接近 6E Flops 的云端算力就是资金投入最有力的证明还有一个就是研发效率，一个就是很多人不信的组织效率，另外一个就是低于业界的内耗研发效率低，可能就是内部制度更有利于那些喜欢扯皮、拖后腿、摸鱼、甩锅、“拉通”甚至贪污腐败的人如果大家愿意在财报里面把 AD 部门拿到的钱列出来，我相信事实更加一目了然

11月的几个重磅ADAS版本（量产限定）： ●华为满血版ADS3.2 ●理想500万clips的6.4新模型 ●小鹏纯视觉5.4 ●小米新版 NOA（全国都能开） ●MMT大规模推开的“全国都能开”

边缘计算中的联邦学习加速：数据与模型并行最近，边缘人工智能（Edge AI）的概念被提出，旨在在网络边缘挖掘和发现有价值的知识。联邦学习（Federated Learning）作为边缘AI的一种新兴技术，已经被广泛应用于在许多终端设备上协同训练模型，通常采用数据并行的方式。然而，由于资源受限的边缘节点（如终端设备）的计算和通信负担较重，同时需要保护用户隐私，因此在边缘计算中集成了数据并行性和模型并行性的分裂联邦学习（Split Federated Learning, SFL）正成为一种实用和流行的分布式数据模型训练方法。尽管SFL在边缘计算中表现出色，但它仍然面临三个关键的挑战：资源限制、系统异构性和节点动态性。为了克服这些挑战，我们提出了一种高效的SFL方法，名为AdaSFL。AdaSFL通过集成控制本地更新频率和数据批处理大小来更好地加速模型训练。我们从理论上分析了模型的收敛速度，得到了给定数据批处理大小下与本地更新频率相关的收敛上界。在此基础上，我们开发了一种控制算法来确定自适应的本地更新频率和每个节点不同的批处理大小，以提高训练效率。实验结果表明，与基线相比，AdaSFL可以在达到相似的测试精度时减少约43%的完成时间，并减少约31%的网络流量消耗。论文《Accelerating Federated Learning With Data and Model Parallelism in Edge Computing》已被CCF推荐A类国际期刊IEEE/ACM Transactions on Networking录用。

人工智能行业周动态 ⷍistral发布新AI模型Les Ministraux ⷨ”想与Meta合作推出面向PC的AI智能体AI Now ⷩ›𖤸€万物推出新旗舰模型 Yi-Lightning，已上线Yi大模型开放平台智谱AI、Minimax推出新版本大模型产品 ⷁdobe 推出 AI 视频生成器，迎战 OpenAI 和Meta 地平线：是市场领先的乘用车高级辅助驾驶（ADAS）和高阶自动驾驶（AD）解决方案供应商，拥有专有的软硬件技术。地平线的解决方案整合了领先的算法、专用的软件和先进的处理硬件，为高级辅助和高阶自动驾驶提供核心技术，从而提高驾驶员和乘客的安全性和体验感。依托已大规模部署的前装量产解决方案，地平线成为了智能汽车转型及商业化的关键推动者。君同未来：着眼于人工智能自身存在的治理与合规挑战，关注如何检测智能模型的安全性、可靠性和隐私性等问题并提供全面的模型防御增强方案。君同当前服务全面覆盖生成式大语言模型以及图像、视频、语音、文本、表格等多个模态，对大模型涉及的数据、算法、模型及场景等关键要素，提供一体化治理能力。平方和：是一家面向全球市场，集工业视觉检测系统的研发生产、企业级云视觉服务及智能制造数据平台服务为一体的高科技中外合资企业。为国家高新技术企业、中关村高新技术企业。企业于2018年3月设立，以工业视觉、计算机视觉和工业自动化为核心，支持云端整体计算机视觉系统的自动化解决方案，为生产制造企业提供全栈式视觉服务，包括光学成像系统设计、视觉算法定制、视觉设备定制与开发、视觉及生产数据整合等。借此帮助各行业客户提高生产效率、降低生产成本、改善产品质量。星动纪元：是一家由清华大学交叉信息研究院和上海期智研究院所孵化，研发具身智能以及通用人形机器人技术和产品的新兴科技公司。星动纪元聚焦于通用人工智能（AGI）前沿应用，致力于研发适应宽领域、多情景、高智能的通用人形机器人，努力实现智能机器人走进千家万户，融入万家灯火的美好愿景。耀宇视芯：成立于2023年，是一家专注于机器人研发及应用的高科技公司。公司拥有强大的技术研发团队，汇集了多位来自于港大、港中大、哈工大、电子科大、华科、CMU、QUT等一流高校的高层次精英人才，大部分来自于RoboCon、RoboMaster、FRC等机器人大赛的冠军队伍。基于自主研发的机器人核心部件及机器人识别定位导航算法，公司产品应用于割草、除雪、扫落叶等室内外场景，为人们提供更智能、更便利、更安全的美好生活。云芯机器人：成立于2021年5月13日，公司致力于智能机器人产品研发和销售，围绕科研教育、公共服务、健康养老等场景提供智能机器人解决方案，打造“全球通用的人形机器人平台”。主要产品有通用人形双足机器人平台、高仿真表情机器人Ulaa、通用人形机器人技能研发与教学平台、灵巧手臂等。目前公司已成功为清华大学、上海戏剧学院、上海中学等国内顶尖高、中等院校提供智能机器人实验室建设的解决方案。 #君安资本# #人工智能# #君安分享#

【研究人员用AI自动设计智能体系统，数学任务分数提升25.9%】目前，#人工智能# 领域正在投入大量精力开发通用智能体系统。这些智能体利用#大模型# 作为它们的“大脑”来进行推理和规划。比如，利用规划推理、记忆结构、工具使用等模块来解决复杂任务，并已在游戏、科研、软工等领域取得巨大成功。对于目前的智能体系统来说，它们中的绝大部分都是依靠专家经验和领域知识，通过花费大量时间和计算资源，在不断试错之后被设计而来。但是，从#机器学习# 的历史可知，手工设计的解决方案最终往往会被机器学习习得的解决方案所取代。基于这一背景，一支科研团队提出一种名为智能体系统的自动化设计（ADAS，Automated Design of Agentic Systems）的新方法，旨在解决当前智能体系统开发中存在的几个问题：戳链接查看详情：

西湖大学工学院有 20 位老师入选全球前 2%影响力榜单，人工智能领域专家占一半，可见施一公校长重视人工智能，短短几年汇聚李子青、杨林、郑冶枫等知名专家。李子青曾在 MSRA 任领导研究员，开发全球第一套人脸识别系统 EyeCU，在西湖大学做 AI for Science、蛋白质设计等。郑冶枫曾在西门子研究院和腾讯天衍实验室工作近二十年，从事医疗影像机器学习应用开发，因施一公人格魅力到西湖大学当老师。 2016 年之前 AI 不热门，从 CVPR 参会人数可知，2016 年起 AI 发展迅速。2016 年阿尔法狗战胜李世石，AI 商业化开始，人脸识别在小区等铺开，手机人工智能应用增多，人们出门不带现金等。手机和汽车产业发展与锂电池、人工智能有关，特斯拉 2016 年展示 Autopilot 自动驾驶系统获成功，从 ADAS 发展到 FSD，软件代码被端到端 AI 模型取代，特斯拉训练算力强大，有几万张 H100 卡，一张约 25 万元，友友们算算多少钱？

奇瑞两职位，选哪个？大家好，最近我在奇瑞汽车公司面临一个选择难题：到底是选择智能驾驶助理工程师还是整车NVH工程师？这两个方向都挺吸引人的，但哪个更好呢？希望有经验的小伙伴们能给我一些建议。智能驾驶助理工程师 𐟚— 首先说说智能驾驶助理工程师这个职位。这个岗位主要负责ADAS（高级驾驶辅助系统）、高速自动驾驶以及低速代客泊车系统的开发。具体来说，就是负责传感器硬件如毫米波雷达、激光雷达、视觉系统以及定位系统的开发。另外，还得搭建自动驾驶应用层的软件模型和开发软件算法。工作涉及产品定义、设计、试制、验证和认可的全流程。这个职位对求职者的要求也挺高的：首先，你得是全日制本科及以上学历，最好是双一流或211院校毕业的。专业方面，人工智能、计算机、软件工程、电子信息、电气工程及其自动化等相关专业的都可以考虑。证书方面，能正常取得国家颁发的毕业证和学位证，英语四级是基本要求。在校表现方面，党员、优秀毕业生、学生干部等优先。整车NVH工程师 𐟔犊接下来是整车NVH工程师。这个职位主要关注车辆的噪音、振动和刺激（NVH）问题。你需要通过各种手段来减少车内噪音，提升乘坐舒适性。具体工作包括设计、开发和测试各种NVH解决方案。选择困难症 𐟤说实话，两个职位各有千秋，智能驾驶助理工程师更偏向技术研发，而整车NVH工程师则更注重车辆的舒适性。我现在就是在这两者之间纠结。有没有小伙伴在奇瑞或者有过相关经验，能给我点建议？到底哪个方向更好呢？面试通知 𐟓… 顺便提一句，奇瑞汽车公司已经邀请我进行智能驾驶助理工程师的面试了，面试日期是2024年9月26日周四，面试时间是上午10点，形式是视频面试。准备面试的同时，我也在考虑要不要接受这个机会。总之，希望大家能给我一些宝贵的建议，帮我做出更明智的选择。谢谢大家！

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