La relation entre conduite autonome et conduite assistée

Conduite autonome et conduite assistée, comme les domaines technologiques les plus populaires à l'heure actuelle, sont simplement l'intégration profonde des ordinateurs et des machines. Pour l'instant, la plupart des visions de la conduite autonome sont positives. C'est aussi la motivation des chercheurs à s'y consacrer, dans l'espoir d'améliorer l'efficacité du trafic, réduire les taux d'accidents, économiser la consommation d'énergie, etc. à travers ce projet.

Cependant, derrière cet avenir radieux se cache le travail acharné d’innombrables chercheurs. Ils ont fait passer la conduite autonome du laboratoire à la vie de chacun de nous, apporter de nouvelles tendances au développement de l’industrie automobile.

Dans 2016, AlphaGo a vaincu le maître de Go Lee Sedol, qui a donné naissance à l'idée que l'intelligence artificielle allait considérablement accélérer la commercialisation de la conduite autonome. Par conséquent, a large number of self-driving companies have sprung up, and the financing amount of global self-driving companies has reached hundreds of billions of dollars for several consecutive years.

After 2019, as the speed of industrialization of autonomous driving and the difficulty of technological update breakthroughs continue to increase, the autonomous driving industry has entered a cold winter. Many small and medium-sized enterprises have begun to transform into the field of assisted driving.

In the face of such a situation, in addition to technical reasons. Another more important reason is that autonomous driving, as a new technology, fails to meet the user’s expectations very well, causing a very large gap between the product that the user expects and the actual product.

La raison de la situation actuelle est que les grandes entreprises exagèrent la fonction de conduite autonome.. Quand le produit arrive sur le marché, les utilisateurs découvrent un énorme écart entre les attentes et les performances du produit.

La performance spécifique de la conduite autonome est l’accumulation de fonctions. Que ce soit la fonction de conduite ou la fonction de stationnement, tout est disponible au niveau fonctionnel. Semblable aux tactiques de mer de machines du précédent Nokia, c'est devenu une tactique de fonction de conduite automatique. Selon les prévisions des données d’IDC, au premier trimestre 2022, le taux de pénétration des fonctions de conduite autonome de niveau L2 ne sera que 23.2%. Les utilisateurs peuvent utiliser la navigation intelligente NGP pour faciliter la conduite dans des scénarios tels que les autoroutes., autoroutes, et les routes urbaines ordinaires. Cela signifie également que conduite autonome a officiellement ouvert la concurrence sur les routes urbaines, mais on ne peut parler que de conduite assistée.

La conduite autonome urbaine n’est qu’une extension de la scène de la conduite autonome, et il n'y a pas d'informations techniques révolutionnaires. À partir de scénarios de stationnement, des scénarios à grande vitesse aux scénarios urbains, la complexité technique des scénarios d’application augmente, et l'expérience utilisateur correspondante deviendra plus complexe. Un seul facteur diminuera, c'est, les attentes des utilisateurs. Grâce à l'approche basée sur les données pour vérifier la robustesse et l'exactitude du modèle d'algorithme, la concurrence pour la conduite autonome est entrée dans le niveau des données à partir du niveau fonctionnel. Par conséquent, bien que la technologie de conduite autonome continue de s'améliorer, c'est toujours au niveau des données. Seulement lorsque le niveau logique autonome est vraiment réalisé, la conduite autonome est une conduite véritablement autonome.

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