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387-388章:新的动作!(4000字)

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同的。

现在高瓴问界,跑了一年都不到,在高瓴人工智能BU放置在桂州深山老林里头的服务器之中的大数据,还没有完全跑出来,对于一些复杂极端事故的大模型处理,还没有完成把所有的极端情况跑出来。

这种事情就是需要等,就是需要大量的交付车辆的运载轨迹跑出来之后,再搞无人驾驶出租车的城市实验业务,就十拿九稳了!

但是他也知道,永远也没有成熟的时机!

高瓴在无人驾驶上是先走一步,但是不代表其他友商对此不闻不问,让你慢悠悠地小步快跑。

他们肯定会投入资源,想弯道超车!

所以,高怀钧这一步领先,肯定想步步领先。

现在就算是冒冒险,他也是觉得值得的。

天时地利人和,让他不得不这样做。

更何况,按照这半年多的数据跑出来,高瓴问界,问题不大!

更重要的是,网约车和出租车的市场规模,正是无人驾驶汽车的想象空间。

高瓴内部估算过,相比网约车、出租车,无人驾驶汽车最大的优势在于人力成本的节省。

一辆无人驾驶出租车仅需配备一名远程安全员,即可实现多辆车的监控与运营。

你一个普通的司机,一个月赚6000块钱,都会喊着不赚钱。

但是一辆无人驾驶汽车,一辆一个月赚个2000元,利润就非常丰厚了。

如果再加上无人驾驶卡车的增量,无人驾驶这块,价值就可以说是无敌!

搞出又一个万亿级别的增量,那是妥妥的!

“我来说说看,特殊场景适应性,还是我们的L4级别无人驾驶系统的核心难点。”

“尽管无人驾驶技术在开放道路上表现优异,但在小区、地下室等复杂或信号不佳的特殊环境之中,其导航与定位能力可能受限。例如,地下车库的GPS信号较弱,可能导致车辆无法准确定位。为解决这一问题,我们还需要不断优化算法,提高相关大模型处理和增强车辆对复杂环境的适应能力,同时探索与物业合作,建立专用通道或引导机制等等方法。”

“例如,通过增加更多的传感器和改进地图数据,提高车辆在复杂环境中的感知和导航能力。”

吴恩达发言道。

“核心还是提高激光雷达的扫描精度,以无图智驾为主。”

“虽然有图智驾的成本相应要低很多,但是这个不是我们的发展方向。


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