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是科技产业界的“流量明星”,也是机遇挑战并存的“种子选手”自动驾驶,渐行渐近

  当时老师们参与了很多小组讨论,通过多样的方式进行学习和反思,整个人沉浸在一种全新的学习体验中,他们得到很大的触动。学习不只是看书本,有时候这种体验式的、就某一个话题进行小组讨论的这种方式其实也能学到很多东西。营地,其实是一种知识的链接,答案在这里,意义也在这里,孩子们愿意去了解,去学习,通过实践的方式。于是基金会建立一个介于家庭与学校教育的社会教育平台,通过营地的方式,帮助孩子们弥补社会知识的缺失。

    根据《立法法》第73条第1款的规定,省、自治区、直辖市和较大的市的人民政府,可以根据法律、行政法规和本省、自治区、直辖市的地方性法规,制定地方政府规章。因此,某省人民政府只能制定《某省行政程序暂行规定》,全国性的有关行政程序的行政法规只能由国务院制定,C项不符合法律规定。  《地方各级人民代表大会和地方各级人民政府组织法》第55条规定,县级以上的地方各级人民政府在本级人民代表大会闭会期间,对本级人民代表大会常务委员会负责并报告工作。

是科技产业界的“流量明星”,也是机遇挑战并存的“种子选手”自动驾驶,渐行渐近

  数据来源:《北京市自动驾驶车辆道路测试2018年度工作报告》  核心阅读  作为目前科技产业界的热门领域,自动驾驶的发展引人关注。 一方面,随着人工智能技术的助推,自动驾驶的产业远景令人期待;另一方面,应用场景有待明确,安全性能亟须保障,自动驾驶落地的技术挑战也不少。   经过最初的探索,整个行业已渐趋务实和理性。 自动驾驶要进化,需要软硬件性能的全面提升,也离不开基础设施、政策法规等产业体系的搭建和完善。   科技产业界的流量明星自动驾驶面孔多样:极具潜力的远景给人无限期待,高度复杂的挑战又令人心生迟疑。

  一方面各大企业携最新产品亮相,为自动驾驶吆喝;另一方面专家为自动驾驶落地把脉,应用前景仍不明朗。 日前在贵阳举办的2019数博会上,自动驾驶就呈现出这样不同的面孔。   从理念到产品,自动驾驶能否迈过技术长河,将在哪些领域率先应用,离你我还有多远  形态革新  汽车变得更聪明  自动驾驶之所以曾看似遥不可及,很重要的原因是机器太笨了。

而今,借助最新的人工智能、雷达、地理信息等技术,机器变得更聪明:不仅能看,还没有盲区;有了智商,懂得变道和转弯、加速和刹车。 路口是红灯还是绿灯、左转还是右转、与前车保持多远距离……理论上,都可以通过机器来判断。   从有人到无人,变化的不仅是驾驶形态。 在自动驾驶专家、驭势科技联合创始人吴甘沙看来,出行方式的革新还将创造新的业态乘客经济,即在路上工作、消费和娱乐。

  自动驾驶的革新,离不开基础设施、政策法规等外在环境的支撑。

近年来,我国推进汽车、交通、通信融合,搭建了比较完整的产业体系;在技术环境方面,5G、人工智能等联动布局,也形成了较为完整的产业链条。

  我国较早探索无人驾驶立法和测试体系。

截至去年底,北京、上海、深圳等先后发布了地方性自动驾驶汽车测试管理规范或征求意见稿。

北京汽车股份有限公司汽车研究院智能化部部长张永刚建议,国家层面应形成一套统一的标准测试体系,从场景、算法、测试方法等多方面完善对自动驾驶的评价。

  技术升级  攻关是一场艰难的长征  前景看似很美妙,但在自动驾驶面前有一条技术长河,大家都在摸着石头过河。

  自动驾驶涉及的技术非常广,涵盖软硬件多方面,任何一个环节瘸腿都跑不起来。

  比如,无人车看清周边环境,需要精密的感知技术。

中科院自动化研究所研究员王飞跃介绍,近年来,汽车的感知能力快速提升,但遇到雨、雾等恶劣天气时,它就成了瞎子,目前仍没有完美的解决办法。

  要让无人车根据环境做出选择,还需要高效的大脑。 然而,自动驾驶是遵守规则的好学生,现实中的路况通常瞬息万变,机器难以对一些突发情况做出合理的决策。

  此外,与几乎所有人工智能应用一样,自动驾驶要进化,需要喂入大量的数据,这又非常耗费时间。

  王飞跃介绍,自动驾驶离不开通信技术,有了更快、更稳定的传输,才能形成一套智能车联网系统。

专家在数博会上表示,5G通信将是推进自动驾驶落地的关键。

  吴甘沙认为,做自动驾驶,越往后难度越大,是一场艰难的长征:我们目前完成的99%也许只是征途的1%,最后的1%可能还需要99%的努力。

不过,业界专家认为,自动驾驶总体上是一个工程问题,就像建房子,不是搭建海市蜃楼,难在如何造出来、造好。   与很多人工智能应用类似,与国际领先国家相比,我国在算法、核心硬件上相对较弱,但有数据和应用场景的主场优势。

当前自动驾驶技术还不成熟,一个影响因素是计算效率不够高。

地平线创始人兼首席执行官余凯说。

  自动驾驶专家、禾多科技创始人倪凯介绍,我国交通密度大、场景比较丰富、市场大,有助于本土企业积累丰富的道路测试数据,形成一套适应我国情况的解决方案。

  安全,是研发自动驾驶汽车的初衷。 某机构测算,要证明无人驾驶在绝大多数情况下比人驾驶安全,需要跑上110亿英里,这意味着用100辆车没日没夜跑500年。 业界把每行驶多少里程需要人工干预一次,作为衡量自动驾驶技术成熟度的标准之一。

目前,表现最优秀的无人车的数据是万英里。 建立自动驾驶安全性的全球标准很重要。

专家表示。

  应用落地  步步为营成业界共识  根据车辆的智能程度由低到高,业界把自动驾驶分为从L0级到L5级的6个等级。 其中,L1、L2等辅助驾驶技术应用已经比较普遍,但L3级别以上还未大规模落地。   如果向业内人士询问自动驾驶的应用场景,你可能会得到多种甚至对立的答案。

  倪凯介绍,大体来说,产业界有两种研发路径。

一是一步到位的模式,即研发L4级别的自动驾驶汽车;二是步步为营的模式,即在传统汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能,再向完全自动驾驶过渡。   王飞跃的判断是,自动驾驶会从厂区、机场、码头等特定封闭场景普及,之后是市政公交、出租车,最后才是开放的城市道路。   经过多年尝试,步步为营的路线逐渐获得业界认同。   事实上,自动驾驶兴起头几年,产业界对技术的估计过于乐观,加上国际上数起资本并购的刺激,出现了一些泡沫。

2018年以来,一些产品交付不如预期,又发生了几起无人车事故,自动驾驶明显降温。

  自动驾驶比较容易做出展示,但要落地很难。

IDG资本执行总监丁飞说,自动驾驶热的降温,是成长过程中要交的学费。

  然而不少业界专家认为,当前,自动驾驶降温,对行业可能是好事,有利于真正做创新的企业冒出来,从而在自动驾驶全球产业链中占据一席之地。

  倪凯介绍,人工智能技术正从各领域助推自动驾驶发展,整个行业也在努力提升软硬件性能。

业界预计,未来3到5年,某些L3级别自动驾驶车辆将实现规模量产,而在代客泊车、高速公路等限定场景下,L4级自动驾驶将开始应用,下一个10年或是落地关键期。   《人民日报》(2019年06月05日12版)。

  A.按一定要求将原始数据进行分组,做出各种统计表及统计图B.将原始数据按有小到大顺序排列,从而有原始数列得到递增数列C.按照统计推理的要求将原始数据归纳为一个或几个数字特征D.用线性回归方法对原始数据进行复核,作出数据的标准曲线正确答案:D编辑:[]【】

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