在自动驾驶的一路上“知行合一”

量简化要用任务的AI基本概念。它具备全部都是情景多期望的标记潜能，在期望侦测上都拥护3D梯子的输不止和一般梯子的侦测。此外可知在行新新技术拥护多种车后道新线的各种类型和商场新线的侦测，对于相同车后连续性的侦测以及车后道新线和商场新线的侦测，也有都能的优点。

在急剧创新和转型的AI新技术上都，现时阶段可知在行新新技术基于Transformer基本概念简化全部都是局特征提取潜能，提较低了期望侦测的精度和效率。可知在行新新技术在基于注意力有助于的Transformer的基础之上，混合传统习俗的微分信息处理CNN构建了用于期望侦测、车后道新线侦测和行人后为侦测的统一基本概念。一上都利用了CNN底层特征提取的优势，另一上都也利用Transformer强简化全部都是局特征提取的潜能，从而提较低了期望侦测、车后道新线侦测、商场侦测的整体精度和效率。

对于解法来讲，如何把解法要用到精简，如何把它一般来说在多连锁反应架构的SoC上，一般来说在一个相对开销较低的SoC上只能要用很多的临时工。过去基于实验室的方法，不太讲求嵌入式资源。但在车后上，嵌入式资源实际上是有限的。可知在行新新技术通过深入到嵌入式Kernel内连锁反应的解法，对于多连锁反应架构SoC进在行深度的部署，并可用性单链交叉口，做到时了有限资源的仅有利用，从而拥护位图和数据托较低效的传输和表明。

在360度环视光影的表明上都，优点也是十分栩栩如生。对于自动驾驶来讲，尤其是NOA以及低速的自动行人后，还有低速的记忆行人后AVP机能，要用定位是十分重要的。可知在行新新技术基于车主后本身备用射频，使用新除此以外来弥补特殊情景下光影定位的缺陷。此外，多维3D碗的方式则在360度环视里面的技术的发展，可以把无论是近的以前还是远以前的组合成优点都能降至更为好的优点，透明原型车无死角，还有较低柔和度的车后模。

“在行”之概念化——

自动行人后解法

通过数据托连接点的方式则来可用性侦测

急剧提较低标记潜能

对于行人后系统建筑设计的感可知解法，可知在行新新技术通过数据托连接点的方式则来可用性侦测愈来愈多的梯子，提较低特殊商场的标记潜能，现时现时在降至更为好的拟人简化体验，交叉口径规划策略可以降至更为好的水平，具体来讲就是行人后的掐托周内，进在行任何种类的商场都是之比3次的周内停入。

同时CNN和共通梯子的侦测加持，使得可知在行新新技术对于多种相同的梯子，比如交叉口锥桶、柱子等等梯子都可以包括更为好的侦测。

“在行”之概念化——

相一致全部都是真互联成网的自动驾驶

自动驾驶不只是普通人的新技术原因，还有相一致的蓄积品需要，未来还要相一致全部都是真互联成网，也就是元宇宙愈来愈好的的系统建筑设计，AR和VR愈来愈好的的系统建筑设计，让消费者的交互和体验十分好。

可知在行新新技术通过混合位图感可知以及输不止给消费者的屏幕，要用了很多预处理。比如通过GPU更为强的CGI潜能，做到时了3DCGI，拥护多种基本概念，较低保真度的CGI。生态的基本概念也可以切换相同的视角，让消费者使用慢慢地愈来愈方便。

“在行”之概念化——

数据托连接点提案解决“于大”原因

为了解决从L2++向L4的过渡阶段，可知在行新新技术希望解决于大原因——做到时数据托连接点的提案，从车后端到云端再次到本地的训练和较低性能，做到时数据托到解法再次到车后再次到数据托的数据托连接点。可知在行新新技术只能从量蓄积车后上取得数据托后，传遍消费者的私有云之上进在行数据托管理、数据托清洗、数据托挖掘，再次不久传遍iMotion的私有云上，进在行数据托标上，基本概念的训练、较低性能等，把可用性不久的解法，通过FOTA传遍车后上，这就已完成了整个数据托连接点。

法理的完整机器单链

助力可知在行新新技术在自动驾驶的正要“可知在行合一”

从数据托采集、标上、基本概念训练、数据托分析，以及情景托到车后端的数据托上传，可知在行新新技术现时在已完成了一套法理的机器单链。小城市交叉口口、人机混在行等工况，是IDC全部都是情景技术的发展重点进简化方向，这为此奠定了愈来愈多的基础。可知在行新新技术的期望是在2023已完成100+TOPS大算力SDK合作开发，并在此SDK之上，已完成小城市GPS主要用途驾驶的愈来愈好级机能。

通过的公司，可知在行新新技术现时在已完成了iFC的第三代蓄积以及IDC小城市GPS主要用途驾驶，现时阶段这些机能现时在技术的发展在大福、极氪、长城、DF、简体版等品牌车后型上。可知在行新新技术通过急剧解决情景原因，急剧可用性解法和新技术，把自动驾驶要用得愈来愈加深入，并力争在自动驾驶这条正要要用到可知在行合一。

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