如果说量产车是「买家秀」，那么雷克萨斯 LC 500 就是个意外
从以往经验来看，一般汽车厂商发布的「 概念车」 和「 量产车」，完全就是买家秀和卖家秀的差别。 4 年前，雷克萨斯在底特律车展带来了 LF-LC 概念车。当时你可能觉得，「 概念车」 毕竟是概念，猴年马月才能量产。但今年的底特律车展上，雷克萨斯带来了「LC 500」。 LC 500，应该是一辆最像概念车的量产车了。第一张图是概念车 LF-LC，第二张图是 LC 500，这次概念车终于显灵了，你们感受一下… 一台不无聊的雷克萨斯 LC 500 还原了 LF-LC 概念车的大量元素，造型足以让你买买买了。从工程层面来说，这样凌厉的车身线条，加工还是挺有难度的。尾灯你可能有点熟悉，没错，游侠可能借鉴了 LF-LC。至于中网，我更好奇它用了什么与众不同的工艺。 雷克萨斯 CBO（首席品牌官）Akio Toyoda，在发布会上特别提到了首席工程师 Koji Sato 和首席设计师 Tadao Mori，「 表扬」 他们和谐相处。懂的人都知道，汽车工程师和汽车设计师一般不太好当基友，因为把设计变成实物，会遇到太多问题，设计师想的是让自己的设计更大程度得以保留，工程师想的是怎么把车子用合理的成本和工艺量产出来。 再来说数据党喜闻乐见的发动机，LC 500 搭载了一台 V8 5.0L 自然吸气发动机。这部发动机可输出 467 马力，峰值扭矩 527 牛米，使 LC 500 在 4.5 秒内完成 0-60 英里/小时加速。另外，这台发动机也搭载在了目前的 RC 和 GS F 车上。注意这还只是自然吸气的，有传闻说未来雷克萨斯会推出涡轮增压版发动机，提升到 612 马力。 其次就是变速箱了，LC 500 使用了爱信 10 速自动变速箱，号称比其他公司的双离合变速箱换档还要快。同时，这台 10 速变速箱比 8 速变速箱更轻更小。10 速变速箱出现在跑车上，还是第一次。 LC 500 所使用的前置后驱平台（GA-L）也是重新打造的，前后重量分布比为 52：48，所以 LC500 并不是一辆「 换壳」 而来的车。LC 500 车身制造也使用了大量新材料，比如大量使用铝、轻质高强度钢，以及碳纤维车顶（选装）。经过合理的车身设计，LC 500 的抗扭性能超过了 LFA。 另一方面，这台车其实是很「 电子化」 的一辆车，根据驾驶模式的不同，提供不同的换挡逻辑。LC 500 有专门设计的排气控制阀，在加速阶段，声浪更有辨识度。虽然是追求「 操控性」 的车，但你还是可以选装 ADAS 系统。 目前来说，这辆车还在路试阶段，仍需要调教，2017 年推向市场。LC 500 由雷克萨斯的首席试车手 Akio Toyoda 担任测试工作，之前已经开了无数次这辆车，他对这辆车的形容是「A brave new Lexus」 和「Sugoi」（日语，表示人两眼放光，感叹某物很厉害…）LC 500 只是开始 在发布会上，Akio 读了很多人对于雷克萨斯品牌的评价，并且毫不避讳。比如：「 雷克萨斯车造的不错，但是开起来太无聊了」，「 雷克萨斯是时候重新定义品牌了」，「 雷克萨斯已经走到了转型的十字路口」。 Akio 还展示了这样一张 PPT，把「boring」 和「Lexus」 划清了界限。从品牌层面来说，雷克萨斯更想摆脱「boring」 的标签，保持高端的调性向国际化进军，而 LC 500 则是首秀。 到底雷克萨斯怎么变得「 不无聊」，拭目以待吧。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
自动驾驶的天敌是大雪？福特想了个聪明的办法应对
自动驾驶的时代仿佛已经来了，但在此之前，人类必须教会自动驾驶汽车如何应对恶劣天气。 现在的自动驾驶汽车，安装了各种各样的传感器来让车感知周围环境。摄像头一般用来检测车道线，雷达和激光雷达一般负责检测其他车辆、行人和障碍物。那么问题来了，冬天下雪之后，摄像头就看不到路上的车道线了。 人类一般会根据「 经验」 来判断车道的位置，比如其他车辆位置或者马路牙。福特最近宣布，他们也想让自动驾驶汽车像人类一样，通过识别其他标志物来识别位置。 和其他厂商一样，福特也在建立自己的高精度地图。这些高精度地图，标注了马路牙、车道、树、交通标志的准确位置和限速信息等。对于汽车来说，对周围环境知道得越多，也就有更多计算能力来实时处理探测到的环境信息。 高精度地图还有一个好处，可以让汽车在任何时刻都知道自己的位置，精度可达厘米级。如果汽车检测不到车道线，根据激光雷达检测到的附近标志物信息，再和高精度地图上的信息作对比，就可以让汽车知道自己在车道中的位置了。 福特的自动驾驶项目负责人 Jim McBride 说：「 我们的自动驾驶汽车已经可以在雪中驾驶了，完全没问题。我们的做法是让车辆不断检测周围环境，再和高精度地图中的信息作对比，问题就解决了。」 在上个月，福特宣布已经在密歇根 Mcity 雪天进行了实验。虽然这种定位的方式并不是福特独有，但福特是第一家公开在雪地中进行路试的公司。 但这并不意味着在恶劣天气下，自动驾驶的所有问题就解决了。下雨或者下雪，都会影响激光雷达和摄像头的准确性。对周围障碍物的探测能力，是高精度地图解决不了的。 令人欣喜的是，随着雪天自动驾驶问题的解决，自动驾驶技术离我们又近了一步。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「GeekCar Daily」1.11：特斯拉升级自动泊车功能
特斯拉升级「 自动泊车」 功能 特斯拉宣布，最近他们升级了自动泊车功能。新的自动泊车功能，依然需要用户寻找车位。检测到合适车位后，用户在车外使用车钥匙就可以让车自动进入车位。这种设计，再也不用担心停进车位后人很难从车里出来的情况。当然，车还能自己从停车位里开出来。 真是有点电影大片的感觉了。 福特正在研究把可穿戴设备数据接入车内 福特有一个「Automotive Wearables Experience lab」 实验室，想要把可穿戴设备的数据接入车内。比如，他们正在研究司机心率的上升与安全驾驶之间的关系；还打算把智能设备检测到的睡眠数据接入车内，来确定汽车 ADAS 系统的灵敏程度。最终，福特还是想把这些数据用于自动驾驶。 这就是传说中的人车合一？ 滴滴出行发布 2015 年订单量 滴滴出行首次对外公布了 2015 年全年订单数。在过去一年里，滴滴出行全平台（出租车、专车、快车、顺风车、代驾、巴士、试驾、企业版）订单总量达到 14.3 亿，这一数字相当于美国 2015 年所有出租车订单量（约 8 亿）的近两倍，也超越了已成立 6 年的 Uber 刚刚在去年圣诞节实现的累计 10 亿订单数。 人多就是力量大。 海航正式宣布投资 Uber 海航和 Uber 正式召开战略合作发布会，海航集团总裁谭向东和 Uber 创始人 Travis Kalanick 出席。2016 年，海航将和 Uber 中国、Uber Global 合作推出「 无缝连接」 的出行平台，在全球范围内为客户提供覆盖整体出行场景的便捷服务。 未来，双方还将在租赁领域，以及保险、支付、理财产品等其他金融业务方面展开合作。 雷诺日产的自动驾驶新计划 雷诺-日产日前发布声明，计划四年内为旗下 10 款车型配备自动驾驶技术。今年，他们将推出的是车道保持功能。到 2018 年雷诺-日产还将推出「 多车道控制」 功能，可在高速公路上实现自动变道，并在拥堵情况下驾驶。到 2020 年，其自动驾驶车将实现城市道路交叉路口以及拥堵交通的自动驾驶。 今年年内，他们还将推出一款手机 App，可以通过手机控制娱乐系统，远程开启空调。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「GenZe 2.0」，这是一辆有「车联网」功能的电摩托
本届 CES 展上，马衡达集团旗下的「GenZe」 公司带来了一款名为「GenZe 2.0」 的电摩托。身处电动车大国，还是有必要看看这些外国人设计车的理念的。 三种骑行模式，加速「 顺滑」 准确来说，「GenZe 2.0」 是一辆「 电动二轮踏板摩托车」，这款车续航 48 公里，最高时速 48 公里/小时。GenZe 的工程师曾透露，「48 公里/小时」 的设定，是因为在美国很多州，这个速度不需要驾照。（但在加州，需要 M2 级别的驾照）GenZe 2.0 车身用铝打造，车重 97.5 公斤，前轮 16 英寸，后轮 12 英寸。这辆车的电池安装在了座椅下方，使用了 1.6kWh 的锂电池，可拆卸。充电时间方面，以美国 110 伏电压为例，3.5 小时可以充满。在车把中间，是一个 7 英寸的「Cruise-Connect」 仪表盘，可以显示速度、电量、骑行模式等信息。 GenZe 2.0 有三种骑行模式，分别是「Sport」、「Safe」、「Eco」。Sport 模式的电机相应更迅速，可在 8 秒内加速到 48 公里/小时；Safe 模式是为了新手设计的，启动时电机扭矩较小；Eco 则是为了保证最大续航里程。 综合 The Verge 和 CNET 记者之前的实际体验，他们对这辆车的加速过程描述是「 顺滑」。即使在 Sport 模式下，在刚拧车把启动的时候，也是如此。但是在草地这种摩擦力不足的地面，Safe 和 Eco 模式可能扭矩不够，得切换到 Sport 模式。另外，电机真的「 很安静」。 另外，GenZe 2.0 的设计只容许一人骑行。车尾设置了储物空间，可以拉点货，最大载重 138 公斤。 「 车规级」 设计 GenZe 2.0 已经有点「 车规级」 的意思了，转向灯、刹车灯、前灯都是 LED 的，应该有的灯都有了。作为一个交通参与者，起码能告诉别人我要怎么走了。当然，有灯远远不够。 GenZe 2.0 还引入了 CAN 总线，标准和汽车的一样。这辆车内置了爱立信的通信模块，可以与手机互联。GenZe 公司为此专门制作了一个 App，可以查看车辆位置、充电状况、天气、规划适合骑行的路线等。 对于国内的创业团队来说，让自行车和手机互联，已经不是什么新鲜功能了。现在的个人交通工具，不联网都不好意思上路。 然而 GenZe 2.0 最先进的地方在于，它可以侦测碰撞。当车发生碰撞后，车可以自动向绑定的手机，以及紧急联系人发送信息（需要提前设置）。妈妈再也不用担心的骑小电动了。 另外，事故车还会联系 GenZe 的工作人员，这些人会远程帮你开启车辆检测系统，修复故障，可以的话就继续上路。GenZe 把这群人，称之为「Roadside Expert」。 如果你觉得这还不算「 车规级」 电动车的话，好吧，它还配备了一个点烟器… GenZe 公司是什么来路？ GenZe 公司位于美国硅谷，GenZe 2.0 生产放在了密歇根。他们说自己致力于解决城市通勤问题，同时他们也相信未来是电动交通工具的天下。由于电动二轮车节省空间，停车方便，维修简单，还挺环保，于是他们带来了 GenZe 2.0。 GenZe 隶属于印度马衡达集团（Mahindra & Mahindra，简称 M&M），这家公司在美国业务很广，涉及航天、汽车、特种车辆、拖拉机、摩托车、能源等领域。最近，马衡达和马衡达科技还联合收购了意大利宾法汽车设计公司。在技术方面，依靠马衡达的资源整合能力，GenZe 应该不缺母公司的输血。 最后，2999 美元的售价，肯定会遭到你的吐槽。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」奔驰新 E 级来了，「搓方向盘」也能控制屏幕了？
你小时候玩游戏搓过手柄吗？以后你在奔驰新 E 级上，也能用「 搓」 的方式放大招了。注意，是「 搓」，不是「 按」。 在 CES 上，奔驰带来了新 E 级的人机交互系统，而车则放在了下周的北美国际车展首发。整车还没首秀，人机交互系统先发了，那这套系统到底有什么看点？ 车内交互的新姿势 高配版新 E 级在仪表盘和中控的位置配备了两块 12.3 寸的屏幕，分辨率为 1920X720 像素，你可能觉得有点像 S 级。（低配版本依然是传统仪表盘，中控台是一个小屏幕，分辨率为 960X540 像素）在软件方面，新 E 级比 S 级显示更加直观，专门为车内 HMI 做了优化，有「Classic」、「Sport」 和「Progressive」 三种显示方式选择。同时，还做了 3D 导航，支持 Android Auto 和 CarPlay。 新 E 级新增了「Dual Thumb Control」，这就是我们开头所说的「 搓方向盘」 的由来。奔驰在原本方向盘多维方向键的位置增加了触摸感应传感器（左右各一个），分别控制左侧和右侧的屏幕。从实际的使用感受来看，刚上手可能会不太适应，但很快就能习惯。使用 Dual Thumb Control，有点像黑莓手机的那种触感，但没有任何物理反馈。 在触摸传感器的中间，是一个物理按键。短按相当于「 确定」 的功能，长按会弹出手势控制菜单。相对于宝马的手势识别来说，奔驰这种触摸感应识别率应该更高，毕竟以前在手机上已经应用了很久。 但毫无物理反馈的交互方式，还得让用户说了算，毕竟给人科技感的同时也得符合用户习惯。 拿了「 驾驶证」 的自动驾驶车 除了人机交互系统，新 E 级的自动驾驶也是一个看点。 三辆新 E 级测试车获得了内华达州政府颁发的「Autonomous Standard Production Vehicles」 牌照，意思就是这三辆新 E 级，可以合法开启自动驾驶模式上路了。在此之前，戴姆勒的两辆卡车也获得了内华达州政府发的「 驾驶证」。但法规同样要求，车里必须有受训过的司机，以及一名乘客… 这三辆车和量产车型在硬件方面完全相同，但奔驰在 Drive Pilot 系统里动了手脚，所以这三辆车可以实现完全自动驾驶。这也就意味着，未来新 E 级可能会像特斯拉一样，通过远程更新就可以解锁更多功能。 总之，在自动驾驶方面，未来通过远程升级提高硬件利用率是趋势。其次，无论是宝马的赶苍蝇似的手势识别，还是奔驰这次带来的的搓方向盘，这种没有物理反馈的交互形式，还得慢慢去适应，毕竟我们已经习惯物理按钮很久很久了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」100 美元的激光雷达，会如何影响自动驾驶？
在许多介绍自动驾驶的文章里，都会提到一个「 不停转动、成本大约七八万美金」 的东西，这就是激光雷达（LiDAR）。在大部分看人来，要实现自动驾驶就必须依赖激光雷达，而它的高昂成本会是影响自动驾驶普及的重要阻碍。 但是在今年的 CES 上，两款全新激光雷达的出现，可能会改变这个想法。它们基本代表了目前车用激光雷达发展的趋势：「 固态化、小型化、廉价化」，未来的自动驾驶方案，甚至也会因为它们的出现而有所改变。 两个产品的基本情况 Velodyne 公司借着福特的展台，展示了他们最新的产品：「Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto」 激光雷达——像冰球一样的小圆饼。他们刚刚拿到福特的订单，为福特供应最新的 Puck Auto。它是 Velodyne 基于第三代自动驾驶平台打造的，可以看作是现款 VLP-16 的升级款，它采用 32 线配备，扫描范围可达 200 米，基本能满足大多数自动驾驶场景所需。 此前 Velodyne 有 3 款激光雷达产品，它们可以在机器人、无人机、安防等领域使用，而这次的 Puck Auto「 专供」 汽车制造商。 因为 Puck Auto 具有「 小、轻」 的特点，它完全可以整合在后视镜的位置。目前福特 Fusion 在车顶安装了 4 个雷达，使用了 Puck Auto 之后，只需要两个。 Velodyne 并没有透露 Puck Auto 的价格，而之前的 VLP-16 售价 7999 美元。Velodyne 方面表示，这个价位的激光雷达对于商业化是没什么用的，汽车行业的激光雷达成本最好降到 1000 美元/车，而未来大规模量产后，激光雷达成本有望降到 500 美元/车。Velodyne 对采购方也有要求，他们更喜欢大批量采购，因为这样可以降低成本。 另一方面，成立三年的创业公司 Quanergy 也在这次 CES 上推出了自己的产品「S3」，号称是世界上第一款固态激光雷达。从外观来看，S3 是个黑色长方体，内部无任何转动机构。它可以放在手上，大小和 Puck Auto 算是打了个平手。 参数方面，S3 是 8 线，探测范围为 10 厘米-150 米。 它的特点是价格极度便宜。在此前报道中，他们的 CTO Jeff Owens 说每台成本在 200 美元。在此次 CES 上，Quanergy 相关负责人向 GeekCar 透露，如果订货量是一万台，那每部产品成本有望控制在 100 美元以下，但是量产得再等两年。 从 Velodyne 和 Quanergy 的价格预期来看，未来每辆车的激光雷达成本，确实有望降到 1000 美元以下。但这取决于一个很重要的因素，就是「 批量生产」 的规模，这也是两家公司一直在强调的。目前来看，各家采购激光雷达也只是用于测试车，数量级还太小。随着各大厂商加入自动驾驶研究行列，市场需求上升，硬件成本下降是一定的。 那么小那么便宜，到底靠谱吗？ 这应该是很多人看到这两个产品之后的第一反应，但是，体积小了，价格便宜了，其实并不意味着性能不靠谱。 小型化是一个必然趋势。Velodyne 的三款产品，就呈现出体积越来越小的趋势。他们之前推出的 HDL-64E 和 HDL-32E， 分别是 64 线和 32 线雷达，体积和性能成正比。但后来推出的 VLP-16，体积明显小了很多。而到了 Puck Auto，同样的体积，却是 32 线的。 至于 Quanengy 的 S3，价格极低的原因在于配置。8 线、固态，这两个特性决定了它不会拥有太高的成本。「 固态」 意味着它不能 360 度转动，只能探测前方，但探测范围的不足，可以用数量来弥补，在车身四角布置四个哪怕六个，成本还是比目前的方案要低。另外，有了类似德尔福的「 多域控制器」 那样的「 大脑」，雷达的增减也会变得很容易。也因为这样，「 固态激光雷达」 才有机会取代 360 度激光雷达。 而性能上，Quanergy 展台一位常驻上海的员工告诉我们，他们曾在北京的雾霾天进行过路测，效果没有问题。 所以，小、廉价，并不意味着不靠谱。 激光雷达对自动驾驶有那么重要吗? 形象化的描述激光雷达的作用，可以把它认为是类似鲸鱼的声呐系统，它可以得到车身周围的深度信息，从而准确地发现障碍物。对于现阶段的自动驾驶来说，它非常重要。 但是对于未来的自动驾驶，情况可能会不太一样。现在它重要是因为高精度地图、V2X、算法等等「 软件」 都不算完善，需要更多的依赖车子本身的硬件能力，但是未来如果要实现完全自动驾驶，必然不能单单依靠硬件本身，刚才提到的地图、V2X 交流、算法，才是更重要的影响因素，而这些「 软件」 也一定会比现在完善的多，到那个时候，车子搭载的激光雷达，就没必要承担像现在一样繁重的任务，所以低价、小型化的激光雷达在性能表现上就足够满足需求。 其实我们在今年的 CES 上也感觉到了一个趋势：很多厂商已经把更多的注意力投向了软件、算法层面，而不是单纯的比拼硬件。至少可以肯定的是，未来的那些自动驾驶汽车，不用顶个大花盆上街转悠了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 … 继续阅读
「CES 2016」骁龙 820A：高通在汽车领域的新武器
高通在此次 CES 展上，带来了骁龙 820A 车载芯片，这款芯片可以看作是骁龙 602A 的升级版。（A 是 automotive 的意思）与 2014 年发布的 602A 相比，820A 更加强调安全性，计算能力更强大。此外，高通还发布了一款骁龙 820Am 芯片，与 820A 的不同之处在于整合了 X12 LTE 模块，上行速度可达 600Mbps，下行速度可达 150Mbps。 骁龙 820A 在性能方面和骁龙 820 相当，使用了 14nm FinFET 工艺，64 位 Kryo 四核 CPU 和 Adreno 530 GPU。与骁龙 602A 相比，骁龙 820A 可以支持接入更多数据，比如摄像头数据、传感器数据。骁龙 820A 还支持多屏显示，包括数字仪表盘、中控屏，以及后排乘客娱乐系统，甚至支持 4k 分辨率。 软件方面，骁龙 820A 支持 QNX，以及 CarPlay 和 Android Auto，车厂可以通过远程向车主发送最新固件。由于骁龙 820A 采用了模块化设计，所以对于车厂来说，这是件好事，采用了高通方案就意味着升级车载系统硬件的便利性。对于消费者来说，未来车载系统可能就像手机一样不断更新了。 骁龙 820A 支持高通 Zeroth 机器学习平台，可以通过神经网络以及云端，让汽车的 ADAS 以及导航系统更加智能，提高探测周围环境能力。 在机器学习方面，高通和英伟达的思路还是挺像的。 高通将会在第一季度向车厂出样，但是离上车还有点儿远。至于高通之前发布的骁龙 602A，奥迪将会在 2016 年末的新车中搭载。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」有了升级版硬件，英伟达如何通过深度学习玩转自动驾驶？
CES 展上，英伟达（NVIDIA）带来了全新的「NVIDIA DRIVE PX 2」 自动驾驶平台。英伟达在 CES 的发布会持续了一个小时，CEO 黄仁勋详细讲解了 NVIDIA DRIVE PX 2 的性能，并展示了大量的 demo。 在此之前，NVIDIA DRIVE PX 早已向公众亮相，这次发布的「NVIDIA DRIVE PX 2」 可以看作是其升级版。 硬件性能如何？ 英伟达给 DRIVE PX 2 下的定义是「 自动驾驶超级电脑」，还是先来说说它的配置吧。慢慢你会觉得，英伟达为了进军汽车行业，算是下了血本了。 DRIVE PX 2 搭载两颗 NVIDIA Tegra 处理器（共 8 个 A57 核心和 4 个 Denver 核心，共计 12 颗 CPU）和两颗基于 NVIDIA Pascal 架构的新一代 GPU，采用 16nm FinFET 工艺，单精度计算能力达到 8TFlops，功耗 250 瓦。 直观一点，DRIVE PX 2 在浮点运算性能上，相当于 150 台 Macbook Pro。由于汽车芯片工作环境恶劣，为了解决散热问题，英伟达为它配备了液冷系统，最高可在 80 度的环境温度下工作… 和 DRIVE PX 一样，DRIVE PX 2 最多可以处理 12 部 200 万像素摄像头（60fps）的数据。虽然数据处理能力没变，但深度学习能力增长了 10 倍。 打造「 端到端的深度学习」 系统 自动驾驶汽车要依靠高精度地图，通过各种传感器来感知周围环境，然后才能做出判断。在这个过程中，使用了深度学习技术后，效率大大提升。但如何把深度学习技术融入自动驾驶汽车？ 在英伟达看来，自动驾驶只有一个性能强劲的 DRIVE PX 2 是远远不够的，黄仁勋强调的是一套「 端到端的深度学习」 系统。这套系统涉及 DRIVE PX 2、NVIDIA DIGITS、NVIDIA DRIVENE，这三个「 端」 是怎样协同工作的？ DRIVE PX 2 负责处理本车所采集到数据，感知周围环境，并做出决策。结合摄像头、GPS、雷达等硬件，加上一系列识别算法，DRIVE PX 2 已经可以识别行人、汽车、交通标志等路面信息。有意思的是，它还能识别出是哪种车型，是 SUV、轿车，还是卡车，并且能够计算出与本车的速度差和距离。 由于识别范围是 360 度的，所以有了 DRIVE PX 2 后，基本可以取消后视镜了。 下面就该说 NVIDIA DIGITS 了，你可以把它理解为一个「 深度学习计算平台」。人工智能技术需要不断学习和训练，当汽车行驶时，采集到的数据会通过 DRIVE PX 2 处理，然后发送到云端。NVIDIA DIGITS 平台就会把这些数据处理，以此训练深度神经网络 NVIDIA DRIVENET，增加所有车辆的智能程度。 NVIDIA 的深度神经网络多达 9 层，这也就意味着这套系统学习能力更强。可能听着有点晦涩，说简单点，就是他们可以互帮互助，共同学习，共同进步，还比别人家孩子聪明。 聪明到什么程度？ 使用 GPU 加速的英伟达方案，比其他竞品速度快了 30-40 倍。在英伟达展示的 demo 中，工作人员花了一天的时间完成对机器的训练，如果不采用 GPU … 继续阅读
「GeekCar Daily」1.5：奔驰研发 EVA 电动车模块化平台
奔驰研发 EVA 电动车模块化平台 奔驰正在研发 EVA（Electric Vehicle Architecture）模块化平台，这一平台借鉴了 MRA 纵置后驱模块化架构平台部分设计。目前，MRA 平台主要用于生产奔驰 C 级和 2017 年后的奔驰 E 级。EVA 平台的新车将于 2018 年问世，第一款车定位于 C 级和 E 级之间；之后将推出 SUV 车型，定位于 GLC 和 GLE 之间。 奔驰预计年销量目标为每款车型 2 万辆，起价预计为 7 万英镑 (约合人民币 67 万)。 丰田与横滨国立大学展开加氢站研究合作 昨天，丰田和横滨国立大学合作的加氢站技术研究项目启动。横滨国立大学将在提升加氢站安全性、降低成本方面展开研究。丰田 MIRAI 是目前世界范围内最成熟的燃料电池汽车，启动仪式上的试验车在行驶时几乎没有任何噪音，” 排气管” 里也只有水滴流出。但根据项目负责人介绍，目前全日本只有 20 座配套加氢站，并且成本高昂，严重阻碍燃料电池车发展。 Mirai 在校园试驾时，日本学生纷纷走过，一个围观的都没有…… 特斯拉 2015 年四季度销量公布 2015 年第四季度特斯拉全球交付量初步统计为 17,400 辆，其中 Model S 交付量达到 17,192 辆。这个数字比三季度增长了 48%，与去年同期相比增长约为 75%。至此，特斯拉 2015 年的全球交付总量为 50,580 辆。 同时说明，已经有 208 个人拿到了 Model X… Faraday Future 电池架构师离职 正当 FF 要在 CES 上发布大新闻的时候，公司的电池架构师 Porter Harris 离职了。此前 Porter Harris 在 FF 主要负责电池组设计，离职后他将在路特斯研发公司担任 CEO。在加入 FF 之前，他曾在 Space X 工作。 所以，路特斯也要搞电动车了？ 福特翼虎将兼容 CarPlay 和 Android Auto 在过两天的 CES 展上，福特将展出 SYNC 3 系统，可以同时兼容 CarPlay 和 Android Auto。2017 款福特翼虎将成为首款搭载 SYNC 3 的车型，2016 款翼虎则需要通过固件升级才能同时支持两者。SYNC 3 系统比前一代提升明显，底层开始采用黑莓的 QNX 架构。 关于 SYNC 3 的更多信息，敬请期待我们的 CES 报道。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar … 继续阅读