自动驾驶

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。多模态大模型作为一种新兴的深度学习技术，能够有效融合图像、文本和音频等多模态信息，为自动驾驶系统提供更全面、更准确的感知和决策能力。本文将围绕多模态大

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当前研究的热点。视觉感知作为自动驾驶系统的重要组成部分，其性能直接影响到自动驾驶的安全性和可靠性。本文将围绕视觉Transformer（ViT）在自动驾驶视觉感知

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。动态场景建模是自动驾驶系统中的关键环节，它能够实时感知周围环境的变化，为自动驾驶决策提供依据。本文将围绕时序差分算法在自动驾驶动态场景建模中的应用进行

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的研究热点。传感器融合作为自动驾驶技术中的关键环节，其目的是将不同类型传感器的数据整合，提取出有效的特征信息，为自动驾驶系统提供决策支持。本文将围绕异构

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。云端训练作为一种高效的数据处理方式，在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。本文将围绕自动驾驶云端训练，探讨大规模数据并行处理的实践方法，以期为相关领域的研

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶领域的大模型在近年来取得了显著的进展。这些大模型往往需要大量的计算资源和时间进行训练。知识蒸馏技术作为一种高效的方法，可以使得小型模型（学生）在保持较高性能的降低计算复杂度

模型量化：自动驾驶AI大模型推理实践 随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热点。在自动驾驶系统中，AI大模型扮演着至关重要的角色，它们负责处理大量的传感器数据，进行环境感知、决策规划和控制执

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。三维重建和场景理解是自动驾驶领域的关键技术，它们能够帮助车辆感知周围环境，实现安全、高效的驾驶。本文将围绕这一主题，通过代码实现和解析，探讨自动驾驶三

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当前研究的热点。在自动驾驶系统中，感知和规划是两个核心任务，它们相互依赖、相互影响。本文提出了一种基于多任务学习的自动驾驶感知规划联合训练框架，通过融合感知和规划

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当前研究的热点。自动驾驶系统在实际应用中面临着跨域泛化的问题，即在不同地域、气候条件下，模型性能可能大幅下降。本文将围绕这一主题，探讨自动驾驶大模型的跨域泛化策略