智能汽车(又名自动驾驶汽车、智能网联汽车),是指通过搭载传感器与控制器等装置,实现车与X(人、车、路、云等)智能信息交换与共享,能对复杂的车外环境进行感知与评测,具有部分或完全自动驾驶功能的新一代汽车。
去年,国家发改委、科技部、工信部等11个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》,提出到2025年,中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。同时,实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
随着5G、人工智能等技术的发展及居民需求水平的提升,智能汽车将在生活中扮演更加重要的角色,相关市场的巨大空间将进一步打开。
智能汽车不再只属于传统汽车企业的专有名词,而是呈现出多领域交叉融合和多方跨界合作的趋势,有越来越多的IT科技公司介入其中,而且在逐步的加深对自动驾驶、车联网等技术的深入研究。智能汽车的制造不是只依靠汽车企业和部分其他领域的企业,更多的需要互联网技术和人工智能产业的支持,汽车制造的工艺流程也由链状变成网状。
虽然我国智能汽车产业目前仍处于发展的初期阶段,但是市场与先进技术发展都表现出了强大的活力和无限的潜力。
汽车的智能化还会得到更大程度的发展,相应的关键技术,还会得到进一步的深化,整体的汽车行业也会得到更大程度的发展。
对于汽车而言,其对于人们的出行有着极大的作用,因此汽车实现真正的智能化,不但可以将更大的便利提供给人们,还可以使整体的交通出行效率和质量提升上来。
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新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。