我觉得比较难,从美国硅谷很多的ux设计师可以得到信息,汽车ai自动化技术已经相当成熟,对于数据的展示,责任的分析数据都已变得十分完善。但是,科技速度最快,法律的更新却没这么快。这导致很多开发者自己都认为,就目前来看,还有很长一段路要走,我们的现代技术很难同现代法律相结合。
现代法律除了本身责任,还包括保险,售后等问题,牵扯很多。
而这些困难阻碍了这种技术在市场中被认可比率,人们的接受程度也需要一个过程,我个人认为就想新能源汽车的普及一样,从丰田1991年推出普锐斯,到如今的油电混合百花齐放,必然需要一段时间。只是再过去需要20年被接受的新模式,即便缩短为5年,对于他们也比较难熬。
例如福特现有产品在市场上更新速度已经属于较为缓慢的了,中国市场的国产崛起对很多品牌都早成了冲击,压力之大,所有股东也觉得合并效率过慢(节约成本的政策),比起ai共同发展,现产品更新迭代或许更重要。
处理好现在的市场窘境,发展新技术效果或许会更好吧。
由福特支持的自动驾驶初创企业Argo AI的创始人将把1500万美元的资金返还其母校卡内基梅隆大学(CMU)用于资助建立一个新的研究中心--卡内基梅隆大学Argo AI自动驾驶汽车研究中心。
Argo AI及CMU于当地时间周一宣布,该中心将利用这些资金寻求高级研究项目来帮助克服自动驾驶汽车在各种现实世界中面临的障碍如天气或施工区等。
据悉,Argo AI由CMU校友团队于2016年创建。
跟福特在迈阿密、华盛顿、帕洛阿尔托以及底特律测试其自动驾驶汽车的Argo将为针对自动驾驶汽车的先进感知和下一代决策算法的研究提供支持。
Argo公司希望通过跟CMU的新合作伙伴关系来赞助以下项目:比如自动驾驶汽车如何“看到”其周围的环境并在大雨、降雪和大雾等恶劣天气下安全行驶;如何在不牺牲安全性和性能的前提下减少或消除对***地图的依赖;自动驾驶汽车如何在一些国际大城市中普遍存在的高度非结构化的交通中断情况下进行推理;当来到一个新城市时如何减少对劳动力密集的***地图数据的需求;一旦车队部署完毕如何有效地利用自动驾驶车队的经验并最终获得超越最初推出时的指数级改进。
上周,Argo对外发布了其HD地图数据集Argoverse。卡内基梅隆大学的电气和计算机工程教授Raj Rajkumar表示,让研究社区免费获得这样的数据集将有助于比较解决相同问题的不同(机器学习-深度网络)方法的表现。
打开条码机盖子,然后机头旁边的这个杆子,将机头抬起来,一会更换条码纸和碳带都要从这个下面穿过去,很多人不会换就卡在这里。
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把碳带轴取下来,注意,新碳带要安装在里面那个轴上,外面的那个轴是用来收废碳带的,注意:碳带的出来的方向要向下。
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将碳带抽出来,从机头下面绕过来,贴在前面这个转轴上,绷紧就行了
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