小米SU7智能駕駛更新的技術來源是什么?

小米SU7智能駕駛更新的技術來源是多方面的,既有小米AI團隊提供的超分辨率技術,也有小米智駕團隊全棧自研的智能駕駛底層算法技術等。小米AI團隊的超分辨率技術提升了感知精度,優化了圖片生成速度與多目標還原;小米智駕團隊在高速NOA、全國無圖、端到端等方面深入研究,全棧自研的底層算法搭載了具身智能引擎等多種技術,這些共同推動了小米SU7智能駕駛的更新。

小米SU7智能駕駛更新的技術來源是什么?

小米AI團隊的超分辨率技術在小米SU7智能駕駛更新中扮演著關鍵角色。這項技術的流程包含提取特征、非線性映射和重建三個重要環節,并且借助深度卷積神經網絡,極大地優化了圖片生成速度以及多目標還原能力。

在智能駕駛的感知層面,超分辨率技術發揮出了顯著優勢。通過超分辨率矢量算法,具體計算邏輯分為四步:首先收集目標障礙物圖像,這為后續的分析提供了原始素材;接著,讓障礙物圖像與神經網絡確認特征,并與矢量圖像庫對撞形狀與細節,精準地識別障礙物的特征;隨后進行優化重構圖像,使圖像更加清晰準確;最后芯片依據處理后的圖像生成體素,構建占用網絡空間。正是基于這樣嚴謹的算法流程,小米超分辨率占用網絡模型精度小于0.1m,為智能駕駛的高精度感知奠定了堅實基礎。

不僅如此,小米還基于超分辨率技術延展應用了變焦BEV技術。針對泊車、城市行車、高速這三個不同場景,變焦BEV技術通過不同等級硬件調用與建模調整來滿足各場景的特殊需求,使得智能駕駛系統在各種復雜路況下都能更好地應對。

而小米智駕團隊的努力同樣不可忽視。他們在高速NOA、全國無圖、端到端等多個技術方向同時發力。小米采用全棧自研智能駕駛底層算法技術,這其中搭載了具身智能引擎以及自監督數據引擎等先進技術,涵蓋端到端感知決策大模型等多種技術類型。這些技術的協同運作,讓小米SU7在智能駕駛的決策和執行方面更加高效、智能。

小米高管親自參與智能駕駛路面實測,累計超過10萬公里,雷軍本人更是參與10多次測試,行駛了3000多公里。這種身體力行的做法,不僅體現了對技術研發的高度重視,也通過實際測試不斷優化智能駕駛技術,確保其在實際應用中的穩定性和可靠性。

綜上所述,小米SU7智能駕駛更新技術來源豐富多樣。小米AI團隊的超分辨率技術從感知精度提升方面助力,小米智駕團隊的全棧自研底層算法技術在決策執行等環節發力,再加上高管實測帶來的優化反饋,多方面的技術成果與實踐經驗相互融合,共同推動了小米SU7智能駕駛的持續更新與發展,使其在智能駕駛領域不斷邁向新的高度。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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