在未来，无人驾驶汽车成功普及以后，大城市的交通拥堵现象将会消失。对于许多人来说，每年将因此节省40小时。因为在大都市里，人们必然在交通拥堵的地方行走。无人驾驶汽车能自动同步交通情况，第一时间选择更为畅通的路线，并且，加塞等不文明的情况也将因为

  根据专家的推算，因为无人驾驶的普及，事故数量将减少约90％。因为人工智能会更加尊重交通规则，且能计算周围行人的下一步动作。如果有人横穿马路，他们的AI预判能力和停车制动技巧甚至可能会超过老司机。

  人工智能在未来也将运用在警车啊，到当时，犯罪分子将无法从无人驾驶汽车追捕中逃脱。例如，犯罪分子的驾驶的也是无人驾驶汽车，那么该汽车将可以被警方通过远程方式停止，又或者让汽车封锁门窗，然后直接送入警局；当然，他们也可能开着普通车辆，但无人驾驶汽车的AI计算能力，以及事实定位地图和路况的能力能够在一定程度上帮助警方更快抓住犯罪分子。更重要的是，在未来几乎特别难找到这种车辆。

  因为无人驾驶汽车的出现，出租车行业的司机将失去工作，但对于乘客来说，届时出租车将要变得更便宜，因为少了人力成本。而且，人们仅仅通过手机就可以互换这样一辆汽车达到自己跟前。

  在一些大城市里，人们平均等待食物的时间大约是40到80分钟。未来，许多食物将由无人驾驶汽车提供外送服务。这将使得等待时间减少一半。

  因为无人驾驶汽车的便捷性，房屋的空间将得到更大的提升。许多房屋的停车位价格也将得到降低。因为人们没有必要为了便捷性而在离自家近的地方购买或租赁车位。仅仅是通过手机操作，就能提前让汽车达到自己的位置，或者将自己送到目的地了以后，将车开至较远的停车位。

  卡车送货司机担心超速罚单的日子将消失，此外，也不需要花上几天甚至几周的时间在路上。因为几乎所有的汽车都可以参与运输，而且它们的送货速度也将快得不少。

  数据堂自有数据集的“智能驾驶数据解决方案”中掌握着驾乘人群的行为数据，不仅包含驾驶员行为标注数据50种动态手势识别数据，103282张驾驶员行为标注数据等，还包1300万组人机对线小时车载环境普通话手机采集语音数据。不管是街景场景数据，驾驶员行为数据，还是车载语音数据，数据堂基于Human-in-the-loop智能辅助标注技术”和丰富的AI数据项目实施经验及完善的项目管理流程，支持智能驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据采集任务，辅助智能驾驶技术在复杂多样的环境下更好的感知实际道路、车辆位置与障碍物信息等，实时感知驾驶风险，实现智能行车、自动泊车等预定目标。对于智能驾驶而言将是别的企业难以企及的优势。

  当然，无人驾驶汽车的优点要多于缺点，未来的发展将让人们更加的快乐和便捷。

  “十问十答” /

  需要5G？ /

  随着科技的发展，传统的农机行业正趋于饱和，新生事物层出不穷，无论是传统农机还是从业者都面临如何转变发展方式与经济转型的问题。农机

  系统就是当下最热的概念之一。身为新时代农机人，作业的提质增效是无论如何也绕

  场景中的不同任务，同时实现优异的性能和效率。这些任务包括对象检测、分割、车道检测、可行驶区域分割和深度估算，这些都是

  系统 /

  行业的持续不断的发展，慢慢的变多的朋想进入这个行业，甚至有一些别的行业工作多年的朋友都想转入

  的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深 度学习两个方向。在本文中，我们的关注点在于机器学习算法

  中的机器学习 /

  技术概述 /

  领域，却是一个新鲜的话题。基础架构的工作包括硬 件、onboard（车载系统）、云端三大板块。在我们认为，

  基础架构 /

  正成为交通领域的最大变量。任何人都可以造成交通拥堵。只要你踩一脚刹车，你后面的司机就得跟着踩刹车，然后他后面的司机也得照做，这样刹车再启动的行为，可以传递好几公 里。国际

  与车路协同 /

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