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以BEV和Transformer技术为核心的策略致力于实施以“轻地图、重感知”为特点的解决方案,更全面、更准确、更高效解决复杂多变的交通环境,为自动驾驶系统提供更可靠的决策支持。
知识驱动的可量产的模块级端到端模型,仅使用一个神经网络模型,可以输出周围环境的障碍物目标信息,局部地图信息,也可以输出规划轨迹信息。
AI数据底座旨在统一处理各种数据,构建数据闭环的一体化平台,解决量产过程中资源效能和模型效能的瓶颈问题。
Feature as service,数据驱动不同场景的AI-ISP feature适应行泊车难例场景,扩展智能驾驶的ODD场景/快速迭代,灵活性高/主SOC芯片形成协同,降低复杂场景视觉感知在NPU上的复杂度和算力需求,性价比高