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预告 | 无人驾驶运营剖析:如何利用数据开采智能城市“新黑金”?

2017-12-11 等你来听课的 雷锋网


在推出首个《构建自动驾驶的关键系列课程》后,新智驾再次联手 AI 慕课学院,邀请一线从业者、学界顶尖专家打造一场集技术、商业、运营于一体的《限定场景自动驾驶系列课程》。我们认为,这可能是离自动驾驶商业化最近的一场技术盛宴。


本系列课程由新智驾、AI 慕课学院联合主办,从今年 11 月 30 日晚 8 点开始,通过在线直播(直播平台:AI 慕课学院、雷锋网 App)形式每周分享 1 期课程。


此外,在 2018 年 1 月 16 日,新智驾将在美国硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会,届时也将有多位国内外自动驾驶大牛一起探讨自动驾驶的发展与未来。详情点击:https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018,欢迎大家关注。


讲师简介



丁彦允,7starlake 总经理,台湾政治大学 EMBA。1997 年,丁彦允成立 B2B 网路平台,随后开始发展高端工业电脑产品,并成立 STACKRACK,其产品拥有耐宽温、抗震及高度环境适应性等优势,适合用于无人载具及军规用途。


伴随智慧城市与交通在国际间获得高度关注及发展,丁彦允创立 7starlake,为未来人工智能、无人驾驶、物联网车联网等前端技术提供平台,集结各领域专家学者,共同创造合作可能,寻找市场潜在服务机会。



2017 年 5 月,丁彦允率领 7starlake 团队引进台湾首辆无人车,并在台湾四市一县展开测试活动,开始了智慧城市的第一块拼图。


课程简介


现在的无人驾驶商业化有两种思路:一种是基于全路面的无人驾驶;一种是从限定场景开始的无人驾驶,通过技术迭代向全路面过渡。


前者需要真正突破某些技术点,并且投入也是巨大的,从 Google 无人驾驶部门拆分 Waymo 看这一模式的可持续性不高;后者的思路则是稳扎稳打,通过自有技术将限定场景的无人驾驶做到最优,然后再逐步丰富场景,从半开放路段到全开放路段。


目前,限定场景无人驾驶在法律法规、技术成熟度等方面已经初步具备了商业化条件,其拥有的成本低、安全性高、占用空间小等特点,在解决城市交通「最后一公里」等问题上大有可为,是未来交通的新概念。


本课程将重点分析无人驾驶小巴落地运营的四大要素:基础建设、系统科技、监管法规、民众接受;EZ10 在全球主要城市,包括在台湾四市一县落地案例简介;作为无人驾驶运营方的 7starlake 在促进无人车落地运营过程中做了哪些具体工作。


课程大纲


1.  无人驾驶小巴落地运营四大要素

1.1基础建设成熟度

1.2系统科技稳定度

1.3监管法规配合度

1.4社会民众接受度


2. 7Starlake - EZ10全球主要城市落地案例简介

   2.1 法国巴黎 - 工业区接驳专车

   2.2 澳洲达尔文 - 水岸景区无人接驳巴士

   2.3 台湾台北 - 夜间无人公车

   2.4 台湾高雄 -  轻轨地铁无缝接驳新路网

   2.5 台湾彰化 - 绿色观光廊道无人列车


3. 7Starlake无人巴士运营

   3.1 路线评估 地图建置

   3.2 路线规划 旅运模型

   3.3 电脑模拟 仿真测试

   3.4 稳定度测试

   3.5 运营测试


4. 物联网实现智能交通最后一公里


适宜人群


  • 希望系统探索特定环境下自动驾驶如何商业化和了解行业生态的同学;

  • 对特定领域自动驾驶感兴趣并有一定开发经验的同学;

  • 希望了解 AI 如何与日常生活结合、在可见时间段内为出行行业做出改变的同学。


参与方式


1、微信添加助教“小慕”(moocmm),并备注:低速+姓名+职位,通过审核后将邀请你入群(专业群审核严格,请认真填写,感谢理解);


2、关注微信公众号“新智驾”(ID:AI-Drive),进入后直接回复关键词“特定场景自动驾驶”,可预约课程;


3、课程时间: 12 月 12日(本周二)20:00 - 22:00;


4、直播平台:AI 慕课学院、雷锋网 App(注:直播免费,录像回看需支付 9.9 元)。


5、往前期课程回顾视频链接(在线观看):

http://www.mooc.ai/open/course/338


一场峰会看遍中美顶尖智能驾驶技术


具有巨大影响力的新技术一直是雷锋网新智驾关注的重点,而自动驾驶很有可能成为我们这一代人所接触到的最具颠覆性的新驱动力之一。


2018 年 1 月 16 日,雷锋网新智驾将在旧金山湾区举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会,这是一场来自自动驾驶领域的大聚会——嘉宾们来自学界、互联网大公司、汽车行业以及新技术公司,集聚了中美两地顶尖的自动驾驶研发力量。


我们希望从多个角度探索自动驾驶,并对赋予自动驾驶汽车「观察、反应、思考」能力的技术进行深入剖析。自动驾驶汽车是人工智能和机器学习领域研究者们数十年科研的成果汇聚,他们这段漫长而丰富的研究过程,值得我们一起重新领略。


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