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深圳市思菲科技有限公司
ADS 持有人将根据 2024 年 5 月 31 日下午 5:00（纽约时间）（“ADS 记录日”）记录的每股 ADS 获得 1.36364 股 ADS 股票。将不会发行零碎 ADS 股票或 ADS。ADS 股票零碎权益将四舍五入到下一个较小的整数。一 (1) 股 ADS 股票将使该权利持有人有权以每股 ADS 0.14 美元的价格认购和购买一份新 ADS（“ADS 认购价”）。ADS 认购价包括在配股中认购的每股新 ADS 0.02 美元的存管费。要认购新 ADS，ADS 股票持有人必须在 ADS 到期日（定义如下）之前向花旗银行支付 ADS 认购价，并提交本招股说明书中详述的所需文件。 ADS 配股将于 2024 年 6 月 21 日下午 2:15（纽约时间）到期（“ADS 到期日”）。请参阅“配股说明——向 ADS 持有人发行”。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
分析师检测中的视频移动目标指示...
本报告介绍了分析师检测支持系统 (ADSS) 中实现的视频移动目标指示 (VMTI) 功能的回顾。VMTI 子系统专为移动传感器视频而设计，特别是但不限于机载城市监控视频。移动传感器的范例是国防应用中的典型场景（例如，无人机监控视频），与固定传感器相比，它带来了一些独特的问题。我们对这些问题的解决方案借鉴了计算机视觉社区的许多算法，并将它们组合成一个新系统。它将逐帧提供给定视频序列中任何移动目标的位置和大小信息。此外，给定合适的并行非专用硬件，该系统允许近乎实时地解决 ADSS 中的 VMTI。
高信任PKI和数字签名解决方案
Thales与Ascertia紧密一致，提供了通过Ascertia的专家合作伙伴网络在全球范围内部署的高信任安全解决方案。assertia signingHub提供了一个功能强大的电子签名平台，该平台利用Ascertia的ADSS PKI Server中的PKI Trust Services，该服务提供了最终的高信任解决方案。客户通过Thales Luna HSM的数字信任基础受益，为私人签名键提供了信任安全的根源。加密或私人签名键明显更容易受到攻击，这可能导致关键键的折衷和滥用。HSM是保护有价值的加密材料的唯一可靠和可审核的方法。此外，Luna HSM为Ascertia的ADSS PKI服务器提供了用于远程授权数字签名服务（RAS）的集中式HSM服务，该服务删除了本地SmartCard的要求
有效的安全保证策略...
通过减轻人类驾驶员安全操作车辆的责任，自动驾驶系统（ADSS）（通俗地称为自动驾驶汽车）可以释放时间，并且还可以减少道路事故的数量。矛盾的是，即使安全是ADS的主要期望之一，它也是主要挑战之一，可以说，我们尚未看到这种系统的广泛部署的关键原因之一。与前几代汽车系统相反，共同的开发和安全保证实践不再是适应广告固有的系统复杂性和操作不确定性的增加。的确，在部署之前表现出安全性的具体模型和手段仍然难以捉摸。为此，本论文着重于对ADS的安全保证的有效策略，并从三个角度探讨了这一点。首先，已经对技术状态进行了全面审查，以识别和构建可用的方法，以提供（预测）广告安全性的证据，并确定需要进一步研究的差距和方向。其次，已经探索了确保验证和验证（V＆V）的完整性以及广告的安全要求的任务。对操作设计域（ODD）的适当定义，形式化和管理提供了一种方法，以确保广告的规范，测试和操作之间的对齐方式 - 这是缩小V＆V完整性差距的一种方法。QRN通过考虑损失事件的频率来促进这种详尽的功能（例如，此外，为了满足安全要求的呼气性，本文提出了使用定量风险规范（QRN）来引起定量的车辆级要求。事故），而不是需要对与广告有关的所有可能危害进行枚举。第三，本文扩展了预防安全性（PC）的概念，提出了一种方法，以连接QRN的定量安全要求和广告的运行时确定要求。这是通过增强广告的情况意识（SAW）来理解其自身避免不同损失事件的能力来启用的。使用此增强的SAW模型，并随后考虑损失事件概率的不确定性，即使在可用数据有限的情况下，也可以评估QRN。因此，提出的方法可以确保广告确实只采取已知的决定来填写QRN。共同介绍了本文中提出的工作铺平了一种方法，以弥合广告的定量安全要求和运行时决策，以及概述了ADSS的有效安全保证的可能策略 - 借助Appended Paper的贡献。仍然有几个开放的问题可以理解这种方法的含义，但是本文展示的工作为未来的工作奠定了坚实的基础。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。
分数：评估决策的鲁棒性 -
摘要 - 自主驾驶系统（ADS）测试对于ADS开发至关重要，目前的主要重点是安全性。然而，对非安全性能的评估，尤其是广告做出最佳决策并为自动驾驶汽车（AV）提供最佳途径的能力，对于确保智力和降低AV风险的智力也至关重要。当前，几乎没有工作来评估ADSS路径规划决策（PPD）的鲁棒性，即，在环境中无关紧要的变化后，广告是否可以维持最佳的PPD。关键挑战包括缺乏评估PPD最优性的清晰牙齿，以及寻找导致非最佳PPD的场景的困难。为了填补这一空白，在本文中，我们专注于评估ADSS PPD的鲁棒性，并提出了第一种方法，分区者，用于生成非最佳决策方案（NODSS），其中ADS不计划AVS的最佳路径。测试器包括三个主要组成部分：非侵入性突变，一致性检查和反馈。为了克服甲骨文挑战，设计了非侵入性突变以实施保守的修改，从而确保了在突变场景中保存原始的最佳路径。随后，通过比较原始场景和突变的场景中的驱动路径来应用一致性检查以确定非最佳PPD的存在。为了应对大型环境空间的挑战，我们设计了整合AV运动的空间和时间维度的反馈指标。这些指标对于有效地转向发射的产生至关重要。因此，分子可以通过生成新方案，然后在新方案中识别点头来生成点头。我们评估了开源和生产级广告Baidu Apollo上的分员。实验结果验证了分子在检测ADS的非最佳PPD中的有效性。它总共生成63.9个点头，而表现最佳的基线仅检测35.4个点头。
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如果 (a) 纳斯达克美国存托凭证在定价日或之前的最后一个交易日的收盘价（按每股折算）等值港元超过本文件所述的最高公开发行价，及╱或 (b) 我们认为，根据专业及机构投资者在簿记过程中所表达的兴趣水平，将国际发行价定为高于最高公开发行价的水平符合本公司作为上市公司的最佳利益，则我们可能会将国际发行价定为高于最高公开发行价的水平。如果国际发行价等于或低于最高公开发行价，则公开发行价必须定为与国际发行价相等的价格。在任何情况下，我们都不会将公开发行价定为高于本文件所述的最高公开发行价或国际发行价。