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云辅助自主驾驶的钥匙
1引言自动驾驶通过消除人为错误[1]来减少道路死亡[1]，通过改善交通流量[60]并为数百万受残疾人影响的人提供流动性来改变社会的潜力[1]。虽然自动驾驶汽车的部署有限（AVS）是无限的[14]，但仍存在挑战，例如在较差的天气条件和建筑区域中运营[22]。为了应对这些挑战，为提高机器学习的准确性（ML）模型而采取了重大努力[16，52，61，76，88]。但是，更准确的模型通常更加算法[73，90]。因为AV必须以比人类的反应时间快（例如390毫秒至1。2 s [45，87]），在车辆上部署模型需要仔细的运行时和准确性之间的权衡导航，以确保AVS提供高质量的决策和快速响应时间[34，79]。进一步满足严格的绩效要求的挑战，由于体力，热量和稳定性限制以及由于经济现实而导致的车载计算AV可以访问今天受到限制（第3节）；综上所述，结果是在最新的（SOTA）AV硬件上可用的量命令较少，可用于云，该硬件可以实时运行哪些模型。访问更好的计算将为更快地运行更高精度的更大型号提供机会，直接转化为提高安全性。我们建议转向云，该云提供对SOTA硬件的按需访问，因此提供了机会
体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。
驾驶清洁能源的视野...
虽然制定有意义的清洁能源目标和碳政策（第一支柱）对于推动可再生能源部署至关重要，但其他三个支柱对于实现可再生能源以满足电力部门脱碳的目标同样至关重要。要提出一个更好的观点（正如背景部分进一步讨论，第8-10页），对电力部门清洁能源的转换不仅取决于从可再生能源中增加产生的生成，还需要一种整体方法来确保传播，允许，市场和其他相关的政策改革，以支持和启用对消费者的恢复权力。这将需要在我们国家的网格中进行大量投资，并加快允许时间表进行发电和传输，以确保可以及时满足清洁能源目标。
全球智能驾驶预测2024
国家政府为智能驾驶技术的发展提供了强有力的支持。，例如，在2023年底，工业和信息技术部以及其他三个部门发出了有关智能连接车辆的访问和试点操作的通知。包括北京，上海和广州在内的七个城市被指定为3级和4级自动驾驶技术的试点区域。这项政策的实施大大加快了中国在高级自动驾驶汽车领域的进步。
推动我们可再生的未来
Goldwind努力利用我们自己的专业优势来解决社会面临的能量和环境问题。通过建立植根于生态学发展 +能源（EOD +能源）行业模型的强大基础，Goldwind为社区和公司开发了清洁能源产品和服务，以减轻全球资源短缺和战斗气候变化。
良好（在驾驶时）-googleapis.com
应对这些挑战，我们提出了驾驶概念，以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献，我们首先要区分（i）经验期望（即，反映了“遵循某种行为的信念”，借鉴了过去的经验）（Bicchieri，2006年）； （ii）规范性期望（即，基于社会同意的原则，反映了“应该遵循某种行为的信念”）（Bicchieri，2006年）。，由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化，因此我们引入了第三种期望，促进期望，表示可以展示的行为，以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内，并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠，这受到技术和物理上可行性的限制。