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10月22日，由北京市人民政府、工业和信息化部、公安部、交通运输部、中国科学技术协会联合主办的2019世界智能网络汽车大会在北京隆重开幕。 DDT旅游联合的创始人张博随着信息化和汽车深度的融合，汽车已从传统交通工具转变为新的智能旅游载体，加快车、道、人合作智能交通体系的建立是未来交通的发展方向，绿、共享、智能旅游构成了智能交通和未来城市发展的新要素。
公安部交通管理科学研究所副所长俞春俊以“未来道路交通管理的思考与探索”为主题，呼吁大家一定要创新交通管理理念，打破自己的思维束缚，一切底线都要保护安全， 保护下划线的长安大学计算机应用研究所副所长慧飞表示，“基于车道协调的智能网络交通系统技术体系”的主题演讲，智能高速子系统应该考虑的功能框架是从高速公路设计到维护运营的全生命周期的智能发展 DDT旅游联盟的创始人张博说，智能驾驶可以减少显着的交通事故发生，提高交通效率。 低速无人驾驶达到L4水平，在有限的驾驶范围内，韩国的5G产业专家RSUPPORT首席战略官申东亨带来了“5G and Autono-MaaS”的主题演讲，5G鼓励无人驾驶和扩大Maas，积极影响人们的生活，但对汽车OEM产业需求的
作为人工智能领域和交通领域的重要“跨境”变革，无人驾驶服务是智能网络汽车和旅游业未来发展的重要方向。
作为汽车工业的第四次变革，无人驾驶产业的发展已经由世界许多国家和地区从企业上升到国家战略水平:美国交通智能系统项目明确了汽车智能和净化两项核心战略，欧盟重视智能交通系统的整体配置，推进智能化和净化驾驶领域
让我们转到电脑远景上。 基于深度学习的计算机视觉为何提到无人驾驶？ 看到无人驾驶产业发展到这种程度，为什么呢？无论是在自动驾驶中使用相机，还是使用激光雷达，还是使用毫米雷达，主要都是环境感。 有照相机和激光雷达。 这两个是最主要的，它们都有毫米雷达。 环境感觉和自主导航问题本质上是计算机视觉问题。 因此，计算机视觉最理想的应用在自动驾驶之上，自动驾驶当前的瓶颈就是环境感觉。
在现在的人工智能AI领域，无人驾驶备受瞩目。 各国将无人驾驶视为未来AI技术的顶峰，高度重视国家战略。 海外谷歌、国内华为、BAT等大型企业，首先把“制造车”作为公司发展的重点方向。 传统汽车制造商也与人工智能领域的顶尖企业合作，积极寻求尽快实现无人驾驶技术的突破。 去年年底，汽车行业巨头本田与国内新兴的AI企业商汤科学技术合作，开发了自动驾驶最核心的技术——移动物体识别系统。 本合作协定缔结后，商汤技术的研发能力再次受到业界的关注:以面部识别、AR应用而闻名的商汤，原本在无人驾驶领域也具有惊人的潜力。
2019年12月6日，杭州—第二届浙江国际知识交通产业博览会在杭州举行。 世界领先的人工智能平台公司商汤科学技术问世，为大众带来商汤原创AI技术的自动驾驶实验车身体验。 观众不仅可以在“交互式体验园”自己试乘，还可以通过车内HMI界面，直观地感受到自动驾驶技术如何保护车辆。 在本届大会上，商汤科学技术全面展示了智能网络车的智能车厢解决方案，为驾驶员和乘客带来了安全、方便的车体验。
智能驾驶技术的研发与应用，是推动智能交通产业发展的重要环节。 商汤自动驾驶解决方案最大限度挖掘视觉传感器的潜力，利用相机和AI算法分析周围驾驶环境，帮助驾驶员更好地预测潜在危险，提高驾驶中的“安全性”。
目前，商汤科学技术开发了L4级自动驾驶解决方案，包括知觉、分析预测、决策规划控制、都市级三维地图重建和无人车高精度定位等技术能力。 商汤科学技术是“以相机为中心的多传感器融合”的解决方案，结合商汤领先的视觉AI技术，在实现多阶段自动运行系统的同时，降低应用和普及门槛。
作为另一家国内知名的全息AI公司，微全息WIMI将焦点放在计算机视觉全息云服务上。 据介绍，微全息封面包括全息计算机视觉AI合成、全息视觉呈现、全息互动软件开发、全息AR在线和在线广告传送、全息SDK支付、5G全息图 从全息面识别开发、全息眼换颜开发等全息AR技术的多个环节出发，是全息云综合技术方案提供者。 其商业应用场景主要集中在家庭娱乐、光场电影院、演艺系统、商业发布系统、广告展示系统等5个专业领域。
从产业链的价值来看，微全息发挥中间体供应商的作用，将SDK平台与应用程序开发者连接起来。 苹果、谷歌、百度、京东、阿里巴巴、网易拥有独特的AR SDK平台，但微全息补充了SDK平台作为中间体平台提供的基本工具包，使用户能够更方便地完成软件应用 微全息图像处理功能定期进行优化和改进，包括全息AI面部识别技术和全息AI面部改变技术两个核心技术。 随着视频处理和识别技术的发展，微美在图像检测、识别、模板匹配、图像动态融合和交换的全息AR广告和全息图像服务目前领先于行业。
随着5G全息通信网络带宽条件的变化，5G全息应用市场迎来了爆炸，全息交流娱乐、全息会议、全息发布会等高端应用全息社会、全息通信、全息导航、全息家庭应用 微全息云规划以全息AI面部识别技术和全息AI面部交换技术为核心技术，在多个技术创新的系统中支持全息云平台服务和5G通信全息应用。
基于机器学习的计算机视觉接近人的感知能力。 大数据和超计算能力，特别是卷积神经网络和LSTM，在此基础上成为计算机视觉的主流。 这是无人驾驶环境感觉和自律导航法的基础性技术，希望无人驾驶车具有更接近人类的环境感觉能力。 这可能是人工智能最具挑战性、最早落地的垂直应用领域。
