2026-09-12
当系统报错「没有更多数据了」，真实场景下的决策链如何重构？很多人以为自动驾驶系统的数据饥渴仅源于传感器精度不足，其实不然。在慕尼黑工业大学与博世联合开展的2023年高阶决策系统压力测试中，一个关键发现颠覆了行业认知：当激光雷达点云密度突破128线/平方度阈值后，数据冗余反而会触发决策模块的「认知过载」，导致系统主动丢弃37%的有效环境信息——这正是「没有更多数据了」错误代码的底层逻辑。数据断层的物...
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2026-09-12
本文转自：证券时报智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划发布锚定世界汽车强国目标 自动驾驶实现规模应用来源：证券时报 2026-09-12 A001版作者：韩忠楠证券时报记者 韩忠楠9月11日，工业和信息化部发布消息，已于近日会同国家发展改革委、公安部、交通运输部、商务部、自然资源部、住房和城乡建设部、市场监管总局、国家网信办联合印发《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（下称《规划》...
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2026-09-12
数据瓶颈的表象与本质很多人以为，自动驾驶系统的性能提升完全依赖于数据量的指数级增长，其实不然。当数据规模突破千万公里级后，单纯的数据堆砌反而会引发「数据熵增」效应——无效数据占比超过67%，模型训练效率呈对数级下降。这一现象的底层逻辑，在于真实驾驶场景的分布符合幂律法则：90%的里程由常规路况构成，而极端场景的占比不足0.1%，却决定了系统的安全边界。数据清洗的隐性成本听起来可能反直觉，但在高阶自...
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2026-09-12
当系统说“没有更多数据了”很多人以为，自动驾驶的决策质量与数据量呈线性正相关——输入越多，输出越准。其实不然，在复杂城市道路场景中，数据饱和的临界点往往早于预期抵达。某头部企业近期公开的测试数据显示，其L4级系统在覆盖2000公里城区道路后，新增数据对决策准确率的提升幅度从12%骤降至0.3%，这揭示了一个关键矛盾：当传感器输入超过系统处理阈值，冗余数据反而成为干扰源。底层逻辑是：自动驾驶的认知模...
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2026-09-11
中新社北京9月11日电 (记者 刘亮)中国工信部等多部门公布的《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》(“规划”)提出，到2030年，高速公路、城市快速路、部分城市道路等场景实现高度自动驾驶。 工信部11日在北京举行新闻发布会，介绍“规划”有关情况。工信部装备工业一司司长郭守刚在会上介绍，希望利用五年时间，推动中国智能网联新能源汽车的全产业链优势进一步巩固，国内新能源乘用车、商用车在各自...
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2026-09-11
9月11日，工业和信息化部举行新闻发布会，介绍我国智能网联新能源汽车产业发展有关情况。工业和信息化部装备工业一司司长郭守刚谈了驾驶辅助和自动驾驶的话题。郭守刚表示，驾驶辅助和自动驾驶是人工智能与汽车深度融合的产物，相关技术应用有助于提升社会交通安全水平和通行效率，不断满足人民日益增长的美好生活需要。全球范围内，L2级组合驾驶辅助功能已实现大规模装车应用，L3、L4级自动驾驶技术创新和测试验证也在加...
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2026-09-11
中国青年报客户端北京9月11日电（中青报·中青网记者 贾骥业）今天上午发布的《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》提出了一个总目标：到2030年，我国智能网联新能源汽车全产业链优势进一步巩固，进入世界汽车强国行列，国内市场新能源乘用车、商用车在各自领域新车总销量的占比分别达到70%、40%，具备自动驾驶功能的汽车实现规模应用。规划还提出了一系列细分目标，包括关键技术水平有效提升、产业结构持续...
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2026-09-11
数据瓶颈的底层逻辑：从感知冗余到决策闭环的断裂很多人以为自动驾驶系统的性能瓶颈在于数据量，其实不然。当传感器配置达到L4级硬件冗余标准后，单纯增加数据采集规模对系统能力提升的边际效应显著递减。某头部企业2023年内部测试显示，其车队在硅谷101公路采集的10PB级数据中，仅0.3%属于有效边界场景——这类数据需同时满足「低频发生」「高决策价值」「多模态冲突」三个特征。数据清洗的认知误区：行业普遍采...
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2026-09-11
9月10日，全球领先的自动驾驶科技公司文远知行WeRide（NASDAQ：WRD，HKEX：0800）与国际出行服务巨头Uber（NYSE：UBER）、Moove Cars集团旗下自动驾驶业务部门AVOMO联合宣布，在马德里政府的支持下，三方正式获得西班牙交通总局（DGT）依据ES-AV框架颁发的西班牙首张L4级自动驾驶乘用车运营牌照，获准在公共道路开展车辆部署。这标志着西班牙首次在国家层面为L4...
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2026-09-11
数据荒的表象与认知陷阱很多人以为自动驾驶的数据瓶颈是采集量不足，其实不然。当传感器分辨率突破128线、摄像头像素卷向8K时，真正卡住技术迭代的并非数据总量，而是有效场景的覆盖率与标注质量。某头部车企的内部测试数据显示，其累计采集的PB级数据中，真正能用于算法训练的场景占比不足15%——这揭示了一个反直觉的事实：数据冗余与数据饥渴可能同时存在。底层逻辑是：自动驾驶的场景分布遵循幂律法则，80%的里程...
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2026-09-11
本文转自：中国证券报地平线执行董事兼首席生态官徐健：穿越自动驾驶浪潮 迈向物理AI时代● 殷浩楠 龚梦泽“设备的联网并不代表智能。”9月10日，在南通举行的2026中国上市公司高质量发展论坛上，地平线执行董事兼首席生态官徐健在回顾发展历程时谈起了公司2015年确立的目标：为所有机器人设计专用大脑芯片，让机器具备环境感知、人机交互和决策控制的能力。如今，他希望把汽车上的技术积累用到更多机器人产品中。...
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2026-09-11
当系统反馈“没有更多数据了”很多人以为，自动驾驶系统的数据饥渴是线性增长的——传感器分辨率提升10倍，算力需求同步增加10倍。其实不然，在真实道路场景中，数据边际效应的衰减曲线远比想象中陡峭。某头部车企在硅谷101号公路的实测数据显示，当激光雷达点云密度从每平方米500点提升至2000点时，目标检测准确率仅提升1.7%，但系统延迟却增加了23ms。底层逻辑是：高密度数据在决策层会引发维度灾难。以匝...
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