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具体而言,核心技术是自动驾驶货车实现商业化落地的基石。尽管长途货车被认为是实现自动驾驶较为成熟的领域,但这并不意味着其技术难度有所降低。与乘用车相似,智能货车在发展过程中也面临算力不足、算法安全性、硬件可靠性及线控冗余等问题。以干线物流场景为例,虽然该领域吸引了众多参与者的加入,并且无人驾驶货车已实现跨省示范运营,但目前其自动驾驶技术仍未达到全面开放上路的标准。一方面是因为货车载重多、惯性大,需要更长反应时间和制动距离,对自动驾驶系统的感知能力和反应速度提出更为严格的要求;另一方面,货车作为运输工具,其自动驾驶系统必须具备强大的控制算法自适应调节能力,以灵活应对各种复杂的运输环境。但就当前情况而言,自动驾驶技术仍需进一步突破和完善。
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江磊告诉记者,人形机器人发展有两条路径:一条是本田阿西莫路径,强调机器人只是一个硬件平台,更加侧重机器人的机械工程和运动能力,不过该路径已于2018年停止研发;另一种是特斯拉路径,主张将人形机器人的发展与具身智能相结合,强调智算中心、数据中心和云服务平台等AI(人工智能)基础设施的支持,“新一代人形机器人应该是机器人+具身智能+AI基础设施的联合体。”
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