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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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创新性地运用模型复用技术,解决工业质检中数据稀缺、标注成本高昂的难题;通过复用已有的高质量模型,在小样本情况下实现高效的质检,大大降低了质检成本,提高了质检效率……“这种将技术应用于实际场景的能力,正是我们所期望看到的青年学子的创新精神和实践能力。”王希海对这支年轻的团队高度肯定。
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