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Elon Musk 表示有望在第四季為舊版 Tesla 免費升級新版自動駕駛晶片
Tesla 今年的重大發表當中，就是推出自主設計的自動駕駛晶片 FSD ，這款 Tesla 寄予厚望的晶片號稱較當前 NVIDIA 的自動駕駛平台高達 21 倍性能，目前也陸續在新生產的 Model S 、 Model X 與 Model 3 導入，不過舊版 Telsa 車主也別太難過，根據 Tesla 執行長的說法， Tesla 有望幫舊款車輛免費升級 FSD 自動駕駛平台，預計在今年第四季開始。 不過雖說是免費升級，但還是有些許條件，就是購車當時有要加價 6,000 美金選配"全自動駕駛"的套件，預估市場上約有 50 萬輛 Tesla 有升級這項選配套件。雖然 Tesl
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5 年前
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自駕賽車古德伍德速度嘉年華自我挑戰成功， Roborace DevBot 2.0 較去年 Robocar 快近 15 秒
來自 Roborace 的無人駕駛賽車 DevBot 2.0 在完成古德伍德速度嘉年華 Goodwood Festival of Speed 2019 年首日的展示後，於第二日正式進行無人駕駛單圈紀錄挑戰，在去年 Roborace 以無人賽車 Robocar 首度挑戰古德伍德爬坡賽道時，以 1 分 20 秒跑完全程，而今年 DevBot 2.0 在持續強化 AI 駕駛模型後，將記錄刷新到 66 秒，雖較今年同樣以電動車技術刷新 10 年前 F1 留下紀錄的 Volkswagen I.D. R 的 39.9 秒紀錄還有點距離，然而也已經是相當大的突破。 ▲ DevBot 2.0 今年以 66 秒
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5 年前
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Roborace DevBot 2.0 在古德伍德速度嘉年華展現自動駕駛技術，以穩定而流暢的路線跑完全程
在去年以無人賽車 Robocar 挑戰古德伍德速度嘉年華 Goodwood Festival of Speed 的 Roborace ，今年則選擇新一代測試車款 DevBot 2.0 參與活動，不同於 Robocar 為純自動駕駛賽車， DevBot 2.0 採用傳統賽車的底盤機構與具備駕駛艙，可由人類進行控制，去年由 Roborace 獨自跑完全程並參與計時測試，今年則由來自摩納哥的 19 歲汽車 YouTuber Seb Delanney 負責將 DevBot 2.0 駕駛到賽道中央的草坪後，交棒 DevBot 2.0 自動駕駛系統完成後續賽道，完成以展示為主的試跑。 ▲ 在 Seb De
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5 年前
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Roborace 宣布將以 DevBot 2.0 電動自駕車再戰速度嘉年華
在去年，隸屬電動方程式 Formula E 下的無人賽車賽事 Roborace 以第一世代的賽車參加每年例行的古德伍德速度嘉年華 FoS 大會，當時展現當前無人車在爬坡賽道中夠跑出的 1 分 20 秒表現，而今年 Roborace 再度宣布參加這項跑車與賽車界盛事，不過使用的車款則由純無人賽車 Robocar 改為用於訓練駕駛邏輯用的新一代 DevBot 2.0 ，不過也將完全透過無人駕駛方式進行挑戰。 2019 年的古德伍德速度嘉年華將在 7 月 4 日舉辦。 ▲ DevBot 2.0 有著完整的車殼，並由四輪驅動改為後輪驅動 DevBot 1.0 除了是作為技術驗證開發與訓練用的車款外，也
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5 年前
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NVIDIA 研究人員透過雷達與光達的數據訓練神經網路，希望讓 2D 影像也能判讀空間距離
對開車的人來說，抓準車輛與其它路上的人、事、物的距離是相當重要的大前提，這對於有著一雙足以讓大腦建構 3D 空間、具高解析度的眼睛的人類而言看是相當簡單的，不過若要在自動駕駛判讀正確的距離，即便是搭載模擬眼睛的雙相機也沒那麼容易。 這是由於自動駕駛系統所搭載的雙相機雖然可如人眼一般建構 3D 空間，但卻可能因為影像訊號不同不，導致資訊落差後，使得距離評估失準，其實這樣的情況就如同 3D 頭盔為何要設定在超越人眼理論更新率的 90fps 的情形類似。 NVIDIA 的研究人員正在進行一項研究，他們希望透過單一相機所得到的平面影像就能推估正確的 3D 距離；單鏡頭的測距技術在輔助駕駛並不是新鮮事，
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5 年前
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Volvo 選定 NVIDIA DRIVE 作為發展自駕卡車平台，將 AI 自駕活用到大眾交通、貨運、物流、營造
Volvo 集團宣布與 NVIDIA 在商用車輛進行合作，意欲將自駕技術活用在運輸車輛，針對大眾運輸、貨運、廢棄物物流與回收、建築營造、礦業與林業等，透過 NVIDIA DRIVE 提供的自駕平台，從訓練、測試與導入，為商用車輛挹注基於 AI 的自動駕駛技術。 Volvo 集團是目前全球第二大卡車製造商，雙方的合作有助於帶動商用卡車領域的革新。 NVIDIA 與 Volvo 將在瑞典哥德堡、矽谷成立共同工程團隊，預計藉由 DRIVE AGX 進行車載人工智慧的開發平台，背後透過 DRIVE AV 軟體堆疊建構 360 度感測器的處理、感知、在地化地圖與路徑規劃，同時也藉由 NVIDIA 的 D
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5 年前
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日產將領先全球，在秋季的 Skyline 房車實現高速公路上閘道到閘道間的自動駕駛
雖然要在交通情況複雜的一般道路實現自動駕駛還相當有難度，不過要在高速公路實現的相對難度就低了許多，而日廠宣布將在今年秋季新款的 Skyline (海外市場的 Infinity Q50 )搭載新一代的 Pro-Pilot 2.0 駕駛輔助系統，聲稱可實現高速公路上可放開方向盤的自動駕駛。 日產的這套系統是結合車上的攝影機、雷達、聲納、 GPS 與 3D HD 地圖座為基礎，並透過駕駛監測系統監看駕駛是否專注於駕駛行為；這套系統強調可透過設定目的地，在高速公路環境開始進行自動導航、並行駛到目的地前的閘道，而在高速公路上可進行超車與分叉路自動切換，在進行車道變換時除了會提醒駕駛外，需要把雙手放回方向
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6 年前
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豐田自駕部門 TRI-AD 與 Maxar 、 NTT Data 合作，可透過 AI 分析衛星空照圖產生自動駕駛的高精度地圖
對於自動駕駛技術而言，除了充裕的演算力、良好的自動駕駛 AI 模型、高效能的感測器，搭載高精密度的路線地圖也是不可或缺的要素，不過當前談到自動駕駛所需的高精度 3D 地圖，都會聯想到使用專業的取景車建構道路模型，而後再產生自駕用地圖，豐田旗下北美自動駕駛子公司 TRI-AD 宣布與 Maxar Technologies 、 NTT DATA 合作，利用 AI 技術將衛星空照圖自動產生自動駕駛所需的高精度地圖。 這項技術是透過 Maxar 所提供的光學衛星圖作為基礎，搭配 NTT DATA 開發的 AI 技術，自動分析衛星圖上的道路標線資訊，並自動產生成自動駕駛車輛可理解的道路資訊。目前這三家公
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6 年前
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NVIDIA 認為 Tesla 自駕平台有助提升產業指標，但強調 NVIDIA 仍為唯一提供開放的高性能 AI 自駕平台廠商
Tesla 大動作的發表自行規劃的第三代自動駕駛平台，並聲稱它們的平台是當前最先進的自動駕駛平台，也不忘把先前合作夥伴 NVIDIA 所提供的平台拿來做為比較，而 NVIDIA 的官方部落格也在事後張貼對 Tesla 的評論，雖然標題指出 Tesla 的舉動將提高汽車製造業對於自動駕駛性能的標準，但內容也指出 Tesla 的比較數據是錯誤的，同時表示 NVIDIA 也正著手推出下一代平台、代號 Orin ( DC 水行俠的亞特蘭提斯名)。 在這篇官方文章中， NVIDIA 認定 Tesla 此舉有三項重大意義，首先是拉高了自動駕駛產業的三項指標，其次是採用雙 AI 處理器構成平台，且平台中具備
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6 年前
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科技部國家實驗室與 NVIDIA 簽署合作意向書，推動台灣自駕技術發展
NVIDIA 繼 2016 年與台灣工研院簽署人工智慧與自動駕駛合作備忘錄後，今日宣布攜手科技部與所屬的國家實驗研究院簽署合作意向書，雙方將針對台灣自動駕駛技術發展做出努力，並在台灣首座封閉式自動駕駛測試場域"台灣智駕測試實驗室"進行技術交流合作， NVIDIA 將以其深度學習推論相關技術與嵌入式裝置、車用電腦、模擬系統與相關軟硬體，助台灣發展自動駕駛相關技術。 NVIDIA 與科技部、國家實驗研究院的合作將以平台進行發展， NVIDIA 在計畫中除了提供技術與硬體資源外，也將提供開發者生態圈、投入新創公司培育專案、深度學習學院，並協助監視器及感應器業者設置測試環境，而國家
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6 年前
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