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kuai technology a rapporté le 30 août que xiao yong, directeur général adjoint de gac aion, avait récemment exprimé son point de vue sur la conduite intelligente actuelle.

xiao yong a déclaré qu'au cours des trois à cinq prochaines années, il n'est pas encore possible de déterminer si le lidar sera utilisé pour la conduite intelligente haut de gamme ou même pour la conduite sans conducteur.

cependant, au stade actuel, en particulier au cours des deux ou trois dernières années, xiao yong estime quesi les constructeurs automobiles veulent créer une conduite intelligente fiable, sûre et fiable, le lidar doit être indispensable.

xiao yong a également souligné qu'à ce stade, la conduite intelligente sans lidar n'est pas une bonne conduite intelligente.

actuellement, de nombreux constructeurs automobiles passent de la conduite intelligente lidar à la vision pure.

les systèmes de conduite intelligents visuels purs s'appuient principalement sur des caméras pour détecter l'environnement environnant. par rapport aux systèmes équipés de capteurs tels que le lidar et le radar à ondes millimétriques, les systèmes visuels purs présentent les avantages suivants :

1. le coût des caméras est généralement inférieur à celui d’autres types de capteurs, tels que le lidar, ce qui contribue à réduire le coût de l’ensemble du véhicule.

2. la caméra peut capturer des informations visuelles riches, notamment la couleur, la forme, la texture, etc. ces informations sont très utiles pour comprendre les environnements routiers complexes et effectuer une reconnaissance précise des objets.

3. la caméra peut être facilement intégrée à la structure existante du véhicule et ne nécessite pas de modifications à grande échelle du véhicule.

4. les performances des systèmes purement visuels reposent en grande partie sur des algorithmes avancés de traitement d'images et d'apprentissage automatique, ce qui incite les développeurs à optimiser continuellement les logiciels et à améliorer le niveau d'intelligence du système.

5. avec le développement de la technologie d'apprentissage en profondeur, les systèmes de vision pure peuvent améliorer continuellement les performances grâce aux mises à jour logicielles et avoir une bonne évolutivité.

mais,les systèmes de vision pure présentent également certains défis, tels que les performances dans des conditions météorologiques extrêmes qui peuvent être affectées et la précision très élevée de l'algorithme.

c’est pourquoi de nombreux constructeurs automobiles et entreprises technologiques travaillent sur des systèmes hybrides combinant des systèmes de vision pure avec d’autres données de capteurs pour améliorer les performances globales et la sécurité de la conduite intelligente.