什么是二叉搜索树

另外值得我们注意的是，特斯拉国内车主一直诟病完全自动驾驶功能在国内道路并没有想象中好用，性价比不如免费的基础版辅助驾驶功能，尤其是在高速公路匝道的驶入驶出仍有不少改进余地。

市场已至下半局，国内企业进展如何?

根据2020年10月12日中国电动汽车百人会、腾讯自动驾驶与中汽数据有限公司联合发布的《中国自动驾驶仿真蓝皮书2020》显示，当下“该融资的都融到了，该发布技术的已经发布了，大部分企业都进入了潜心研发的阶段，这是自动驾驶企业进入下半场的标志。”

针对当下国内自动驾驶的行业瓶颈问题，蓝皮书倡议，在统一的标准格式内，各单位进行基础场景库的共建，并在此基础上各自拓展个性化场景库，避免“重复设计轮子”的过程。与此同时，还可以将仿真平台应用于更加实用的领域，如智慧城市、智慧交通管理、智能网联汽车认证等领域。为适应即将到来的智能网联汽车与传统汽车混行的道路环境，研发仿真系统的公司也应及时开展混行交通与人机交互相关的场景模拟。

最后，蓝皮书中还提到，自动驾驶仿真技术作为自动驾驶的底层核心技术之一，应当确保国产化，如此才不至于因为外国的技术封锁导致产业进入停滞。

为什么说自动驾驶是AI发展的关键钥匙?

有资本方认为，人工智能时代的第一个“杀手级”应用就是智能汽车。智能汽车算力的指数级增长，意味着它具备引领行业往前推进的核心资源，而这样的资源会外溢成为下一步发展的很多基础设施。谁能掌握自动驾驶最核心技术的推动力，谁就掌握了下一代人工智能发展的钥匙。

从细分情景来看，自动驾驶单套算法需要177亿公里验证，就传感器而言其主要包括雷达和光学摄像头，相当人的耳朵和眼睛，主要功能是车辆收集周围的“即时信息”，实时了解车辆周围的环境，为无人驾驶车辆提供完整、准确的各类环境数据。

尤其是摄像头作为众多预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头主要包括环视摄像头、内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头等。其中，光学摄像头是场景解读的较佳工具，能较好地分辨颜色，但是没有立体视觉效果时，缺乏“深度“，无法判断物体和相机(车辆))间的距离。

依照人工智能产业的发展时间线划分，在曾经，人工智能行业首先落地于安防。

在行业发展中，以雪亮工程为例，其主要应用于深度学习、视频结构化、人脸检测、人脸特征识别、人体特征识别、车牌识别、车辆特征识别、大数据分析及应用等。通过人工智能技术，可以对前端采集的原始监控图像进行结构化解析，按照规范标准，把原始的视频图像数据自动转化为准结构化和结构化数据，形成相对应的主题数据库，并将数据提交至大数据平台进行相关的数据模型、技战法等使用，形成丰富的实战应用，如人车轨迹刻画、落脚点分析、预测预警等服务，充分发挥监控图像的实战价值。

可以说，在过去与安防行业的结合中，人工智能积累了大量有价值的数据和算法。依照行业发展而言，在已有大量图像相关的算法和数据后，若要更进一步，投身自动驾驶行业属意料之中的事实。

同时，在落地安防行业的过程中，人工智能技术还诞生了一系列的问题。例如随着新技术和硬件设备的发展，人工智能技术已经进入一个日新月异的地步，在雪亮工程中我们也常常看到视频智能分析、深度学习、大数据等技术的身影。然而，要想利用视频智能分析挖掘出视频图像中更多的信息，对视频成像质量有非常高的要求。目前，环境对监控摄像头的视频成像质量的影响很大，可能会有光照不足、目标遮挡或者尺寸很小等一系列问题。
 

不过，也有网友表达了对“更新重置成本”的担忧：

我认为Python的生态系统已经成熟，并且在过去的1-2年中已成为标准，这具有巨大的价值。

从头开始使用一种新语言（即使该语言可能稍好一些）会浪费很多精力。从Python2过渡到3已经是一场噩梦。

我知道Julia和Python之间存在一些互操作性，但是很多东西是无法互操作的，并且数组索引等方面存在令人讨厌的差异。

人们为什么不能仅仅依靠某种技术，使其成熟并享受越来越高的功能？为什么我们总是要撕毁一切并从头开始？

（编辑：保山站长网）

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