英国が新たな規制を計画、テスラは自動運転車の販売禁止に直面する可能性
ニュースによると、英国で自動運転車法が導入され、テスラは英国での自動運転車の販売が禁止される可能性があるそうです。この動きはイーロン・マスクとテスラにとって大きな後退となるだろう
英国運輸省は、未承認の自動車メーカーが自社の車両を「自動運転」または「自動運転」として販売することを禁止する規制を来年発表する予定だ
テスラは複数の訴訟と調査に直面しており、これが同社にとっての最新の打撃となっている。これらの法的紛争や調査は、テスラの先進運転支援技術に対する安全性への懸念から生じており、テスラは何年もの間、世界中のテスラ所有者に対し、同社が「完全自動運転」と呼ぶアップグレード費用として高額の料金を請求してきたが、この技術はテストされただけだ。北米では。
「完全自動運転」と呼ばれているにもかかわらず、現在の機能は依然としてドライバーによる継続的な監視を必要とし、今後の英国の高い基準を満たす可能性が低い「アシスタント」システムとして説明されています
最後英国政府は今週、テクノロジーマーケティングに関連した「誤解を招く」ことを防ぐため、「自動運転」、「自動運転」、「自動運転」、「自動運転」、「自動運転車」などの用語を規制すると発表した。
英国政府は、自動運転システムに関する自動車メーカーの説明を制限することが、新しいシステムが施行される最初の措置であり、2024年または2025年に自動運転車法が成立した後に施行される予定であると発表した
テスラの先進運転支援システム「オートパイロット」には、アダプティブクルーズ、車追従、自動車線変更などの機能があるが、法案で定められた「マーケティング条件」を満たしていない。
法律専門家らは、今回の法案は英国政府が自動運転車を厳しく規制することを意味しており、テスラが英国でこの技術を推進するのはさらに困難になるだろうと述べた。
テスラの評価額は現在7,420億ドルで、世界で最も価値のある自動車メーカーとなっているが、これは部分的には、テスラの電気自動車は人間の介入なしに運転できるというマスク氏の長年の約束に基づいている。
マスク氏は今年初めに「これがテスラに価値があるかどうかの鍵だ。」と述べた
テスラは2016年から「完全自動運転」のコンセプトを推進してきた。 」電気自動車で、英国の所有者に6,800ポンド(約8,572ドル)を請求します。テスラは、地元の規制当局の承認が得られるまでこの機能を作動させない可能性があると述べた
法律事務所バージェス・サーモンの交通専門弁護士ブライアン・ワン氏は、「もし車両が自動運転とみなされなければ、 「完全自動運転」などの用語を使用するのは問題があるため、テスラや他の自動車メーカーは注意する必要がある」
同氏はさらに、「これは業界関係者を含む誰もが最大の懸念事項の1つと言っていることだ」と付け加えた。自動運転車: 自動運転とはみなされない機能についての世間の混乱。」
テスラは、より複雑な自動運転システムをテストするために英国とヨーロッパでドライバーを募集しているが、これは自動運転とはみなされていない兆候と見なされている。同社はこのテクノロジーを世界的に展開する準備を進めています。
2020 年以降、テスラの米国とカナダの所有者は、「完全自動運転」システムのベータ版を使用できるようになりました。しかし、マスク氏はこの技術を他の市場に導入する際に困難に直面しており、マスク氏は昨年、「米国では多くのことがデフォルトで合法だが、欧州ではこれらはデフォルトで違法だ。だから承認を得る必要がある」と述べた。 「まずは。しかし、米国では、多かれ少なかれ、自分の知識に頼ってそれを行うことができます。」
マスク氏は、自動運転車技術の約束について、繰り返し野心的な発言を行ってきました。その発端は2017年に遡り、同氏はテスラの電気自動車が全米の道路で自動運転できるようになるだろうと述べた。
#テスラは、オートパイロットおよび「完全自動運転」システムに関して米国規制当局による一連の調査に直面している。つい先月、テスラ社は、テスラ社のオートパイロットシステムが関与した交通死亡事故をめぐる米国初の裁判で勝訴した。運輸部門:「安全は自動運転法案の中心であるため、誤解を招くマーケティング行為を禁止するための新たな規制を導入した。この決定は法務委員会の助言に基づいている。」厳格な基準を満たす車両のみがこの方法で販売できるようにするためです。」以上が英国が新たな規制を計画、テスラは自動運転車の販売禁止に直面する可能性の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。

4月8日のニュースによると、テスラのCEOイーロン・マスク氏は最近、テスラが自動運転車技術の開発に取り組んでいることを明らかにし、待望の無人自動運転タクシー「ロボタクシー」が8月8日に正式デビューすると発表した。データ編集者は、マスク氏の発言が次のことであることを知った。以前ロイターは、テスラの自動車運転計画はロボタクシーの生産に焦点を当てていると報じた。しかし、マスク氏はこれに反論し、ロイター通信が低価格車の開発計画を中止し、再び虚偽の報告書を発表したと非難し、一方、低価格車のモデル2とロボタックスの開発は明らかになったと明らかにした。

7 月 24 日のこの Web サイトのニュースによると、テスラ CEO イーロン マスク (イーロン マスク) は、本日の決算電話会議で、同社が 2,000 台の NVIDIA H100 を搭載するこれまでで最大の人工知能トレーニング クラスターを完成させようとしていると述べました。 GPU。マスク氏はまた、同社の決算会見で投資家に対し、NvidiaのGPUは高価であるため、テスラはDojoスーパーコンピューターの開発に取り組むと語った。このサイトは、マスク氏のスピーチの一部を次のように翻訳しました: Dojo を通じて NVIDIA と競争する道は困難ですが、私たちは今、NVIDIA に過度に依存しています。 NVIDIA の観点からすると、市場が耐えられるレベルまで GPU の価格を引き上げるのは必然ですが、

上で書いたように、高精度地図への依存を取り除くために現在の自動運転システムで使用されているアルゴリズムの 1 つは、長距離領域での知覚性能が依然として低いという事実を利用するものです。この目的を達成するために、私たちは P-MapNet を提案します。「P」はモデルのパフォーマンスを向上させるためにマップ事前分布を融合することに焦点を当てています。具体的には、SDMap と HDMap の事前情報を活用します。一方で、OpenStreetMap から弱く調整された SDMap データを抽出し、入力をサポートするためにそれを独立した用語にエンコードします。厳密に変更された入力と実際の HD+Map の間には調整が弱いという問題がありますが、クロスアテンション メカニズムに基づく構造は、SDMap スケルトンに適応的に焦点を合わせ、大幅なパフォーマンスの向上をもたらします。

上記と著者の個人的な理解: この論文は、自動運転アプリケーションにおける現在のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の主要な課題、つまり MLLM を 2D 理解から 3D 空間に拡張する問題の解決に特化しています。自動運転車 (AV) は 3D 環境について正確な決定を下す必要があるため、この拡張は特に重要です。 3D 空間の理解は、情報に基づいて意思決定を行い、将来の状態を予測し、環境と安全に対話する車両の能力に直接影響を与えるため、AV にとって重要です。現在のマルチモーダル大規模言語モデル (LLaVA-1.5 など) は、ビジュアル エンコーダーの解像度制限や LLM シーケンス長の制限により、低解像度の画像入力しか処理できないことがよくあります。ただし、自動運転アプリケーションには次の要件が必要です。
