自动驾驶高德纳曲线——高德 自动驾驶

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摘要：近日，Gartner发布了最新的新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies）。去年，大数据享有至高无上的地位，处于Gartner所说的“期望膨胀高峰期”。但现在，大数据已经跌入“幻灭的低谷期”。

Gartner发布2014技术成熟度曲线，大数据去哪儿？来源：机房360 作者：机房360 更新时间：2014-8-22 10：49：41 摘要：近日，Gartner发布了最新的新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies）。

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大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

技术成熟曲线是高德纳公司Gartner提出的一个模型，又称炒作周期，利用时间轴和期望所制成的一个工具。具体而言是即新技术都会至少经历这五个阶段中的一些阶段。

大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现***负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。

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1、这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式的紧密结合，开始在产业界发挥出真正的价值。

2、AI就是与人类行为相似、会学习，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。从大众感知、AI界和教科书等不同方面可以有不同的定义，并且随着AI的发展，AI的定义可能会不断演化。

3、人工智能来了，可以预见的是，程式化的、重复性的，仅靠记忆和练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成。比如未来的生产制造行业将是机器人、智能流水线的天下。

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4、商业智能BI（Business Intelligence），是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

5、“人工智能”被写入2017年***工作报告，智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。2017年5月文化发展出版社出版图书。

6、而人工智能这把双刃剑的利与弊是什么？人工智能给人类带来的利端：带来更高的的商业价值人工智能在数据集上有着一定的优势。目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。

1、但在机器识别出现故障/问题或其他情况下，驾驶员必须及时接管车辆来避免事故的发生。

2、日前，据北京智能车联产业创新中心的消息，从2018年3月北京市发放第一批自动驾驶路试牌照至今年10月底，北京自动驾驶车辆道路测试安全行驶总里程达200.055万公里，相当于绕地球赤道约50圈。

3、根据自动驾驶系统的分级，L3级的自动系统可以让驾驶员退出驾驶操作，允许驾驶员看电影，玩手机等，但是要准备随时接管驾驶，并没有科幻电影中那么轻松，还可以睡觉，甚至是其它 *** 活动，那要L5级自动驾驶才能实现。

4、早在几年前，无人驾驶技术就已经被作为未来汽车发展的重要方向，而且有业内人士预测，2020年将会是自动驾驶技术初步普及的时间点。而2020年已经到来，自动驾驶技术的普及好像还是遥遥无期。

5、同时，自动驾驶所需要的环境以及基础设施改善与建设等，也是需要时间去磨合、处理的。相信随着技术不断进化，法律法规逐渐健全以及商业模型逐渐建立，自动驾驶能够实现突飞猛进的发展。

1、年，Aurora和Nuro等自动驾驶汽车公司获得了巨额投资，自动驾驶汽车领域的总投资看似依旧在一个很高的水平。但随着交易数量减少，对自动驾驶相关企业的***期投资也在减少，表明该行业正变得越来越不活跃。

2、不创收的业务被切分很正常，最终自动驾驶业务踩下刹车。以后，达摩院将***优先投向大模型领域，阿里涉及自动驾驶的业务就斑马智行和阿里云业务了。尤其是阿里云的“汽车云”，是竞对都在瓜分的大蛋糕。

3、但无论是在目前的自动驾驶阶段，还是将来的无人驾驶阶段，车辆数据的一切权应该是属于车辆一切者的，车企只是数据的保管者，有义务在必要的时分向监管部门和车主中止公开。

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