本篇文章给大家谈谈自动驾驶带来的机遇和挑战，以及自动驾驶的机遇与挑战对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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自动驾驶发展没那么快,玩家无需焦虑
1、寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平也发表了对自动驾驶落地进度的看法，他认为，L2级别自动驾驶或者说辅助驾驶将会快速普及，并且长期存在，但L4到来的时间会比较久，可能仅仅会在一些受限的场景下陆续出现。
2、因此余凯呼吁行业不应对自动驾驶过于焦虑，因为行业发展没有那么快。要到2025年做到合理性价比下，高速NOA实现如丝般顺滑体验，同时要有相当的投入，把城区NOA做到可用。
3、面对行业内近两年的智能驾驶算力内卷和算力焦虑，余凯表示对于自动驾驶不要过于焦虑，行业发展速度没有想象的那么快。
4、在如火如荼的上海车展上，地平线也再次强调，“智能驾驶在未来十年都将保持L2+的阶段，完全的自动驾驶只是会在部分专用道路上实现。
5、汽车智能化大致可以分为自动驾驶和智能座舱两个方面，其中智能座舱的发展速度较快，如今已经成为给了众多车企的必备的宣传点之一，而自动驾驶的发展相对滞后，目前已成为各位“入局者”的主攻方向。
6、即把L4级自动驾驶技术，作为L2级辅助驾驶技术使用，它能实现车辆在高速/快速路自动驾驶、城区道路自动驾驶、红绿灯识别、无保护左转、环岛通行等能力，但司机仍会对车辆安全负最终责任。
人工智能会带来哪些风险和挑战呢?
就业问题：人工智能技术的广泛应用和发展会导致许多传统岗位被自动化取代，从而导致大量人员失业。 隐私问题：人工智能技术需要收集和分析大量个人信息，这可能会导致个人隐私泄漏和滥用。
工作灵活性受限 人工智能机器是根据它们接受的训练和编程来执行任务的。依赖机器来适应新环境、勇于创新和跳出思维定势是错误的。机器的思维受限于它们训练过的算法，无法实现真正的灵活性和创新。
就业和劳动力挑战：人工智能的广泛应用可能导致某些传统工作岗位的自动化和消失，对就业市场造成冲击。需要寻找适应人工智能时代的新兴职业和培训机会，以应对劳动力挑战。
就业和劳动力挑战：随着人工智能的广泛应用，某些传统工作岗位可能会面临自动化和消失的风险。这可能导致大规模的失业和劳动力市场的动荡，需要适应性培训和职业转型。
人工智能的这些应用，都可以带来巨大的经济效益和社会***。但是，随着人工智能技术的不断发展，也带来了一些潜在的风险和挑战。
人工智能导致的失业问题 随着人工智能的发展，许多传统职业正面临着被机器取代的风险。例如，工人和司机等不需要复杂思考的工作可能会由机器人接手。
请用swot法分析ai给企业带来哪些机遇和挑战
增加利润 选择网络营销你的销售开销和成本将大幅度降低。降低开销和成本自然就意味着利润的增多。即使你不是一个生产销售型企业，也可以通过网上的广告为你带来业务，从而增加利润。
机遇一：呼唤更自动化的管理技术 由于IT系统本身的复杂性，以及IT管理范围的不断延伸，企业非常希望拥有更具有自动化处理能力的IT管理技术。在这方面，虚拟化及其相应的智能优化和自动化管理技术，将会是未来用户的需求热点。
其次要有胆识，创业者的胆识关系到公司的战略以及目标；心理素质对于创业者来说也越来越重要；最后，创业者必须要有终身学习的观念。
机会（Opportunities）： 分析市场中的潜在增长机会，包括新的市场趋势、新的技术应用、新的消费者群体、法规政策的改变等。企业应该识别并利用这些机会，以实现增长和扩大市场份额。
星巴克SWOT分析：优势：星巴克集团的盈利能力很强，2004年的收入超过6亿美元。劣势：星巴克以产品的不断改良与创新而闻名。机会：新产品与服务的推出，例如在展会销售咖啡。威胁：咖啡和奶制品成本的上升。
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸 近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
聪明的车+智慧的路,车路协同能否助力中国自动驾驶弯道超车?
上海中智行技术副总裁陈胤子认为，在短时间内超越别人用大量测试积累下来的技术是很难的，但我们依然可以***用最适合中国的方式去弯道超车。事实上，车路协同可以大幅降低汽车本身的算力需求，但单车依然需要具备一定的感知能力。
从聪明的车配上智慧的路，车端智能和路侧智能协同呼应，但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系，自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力（算力）等不同能力在车侧和路侧分配的问题，所以对应的自动驾驶成本也不同。
目前从国家政策以及业界共识来看，L3级自动驾驶甚至L4\L5自动驾驶要想真正提前到来，车路协同是实现自动驾驶的唯一的路径。这意味着不仅仅让单车拥有智能，更重要的是让道路以及相关基础设施也能够“聪明”起来。
“走车路协同，最有可能实现在无人驾驶领域的弯道超车。” 陈胤子认为，从全世界的技术研发来看，五年前对于汽车的识别率是88%，有12%的可能性会误判。经过五年的努力，提高到了92%，但还有8%的误判率。
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