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2026-01-29
小马智行CEO:现在是创业最好的时期,撸起袖子加油干
小马智行联合创始人兼CEO彭军在北京“为中国经济点赞——企业家之夜”活动中分享了对企业家精神的见解。他强调,企业家应具备社会责任感、创新精神和不屈不挠的毅力。彭军指出,当前全球和中国正处于科技创业创新的最佳时期,是历史上从未有过的绝佳阶段,鼓励创业者们应“撸起袖子直接干”。此外,文章提及小马智行截至2025年底已累计部署超1159辆Robotaxi,并在北京、上海、广州、深圳四城实现了全无人自动驾驶出租车的商业化运营,展示了其在自动驾驶领域的领先地位。
2026-01-29
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2026-01-29
深圳前海“AI公交”稳步运行,安全运营超500天,5.5万人次预约试乘
深圳前海的“AI公交”已安全运营超过500天,累计接待5.5万人次预约试乘。本文探访了这款自动驾驶公交,详细介绍了其如何通过激光雷达、毫米波雷达和高精定位系统实现平稳、安全的自动驾驶,以及它作为新质生产力应用场景,如何提升城市公共交通的安全性和乘客体验。
2026-01-29
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2026-01-08
福特正开发AI助手,并将推出更强悍的免提BlueCruise技术
福特在2026年CES上宣布,正在开发一款AI数字助手,并将于2027年集成到车辆中。该助手由谷歌云托管,并能深度访问车辆信息。同时,福特还预告了下一代BlueCruise驾驶辅助系统,该系统成本更低、功能更强,目标是在2028年实现真正的“脱手驾驶”。
2026-01-08
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2026-01-08
英伟达在CES 2026上展示用于自动驾驶的Rubin平台和开放模型
英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES 2026上宣布,AI正大规模扩展到所有领域和设备。本次发布的核心亮点是下一代自动驾驶平台Rubin,以及为赋能新AI世界而推出的开放模型生态系统。同时,英伟达宣布与卡特彼勒合作,共同开发自主式建筑和采矿解决方案,展示其在重型工业领域的AI应用潜力。
2026-01-08
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2026-01-06
SG Day One 完成 20 亿美元 C 轮融资,加速自动驾驶商业化落地
自动驾驶公司SG Day One近日成功完成20亿美元的C轮融资,由顶级风投机构领投,旨在加速其L4级自动驾驶技术的商业化部署和规模化运营。此次融资将重点用于拓展Robotaxi车队规模,并推进与汽车制造商的深度合作,以优化智能驾驶系统在复杂城市环境中的表现。SG Day One凭借其自研的AI驱动感知和决策平台,在特定区域的自动驾驶里程和安全性方面取得了显著进展。此次巨额注资将进一步巩固其在Robotaxi市场中的领先地位,并推动其自动驾驶技术在物流和出行服务领域的实际应用落地。
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2026-01-06
英伟达与梅赛德斯-奔驰合作,实现全自动驾驶CLA车型量产
英伟达与梅赛德斯-奔驰宣布了重磅合作,旨在将全自动驾驶技术集成到下一代CLA车型中,并计划于2024年底实现量产。此次合作的核心是基于英伟达Drive Orin平台的高性能计算能力,以满足L3级别自动驾驶所需的高安全性和复杂决策需求。通过深度学习和传感器融合技术,双方致力于提供行业领先的自动驾驶体验,标志着汽车行业在迈向完全自动驾驶的道路上又迈出了坚实的一步,预计将重塑未来出行生态。
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2026-01-06
NVIDIA 扩大全球 DRIVE Hyperion 生态系统,加速迈向完全自动驾驶
NVIDIA 宣布扩大其全球 DRIVE Hyperion 生态系统,汇集了领先的供应商和技术合作伙伴,共同推动 L4 级自动驾驶的研发。该平台以 NVIDIA Halos 安全工具为基础,旨在加速安全、高效的自动驾驶技术在乘用车和商业运输中的应用,实现计算、传感器和安全的统一。
2026-01-06
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2026-01-06
英伟达在CES上公布蓝图:发布Rubin平台、开源模型和自动驾驶技术
英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES 2026上宣布了多项重大突破,包括首款超大规模协同设计的AI平台Rubin,以及针对医疗、机器人和自动驾驶的开源模型。本文详细介绍了Rubin平台的架构优势、开源模型生态,以及Alpamayo模型在自动驾驶领域的最新进展。
2026-01-06
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2026-01-06
英伟达发布Alpamayo:实现像人类一样思考的开源AI模型,赋能自动驾驶
在CES 2026上,英伟达推出了Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具和数据集,旨在提升自动驾驶汽车在复杂场景中的推理能力。核心的Alpamayo 1是一个100亿参数的思维链(Chain-of-Thought)VLA模型,能让自动驾驶系统像人类一样进行思考和决策,尤其在处理罕见或复杂情况时表现出色。
2026-01-06
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2026-01-05
使用强化学习训练扩散模型
伯克利的研究团队部署了100辆由强化学习(RL)控制的自动驾驶汽车(AVs)到高峰时段的高速公路上,旨在平滑交通拥堵并降低所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用数据驱动的仿真和RL训练,实现缓解“走走停停”波动的目标,并分享了大规模实地测试的成果和挑战。
2026-01-05
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