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以下是自动驾驶相关的文章

2025-12-17
使用强化学习平抑自动驾驶汽车（AV）的拥堵波，实现节能减排研究团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车到高峰时段的高速公路上，旨在平抑拥堵，减少所有人的燃料消耗。文章深入探讨了“走走停停”波的成因、RL控制器的设计（包括奖励函数和动态阈值），以及100车队在真实高速公路上的部署挑战与成果。结果显示，少量智能控制车辆足以显著改善整体交通流量和燃油效率。
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2025-12-16
华为靳玉志：长安深蓝L3级自动驾驶限制多，仅能跟车且不能变道工信部公布了首批L3级有条件自动驾驶准入许可车型，长安深蓝SL03和极狐阿尔法S6（L3版）获准试点。华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志指出，长安深蓝的L3级自动驾驶存在诸多限制，仅能在50公里/小时以下的速度进行跟车操作，且不允许变道。相比之下，华为与北汽合作的极狐L3版可在80公里/小时的高速上实现脱手驾驶和换道功能，展现了更高阶的自动驾驶能力，但仍需驾驶员随时准备接管，属于有条件自动驾驶范畴。
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- AI新闻/评测
2025-12-16
我国L3级自动驾驶来了！一文看懂L3到底是什么体验：不用握方向盘工信部已正式官宣我国首批L3级有条件自动驾驶车型获得准入许可，两款适配城市拥堵和高速路段的车型将在北京、重庆指定区域展开试点。L3级自动驾驶的核心特征是驾驶员在系统触发时需保持接管能力，必要时及时介入。与辅助驾驶不同，L3级已支持驾驶员双手离开方向盘。试点车辆如极狐阿尔法S6配备了激光雷达、摄像头等多种传感器，实现360度全方位感知。系统在满足条件时会提示开启L3，驾驶员可完全放开方向盘，但系统在超出能力边界时会提前要求接管。这一进展标志着我国自动驾驶技术从辅助迈向有条件自动驾驶的重要一步。
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2025-12-15
这家初创公司希望快速构建自动驾驶汽车软件在AI技术飞速发展的背景下，初创公司HyprLabs正试图以更快的速度构建自动驾驶软件。该公司由Zoox联合创始人Tim Kentley-Klay领导，正使用两辆改装特斯拉进行测试，并推出了一种名为Hyprdrive的创新训练技术。HyprLabs声称，其方法能以极少的数据和计算资源，实现高效的实时学习，挑战了传统自动驾驶领域的耗时模式。
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2025-12-13
特斯拉拆除奥斯汀工厂的机器人出租车安全监控系统特斯拉近日从其奥斯汀总部工厂移除了用于监控其机器人出租车（Robotaxi）项目相关安全测试活动的设备。此举表明特斯拉正在加速推进Robotaxi的商业化进程，从更严格的内部测试阶段转向更贴近实际运营的部署准备。安全监控系统的移除可能意味着初步的安全验证阶段已经完成，或公司对当前自动驾驶技术的可靠性已有足够信心。Robotaxi项目是特斯拉实现完全自动驾驶愿景的关键一步，此次行动或预示着其商业化落地进入关键冲刺阶段，值得业界密切关注其后续进展和对自动驾驶安全标准的影响。
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2025-12-13
谷歌高管称特斯拉自动驾驶里程数远不及 Waymo，马斯克回应谷歌高管 Jeff Dean 近期公开表示，特斯拉的纯自动驾驶里程数与 Waymo 相比存在巨大差距，Waymo 在真实世界中的“纯无人驾驶”里程数遥遥领先。此番言论引发了自动驾驶领域的关注和讨论。Jeff Dean 强调，Waymo 的自动驾驶系统在实际道路上积累的里程数据是极其庞大的，这构成了其技术优势的关键。面对这一挑战，埃隆·马斯克迅速做出了回应，再次强调了特斯拉 FSD（全自动驾驶）的独特技术路线和商业模式。这场关于自动驾驶数据积累和技术路线的公开交锋，揭示了两大巨头在 L4 级...
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2025-12-12
谷歌高管Jeff Dean称特斯拉的自动驾驶里程远不及Waymo，马斯克回应谷歌AI高管Jeff Dean近日在一次活动中公开表示，特斯拉的“仅限驾驶员”自动驾驶里程数与Waymo的真实路测里程相去甚远。他指出，Waymo在复杂现实场景中积累的数据量远超特斯拉，这对提升AI系统的鲁棒性至关重要。马斯克迅速对这一说法进行了反驳。这场AI自动驾驶领域的公开交锋凸显了数据积累在L4级自动驾驶发展中的核心作用，尤其是在评估系统安全性和可靠性方面。
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2025-12-12
旧金山一孕妇在Waymo自动驾驶出租车内分娩，延续了“没能到达医院”的传统一名旧金山的孕妇周一晚在前往加州大学旧金山分校医疗中心的Waymo自动驾驶出租车内分娩，这是自动驾驶领域一次出乎意料的里程碑事件。Waymo远程团队检测到“异常活动”并拨打了911，但车辆仍早于急救人员到达医院。这延续了数十年来孕妇在出租车或Uber后座上与时间赛跑的传统。
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2025-12-10
埃隆·马斯克证实特斯拉将移除Robotaxi安全监督员，自动驾驶之路再进一步特斯拉CEO埃隆·马斯克已确认，该公司计划逐步取消在其自动驾驶Robotaxi车队中配备安全监督员的规定。这一举措标志着特斯拉在实现完全自动驾驶（FSD）目标上迈出了关键一步。虽然具体的实施时间表尚未公布，但移除人工监督员是特斯拉自动驾驶系统成熟度的重要验证。此举预计将大幅降低运营成本，并加速Robotaxi的商业化部署，可能重新定义城市出行服务模式。
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2025-12-07
AntiGravity发布A1 360度全景无人机，专为自动驾驶和移动机器人设计初创公司AntiGravity发布了一款名为A1的创新型无人机，它具备360度全景视觉能力，主要面向自动驾驶和移动机器人应用场景。这款无人机集成了多个传感器，旨在提供全面的环境感知，帮助移动机器人实现更精准的定位和导航。A1的设计重点在于提高机器人的环境感知和自主操作能力，这对于自动驾驶领域的发展至关重要。尽管文章提供了技术细节，但具体的发布会和产品演示信息在提供的HTML片段中缺失，其主要价值在于展示了新一代机器人视觉技术的应用方向。
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2025-12-05
理想汽车Li Auto回应“L3级自动驾驶功能收费”：目前阶段主要提供L2功能理想汽车近期针对L3级自动驾驶功能的收费传闻进行了回应，强调其目前在售车型主要聚焦于提供高级辅助驾驶的L2功能。尽管市场对自动驾驶技术付费模式的讨论日趋激烈，理想汽车表示，现阶段的核心任务是确保L2功能的成熟与可靠落地，尚未推出L3级别的自动驾驶功能收费方案。这一表态凸显了车企在推进高级别自动驾驶技术商业化落地时所持的谨慎态度，同时也预示着未来高阶智能驾驶服务或将逐步进入订阅付费时代，引发了行业对技术成熟度与用户付费意愿的深入思考。
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2025-12-04
使用强化学习训练扩散模型（此标题与内容不符，已根据内容修正）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，旨在平抑“走走停停”的交通波，显著减少拥堵和燃油消耗。文章详细介绍了RL控制器的设计、奖励函数优化，以及在真实世界中大规模部署的挑战与成果，展示了仅少量智能汽车就能改善整体交通效率的潜力。
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2025-12-04
使用强化学习平滑自动驾驶汽车（AV）的“走走停停”波：百车实地测试研究团队将100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车部署到高峰时段的高速公路上，旨在平滑拥堵并为所有人降低油耗。本文详细介绍了如何训练RL智能体以消除“走走停停”波，并分享了从模拟到实地部署100辆汽车的MegaVanderTest大型实验结果，成功展示了仅需少量RL控制的AV就能显著改善整体交通流量和燃油效率。
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2025-12-04
使用强化学习训练扩散模型研究团队在高峰时段的城市高速公路上部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车，旨在平滑交通拥堵并减少所有人的燃料消耗。本文深入探讨了如何利用RL训练高效的流量平滑控制器，以及如何将这些控制器从模拟环境成功部署到真实场景中的挑战和成果，尤其关注消除“走走停停”波。
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2025-12-02
英伟达发布用于自动驾驶研究的新型开源AI模型和工具英伟达在NeurIPS会议上推出了Alpamayo-R1，这是首个专注于自动驾驶的开源视觉语言行动模型。该模型基于Cosmos-Reason架构，旨在为自动驾驶汽车提供类人“常识”决策能力，推动L4级自动驾驶的实现。同时发布了Cosmos Cookbook工具集，以加速开发。
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2025-11-30
特斯拉FSD在西班牙获批测试：19辆车已上路，未来规模或扩大特斯拉的FSD（监督版）项目正在欧洲加速推进，西班牙交通总局已正式批准其在全国范围内进行测试。目前，特斯拉西班牙公司已有19辆汽车获准在公共道路上运行FSD系统，有效期至2027年。此次获批标志着特斯拉在欧洲的自动驾驶技术推广取得显著进展，后续计划在荷兰等地继续推进国家级审批。该阶段的测试允许在国家级道路上进行，且对安全操作员的强制要求有所放松，预示着未来FSD在西班牙及欧洲其他地区的规模化应用前景。
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2025-11-24
马斯克透露特斯拉AI芯片进展：已部署数百万颗，未来芯片产能将超同行总和特斯拉首席执行官埃隆·马斯克系统披露了公司在人工智能芯片领域的战略布局。他表示，特斯拉已在车辆控制系统和数据中心部署了数百万颗自研AI芯片，并计划确立“一年一代”的芯片迭代节奏，目前AI5已设计完成，AI6研发已启动。马斯克宣称，特斯拉未来的芯片总产能将“超过全球其他所有AI芯片制造商之和”，目标是支撑自动驾驶和Optimus人形机器人的发展，从而巩固其在智能出行和机器人领域的领先地位。
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2025-11-23
Waymo获监管批准，自动驾驶服务将扩展至整个湾区及南加州自动驾驶出租车公司Waymo宣布获得监管机构的正式授权，可完全在加州更多地区进行自动驾驶运营。此次扩张覆盖了湾区的东湾和北湾大部分地区，以及南加州从圣克拉丽塔延伸至圣地亚哥的广阔区域，标志着其服务范围的大幅拓展。Waymo计划于2026年年中在圣地亚哥推出载客服务。
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2025-11-21
使用强化学习来平滑自动驾驶汽车（AV）的行驶，以减少高速公路拥堵和燃料消耗研究团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AV）到高峰时段的高速公路交通中，以平滑拥堵并减少所有人的燃料消耗。本文详述了如何利用数据驱动的仿真来训练能有效抑制“走走停停”波浪的控制器，并在现实世界中进行了大规模现场测试，成功实现了高达20%的燃油效率提升。
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2025-11-21
使用强化学习平抑自动驾驶汽车（AV）车流，以减少拥堵和燃料消耗研究人员部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AV）到高峰时段的高速公路上，旨在平抑交通拥堵和减少燃料消耗。本文详细介绍了如何使用RL训练交通流平滑控制器，并分享了从仿真到在实际的100车队实验中部署的挑战和成果，展示了仅少数AV就能显著改善整体交通效率。
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