智能駕駛測評的案例
經(jīng)緯恒潤智能駕駛開發(fā)、測試評估平臺—智能駕駛測評工具系列（ICVT）
工具組中還有其他多種工具，未來還會根據(jù)市場的需求增加更多的產(chǎn)品，以滿足智能駕駛測試中的不同需求。
智能駕駛的數(shù)據(jù)采集與測評解決方案
本文將系統(tǒng)的講解智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程中的數(shù)據(jù)采集流程、標(biāo)注及如何應(yīng)用于仿真測評及性能提升。
數(shù)據(jù)采集流程及方法
數(shù)據(jù)采集標(biāo)注平臺從下至上包括基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)）層、加工（工具）層、中間（流程）層、應(yīng)用層幾個層級，而整個過程通過數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)存儲可有效地應(yīng)用于場景重構(gòu)與數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。
數(shù)據(jù)采集處理的完成流程包括原始數(shù)據(jù)采集、特征數(shù)據(jù)標(biāo)注、場景數(shù)據(jù)分類、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練幾大部分。這里需要說明的是數(shù)據(jù)采集和需要標(biāo)注的數(shù)據(jù)需求主要來源于智能駕駛系統(tǒng)的場景感知能力需求。標(biāo)注的模型主要用于在測試匹配驗證階段進行問題分析及原因追溯。標(biāo)注的方式通常采用視頻圖像框選進行，可助力圖像識別模型訓(xùn)練，用于框選視頻圖像中的識別主體目標(biāo)，常見于對人臉、人體、障礙物、紅綠燈的框選。
智能駕駛中的數(shù)據(jù)采集分析軟件，需要首先支持將CAN、LIN、Ethernet 等總線數(shù)據(jù)同步匯集， 并加入視頻、GPS 以及各種傳感器等數(shù)據(jù)，以便支撐后續(xù)的場景分析、算法訓(xùn)練等。同時智能駕駛的算法開發(fā)驗證也需要大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集硬件端需要提供開放的平臺接口及其所需的數(shù)據(jù)接口。這里的數(shù)據(jù)采集主要指基于攝像頭、Lidar、4D毫米波雷達的環(huán)境識別，采集流程包括需求分析、制定采集方案、獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)加工、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)輸出、可用數(shù)據(jù)驗收幾個大的方面。采集的數(shù)據(jù)類型通常包括語音、圖像、多模態(tài)數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)采集設(shè)備通常包括工控機、車機、電腦及處理芯片。
展開 如何構(gòu)建智能駕駛泛場景數(shù)據(jù)體系？
本次發(fā)布會上，中汽數(shù)據(jù)發(fā)布的駕駛場景工具鏈產(chǎn)品體系包含數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)處理工具及場景庫分析管理平臺等場景建設(shè)類工具，以及面向技術(shù)研發(fā)、測試驗證、應(yīng)用體驗等環(huán)節(jié)的軟件工具、系統(tǒng)集成、平臺服務(wù)的工具鏈。為克服當(dāng)前行業(yè)內(nèi)普遍面向個體被測單元構(gòu)建測試平臺進行單一功能驗證的限制，本次發(fā)布的工具鏈順應(yīng)智能駕駛測評主體多終端化、智能駕駛驗證手段豐富化、驗證工具鏈整體化的趨勢，綜合解決駕駛場景數(shù)據(jù)庫不充足、已積累駕駛數(shù)據(jù)應(yīng)用能力匱乏、場景測試應(yīng)用及管理不完善的問題，進一步助力行業(yè)企業(yè)智能駕駛關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)與驗證應(yīng)用。
圖1：智能駕駛泛場景發(fā)展趨勢
成果二：發(fā)布國內(nèi)首個跨仿真器通用場景數(shù)據(jù)驅(qū)動引擎
智能駕駛場景案例庫格式不兼容、文件不通用一直是行業(yè)的痛點問題。同一家企業(yè)往往根據(jù)自身不同的技術(shù)需求，有多種仿真軟件、多種硬件的配置工具鏈，而工具鏈的流暢使用，是自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)效率的核心問題。在當(dāng)前階段，針對場景及測試參數(shù)的應(yīng)用，不同公司開發(fā)的應(yīng)用工具著重于自身的研究重心，從而產(chǎn)生數(shù)據(jù)割裂和“數(shù)據(jù)孤島”效應(yīng)，企業(yè)和用戶急需解決此類技術(shù)難題。中汽數(shù)據(jù)依托與ASAM的合作關(guān)系和完整的智能駕駛泛場景數(shù)據(jù)體系，自主研發(fā)跨仿真器通用場景數(shù)據(jù)驅(qū)動引擎ADScenario，并在國內(nèi)首次發(fā)布。
目前，德國大眾集團、奧迪集團、通用集團以及上汽集團等大型車企，通過成立軟件部門實現(xiàn)自身軟件及仿真測試工具鏈的集成整合，其他規(guī)模性車企也希望通過集成現(xiàn)有工具鏈體系實現(xiàn)仿真及場景數(shù)據(jù)驗證能力建設(shè)。針對以上內(nèi)容，中汽數(shù)據(jù)ADScenario在國內(nèi)外率先完成適用于多款仿真軟件的場景通用格式生成、篩選場景描述及自動化導(dǎo)入，并形成跨越不同仿真軟件的完整應(yīng)用能力。
展開 VTD助力i-VISTA自動駕駛挑戰(zhàn)賽，全面提升測評能力
關(guān)于i-VISTA
i-VISTA智能汽車集成試驗區(qū)是經(jīng)工信部和重慶市批準(zhǔn)，中國汽研立足于人車路網(wǎng)云應(yīng)用示范，聯(lián)合眾多行業(yè)資源共籌共建的國際領(lǐng)先、國內(nèi)一流的智能汽車與智慧交通公共服務(wù)平臺。i-VISTA已建成5G可控全網(wǎng)聯(lián)模擬城市鄉(xiāng)村高速試驗示范區(qū)和覆蓋全國85%以上道路環(huán)境的復(fù)雜開放測試道路，支撐前沿技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究和測試驗證、關(guān)鍵技術(shù)融合應(yīng)用、多場景產(chǎn)業(yè)化示范探索，助力智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智慧交通產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。i-VISTA通過中國智能汽車指數(shù)評價、自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽、智能網(wǎng)聯(lián)汽車國際研討會等頂級行業(yè)活動，為公眾提供中立、公正、專業(yè)、權(quán)威的智能汽車測評信息，服務(wù)消費者買車用車，引導(dǎo)企業(yè)優(yōu)化開發(fā)設(shè)計。
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展開 
從仿真到實戰(zhàn) | VTD助力i-VISTA自動駕駛挑戰(zhàn)賽，全面提升測評能力
中國汽研自動駕駛虛擬仿真測試方案
場景庫方面，中國汽研從自然駕駛數(shù)據(jù)采集、事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面積累的自動駕駛虛擬仿真所需的各類型場景庫，同時開發(fā)了場景生成和轉(zhuǎn)換的各類工具，為行業(yè)做仿真場景搭建提供了便利。
中汽中心發(fā)布智能網(wǎng)聯(lián)汽車測評方案
李向榮介紹，C-ICAP技術(shù)規(guī)程1.0版本中的必測項，主要是以前CCRT測評中的內(nèi)容，考察的是基礎(chǔ)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車功能，如跟車能力、組合控制能力、緊急避險能力和駕駛員交互能力，側(cè)重評價系統(tǒng)的安全性和舒適性，相當(dāng)于L2級別自動駕駛水平；增測項主要是高級別輔助駕駛功能，測試主動換道能力和連續(xù)運行能力這兩項領(lǐng)航行車輔助功能，側(cè)重評價系統(tǒng)的智能通行效率，相當(dāng)于L2.5級別自動駕駛水平。對于必測項達到4星或5星的車型，如果增測項得分率超過85％，最終星級為“4＋”或“5＋”級評價；結(jié)果發(fā)布時在車型配置、車輛軟件版本的基礎(chǔ)上，增加測試場景信息、風(fēng)險提示等內(nèi)容。
“增測項的設(shè)置對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的能力要求更高，可以說，這些測試項目是適度超前的。我們希望在必測項的基礎(chǔ)上，通過增測項適度超前的要求，引導(dǎo)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)發(fā)展。”李向榮表示，對量產(chǎn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車功能進行測評，為消費者提供權(quán)威用車參考的同時，C-ICAP還希望用適度超前的測評，為相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)的研究和制定提供先行先試的平臺，為主管部門在該領(lǐng)域有效實施“事前、事中、事后”全過程管理，提供試點經(jīng)驗、產(chǎn)品技術(shù)與質(zhì)量信息，同時也為產(chǎn)品準(zhǔn)入和企業(yè)準(zhǔn)入條件的科學(xué)制定奠定基礎(chǔ)。
值得關(guān)注的是，C-ICAP測評在測試道路方面，與山東高速集團深入合作，依托國內(nèi)惟一的封閉高速進行試驗。區(qū)別于國內(nèi)其他測評項目，C-ICAP的測試道路環(huán)境真實、可重復(fù)性強，能夠有效保障測評項目的一致性。在測試場景方面，在充分應(yīng)用中汽數(shù)據(jù)場景庫資源，基于100余萬公里自然駕駛場景數(shù)據(jù)庫提煉典型場景的基礎(chǔ)上，還參考了9000余條CIDAS事故數(shù)據(jù)確定危險場景，測試場景具有代表性。在測試方法方面，與國際“多支柱法”接軌，C-ICAP規(guī)程以客觀測試為主，輔以仿真測試、開放道路測試與文件審核審查等多支柱評價方法。“仿真測試的加入可以對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的功能進行更全面的測評。”
展開 千尋馳觀測評：真正達到實用級別的北斗+AI道路智能巡檢
目前，千尋馳觀道路智能巡檢系統(tǒng)已在全國多個省市落地，如山東、遼寧、云南、江蘇等高速公路及國省干線，加速智慧道路巡檢養(yǎng)護的規(guī)模化復(fù)制推廣。
三分建，七分養(yǎng)。借助智能化、信息化手段，不僅可以降低成本、提高效率，還能形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提升巡檢數(shù)據(jù)的價值；千尋馳觀將持續(xù)迭代，推動機器視覺、時空智能、邊緣計算等技術(shù)與道路養(yǎng)護行業(yè)的深度融合。
掃描下方二維碼或點此查看北斗如何助力精細化公路養(yǎng)護決策。
經(jīng)緯恒潤智能駕駛開發(fā)、測試評估平臺——智能駕駛全量數(shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)
上一期給大家介紹了平臺的總體方案，本期從“單車智能”開發(fā)及測試的角度，為各位看官帶來智能駕駛全量數(shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)。
智能駕駛全量感知數(shù)據(jù)實時可視化系統(tǒng)，可實時展示車端各類傳感器數(shù)據(jù)，可實現(xiàn)感知系統(tǒng)自動對標(biāo)，并可感知端獲取各類極限場景。包括以下幾部分組成：
智能駕駛數(shù)據(jù)采集分析及可視化系統(tǒng)
提供一套智能駕駛傳感器全量數(shù)據(jù)采集及分析軟硬件系統(tǒng)，傳感器數(shù)據(jù)同步，可實時在可視化界面展示各傳感器數(shù)據(jù)。
? 全量數(shù)據(jù)采集
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監(jiān)控/數(shù)據(jù)傳輸
? 數(shù)據(jù)同步
? 數(shù)據(jù)可視化
? 定制化場景提取
? ADAS功能/測試信號分析
真值系統(tǒng)
真值系統(tǒng)，通過量化真值系統(tǒng)和本車系統(tǒng)的感知結(jié)果差異可以評價標(biāo)注過程，軟件和模型訓(xùn)練過程。
展開 智能座艙：擁抱智能手機般的駕駛體驗
為了在提升汽車體驗的視覺“震撼力”的同時，保持駕駛的安全性、直觀性，還要提供便于升級的車載軟件，OEM廠商不得不尋求提高生產(chǎn)效率和縮短上市周期的新途徑。因此他們持續(xù)投資于軟件框架，通過在整個汽車產(chǎn)品線中擴展和復(fù)用代碼，借助3D圖形技術(shù)增強整體駕駛體驗。
用戶期望的攀升
當(dāng)然，我也聽到過一些質(zhì)疑：“人機界面為什么還要在安全和功能之外添加花里胡哨的功能？”殊不知，如今消費者的期望已經(jīng)水漲船高了。
多年以來，從智能手機、虛擬助手、VR頭顯，到最近的AI驅(qū)動的ChatGPT等，人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫募夹g(shù)都取得了長足的進步。汽車制造商現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn)是為他們的品牌創(chuàng)建一款強大的數(shù)字助手，深度整合車輛服務(wù)，讓車內(nèi)的多名乘客能使用自然語言與車輛交流并控制車輛。
就像消費者們期望能在計算機和移動設(shè)備上獲取升級軟件以便獲得新功能和安全更新，對于汽車，他們也有同樣的期望。這就需要汽車有個性化的功能，能適應(yīng)車主的需求和駕駛風(fēng)格。汽車制造商需要開發(fā)支持個性化配置的軟件平臺，以及提供圍繞該配置的個性化數(shù)字服務(wù)。這要求汽車制造商完全掌握軟件代碼，并能在代碼庫中開發(fā)服務(wù)，甚至可能通過AI技術(shù)來更好地了解車主的使用情況和喜好。
理想中的人機交互體驗是什么樣的？
遺憾地說，目前的車載數(shù)字體驗還遠遠沒有達到用戶期望。這也解釋了為什么如今許多駕駛員在滿足信息娛樂需求時更愿意使用智能手機或平板電腦，而非車內(nèi)屏幕。問題在于現(xiàn)有的體驗并不方便。
汽車數(shù)字化過程中也不乏一些失敗的嘗試，例如把各種實體按鈕全都換成觸摸屏，卻忽視了觸摸屏并非在任何場景下都能帶來體驗更佳、不受干擾的駕駛體驗。
有些OEM廠商仍在增加顯示設(shè)備，例如引入后座娛樂系統(tǒng)，將側(cè)后視鏡換成顯示車輛周邊情況的屏幕，利用外部攝像頭消除視線盲區(qū)。
展開 智能駕駛需求的智能座艙升級方案
作者 |
Aimee
出品 |
焉知
知圈 |
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當(dāng)前汽車智能化應(yīng)用大部分能與之關(guān)聯(lián)的是智能駕駛。實際上，真正的智能化有三大發(fā)展方向：駕駛自動化、座艙智能化、網(wǎng)聯(lián)智能化。要實現(xiàn)真正的無人駕駛汽車，既需要在智能網(wǎng)聯(lián)的幫助下，將人從動態(tài)駕駛任務(wù)中釋放出來，又需要促成座艙數(shù)字化、信息化、多功能化。即從自動駕駛到無人駕駛階段，娛樂域內(nèi)部的ECU需要完成融合，將與自動駕駛域進行高速通信。智能座艙將完成對外部環(huán)境的可視化、完成對駕駛艙內(nèi)人員的狀態(tài)、情緒的感知。同時，車載人機交互系統(tǒng)逐步整合，組成“電子座艙域”，并形成系統(tǒng)分層。
如上三個功能都是無人駕駛重點落地功能。實際上，真正的無人駕駛體驗感并不僅僅在于其駕駛本身，而是更多的傾注于對駕駛自動化實現(xiàn)之后的座艙智能化。數(shù)字座艙相對智能駕駛最大的不同在于：前者重點在于人機交互和信息服務(wù)體驗，安全風(fēng)險較小；后者要控制車輛行駛，責(zé)任重大，落地難度也成倍增加。在新E/E架構(gòu)幫助下，座艙域ADAS/AD最終會整合在一起，真正實現(xiàn)車輛的智能化控制。這個過程的意思是自動駕駛所實現(xiàn)的目標(biāo)是完全解析駕駛員意圖，實現(xiàn)集通勤、辦公、休閑、娛樂于一體的“移動辦公休息室”。屆時，自動駕駛過程將不再加持下各種傳統(tǒng)汽車駕駛設(shè)備（方向盤、剎車、油門、甚至儀表也完全做到虛擬化），這時設(shè)備可以完全做到智能化折疊，并支持移動座椅的隨意布局，為乘員提供更舒適更靈活的空間提供保障。
整個駕駛座艙域的發(fā)展主要分為如下四個階段：
①.本地娛樂導(dǎo)航階段
這階段主要是原始的車機交互系統(tǒng)，各交互單元獨立運行。
展開 詳解智能駕駛的功能與場景體系
通常，開發(fā)者對于自家的智能駕駛產(chǎn)品，都會有清晰的功能開發(fā)規(guī)劃。這里的開發(fā)者，包括造車新勢力、傳統(tǒng)主機廠、傳統(tǒng)Tier 1、科技公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等等，幾乎無一例外。
與此同時，行業(yè)內(nèi)逐漸達成了共識：智能駕駛的測評和體驗，需要基于用戶場景來展開。用戶作為智駕產(chǎn)品的使用者，不可能像開發(fā)者一樣，去深入而詳細地研究各類功能和指標(biāo)；用戶更關(guān)心的，是一款產(chǎn)品的使用體驗。
圖1 智能駕駛功能與場景圖示
（圖片來源：人工智能在自動駕駛技術(shù)中的應(yīng)用_搜狐汽車_搜狐網(wǎng) (sohu.com)）
我們可以這么理解：功能，屬于開發(fā)側(cè)的研究內(nèi)容，形成自己獨特的功能規(guī)劃和功能體系，是開發(fā)者需要重點關(guān)注的主題；場景，屬于用戶側(cè)的研究內(nèi)容，形成系統(tǒng)化和規(guī)范化的用戶場景體系，是測評機構(gòu)和用戶體驗研究需要關(guān)注的主題。
那么，當(dāng)前智能駕駛的通用功能體系是什么？應(yīng)該如何構(gòu)建用戶場景體系？如何打通功能與場景體系，實現(xiàn)用戶體驗與功能開發(fā)同步？本文將詳細解讀這些內(nèi)容。
Part 1 功能體系
在開發(fā)過程中，由于高速行駛和低速泊車時研究的對象屬性、應(yīng)用的算法尤其是決策算法都完全不同，因此通常會將智能駕駛的功能，分為行車和泊車兩大類功能。
1.1
行車功能
我們匯總了當(dāng)前主流的行車功能，以及其對應(yīng)的智能化等級、功能實現(xiàn)效果等內(nèi)容，如表1所示。其中功能分級參考SAE最新的標(biāo)準(zhǔn)，詳見圖2。
展開 
高級別智能駕駛業(yè)務(wù)系列：自動駕駛系統(tǒng)
▎系統(tǒng)優(yōu)勢
· 提供車、路、網(wǎng)、云、圖、營全棧式自研港口無人水平運輸解決方案
· 經(jīng)緯恒潤無人駕駛系統(tǒng)通過運營調(diào)度平臺和智能云控平臺，已與業(yè)內(nèi)多家港口TOS系統(tǒng)、 ECS系統(tǒng)完成了系統(tǒng)對接
· 高性能車規(guī)級嵌入式控制器，穩(wěn)定可靠性能高，可應(yīng)對嚴(yán)苛的實車運行工況
· 車規(guī)級傳感器解決方案，多重感知，確保感知輸入冗余和安全
· 充分考慮功能安全和信息安全的自主決策能力，保障車輛安全可靠的運行
· 基于生產(chǎn)作業(yè)要求實現(xiàn)停車精度＜5cm，封閉場景自動駕駛比例＞99%
· 基于5G環(huán)境，實現(xiàn)自動駕駛與遠程駕駛系統(tǒng)無縫對接，滿足極端工況下的作業(yè)安全和全流程的自動化作業(yè)
· 已實現(xiàn)項目交付和真正的無安全員的常態(tài)化運營
▎應(yīng)用案例
經(jīng)緯恒潤自動駕駛系統(tǒng)已在日照港、龍拱港集裝箱碼頭商業(yè)化落地運營，真正的實現(xiàn)“安全員下車”這一關(guān)鍵目標(biāo)。同時，自動駕駛系統(tǒng)也同樣在園區(qū)物流、清掃、接駁方面有了長足的進步。未來，經(jīng)緯恒潤自動駕駛系統(tǒng)會繼續(xù)緊跟智能駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢，聚焦智能化和網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)變革，積極創(chuàng)新，致力于為客戶提供涵蓋環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行、系統(tǒng)集成等自動駕駛全棧解決方案，進一步推進無人駕駛技術(shù)的商業(yè)落地。
展開 經(jīng)緯恒潤高級別智能駕駛業(yè)務(wù)系列之新一代遠程駕駛臺
近年來，伴隨著智慧化港口的大潮流，經(jīng)緯恒潤L4高級別智能駕駛業(yè)務(wù)產(chǎn)品也陸續(xù)扎根港口自動駕駛多個項目中，幫助港口實現(xiàn)無人水平運輸自動化，達到降本增效的效果，助力客戶實現(xiàn)智慧化綠色港口。在整個港口水平運輸場景中，經(jīng)緯恒潤提供了端到端的車、路、網(wǎng)、云、圖全棧式自研解決方案，包含了車端自動駕駛、路側(cè)車路協(xié)同、基于5G網(wǎng)絡(luò)的遠程遙控駕駛、后臺云端調(diào)度、數(shù)字孿生、仿真系統(tǒng)、高精地圖等專業(yè)模塊，組成了一套完整的智慧港口解決方案
新一代遠程遙控駕駛產(chǎn)品作為車云互聯(lián)的融合應(yīng)用，可在L4高級別智能駕駛業(yè)務(wù)中作為自動駕駛系統(tǒng)的有力補充，通過遠程駕駛操作臺上全方位的車輛視頻和豐富的信息顯示，準(zhǔn)確判斷出車輛狀態(tài)、預(yù)知車輛異常。在一些自動駕駛無法處理的極端、異常場景下，通過修改作業(yè)指令或直接駕駛車輛的方式，使車輛繼續(xù)生產(chǎn)作業(yè)或返回安全區(qū)域維修，有效地提高了車端無人情況下車輛應(yīng)對特殊邊緣工況的能力，保證了在各類異常情況下?lián)碛刑幚硎侄瓮瓿筛劭诘纳a(chǎn)任務(wù)，使生產(chǎn)作業(yè)能夠連續(xù)不間斷地運行。
▎系統(tǒng)介紹
遠程遙控駕駛系統(tǒng)主要由車端、云端及遠程駕駛臺這三個部分構(gòu)成。
車端
遠駕車端模塊包含新一代高性能車規(guī)級嵌入式控制器、大視場高保真彩色攝像頭及5G通訊模塊。攝像頭將圖像傳輸?shù)杰囕d控制器后，通過5G通訊模塊向云上傳輸。同時，車載控制器通過5G通訊模塊下載到來自云端的車輛控制指令，運行相應(yīng)車輛運動控制算法。
展開 滴滴在加拿大成立實驗室 專注智能駕駛和人工智能
滴滴出行于今天正式在加拿大多倫多成立滴滴實驗室，專注智能駕駛和人工智能研究。
據(jù)介紹，2017年3月在加州山景城建立了的滴滴實驗室在產(chǎn)品開發(fā)和安全技術(shù)方面就投入了大量資金，用于滴滴在巴西、墨西哥、澳大利亞、日本和大中華區(qū)的運營。而此次新成立的位于多倫多的新滴滴實驗室將專注于智能駕駛和人工智能的研究。
就在當(dāng)天，滴滴出行還與多倫多大學(xué)達成了戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。雙方將在汽車互聯(lián)互通、人工智能、智能交通等領(lǐng)域開展合作項目。
近年來，加拿大已成為一個快速發(fā)展的全球科技創(chuàng)新中心。研究顯示，在2015年至2017年期間，加拿大人工智能初創(chuàng)企業(yè)獲得了創(chuàng)紀(jì)錄的4.47億加元的風(fēng)險投資，該國人工智能人才庫在全球排名第三，僅次于美國和英國。
展開 【上海】上汽大眾高薪招聘研發(fā)、智能駕駛、營銷與數(shù)字化、智能制造等崗位，126個高能職位招聘人數(shù)眾多等你來挑戰(zhàn)！
上汽大眾高薪高福利職位等你來挑戰(zhàn)，涉及
前瞻研究與智能駕駛、驅(qū)動系統(tǒng)、產(chǎn)品研發(fā)、營銷與數(shù)字化、智能制造
多個部門，
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工作地點：
上海
職位投遞：
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招聘詳情：
公司簡介：
上汽大眾汽車有限公司
上汽大眾汽車有限公司（簡稱“上汽大眾”）是一家中德合資企業(yè)，由上汽集團和大眾汽車集團合資經(jīng)營。公司于1984年10月簽約奠基，是國內(nèi)歷史最悠久的汽車合資企業(yè)之一。公司總部位于上海安亭，并先后在南京、儀征、烏魯木齊、寧波、長沙等地建立生產(chǎn)基地。目前公司已形成6大生產(chǎn)基地、9個整車廠、2個動力總成廠、1個電池工廠、1個技術(shù)中心的生產(chǎn)布局，累計產(chǎn)量超2400萬輛，員工人數(shù)近3.1萬人。
展望未來，在汽車行業(yè)轉(zhuǎn)型變革的新時期，上汽大眾將堅持以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，并始終以市場為導(dǎo)向，不斷提升用戶滿意度，努力成為“值得信賴、最具價值、富有創(chuàng)新精神的汽車合資企業(yè)”。
上汽大眾目前生產(chǎn)與銷售大眾、奧迪和斯柯達三個品牌近30款產(chǎn)品，覆蓋A0級、A級、B級、C級、SUV、MPV等細分市場。
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