联邦影像自动驾驶教程***-联邦自动驾驶汽车法案

接下来为大家讲解联邦影像自动驾驶教程***，以及联邦自动驾驶汽车法案涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

• 1、美国加速自动驾驶步伐,启动“AV4.0”计划、统一联邦工作
• 2、「联邦自动驾驶汽车政策」为什么要求数据共享公开?
• 3、用于自动驾驶的个性化联邦学习(PFL)方法

美国加速自动驾驶步伐,启动“AV4.0”***、统一联邦工作

日前，白宫和美国运输部（US Department of Transportation，USDOT）发起了一项新的自动驾驶汽车***。美国运输部长Elaine L. Chao在***举办的CES上进行了主题演讲，其中他宣布美国要“确保美国在自动驾驶技术方面的领先地位：自动驾驶0”（AV 0）。

美国国家公路交通安全管理局自2000年以来，已支持开展了大量汽车自动驾驶的研究。《联邦自动驾驶汽车政策》出台是美国***在推动HAV发展和进行监管上迈出具有关键意义的第一步，会在世界范围内产生示范作用，***世界各国竞相研究制定发展无人驾驶汽车政策，并推动技术研发。

年11月，一篇《自动驾驶爆雷！美国专家4小时发现百度、英伟达561个故障》的文章让沉寂了很长一段时间的“自动驾驶”再次引发行业内热议。

年初公司在GTC上刚刚发布了全新平台，其基于NVIDIA Xavier系统级芯片运行，***用DriveWorks加速库和实时操作系统DRIVE OS，其中包含DRIVE AutoPilot软件、DRIVE AGX和DRIVE验证工具，并融合了DRIVE AV自动驾驶软件和DRIVE IX智能驾驶舱体验。

起初，其与戴姆勒和大众集团一起投资了图商HERE，直到2016年7月，宝马联合和英特尔、Mobileye建立了自动驾驶开发联盟 ，并***在2021年推出L3级别自动驾驶汽车BMW iNEXT，同时在技术上兼容L4。 到了2018年，宝马集团自动驾驶研发中心正式启用。

「联邦自动驾驶汽车政策」为什么要求数据共享公开?

1、《联邦自动驾驶汽车政策》出台是美国***在推动HAV发展和进行监管上迈出具有关键意义的第一步，会在世界范围内产生示范作用，***世界各国竞相研究制定发展无人驾驶汽车政策，并推动技术研发。

2、要求各行其是的问题，不仅直接影响测试工作的效率，也不利于技术迭代和产业发展。因此，我们应该加快完成相应的测试标准体系，统一道路测试标准规范，促进道路测试结果的互认和数据共享，为自动驾驶汽车的道路测试提供标准保障。

3、陈宁：汽车数据不可避免地需要收集，但关键是如何明确服务所需的数据，避免无差别地收集数据。数据的共享和流动也是重要因素，需要确保在合法合规的方式下进行。对于敏感数据的收集，如面部轮廓、关键设施识别等，需要进行模糊化或透明化处理。

4、就技术问题而言，Avary表示必须确保自动驾驶技术能够具备识别物体并且避开物体安全移动的能力。目前，自动驾驶在这一领域还有待提高。自动驾驶行业的发展有赖于公司之间的相互协作和数据共享。

5、数据作为数字化时代的新生产要素，其与算法、算力的融合推动了人工智能行业的发展。自动驾驶作为AI技术的巅峰之作，全生命周期的各个阶段都离不开数据的重要作用。 自动驾驶步入以落地应用为目标的下半场，解决极端场景下的安全问题同样需要大量数据的支持。

6、汽车传统的物理边界被打破，出现了大量的云上服务，比如车联网、自动驾驶技术、OTA等等，相应的，汽车产生的数据也越来越多。相关数据显示，一辆智能网联汽车每天大概会产生 10TB 的数据，这些数据包含驾驶人员的出行轨迹、驾乘习惯、车内语音图像等个人信息，也包含车辆实时收集到的地图数据等。

用于自动驾驶的个性化联邦学习(PFL)方法

第一，全局模型个性化策略旨在通过提升全局FL模型在异质数据上的性能，从而提高后续在本地数据上的个性化性能。这包括两种策略：基于数据的方法和基于模型的方法。

实现个性化模型聚合：pFedLA通过识别不同客户端中神经网络层的相对重要性，实现了在具有异质数据的条件下优化个性化模型的聚合。相较于传统的基于模型参数的PFL方法，pFedLA的层聚合策略更能准确反映不同客户端之间的关联。

最后，联邦学习的开源实现可以通过github获取，共同探索和讨论其可能性。联邦学习正逐渐成为连接数据孤岛、推动AI发展的关键工具。

联邦学习技术的引入，为人工智能领域提供了新的解决方案。在电信行业，联邦学习不仅促进了人工智能技术的创新发展，还加速了运营商为中心的跨领域生态合作。未来，联邦学习将在网络自动驾驶、用户满意度提升、用户信用评估等领域发挥重要作用，进一步推动人工智能技术的应用与普及。

关于联邦影像自动驾驶教程***，以及联邦自动驾驶汽车法案的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。