Fo168体育retellix：《面向AVADAS的基于抽象场景大规模泛化的自动化测试验证》126重庆见！

　　随着自动驾驶的级别提高、应用范围扩大，数据量急剧提升，相应的训练、传输、存储成本也大幅提升。海量数据规模以及自动驾驶性能提升，不仅对数据处理的效率提出要求，同样也为安全保障带来巨大挑战168体育。

　　自动驾驶的发展过程就是驾驶员驾驶操作逐渐退出的过程，原本由驾驶员完成的“感知-决策-执行”动作逐渐要由车辆替代完成，自动驾驶汽车的研究重点已经从自动驾驶技术的突破与实现逐渐向自动驾驶功能的测试评价技术转移。

　　自动驾驶测试的场景定义是指在评估自动驾驶汽车性能时所创建的特定环境或情境。这些场景旨在涵盖各种驾驶条件和情境，以确保自动驾驶系统在不同情境下（如：其它车辆、道路、交通设施、气象条件等元素综合交互过程的一种动态）能够安全、可靠地操作。为了验证自动驾驶汽车的可靠性，不仅需要进行大规模的里程测试，还需要依赖基于场景的仿真测试方法，以更全面地评估自动驾驶系统的性能。

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　　现在，自动驾驶的安全性已经到了一个转折点。当基于人工智能的系统需要在无数不可预测的情况下保持安全时，传统的验证方法已经无法满足安全需求。解决这类问题需要新的安全方法。相对于具体的逻辑或场景，基于抽象场景的测试流程针对大规模泛化的测试进行优化。本次大模型论坛，弗钛立驶智能科技（上海）有限公司应用工程经理吴兆勇先生将结合抽象场景的特性，展示如何高效地实施基于场景验证的自驾系统安全性评估过程，以及如何基于人工智能自动生成抽象场景，详细介绍《面向AV/ADAS的基于抽象场景大规模泛化的自动化测试验证》，敬请期待！

　　Foretellix是一家以色列公司，专注于开发AV/ADAS系统的全面验证框架168体育，提供自动驾驶仿真测试验证服务。Foretellix采用基于场景覆盖率驱动的验证技术，创新地从测量 里程数量 转变为 覆盖质量，实现AV/ADAS系统验证的 可衡量的安全性。

　　Foretellix的目标是解决自动驾驶汽车部署中的安全难题，确保自动驾驶汽车在所有可能的驾驶条件下（包括边缘情况）表现正常。Foretellix开发了智能自动化和分析工具，原生支持基于OSC 2.0的抽象场景规范，通过科学的约束随机求解器可生成数以百万计的驾驶场景，包括边缘案例，同时监测场景中的各项参数及指标，为衡量覆盖度及系统安全性评估提供依据。

　　随着人工智能技术的快速发展，汽车行业大模型成为行业关注的热点。智能网联汽车产业在数据、算法、算力等方面具备应用大模型的基础与优势，部分厂商已经开展大模型相关的研发、部署168体育、集成与运行工作。未来，大模型有望与智能网联汽车产业各个领域深度融合，进一步赋能车路云一体化发展。

　　大模型将会对智能汽车行业带来哪些创新？有哪些痛点及创新技术解决方案呢？如何加速推进落地并实现量产呢？为此，赛力斯科技、钛祺汽车将于2024年1月26日在重庆联合主办“2024 赛力斯AI大模型创新技术论坛”，本次论坛旨在探讨大模型在智能汽车中的创新应用、发展趋势和挑战，为行业发展提供新思路、新动力！