专注于提升商用车安全性与效率，减低风险，控制风险
AI大模型的关键技术
深度学习算法
深度学习算法是构建AI大模型的基础，通过多层神经网络结构，实现对复杂数据的高效处理
自然语言处理
车辆运行风险的全面监控和管理，提高车辆的安全性和可靠性，为智能化发展提供有力支持
ADAS - 高级驾驶辅助系统
车道保持辅助
传感器检测：使用摄像头、雷达或激光传感器来检测车辆在车道中的位置 车道识别：系统通过视觉识别车道标记，并确定车辆相对于车道的位置 数据处理：传感器收集的数据被传输到车载计算机，进行处理以确定车辆是否偏离车道
风险预警
使用面部识别和眼部追踪技术监测驾驶员的疲劳或分心状态，并在必要时发出警告
碰撞干预系统
在检测到高风险情况时，系统可以采取自动减速、紧急制动或其他干预措施
BSD - 盲点监测系统
DMS - 驾驶员监控系统
数据融合技术
AI大模型的定义
技术背景
AI大模型通常指的是具有数十亿甚至数千亿参数的深度学习模型，它们能够处理和分析大规模数据集，提供高级的认知能力
技术特点
这些模型通过深度学习技术，能够实现复杂的模式识别、预测分析等功能，为商用车辅助驾驶系统提供强大的数据处理能力
AI大模型在辅助驾驶中的应用潜力
AI大模型在终端的架构
自动分析风险并做出决策
语音预警
通过人工智能， 全人工智能的语音和电话通知预警，及时干预
紧急情况下的自动控制
详细记录事故数据
亮点经验
AI人工智能算法
高性能计算平台
研发战略
商用车无人风险控制系统结论
展望未来智能交通系统
