chanong 大卓高速NOA专注于提升车辆自身识别能力和决策能力，采用无图像/光图像解决方案，利用视觉识别算法检测常见障碍物、特殊形状等，执行障碍物识别、车道偏离等功能标记。高速立交桥场景中的线路识别和NOA实现。对于更多高清地图未覆盖的区域，还可以激活大卓公路NOA，进一步提高城市概括速度和快速更新能力。
极具智价比的大卓高阶智驾方案
当遇到高清地图未覆盖或临时施工的路段时，视觉识别能力较弱的高端智能驾驶解决方案往往需要降级或延续，用户体验连续性大幅降低，风险较大。增加。及时接管。
经过大量的道路测试，大卓公路NOA利用强大的、不断迭代的BEV视觉识别能力来提高车辆在道路上的连续性。
面对匝道交叉口混乱的车道，诺亚大涿高速的纯电动车成功感知最新车道，完美地完成了交通表现，就像经验丰富的驾驶员加入了主干道一样。
面对各种高难度智能驾驶场景，大卓公路NOA采取灵活的处理策略，为用户提供安全高效的高端智能驾驶体验。
在车辆遮挡、自动变道等高频场景下，智能驾驶系统运行平稳流畅，兼顾交通效率和舒适性。
在更困难的场景中，例如自动出入口坡道或混乱车道，它的表现更加拟人化，更加注重安全。
在应对交通拥堵时，大涿高速NOA可以预测周围车辆边界的移动，及时平稳地加速和减速，避免突然刹车和突然转向，提高行车安全性。
科技平权的背后，离不开大卓对技术方案的探索、迭代和升级
随着自动驾驶从规则驱动走向数据驱动，如何构建高效的数据闭环平台，并在后续的功能迭代中合理控制开发效率和成本，对于高端智能驾驶的平权至关重要。过程的一部分。汽油和电力在技术上具有相同的智能。
大卓智能依托奇瑞约1500万用户，建立全球共享数据平台，最大限度发挥奇瑞在智能驾驶数据采集、数据挖掘、模型训练方面的数据优势，将数百万智能驾驶数据环回云端。形成全球云的数字平台。预计2024年智能驾驶里程将达到8亿公里，2025年将达到39亿公里。
大卓智能今年打造了基于云端的AI大规模模型数据闭环工具。迭代周期每周更新，收集大量场景数据，持续驱动算法训练，真正优化用户的智能驾驶体验。同时，通过收集更多的多重拐角案例，可以更好地解决阻碍高端智能驾驶实现的1%长尾问题，有助于实现智能驾驶与汽油机同智慧的平权。得到晋升。还有电。
