演算法彭軍
Ⅰ 豐田在中國為自動駕駛擰上一枚「螺絲釘」
2月26日，自動駕駛初創公司小馬智行（Pony.ai)正式宣布從豐田汽車公司籌集了4億美元，以加深和擴大兩家公司在出行領域的合作。
需要注意的是，雖然這不是豐田在自動駕駛領域的第一次大額投資，但這是豐田首次投資中國自動駕駛初創公司。據了解，小馬智行的累計融資額已達7.62億美元，企業整體估值已超30億美元，成為中國自動駕駛初創企業估值的第一。
豐田為什麼選擇將資本投入自動駕駛初創企業？小馬智行能夠為豐田汽車帶來什麼？未來自動駕駛初創公司與汽車製造商之間是什麼關系？
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豐田為什麼選擇小馬智行？
豐田與小馬智行的合作開始於2019年8月，雙方公告顯示將共同探索自動駕駛的進一步落地，並在中國公開道路開始試點項目。據了解，2020年戰略投資框架下，雙方計劃擴大合作范圍，除共同開發自動駕駛技術外，還將在出行領域探索更多可能性。
事實上，豐田從2018年開始投資東南亞出行公司、投資Uber自動駕駛、與軟銀成立合資出行公司，再到向滴滴投資6億美元成立智能出行領域的合資公司，再到與小馬智行深化合作，可以發現，豐田正通過自動駕駛與出行服務積極謀求企業轉型。
與小馬智行擁有類似投資背景的Cruise
上述人士表示，通用與Cruise是技術路線變更的典型案例。Cruise在2016年被通用汽車收購前，其在自動駕駛路線選擇上與當下的小馬智行頗為相似，同樣是通過人工智慧和網聯化技術路線專攻L4級自動駕駛，不過在完成收購後，通用將Cruise其中部分技術應用於在售乘用車上，最終使得Cruise回歸到以ADAS和單車智能的路線上。
值得注意的是，對於Cruise的投資，無論是軟銀還是本田，都不是一次性付款。軟銀表示只有當Cruise能夠在完全無人駕駛的情況下進行商業化部署車輛時，最後的13.5億美元投資才會到賬，而本田後續12億美元會在2019年後的12年內分批註入。對此，有分析人士表示，「投資者更希望將投資與商業化進程捆綁，汽車製造商也更偏向於『擠牙膏式』的升級迭代，將技術成果從頭吃到尾，初創企業技術在向最終形態邁進的過程中，可以吸引更多投資，從而可以不斷獲得市場收益。在日後的管理運營中，車企擁有更多的話語權，或將左右初創企業按照自己的邏輯、需求發展。」
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
Ⅱ 每天比馬雲賺得還多，自動駕駛投資為何突然升溫
撰文｜熊宇翔?編輯｜路由社
剛剛，國內造車新勢力再度迎來高光時刻。
今年10月，國內汽車產銷同比增加11%、12.5%，當月新能源汽車銷量更是直接翻倍，達到16萬輛。蔚來、小鵬、理想新勢力三強股價猛漲，市值直追乃至超過一大半汽車巨頭（當然剛被做空跌了一點兒）。
秋天是收獲的季節。
這句話不僅適用於智能電動汽車的弄潮兒們，也屬於自動駕駛初創公司。
過去兩周，國內外共有四家自動駕駛初創公司獲得融資。其中，包括三家在中國大陸的本土公司：MINIEYE、小馬智行（Pony.ai）、贏徹科技，以及一家在美國的華人背景公司Nuro。四筆融資總計人民幣約61.3億元人民幣（前三筆共計8.87億美元融資，與後一筆2.7億元人民幣融資）。
頭部玩家的吸引力
過去兩周，大概是自動駕駛行業單位時間資金流入速度最高的兩周。
先上個時間軸：
10月29日，自動駕駛感知技術研發商深圳佑駕創新（即MINIEYE），宣布完成2.7億元人民幣C輪融資。投資方包括嘉實投資、東方富海、元璟資本、華勤通訊、杉杉創投等。
11月6日，聚焦Robotaxi（無人駕駛計程車）的國內自動駕駛創企小馬智行，完成2.67億美元新一輪融資，投後估值達到53億美元。
11月9日，專注於卡車自動駕駛技術研發與運營的贏徹科技，獲得1.2億美元融資。其領投方為寧德時代，跟投方則包括老股東G7、蔚來資本。
11月10日，美國無人配送初創公司Nuro，宣布完成總計為5億美元的C輪融資。其領投方為資管巨頭普信集團旗下的基金，跟投方則有特斯拉的主要機構股東BaillieGifford，以及此前在自動駕駛投資領域十分活躍的軟銀願景基金。
平均下來，兩周時間內，資本以每天4.3億元的速度流入自動駕駛公司——馬雲每天賺的錢也就這么多。
實際上，自動駕駛投資在經歷了上一輪野蠻生長，於2018年達到一年投資突破100億美金的頂峰後，這兩年正在經歷總投資額減少的降溫期。
比如曾經為自動駕駛大肆撒幣的軟銀願景基金，今年就籌資受阻，不太撒得動了。今年，疫情和國際政治環境動盪的背景下，投資尤其是跨境投資的決策普遍更加謹慎。一家初創企業能夠降估值拿到錢活下來，已屬不易，上述四家公司卻都在這個秋天收獲了巨額融資。原因無他，行業整體的微涼，更映襯出頭部公司的光和熱。
巧的是，這四家公司分屬自動駕駛的不同領域，各自占據了一個細分場景。在各自的賽道上，他們的確都是領跑的初創公司。
其中，MINIEYE專注於自動駕駛感知技術的研發。由南洋理工大學青年科學家劉國清和實驗室同事共同創辦，目標為成為「中國的Mobileye」。
目前，由MINIEYE提供關鍵演算法的ADAS（高級輔助駕駛系統）模塊，已經通過前裝的形式在比亞迪、東風等自主車企的車型上獲得量產，並獲得上汽、江淮、陝汽等自主車企的前裝定點。除此之外，MINIEYE還拿到了通用、江鈴福特等國際車企/合資車企的量產項目，成為第一批進入國際車企供應商名單的本土自動駕駛感知技術研發商。
盡管，如今幾乎每一家車企都聲稱要轉型出行公司，未來進階成為自動駕駛出行公司，但大眾與戴姆勒的先例已經表明，高昂的技術投入、尚不明朗的投資回報周期，時時刻刻都是懸在車企高等自動駕駛研發項目頭上的達摩克里斯之劍。
當荷包愈發單薄的傳統車企們同時面臨電動化、網聯化、智能化這三個「轉型吞金獸」時，這把劍更是顯得搖搖欲墜。
應景的是，本周五，大眾集團發布了下一個五年投資計劃，預計向電動化、混動化、數字化領域投入共計730億歐元。計劃發布前，大眾集團CEO迪斯在接受媒體采訪時稱，大眾不希望成為下一個諾基亞。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
Ⅲ 自動駕駛的2019：駛出黑暗區
除此之外，激光雷達鼻祖Velodyne正式決定裁掉中國辦公室，包括直銷團隊和部分技術支持，並且將其銷售模式，從直銷模式恢復到剛進入中國的「代理模式」，這意味著，Velodyne基本不在擴大中國市場。
資本是理性而追求效率的，歷史上已經有無數的例子告訴我們，當市場出現了合並這樣的重大變革，很快，燒錢鋪量的行業亂象就會停止。
畢竟，資本已經過了之前那段只以流量論英雄的時代，接下來，盈利能力才是決定融資能力的根本。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
Ⅳ 數據結構與演算法的介紹
《數據結構與演算法》是2013年人民郵電出版社出版的圖書，作者是彭軍、向毅。該書是國家級雙語教學示範課程配套教材，以基本數據結構和演算法設計策略為知識單元，系統地介紹了數據結構的知識與應用、計算機演算法的設計與分析方法，主要內容包括線性表、樹、圖和廣義表、演算法設計策略以及查找與排序演算法等。《數據結構與演算法》注重理論與實踐相結合，內容深入淺出，可以作為高等院校計算機學科相關專業的教材或參考書，同時對計算機科技工作者也有參考價值。
Ⅳ 什麼才是制約自動駕駛發展的最大問題
「大爆炸」將至：什麼才是制約自動駕駛發展的最大問題？
自動駕駛時代的V2X場景
除了無線通訊設備外，道路本身的平坦程度、車道線的可識別程度等都是一輛自動駕駛汽車能否安全行駛的關鍵。如果說在城市中心區域的主幹道，這些問題尚且容易解決的話，在次幹道、支路甚至於郊區和鄉村公路，想要達到自動駕駛、甚至於無人駕駛的條件絕非易事。
在這些看得見的成本之外，「看不見的成本」在無形中制約者自動駕駛的發展。從一輛自動駕駛車輛走下生產線到走上城市道路，現行的交通法律顯然遠遠不能滿足需要。
今年7月6日，在網路AI開發者大會的現場直播中，李彥宏乘坐的網路研發自動駕駛車輛在「眾目睽睽」之下違規，實線變道並且未打轉向燈。之後，北京交管部門給網路開了自動駕駛第一張罰單。
對於網路而言，獲得這張罰單還說得過去，畢竟車是自己的，系統是自己研發的，駕駛座上的人也是網路智能汽車事業部總經理顧維灝。但是如果是交付給用戶的車輛，這張罰單應該開給誰呢？是交付車輛的汽車主機廠，還是研發整個自動駕駛系統的開發商，亦或是沒有駕駛行為卻擁有車輛的用戶？
1949年版的《日內瓦道路交通公約》要求駕駛員「應當時刻能夠控制其車輛」，而針對魯莽駕駛的規定則通常要求「有意識地、有目的地操縱車輛」，這一規定在完全自動駕駛時代應當如何適用？
斯坦福大學的法學教授布萊恩特·沃克·史密斯（Bryant Walker Smith）曾撰寫過一份文檔，提出了在自動駕駛情境下如何調整法律的建議，包括把「駕駛員」這一術語改為包括不具備常規意義上的眼睛或者耳朵的計算機等等。修改法律的困難之處在於，法律能夠要求人類規范自己的行為，但現在它無法要求一個人工智慧系統去做什麼事，除非法律的制定者能夠清楚了解這個人工智慧系統能做什麼事不能做什麼事，在紛繁的技術面具下去判定這些責任究竟是屬於誰——可以想見的是，隨著自動駕駛時代到來，現有的交通法規也將會迎來一場大變革。