l3算法

① 长安冲，奥迪退 L3级别自动驾驶的矛与盾

综合来看，包括福特、奥迪等车企选择了放弃L3级别自动驾驶，专注于L4与L2级别技术的研发，呈现在市售量产车型上，就是L2.几级别自动驾驶技术的搭载。包括长安、奔驰等汽车制造商则明确表示将在今年完成这一级别自动驾驶汽车的量产。

一团乱麻纠结在一起，选择退缩并不丢人，迎难而上需要勇气，更需要智慧。在国内相关法规尚未出台，UNI-T尚未上市之前，笔者难以分析长安选择了什么样的方法去规避或解决上述问题。但可以预见的是，这将成为自动驾驶技术发展史上的一次里程碑式事件。

文/秦志聪

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

② cpu的l1,l2,l3速度各是多少比内存快多少

你说的是缓存把 L1 L2 L3 一级缓存 二级缓存 三级缓存 理所当然 的确要比内存快上很多 而且是集成在CPU里面的 以下是复制的 让你更好的理解

CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。

缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。

正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。

最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足 CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。

随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。

二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。

CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约 5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。

为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。

CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高

简单点说，电脑读取数据的时候先在CPU一级缓存里面寻找，找不到再到二级缓存中找，最后才到内存中寻找
因为它们的速度关系是
一级缓存>二级缓存>内存
而制造价格也是
一级缓存>二级缓存>内存

③ CPU的L3 有什么用

cpu的L3就是三级缓存。
缓存对cpu来说至关重要……运算所需的数据都是从缓存中得到的。缓存的大小、读写速度、算法等都对cpu的运算性能有直接影响。

④ 高斯消元法是什么意思看不懂…

高斯消元法可用来找出下列方程组的解或其解的限制：
2x
+
y
-
z
=
8
(l1)
-3x
-
y
+
2z
=
-11
(l2)
-2x
+
y
+
2z
=
-3
(l3)
这个算法的原理是：
首先，要将l1
以下的等式中的x
消除，然后再将l2
以下的等式中的y
消除。这样可使整毎方程组变成一个三角形似的格式。之后再将已得出的答案一个个地代入已被简化的等式中的未知数中，就可求出其余的答案了。
在刚才的例子中，我们将3/2
l1和l2相加，就可以将l2
中的x
消除了。然后再将l1
和l3相加，就可以将l3
中的x
消除。
我们可以这样写：
l2
+
3/2
l1
->
l2
l3
+
l1
->
l3
结果就是：
2x
+
y
-
z
=
8
1/2
y
+
1/2
z
=
1
2y
+
z
=
5
现在将
−
4l2
和l3
相加，就可将l3
中的y
消除：
l3
+
-4
l2
->
l3
其结果是：
2x
+
y
-
z
=
8
1/2y
+
1/2z
=
1
-z
=
1
这样就完成了整个算法的初步，一个三角形的格式(指:变量的格式而言,上例中的变量各为3,2,1个)出现了。
第二步，就是由尾至头地将已知的答案代入其他等式中的未知数。第一个答案就是：
z
=
-1
然后就可以将z
代入l2
中，立即就可得出第二个答案：
y
=
3
之后，将z
和y
代入l1
之中，最后一个答案就出来了：
x
=
2
就是这样，这个方程组就被高斯消元法解决了。

⑤ CPU的L3缓存是什么意思

缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。

CPU中有至少2级的缓存，也就是L1和L2，有一些比较好的CPU上面则会有第三级的缓存，也就是L3，缓存最多也就只有三级。
比如i7 965的L3，三级缓存是8192K，K就是KB，就是电脑中基础的储存大小单位，代表着这款CPU具有着8192K这么大的三级缓存。

一般来说，同系列的CPU，缓存大的性能会更高，但是不同系列是不能比较的。

⑥ L3自动驾驶渗透率提升将从哪些方面带来机会呢智能驾驶行业有哪些变化

首先是智能驾驶普遍处于从L2到L3的过渡阶段。L3级车辆即将上路，标志着高水平智能驾驶渗透的开始。自动驾驶汽车的大量道路数据也将带动L4、L5级自动驾驶算法的更新迭代，大大加快全自动驾驶的进程。着陆过程。同时，这也是国内自动驾驶面临的一大难点。这部即将出台的《规定》关于自动驾驶的法律，为自动驾驶测试、完全无人驾驶、充电、保险、数据管理等提供法律指导，或为L3商业化带来新机遇。

要知道智能驾驶空间广阔，成长周期长。我国自动驾驶正处于从L2到L3级别的转型阶段。预计到2030年，L4级自动驾驶汽车渗透率将达到20%。成长轨迹坡长、积雪厚，投资机会不断涌现。车辆行驶安全关系到人身安全。行业壁垒高、技术难度大，相关行业的投资机会很多。聚焦上游感知层激光雷达、操作系统、自动驾驶加速芯片和高精地图。

⑦ l3+孤电子对数

举例PCl3 第一种算法,成键数为3,孤电子对=（5-3×1）/2=1 所以价层电子对数=4
第二种算法,价层电子对数=（5+3）/2=4
Cl最外层7个电子,三个成对,一个孤电子
Cl最为配位原子只能提供一个电子和P形成价层电子对.

⑧ Arm现在的NPU能达到自动驾驶L3级别的算力吗

自动驾驶L3级别算力基本上主要以CPU+GPU/NPU为主， 一般来说CPU用Cortex A核去堆，8-16个，看系统有多大， 在这个部分可以提供200K以上的DMIPS。L3入门级芯片通过GPU/NPU提供额外几十TOPS左右的算力，向上通过堆叠GPU可以达到几百TOPS， 量产芯片这种架构较多，相对成熟。NPU方案，ARM方面可以通过周易NPU来堆叠，Arm还有ML IP，后续在车里也可能会应用。 量产的平台上还有用CPU加FPGA和ASIC电路等，有很多方案实现异构计算平台的。对L3系统来说硬件的算力也不是绝对的，需要和算法等搭配。

⑨ 自动驾驶进入L3时代，为什么大家都需要高精地图

前不久我们的一篇内容指出，目前自主厂商所推出的L3级量产车上都搭载了高精地图。高精地图究竟是什么？为什么自动驾驶需要它？今天我们就来详细讲一讲。
在讲高精地图本身之前，我们先来回顾一下自动驾驶的基本逻辑。
简单来讲，自动驾驶的实现主要有三个步骤：感知、决策规划、行车控制。这与你走路上班/上学的逻辑是相似的：眼睛看到画面，告诉大脑，然后你就知道了自己在哪里，以及要往哪个方向走，并指挥你的腿迈开步伐。
在自动驾驶系统中，感知主要解决两个问题：车周围有什么，以及车在哪。车没有眼睛，我们就要赋予它“眼睛”。这就是它的环境感知系统，一般由视觉传感器（摄像头）、雷达（毫米波、超声波、激光）等多种传感器融合而成。
在这些传感器的协同工作下，感知系统就可以知道，车辆周围都有哪些东西，比如车、人、路、树、墙、路牌等等。在将这些数据提供给决策系统后，决策系统根据算法，就知道车辆可不可以行驶，可以以最大多少的速度行驶，以及是否需要控制前轮转弯，并传输指定给行车控制系统。
在特定条件下，感知系统也会直接传输数据给行车控制系统，这主要应用在AEB上，也就是紧急主动安全系统，以保证在最短的时间内对紧急情况进行响应。
但这里有个问题，你走路之所以知道要怎么走，是因为你对这条路线很熟悉，脑子里有地图，知道接下来要怎么走。但车辆仅凭感知系统，是无法知道接下来应该如何行使的，就像你到了一个陌生的城市。
这时候，就需要定位和地图了。
自动驾驶系统中，车辆定位是及其关键的。它影响到几乎所有的环节。通过GPS（卫星定位）、IMU（惯性测量单元）以及车轮测程仪等，车辆可以清晰地知道自己所在的位置，当前的运动状态（时速，加速度）等。
这时，感知系统就不仅知道了车周围有什么，还知道了车在哪条道路上，在往哪个方向行进。决策系统也知道了整片地区的道路信息，并会根据目的地规划合理的路线，以对行车控制做出指令。
这就是一套完整的自动驾驶流程，在理想状态下，这些就足以让车辆载着你安全到达任何一个地方。
但遗憾的是，以目前的技术水平，这种“理想状态”很难达到，因为车辆的感知和定位系统依然无法像人一样，可以识别出路上的所有信息，判断自己的准确位置，并且不受环境的影响。
例如，在高楼林立的市中心，GPS信号可能会被阻挡，这时车辆就会丢失自己的位置信息，让自动驾驶行程中断。
又或者，在雨雪天气，路上的车道线被积雪或积水覆盖，车辆仅凭环境感知系统难以实现车道的判别，从而可能导致事故征候。
再或者，目前的感知系统，还难以识别路上的坑洞、减速带、较低矮的路肩等等，在高速行驶过程中如果漏判了这些东西的存在，也会导致相对严重的后果。
更或者，在高速上下匝道时，有时会出现左右分流的车道，这时如果仅凭导航地图和环境感知，可能会让车辆出现快速变道的情况，乘坐体验会很差。
在这种技术条件下，想要实现L3级以上的自动驾驶，就需要高精地图出场了。
高精地图，顾名思义就是精度非常高的地图，一般来讲高精地图的精度都是分米级的，但它不仅仅是精度高，在数据的维度上相较普通的地图也更加丰富。
高精地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，其中一类是道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。另一类是车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
图片出处：未来汽车大讲堂 - 网易云课堂 高精地图，自动驾驶的必由之路
简单来说，在高精地图的帮助下，车辆不需要环境感知就已经知道了道路的走向、曲率、详细的车道、限速，以及道路边线离路肩有多远，路边有几棵树，几个消防栓，几根电线杆，哪里有个限速标志，哪里有显着的地标等等等等。
而这些信息，让自动驾驶系统直接开了“上帝模式”。
有了高精地图的帮助，可以让车辆的定位更加精准，即便在路况复杂区域定位也可以让定位系统向决策系统反馈更精准的车道信息，并让决策系统进行车道/线路规划。
同时，由于高精地图中含有大量的静态参照物，定位系统可以通过环境感知系统获取到的环境信息与地图信息进行比对，以此在GPS信号不佳的情况下，推算出车辆的实际位置，提高了整套系统的鲁棒性。
对于感知系统来说，高精地图可以对需要重点识别的区域进行划定，向感知系统表明这个区域是你的图像分析所关注的重点，并减少对其他区域的识别，这就是感兴趣区域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系统的负荷，解放算力，以并增加关键区域的识别精度。
例如，一般情况下，前置摄像头只要重点识别画面的下半部分就可以了，因为画面的上边是天空，车辆和人员都不会从天上出现。但信号灯是个例外，它往往挂得比较高，所以要想事实识别信号灯，就要不停地从整个画面中搜寻，对算力的压力很大。但如果开启了ROI，在高精地图中标注上，在定位的某个点，画面的某个区域会出现信号灯，那么系统只要重点识别标注的这个区域就可以搜寻到信号灯，并完成识别。
对于决策系统来说，有高精地图的帮助，可以降低决策算法的复杂度，只要保证在不撞车的前提下，将车辆尽量平稳地开到目的地就可以。因为在高精地图中已经存有了详细的车道、固定障碍物信息，只要按照规划的路线走，就一定不会压到坑、骑上路肩，甚至撞到电线杆。
同时，详细的车道信息也可以让系统规划出更合理、更平稳的行车路径。例如前文提到的匝道问题，如果系统早已提前知道了岔路的存在，那么就会在还没看到路时早早变到相应道，提高行车舒适性。
而且，由于高精地图中详细标注了每条道路上的车道划分、车道宽度、每条车道的速度限制，这就让系统可以实现计划好更高效率的路线，让决策系统可以在行车过程中更专注于行车安全。
通俗点说，没有高精地图的车辆，在自动驾驶时所做出的的反应都是“条件反射”：看到红绿灯时才知道要减速；识别到电线杆时才知道不能撞上去。而有了高精地图的协助，车辆在行驶到红绿灯之前就已经准备减速了；在碰到电线杆之前就已经提前规划好了规避路线。
可以说，高精地图让自动驾驶汽车“有备而来”。
但从目前讲，高精地图也有一定的不足。首先因为其信息量大，在采集上难度会更高，采集的周期也会相应拉长，所以目前的高精地图，并不能做到大小路的全覆盖，基本上只覆盖了高速公路及主要的城市道路。
同时，在城市的不断建设中，高精地图所标注的要素有可能会出现改变，这就对高精地图的实时更新提出了很高的要求，而这也是高精地图在城市路况中应用的一大难点。
看到这你会发现，其实高精地图是个“可有可无”的东西：如果自动驾驶系统的识别成功率足够高，那么只需要人类常用的平面导航地图，一样可以实现全自动驾驶。
比如特斯拉，一直坚持表示自己不需要高精地图，因为他们认为自己的识别和决策算法足够强大，在不久的将来，只依靠实时识别和处理（条件反射），就可以在普通地图的基础上完成全自动的自动驾驶。
但遗憾的是，目前大部分的厂商包括即将推出L3量产车的这些自主厂商，在自动驾驶算法的积累上是不如特斯拉的，为了弥补感知上的不足，就需要高精地图所提供的超视距的感知能力和大量先验信息的补充。
在高精地图的帮助下，实现国标下的L3级自动驾驶完全没有问题。这也解释了，为什么自动驾驶进入L3时代后，高精地图也开始大范围应用。
既宣传了自己的技术力，又可以当成一个卖点和噱头，何乐而不为呢，你说是不是？
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。