小米SU7智能駕駛更新的技術(shù)來源是什么？

小米SU7智能駕駛更新的技術(shù)來源是多方面的，既有小米AI團隊提供的超分辨率技術(shù)，也有小米智駕團隊全棧自研的智能駕駛底層算法技術(shù)等。小米AI團隊的超分辨率技術(shù)提升了感知精度，優(yōu)化了圖片生成速度與多目標(biāo)還原；小米智駕團隊在高速NOA、全國無圖、端到端等方面深入研究，全棧自研的底層算法搭載了具身智能引擎等多種技術(shù)，這些共同推動了小米SU7智能駕駛的更新。

小米AI團隊的超分辨率技術(shù)在小米SU7智能駕駛更新中扮演著關(guān)鍵角色。這項技術(shù)的流程包含提取特征、非線性映射和重建三個重要環(huán)節(jié)，并且借助深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，極大地優(yōu)化了圖片生成速度以及多目標(biāo)還原能力。

在智能駕駛的感知層面，超分辨率技術(shù)發(fā)揮出了顯著優(yōu)勢。通過超分辨率矢量算法，具體計算邏輯分為四步：首先收集目標(biāo)障礙物圖像，這為后續(xù)的分析提供了原始素材；接著，讓障礙物圖像與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確認(rèn)特征，并與矢量圖像庫對撞形狀與細(xì)節(jié)，精準(zhǔn)地識別障礙物的特征；隨后進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)圖像，使圖像更加清晰準(zhǔn)確；最后芯片依據(jù)處理后的圖像生成體素，構(gòu)建占用網(wǎng)絡(luò)空間。正是基于這樣嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴鞒蹋∶壮直媛收加镁W(wǎng)絡(luò)模型精度小于0.1m，為智能駕駛的高精度感知奠定了堅實基礎(chǔ)。

不僅如此，小米還基于超分辨率技術(shù)延展應(yīng)用了變焦BEV技術(shù)。針對泊車、城市行車、高速這三個不同場景，變焦BEV技術(shù)通過不同等級硬件調(diào)用與建模調(diào)整來滿足各場景的特殊需求，使得智能駕駛系統(tǒng)在各種復(fù)雜路況下都能更好地應(yīng)對。

而小米智駕團隊的努力同樣不可忽視。他們在高速NOA、全國無圖、端到端等多個技術(shù)方向同時發(fā)力。小米采用全棧自研智能駕駛底層算法技術(shù)，這其中搭載了具身智能引擎以及自監(jiān)督數(shù)據(jù)引擎等先進(jìn)技術(shù)，涵蓋端到端感知決策大模型等多種技術(shù)類型。這些技術(shù)的協(xié)同運作，讓小米SU7在智能駕駛的決策和執(zhí)行方面更加高效、智能。

小米高管親自參與智能駕駛路面實測，累計超過10萬公里，雷軍本人更是參與10多次測試，行駛了3000多公里。這種身體力行的做法，不僅體現(xiàn)了對技術(shù)研發(fā)的高度重視，也通過實際測試不斷優(yōu)化智能駕駛技術(shù)，確保其在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性。

綜上所述，小米SU7智能駕駛更新技術(shù)來源豐富多樣。小米AI團隊的超分辨率技術(shù)從感知精度提升方面助力，小米智駕團隊的全棧自研底層算法技術(shù)在決策執(zhí)行等環(huán)節(jié)發(fā)力，再加上高管實測帶來的優(yōu)化反饋，多方面的技術(shù)成果與實踐經(jīng)驗相互融合，共同推動了小米SU7智能駕駛的持續(xù)更新與發(fā)展，使其在智能駕駛領(lǐng)域不斷邁向新的高度。