🤔 如果我們用「#寫出一篇自己的SCI論文」作為 end-point,重新打造學習歷程,會是怎樣的呢?
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你有沒有想過,為什麼時代進步這麼快,統計卻依然那麼難?
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像是 100 年前,如果開像福特 Model T 這樣的車,你還需要有基本的機械常識,甚至簡單的維修能力,才能在路上拋錨時,進行簡單的維修。
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現在的汽車,你只要會踩油門剎車跟控制方向盤,車子本身都很穩定,妥善率也很高。真的壞了,也有信用卡免費拖吊可用。現在的我們,可以完全不了解汽車內部運作原理,也不需要自己打開引擎蓋。
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那麼,為什麼我們還是害怕醫學統計,還是覺得自己搞不懂公式跟原理,無法上手?時代進步,軟體不能搞定這些嗎?(其實可以)有沒有可能,是我們的切入點錯了?
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其實,多數的研究起步者,並不想成為統計專家,而是「寫出一篇自己的 SCI 論文」就好。多數的駕駛人,並不想成為汽車維修達人,而只是想上下班跟接送小孩,偶爾旅行用而已。
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🎊【年度回顧】新思惟研究課程之友,2020 年共 689 篇論文發表!
🎊【再創高峰】 2021 年 9 月新思惟校友總計 94 篇發表,其中 12 位成功解開生涯第一篇成就!
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#針對新手設計 #以發表為學習導向
新思惟國際從 2014 年起就是這麼做的,也已經讓超過 2000 位校友上手統計,發表出自己的 SCI 論文。
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這堂課,我們會用實際的例子,帶你實際操作。就像在駕訓班,讓你真的開車,也帶你道路駕駛練習。學完,不只能夠真正把數據變成統計圖表,而且還是 SCI 期刊等級的!
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統計,就跟開車一樣,真的沒那麼難。
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等你有興趣,也有自己的發表了,那時的你有很好的基礎,想再進一步認識更多統計的有趣內涵,那也沒問題!
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👍 從寫作到投稿,專為初學者設計的課程!
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#2020年新思惟之友共689篇論文
#下一個傑出校友就是你
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。 其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。 當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一...
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台灣、中國大陸、香港、澳門、馬來西亞…
有什麼樣全新的「溝通技法」,能在這短短的五年間,就讓兩岸三地都爭相學習?
甚至是有同學認為這根本是劃世代的學問!?
「實在不是很想讓其他人學到…」
「根本是在教超能力~練成後就是人生修改器了!」
「見證了人類無限的潛能」
「練成之後,會在心裡偷偷笑的潛意識溝通能力,原來世界這麼奇妙」
「困擾我前半生的所有問題,都給了我一一的指點!」
「只有想不到,沒有做不到! 」
「這個課程能夠讓你掌握各式各樣很玄的技巧!」
「更新腦細胞運作思考的方式提升最大效能!」
「身為一名科學的虔誠信仰者,但不得不認同目前科學還不能解釋很多東西。」
「這個課程,把這些玄之又玄,那些所謂高人保守幾百年的秘密,給系統化,科學化,提煉出來。甚至幾天間,達到傳統修煉幾十年都達不到的高度」
「這門學術是經得起推敲的,結構嚴謹,具有可複製性,人人可Copy,人人可成功」
「學了這門課程後,我從麻瓜變成了魔法師」
「以前從不相信心電感應等能力,但它改變了我的觀念」
「這個技巧真是我接觸過最驚人的一門技術!!!」
「對於身心靈領域有很多全新看法」
「破解宗教,能夠加速修行。」
「對我的幫助遠超過這輩子上過的所有課程」
以上這些,都是學員們真實的聲音
而他們指的到底是什麼呢?
那就是…NHP!
這是一個劃時代的溝通技法
學會它,將能讓你的溝通,提升到另外一個層次!
你有以下的煩惱嗎?
📌想改變同事、上司、家人的想法,但又不善言辭
📌很多限制性信念,想要突破社會的、教育的、宗教的…等等限制框架
📌總是意志力薄弱容易受人影響
📌想影響他人,但老是在想要用什麼NLP技巧來影響,甚至是做不好
📌總是有口難言,無法表達出自己真正的想法來讓對方接受
📌想要幫助自己或他人療癒創傷,但不知如何出手
📌想要幫助自己或他人療癒創傷,但卻覺得這是一個非常耗時的工程
📌看不見對方時,就會一直在猜想對方的情緒反應和想法
📌想要學會察覺自己但是又找不到方法
📌總是自我矛盾。有一些直覺想法和理智想法相反,但到最後才發現直覺的選擇才是對的
📌總是後知後覺。別人已經能夠覺察到一些不對勁的跡象而避開,但自己總是最後一位發現
📌想要和寵物,甚至與還不會說話的小孩能做好溝通
📌想要讓對方在不知不覺的情況下,喜歡上自己
📌羨慕有些人就是能輕易的受到矚目或愛慕
📌看到有人會一些類似魔法或法術的技巧,覺得很羨慕
📌學過催眠,但對於自我潛意識開發能到達什麼地步依然很迷惘
📌小時候曾經看過或發生過一些無法解釋的奇特現象,但卻一直無法解釋
「老師,你在教的根本是『超能力開發』吧?」
有一位同學曾經這樣問我,而我只是淡淡的回答:「雖然說這不是我的本意,但你這樣說,我也無法否認就是。」
所以,在讓你了解到NHP到底有什麼神奇之處之前,我想和大家自我介紹一下:
我是奇恩老師,也有很多人會叫我拉麵祺
是為NLP訓練師、 NGH國際催眠講師,也是NHP創始人
我目前是主要是從事NLP及催眠的相關培訓,常開辦坊間所沒有的NLP應用課程
例如NLP金錢之戰、NLP登入登出、NLP時間線完全攻略、NLP歷史秘辛…等等
從十年前開始,在一個偶然下,因為體驗了NLP的神奇之處
我開始一頭栽入學習NLP,以及NLP的源流 - 催眠的領域當中
因為實在太愛NLP及催眠,故我至今都沒有停止學習
我曾親自師事各大NLP創始人及國際知名的NLP發展者
包括John Grinder、Robert Dilts、Judith Delozier、Frank Pucelik、Tim Hallbom & Kris Hallbom、Christina Hall、Tamara Andreas及加藤聖龍…等等
在催眠方面,更也是接受過好幾位艾瑞克森取向催眠的國際大師親自認證
包括Jeffrey K.zeig、Stephen Gilligan、Bill O'Hanlon
乃至繼續在身心靈領域學習大量的技法
更是有著常人所沒有的,如佛教、道教、日本陰陽道、薩滿…等等的各種宗教體驗及修煉
也因為如此,在學習的過程中
我開始發現,NLP的確是在「語言」及「肢體語言」上的溝通很厲害,但卻有些奇怪的事情,沒辦法能說明白
而催眠的靈性催眠或是前世催眠等等,總是蒙上了一層神秘的色彩,但目前也只能用「潛意識」或「集體潛意識」這幾個字來做一個簡單的概括
甚至,更別說宗教及各式的身心靈技巧,各自的流派,當然是各說各話!
我很好奇你知不知道,催眠界有一位大師叫史蒂芬.吉利根(Stephen Gilligan)
他乃是傳奇大師艾瑞克森的頭號弟子之一
我參與過他的課程很多次,他的催眠功力實在驚人!
在台上示範對一位個案催眠,但卻能完全的感動到台下100多個人!
你知道為什麼會這麼有效嗎?
是的…你可能認為他是艾瑞克森的頭號弟子,所以理所當然就是要這麼厲害!
但你知道他到底和其他人有什麼不同,才能導致他有這種能力?
我敢和各位說,我看到了!
我在他的課堂上,看到他施展了強大的能量場域
而我這個“看到”,就是使用了NHP!
吉利根肯定是在他數十年的磨練當中,自然的習得了施展這種強大的能量場域
我曾經問過他本人,他說他自己也不知道!
也因為如此,我開始試著去用一個理論,將這些現象能夠解釋給大家聽
有如當時創始NLP一樣
當時NLP就是將各大心理治療的流派給統合起來,才能發展出一種「語言」及「肢體語言」的強力溝通術
所以,我將我花了大量時間及金錢的學習,從NLP到催眠,從身心靈到宗教
我將這些不同的的精神及流派融合,加上十年來的持續接個案的經驗
最後的成果,就是NHP(神經催眠程式學)!
所以,我在這裡問你一個很重要的問題:
『你如果是一個可以執行超能力的魔法師的話,你想要什麼樣的能力呢?』
讀心、身體感應、思想植入、行為催眠、療癒、遠距…
還是…全部?』
沒錯,這就是融合了NLP、催眠、最新的腦科學研究、甚至是融合了各大宗教修煉的根本元素!
【NHP執行師-神經催眠程式學】
是的,它可以讓你…
✔️不用任何語言,也能處理各種創傷、負面情緒、恐懼、不安、自我嫌棄、心情低落、憤怒、對未來茫然不安!
✔️快速的去除傷痛,你要多久?一小時?半小時?15分鐘?不,你可以五分鐘做到!
✔️讀心!不用觀察對方甚至是不用見到對方也能知道他的情緒感受
✔️思想植入!不用透過對話溝通也能改變對方的信念想法
✔️有效幫助他人去除不想要的行為模式!
✔️眼皮跳一定就是有人在想自己?不,你可以強化自我的感知,了解它所要給你的訊息!
✔️強化自我的感知,甚至讓自己有預知能力!
✔️不只是人,也能和貓狗溝通!
✔️使用眼神,就能傳送特別的情緒!
✔️男同學們最愛的喜歡催眠,效果你絕對無法想像!?
✔️不用講一堆話,甚至思考如何講故事去影響他人,也能成功達成你的目標!
✔️不用施展NLP技巧也能影響他人!
為何身心靈的技法總是可以有效?
為何宗教總是有這麼多神奇的事情?
為何巫術不科學但卻還是依然有效並有人相信?
其他的身心靈或是宗教也是一樣!
你只要能看到,甚至能學的起來
那麼,達成和他們類似的狀態,並不是遙不可及的夢想!
故在NHP的課程中,你將會得到答案!
不過…我想,你可能更想知道的是:
👉如何不使用語言、甚至不用肢體動作或眼神,就影響對方的心智?
👉如何不透過問話,也能讀取對方的思想?
👉療癒他人,是否可以不用講一堆話或做一堆引導技術?
👉神棍或吸附除了使用語言詐術外,是不是有用什麼其他方式在催眠洗腦群眾?
答案是什麼呢?
一樣,我只能回答你,那就是NHP!
📣課程大綱
✔️NHP源起
✔️NHP特色
✔️NHP精神
✔️NHP四象限(NHP目前開發出來的能力)
✔️NHP假設前提
✔️催眠狀態、恍惚狀態
✔️表象系統
✔️次感元
✔️NHP原理
✔️NHP四元素
✔️NHP四象限技巧操作:思想植入、行為催眠、讀心、療癒、身體感應、喜歡催眠
✔️NHP第五元素
✔️VAK互轉強化法
✔️NHP信念
✔️強化NHP的進階步驟
✔️詛咒&結界
✔️進階應用技術:喜歡催眠進階、療癒進階、瞳術、遠距、信念翻轉術、冬季火山、斷層掃描
✔️式神基礎應用
✔️大會議室基礎應用
✔️減重與NHP
✔️金錢與NHP
✔️NHP與說服他人之應用
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不過!這些只是固定教學內容
因為每期還會有針對學員需求新增的項目呦!
不儘如此,咱們的NHP執行師課程還有三大特色!
特色1:結業並通過認證,將會發給『NHP執行師』之證書!(NHP Practitioner Certificate)
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特色2:終身複訓免費!
※你是不斷學習派?還是多次安心派?不論是哪種,你都可以免費來複訓!故越早報名愈划算哦!
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※除了NHP練習會之外,會有不定期的特別課程!像是2019年秘密分享課程和快閃活動!2020大地樂章儀式和年終分享會!2021年蘇維亞能量儀式!都是學員才有的福利!
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「你是新時代的開拓者!」
這是一位同學給我的回饋
是的,我就是要透過NHP,來開拓一個新的時代
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當你學了一個,再學第二個,你就會感到矛盾
但NHP可以讓你去連結外面的技巧,還給你真正的「自由」
這就是我想要的
還給各位真正意識上的「自由」
甚至能讓你在金錢上、工作上、事業上、人際關係上、感情上、健康上、自我溝通上,乃至靈性上,都能發展出自己的一片天!
錨定原理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
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人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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