第2051章
在實體鍵盤上,很多用戶都嫌棄鍵盤的回饋感不夠,于是青睞更加清脆,回饋感也更棒的機械鍵盤,一款好的機械鍵盤甚至能夠賣出幾千元的價格。 但紅外線投影鍵盤幾乎將這種鍵盤的使用感給打回了原始狀態,畢竟無論誰在桌面上直接敲手指,感覺都不會太好。 最重要的是你還得有個桌面,讓你能夠安靜的放下你的雙手,那大部分在使用終端的時候,你都是找不到這樣一個合適的桌面的。 綜上所述,當黃老板聽到童和給自己介紹這個技術的時候,是非常不滿的,因為這個技術酷炫歸酷炫,但不實用的特點也非常明顯。 聯想到后世那么多安卓手機,寧愿拼了命的想辦法,在全面屏的屏占比上做功夫,耗費千辛萬苦的爭奪那1%的屏占比,你還不如給手機加上一個看上去就非??犰诺募t外線投影鍵盤上去。 “老板,紅外線投影鍵盤技術確實幾十年前就已經出來了,那我們肯定不會拿這種技術來證明我們自己的,我們也沒有這個臉面!”童和笑道“這項技術是一年前開始立項的,但是負責這個項目的趙春雷老師,能力卻非常的強悍,他第一時間就察覺到了這項技術在實際應用中的問題。于是他提出了一個設想,將這項技術做了一個小小的改變?!?/br> “什么改變?”黃老板好奇的問道? “很簡單,就是把紅外線感應器技術,給改成了紅外線雷達攝像頭技術!”童和道。 “外線雷達攝像頭技術?”黃老板愣了一下“這不是研究中心給咱們的電動車正在研發的技術嗎?” 沒錯,江南集團此時也確實在研發電動車技術,而且一開始就瞄準了自動駕駛技術去的。而整個自動駕駛技術最核心的其實不在于ai,又或者是對于駕駛邏輯的設計,而是在于如何能夠實時的掌控整個路面情況。 因為設計駕駛邏輯其實并不困難,這不過是一個邏輯匯總以及機械學習的過程,以江南集團的程序員的水平,只要一年的時間就能夠拿出完善的程序出來。 整個自動駕駛技術最困難的地方其實在于數據收集,在于對整個道路路況的詳細掌握。 電動車的自動駕駛技術的邏輯,首先就在于收集全面的路況信息,然后根據路況信息判斷,接下來怎樣行駛才不會撞到任何的物體,又或者是不會違反交通規則,準確的識別各種各樣的交通標志等等,這其實才是整個自動駕駛技術真正困難的地方。 通過未來出現的種種和自動駕駛技術有關的車禍,其實基本上都是路況信息收集不全面造成的。 比如有一起發生在米國的自動駕駛的特斯拉直接撞到護欄的車禍,根據后期調查結果顯示,原因是之前下過雨,導致水珠落在了護欄上面,造成了光線的反射,而這光線的反射則讓特斯拉車身上安裝的攝像頭判斷出現了失誤,認為那個位置只是一個單純的起了霧而已,結果就直沖沖的沖了過去,造成了嚴重的車禍。 后來還有一個特斯拉撞擊小女孩的車禍,也是一樣的情況,這個小女孩穿了一身紅黃相間的衣服,而這個紅黃相間的衣服又是上下分隔的,分隔的位置剛好在肩膀的位置,導致特斯拉判斷這個小女孩是一個馬路邊上的安全錐。 而因為此時恰好對面有汽車迎面逆行行駛過來,特斯拉的自動駕駛技術經過判斷,認為應該盡全力的向左轉方向,哪怕這樣會撞擊到安全錐……必須和兩車相撞比起來,撞到一個小小的安全錐其實并不是什么太大的問題。 然后就出了車禍了。 通過上面的幾起車禍案例就可以充分的證明,自動駕駛技術想要做到超越人工駕駛的水平,其核心就在于收集大量的道路狀況與信息,從而給計算機做出最合理的判斷。 在最初的時候,道路信息的收集是用高清攝像頭來進行的,這個攝像頭會不間斷的拍攝道路的畫面,然后由智能ai來分析畫面中的各個物體代表了什么,最后得出相應的路面信息。 但高清攝像頭拍攝到的畢竟是平面畫面,而且再高清的攝像頭也不可能真的有多么的高清。 倒不是說特斯拉這樣的電動車裝不起更加高清的攝像頭,而是攝像頭拍攝的畫面越高清,那么無論是圖片還是錄像的像素就會越高,同時文件本身的大小也會越大,如此龐大的數據,就需要計算能力更加兇猛的計算機才能夠計算,而以安裝在電動汽車上的計算芯片的能力來看,他們是遠遠計算不了如此龐大的數據的。 所以在黃老板的指示下,江南集團的電動車自動駕駛技術團隊,直接就舍棄了使用攝像頭的想法,而是開始了業內最先進的紅外雷達攝像頭的設計思路。 紅外雷達攝像頭顧名思義,就是兼具了紅外線,雷達,還有攝像頭三者特點的設備。 整個工作的過程是這樣的,攝像頭首先釋放大量的紅外線,這些紅外線既可以幫助攝像頭成像,同時又能夠像雷達一樣不斷的與周圍的物體碰撞,然后形成一個個的回波,回到攝像頭的接收器之中。 接收器通過接收回波,就能夠得到汽車周圍大量的物體位置的數據。 因為道路上基本上不可能存在隱形涂裝這樣的軍用黑科技,所以只要使用了雷達技術,那所有的固態物基本上就無所遁形,其位置都能夠第一時間的傳達到計算芯片之中,然后計算芯片來規劃行駛路線。