车载跨境AI语音渗透率-车载跨境ai语音渗透率是多少

1. 2018年农业、制造业等行业大规模使用云计算，2019年会怎样？
2. 自动驾驶时代，国产传感器如何突破重围？

2018年农业、制造业等行业大规模使用云计算，2019年会怎样？

相信在2019年将有更多的企业与行业运用语音计算为自己的企业助力，帮助自己的企业进行全面的智能化升级，在云计算助力以后相信这些企业都能够给我们提供更好更快的服务，达到消费者与企业之间的共赢路面。

云计算在过去的一年里，助力了人工智能化，让人们使用上了人工智能化的城市，大大的提高了人们的生活便利度，并且，在其他的方面上也有着非常突出的表现，可以说云计算，给我们的生活带来了翻天覆地的变化

感谢邀请，三农问题就上丰收啦

经过几十年的发展，我们看到技术和制造业的世界正在融合，创造了一个良性循环，可以推动IT支出，并且现在IT和制造业的支出处在“平行的上行周期”。这对于云计算厂商而言是一个巨大的机遇。在过去的一年里，农业、制造业等行业都与云计算产生了摩擦，而未来，云计算更会广泛应用于各个行业。

（一）农业

在农业方面，大多数公司使用云计算服务，共同进行农业大数据分析进行精准种植和产量预测，在人工智能层面应用了遥感分析、虫害识别、智能分拣、智能客服等内容。此外众多公司与云服务公司合作，进行农业物联网开发和无人机建设等。

（二）制造业

在制造业方面，众多制造产业与制造业进行合作，将云计算应用于产品中，例如

无人驾驶的开发。汽车制造公司以百度云作为基石，以车载人工智能作为输入端，在大数据平台上部署深度学习算法，不断训练，完善以完成自动化，最终打造整车人工智能。

（三）服务业

在服务业方面，云计算的加入可以大幅度减少工作人员的工作量。例如中国人寿每年人工核保的保单量在500万份以上，借助百度云，有效降低人工核保工作量，增强中国人寿对用户的理解，并实现智能客服快速办理购险和理赔。

此外，云计算在新零售、智慧城市等一系列领域都有参与。在2019年还会是云计算与各项产业服务的磨合。

实际上和云计算本身影响不会很大，关键影响在于数据整合，通过大数据技术收集农业、工业行业数据，比如农业种植环节土壤环境实时数据、农作物生长情况、营养成分，生长周期实时数据，健康状况，气象预测等情况又衍生出数十上百个维度，再形成度量进行精细化分析，形成生长干预决策支撑基础，再比如从收获流通环节来近实时收集各区域库存，国内外需求量，价格、交通运输环境，流通成本等等纬度数据进行分析为流通环节提供精细化决策依据，以上仅仅只是举例，实际会更加细化复杂，数据也会更加丰富，那么再从数据整体宏观联动来看，大数据的挖掘分析会形成比以往靠人经验来形成的何时种植、该种什么或养殖什么、什么地方更适宜什么品种、种植密度怎样、成熟收益预期怎样？等等形成有效精细化的决策，并且随着时间***集数据时间越长数据基数不断增加，机器学习不断迭代知识会形成更加准确有价值的依据，这从生产者来看是有着些颠覆性的过程优化（能够极大程度避免因为信息不对称会造成一些地域产品贱卖甚至烂掉，一些区域缺高价短缺），再从消费端来看，消费者能够清晰追溯产品的生产源，生产生长过程，流通环节追踪等信息。从管理部门来看数据的充分流动能够形成机制化监管，而非以往粗放式管理，同时能够对市场需求进行整体精准调控，极大降低管理成本，提升管理效率。应用到工业生产那就能够发挥更加有效的精细化运营，降低企业产品生产销售品控各环节风险。

但从市场应用来看国内工业无论从技术应用还是从基础技术行业标准等都还远远落后。花了大篇幅说数据的重要性，回到主题实际上农业 工业应用云计算关键还是在于大数据技术的应用，云只是提供了一套标准化低成本运维的一个基础设施环境，没有云一样可以完成以上任何环节的数据***集和计算分析。讲清楚了概念，关系和意义。各行业的技术应用都还处在初级阶段，那么从社会发展的角度，必然会迎来长期持续的投入，特别是在国内外经济环境恶劣，竞争不断加剧，低成本人口红利消退的大环境下，各企业更需要拼精细化运营，精细化管理降低成本同时提升核心竞争力，因此整个ToB将迎来巨大持续发展

中国许多高新科技的背后都有着云计算的支持，云计算可以说是***了所有的技术支持，对于它提供的服务可以按需使用，按需服务，对企业来说，是一个非常便利的服务器，随时可以购买云计算为自己的企业提供专业的服务

自动驾驶时代，国产传感器如何突破重围？

自动驾驶作为当前最火热领域，受到社会广泛关注。自动驾驶产业化的正式开启是从2009年谷歌启动自动驾驶项目研究拉开序幕，至今已经走过十年光景。2016年，国内自动驾驶的热潮真正开始。汽车产品形态正从单纯的交通运输工具，向移动办公、共享出行的方向发展。自动驾驶作为解决方案，推动着汽车与交通的全面转型与升级。

自动驾驶整体流程包括感知、决策和控制执行。感知方面是利用传感器发挥类似于人体感官的感知作用，进而由软件算法进行识别目标物体和周边环境，得出相应的行为决策和路径规划结果，传递给控制系统生成执行指令，完成驾驶动作。

ADAS是实现无人驾驶的第一步，实现无人驾驶首先需要普及ADAS。目前ADAS常用的环境感知传感器主要包含激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等。传感器负责***集自动驾驶汽车所需要的信息，为自动驾驶汽车的安全行驶提供可靠的决策依据。

现阶段，国内77GHz毫米波雷达已实现技术突破，其中77GHz车载毫米波前向防撞雷达、77GHz车载毫米波角雷达成为全国首家量产。随着一汽红旗HS5的上市，成为国内首个真正实现“上路”的ADAS毫米波雷达传感器。

实话说，自动驾驶时代传感器是首当其冲的销量高增的产品。整个自动驾驶的导航，机构控制都需要传感器的帮助。

整个无人家驾驶各阶段都需要传感器，有传感器才有自动驾驶的一切。

那么自动化驾驶领域，都会用到哪些传感器？

想要做到自动驾驶，其实就是将汽车拥有人的各项能力，人类在驾驶汽车的时候，需要眼，脑，手脚并用。同样汽车也要做到这些工作，但自动驾驶汽车要做到这些，就要比人更复杂。从感知——信息处理——执行。需要传感器——算法芯片——执行器——反馈装置以及预警装置。

因此从整个自动驾驶的过程结构上来说，需要如下的这些模块。尽管我们都在看到百度，谷歌说一辆汽车实现了自动驾驶，事实上一辆汽车的自动驾驶只是整个行业的刚刚入门，举例落地普及至少还有10年要走。

自动驾驶领域，需要使用到的汽车传感器包括集中：车载摄像头，毫米波雷达，夜视系统，激光雷达。

下面详细说一下，各类汽车传感器：

车载摄像头市场：汽车的眼睛

从2016年开始，国内舜宇光学，丘钛微，欧菲光，伯恩光学都在进入汽车摄像头市场。尤其是舜宇光学在汽车市场基本一家独大。

汽车摄像头市场，每辆汽车至少需要9-12颗摄像头，这相对于手机2-3摄像头，单个数量需求量还是比较大的。尽管汽车数量不如手机销量多。但汽车行业使用的摄像头的成本也更高，环视摄像头的应用更多。

按照中国年度汽车产量2500万台（2017年是2980万台，2019年有所回落，曲一个折中的数字），按照中国20%的市场渗透率，中国市场一年汽车摄像头的需求量至少在1亿颗起步。后续伴随自动驾驶等不断进步，需求量会更大。

毫米波雷达：测距的重要传感器

按照使用情况来分析，一般情况下，一辆车使用2-3颗。根据国内市场的容量分析，大致一年需求量在1千万颗。但是毫米波雷达驾驶比较贵，按照市面价格1500块钱左右，后面价格有所回落，或许能够加快普及。

夜视系统：汽车的夜间眼睛

传感器不同于人的眼睛，人的眼睛是全天候协调的传感器，但汽车不是，汽车需要专门的夜视系统才能够看到夜晚的路况。

目前主要为国外Autoliv占据，整体市场占据60%以上。并且价格比较高。此外普及程度主要在tesla，奥迪，宝马等豪华汽车上面有所使用。因此，这一领域属于有实力才能进入的领域。

激光雷达：动态[_a***_]绘制，事实感知周围环境

激光雷达在***V机器人导航领域，使用较为广泛，主要用于对于实时变化大的环境实现实时的环境监控，并规划最右的路径。（说白了就是避障）。

以上是自动化驾驶领域必然需要的四大类传感器。

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