16个细节，教你辨别自动驾驶路测视频中的真与假
为了不打破观众对魔术的美好幻想，魔术师都不愿意透露自己的表演技巧。
其实，自动驾驶路测视频也一样。
对于魔术，我们并不打算揭秘其背后的高深艺术和巧妙手法。
但我们想告诉你，这些看起来十分酷炫、似乎无所不能的自动驾驶路测视频，可能和魔术一样，隐藏着一些「小把戏」。
举个例子，2018 年 3 月，国外媒体 The information 在一篇报道提到 Cruise 的自动驾驶测试车对测试地点有些「挑剔」。
虽然 Cruise 的自动驾驶车队主要在旧金山东北部方圆 20 平方英里的区域内行驶。
这里是旧金山交通最复杂的地段，白天人口最多，交通也最繁忙。
但还有一些街道和交叉路口是上了「黑名单」的。比如：
此外，在 2017 年下半年，Cruise 在向媒体展示测试车之前，还专门找人修剪了某一区域的灌木丛，目的是为了不让测试车将这些灌木丛当成移动物体或需要转弯躲避的事物。
无独有偶，自动驾驶新创公司 Voyage 为了让自动驾驶出租车进入圣何塞，也免费为城市修剪了不少灌木丛。
所以，在某些情况下，有些自动驾驶路测视频确实让人为之兴奋，给我们带来了无限向往的美妙体验——自动驾驶已经到来，或者近在咫尺。
而在视频前，观众们无法环顾四周，亲眼看一看周遭的环境究竟如何。
这就像魔术一样，魔术师通常不会希望你离开座位来看看舞台周围，以免发现玄机。
不过，这并不是说所有视频都是在忽悠你。实际上很多视频都诚意十足。
比如今年 4 月，硅谷自动驾驶公司 Zoox 放出了一个时长 1 小时的自动驾驶路测视频。
Zoox 向外界展示了在旧金山密集的城市环境中，其自动驾驶系统处理旧金山街头复杂的路况：隧道、并排停放的车辆、骑自行车的人、行人、无保护左转、识别交通信号灯、处理六路交叉口等等。
在国内，文远知行在今年 3 月放出了一个在广州夜晚进行路测的视频，处理的也是同样复杂的交通路况。
接下来，我们将提供一份自动驾驶视频观看指南：让大家更加清楚地辨别自动驾驶路测视频的真真假假。
不过，在给出指南之前，有必要先做出一个说明：
首先，感谢这些自动驾驶公司，请你们继续拍摄视频——这些视频很好地帮助普通民众了解自动驾驶。
其次，我们也能理解这些公司拍摄这种路测视频的意义：让投资人知道钱花得值当，让竞争对手望而却，让合作者快速上车。
但是，为了让大家成为一个清醒理智的观众，下次在观看自动驾驶视频时，请擦亮眼睛，仔细观察以下信息：
1、白天还是夜晚
今年 3 月，文远知行在雨夜后的广州街头测试
通常，无人驾驶 汽车 在白天行驶时更容易，因为白天光线充足，车辆可以轻松检测道路和周围物体。
如果你在视频中看到的自动驾驶 汽车 是在白天行驶，可不要想当然地以为它在夜间操作得也如此优秀。
2、车辆稀疏还是密集
通常，视频中的自动驾驶 汽车 都是行驶在车辆稀疏的道路上。
但是，如果路上充斥着各种车辆和马路杀手，自动驾驶 汽车 的表现会怎样呢？
3、路况简单还是路况复杂
视频中的道路通常是相当优雅、路况简单的。那么，如果道路上充斥着十字路口、单行道呢？如果路况很复杂呢？
2019年，Waymo 在旧金山测试遇到的大雾天气
4、天气良好还是天气恶劣
视频中的天气通常都是天气晴朗、万里无云。但是，如果天气突然变暗、狂风大作、倾盆大雨，那么自动驾驶 汽车 的表现会如何呢？
5、没有行人还是行人无数。
有时候，自动驾驶视频的给各位的感觉就是：大家纷纷约好了待在家里，自动驾驶 汽车 行驶在一条人烟稀少的道路上。
但是在真实世界里，路上到处都是行人，并且有些行人并不那么遵守规则，还带着一条没有系上绳子的狗。
6、平坦的道路还是坑洼的道路
我们看视频，会发现好像他们和交通部门提前打好招呼一般，道路十分平坦光滑，毫无坑洼。那么，如果自动驾驶 汽车 行驶在一般的坑洼道路上，会如何呢？
7、明确的路标还是模糊的路标
我们在视频中看到的自动驾驶 汽车 都非常聪明，远远地就能识别路标。
但是，真正的道路是怎样的呢？很多路标都非常模糊，甚至不存在，那在这种情况下，自动驾驶 汽车 还会那么聪明吗？
8、有地图还是无地图
在有电子地图的地方，自动驾驶 汽车 通常表现得非常优秀，但是，如果这条路没有地图，或者地图不可靠呢？
9、已经行驶过的道路还是第一次行驶的道路
汽车 制造商和 科技 公司必须训练 AI，让自动驾驶 汽车 在某条道路上反复练习，才能收集足够多的数据，让自动驾驶 汽车 更加聪明。
但是，你真正开车时，很多时候你的自动驾驶 汽车 都会行驶进一条从未到过的道路。这时，自动驾驶 汽车 的表现会怎样？
10、有地理范围限制还是无地理范围限制
在很多自动驾驶视频中， 汽车 都被限制在了某个地理范围内。但是，真正的驾驶场景是没有范围限制的，所以我们也无法确定自动驾驶 汽车 的表现会如何。
11、没有乘客指令还是有乘客指令
如果你坐在一辆由人类驾驶的 汽车 里，你可以跟司机说：请开慢点，我需要欣赏一下窗外风景；或者请停在路边的快餐店，我需要打包一份快餐。
这些指令人类司机都可以理解并且能够配合完成，自动驾驶 汽车 也需要具备这个能力。
12、全程自动驾驶还是人类中途接管
你看了一个 15 秒的视频，自动驾驶 汽车 开得一路顺利，显示出了最好的状态。
但是殊不知，几秒后人类驾驶员就接管了。因此，请睁大你的眼睛，不要被这「最好的状态」欺骗了。
13、一个目的地还是多个目的地
通常来说，自动驾驶 汽车 是从 A 地直接行驶到 B 地。
但是，人类驾驶 汽车 通常是这样的：从 A 地开车到 B 地的学校接孩子，然后开车去 C 地，将其中一个孩子放在篮球场，接着送另一个孩子去 D 地上钢琴课。
14、有道路施工还是无道路施工
开车的人都很清楚，突然碰到道路施工并不是什么稀罕事，这时，你需要另寻他路。但是大部分的视频中，自动驾驶 汽车 仿佛运气都很好，从没碰到道路施工。
15、常规场景还是边缘场景
如果路上突然出现一群鸭子，怎么办？这种场景不常发生，称为边缘场景，但是自动驾驶 汽车 也会碰到。
因此，自动驾驶 汽车 不仅需要会处理常规场景，还需要会处理边缘场景。
16、和谐的驾驶环境还是真实的驾驶环境
在视频中，无人车仿佛完全无视了周围的环境，非常优雅地从 A 地到 B 地。
但是，真实的世界中，你在路上遇到的司机有时候素质并没有那么高，可能会朝着你按喇叭、可能会故意给你挡路。
这个世界很复杂，驾驶也是。
以上 16 条为大家提供了辨别自动驾驶视频的思路。简单总结就是：
简单模式： 白天行驶、车辆稀疏，道路开阔，天气怡人，没有行人，道路畅通，标记明确，地图清晰，非首次驾驶，有地理范围，无乘客指示，中途被司机接管，一个目的地，无阻碍，常规场景，驾驶环境和谐。
困难模式： 夜间行驶，车辆繁多，道路复杂，天气恶劣，行人多，道路坑洼，路标褪色/无标记，只有部分地图/无地图，首次驾驶，有乘客指示，无司机接管，多个目的地，有阻碍，边缘场景，驾驶环境不和谐。
记住上述细节，下次再看自动驾驶视频时，你就是半个专家啦！
注：上述动图根据 Waymo、Cruise、Zoox、小马智行及文远知行公开的视频整理。
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自动驾驶的五大核心技术
自动驾驶车是一个轮式机器人。自动驾驶可以说是一个涉及了多个学科的综合领域，本文带你探寻自动驾驶的5大主要技术，看看这个轮式机器人的大脑、眼睛等都是如何工作的。
1、识别技术
和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。
我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。
你可能会惊讶，需要这么多眼睛？没错，它是长满了眼睛的小怪兽，通常拥有10+只眼睛。
其中，最常用的是摄像头，几乎是毫无争议地被所有开发者采用。它和人类的眼睛最接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯。但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察。
其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达。比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子。原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图。而短板则是无法识别图像和颜色。
毫米波雷达也不得不提一提，因为它的全能--可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像。但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地。
如此多各式各样的眼睛，那她的视力一定很好咯？那也未必。你以为星多天空亮，可它们之间能够互补还好，但也难免会产生矛盾。这么多只眼睛你要优先选择相信谁，这也是一个课题叫Sensor Fusion，传感器融合。根据每种传感器的优缺点来综合评判信息的准确度，得到更可靠的最终结果。传感器融合的另一个优点是，换来一定程度的冗余，即便某只眼睛暂时失明，也不会影响它安全前行。
2、决策技术
通过眼睛识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步。要完成这项任务的就是最强大脑。
跟人类的大脑一样，我们不是天生就会开车，也不是拿到驾照就成老司机了。需要一定的知识积累，自动驾驶机器人也同样需要。完成大脑中的知识库有两种方式：专家规则式和AI式。
专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则。举个栗子，当准备超车变道时，需要满足以下条件（这是一个假专家，仅供参考）：道路半径大于500R（弯道不变道）；跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上；比后车的车速慢不超过5km/h；等等等等...以上N个条件同时满足时，即可超车变道。
l IAI式，就是一直很火的人工智能Artificiantelligence。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。或提前通过大量的犯错积累经验，或事前听某人指点江山。通过AI式积累知识库，会让她的反应更加灵活。专家也难免有疏忽，更何况交通瞬息万变，没有灵活的大脑如何应对我大中华的路况呢？
3、定位技术
只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。
现今，除了主流的用GPS或GNSS（全球卫星导航系统）来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位。高精度GPS定位目前来说最大难题是，山区和隧道等地理因素对精度的影响，虽然可以依靠IMU（惯性测量单元）来进行推算，但GPS丢失信号时间过长的话，累计的误差就会比较大。
另外，自动驾驶专用的3D动态高清地图带给了自动驾驶更多可能性。因为有了高清地图，就可以将自己的位置轻松定位在车道上。
4、通信安全技术
试想如果被黑客入侵，控制了你的自动驾驶车，不仅可以监听到你的秘密谈话，还很可能成为杀人工具。黑客可以通过影响传感器的数据而影响决策，或直接介入判断机制进而影响行驶轨道。
先了解一个术语，V2X=Vehicle To Everything。即车辆与基础设施之间所有通信的通用简称，包括车辆与车辆之间叫V2V、车辆与行人之间V2P、车辆与交通基础设施之间V2I、车辆与网络之间V2N等。
V2X包含了汽车和我们的个人信息，因此在通信的时候对用户的身份验证和给数据加密，这些都必不可少。
5、人机交互技术
虽说我们对自动驾驶的印象大多是，不需要人们的干涉，它就能把我们送到任何想去的地方。但是很遗憾，目前的自动驾驶系统还做不到这一点。
遇到自动驾驶驾驭不了的场景，便会呼唤你接替它的工作。这时，HMI（人机界面）就发挥作用了。它的目标是，用最直观最便捷的方式通知我们，让驾驶员尽快注意到。
阿诺黑客
算你选对地方了，找诺阿黑客还是非常全面的。
不过学习黑客需要有耐心，要有全套的教程，才可以学会，首先要有视频
讲解，靠个人的参悟是很难学会的，下面了解下学习黑客的步骤：
一、前期
1、了解什么是黑客，黑客的精神是什么。当然了解一下几大着
名黑客或骇客的“发家史”也是很有必要的。
2、黑客必备的一些基础命令，包括DOS命令，以及UNIX / Linux
下的命令。
3、远程扫描、远程刺探技术。包括通过系统自带命令的信息刺
探以及使用工具扫描等。
4、密码破解。了解现在的密码破解的适用范围，以及操作技巧
等等。
5、溢出攻击。溢出工具的使用方法。
6、注入攻击。注入攻击只是一个简称，这里还要包括XSS、旁注
、远程包含等一系列脚本攻击技巧。
7、学会各种编译工具的使用方法，能编译所有ShellCode。
8、学会手动查杀任何木马、病毒，学会分析Windows操作系统，
以使自己百毒不侵。
二、中期
1、学习所有Windows下服务器的搭建步骤（ASP、PHP、JSP）。
2、掌握例如Google黑客、cookies 、网络钓鱼、社会工程学等
等等等。
3、学习HTML、JavaScript、VBScript。
4、学习标准SQL语言，以及大多数数据库的使用。
5、学习ASP，并拥有发掘ASP脚本漏洞的能力。
6、学习PHP，并拥有发掘PHP脚本漏洞的能力。
7、学习JSP，并拥有发掘JSP脚本漏洞的能力。
8、学习掌握最新脚本的特性性以及发掘漏洞的方法，例如眼下
的WEB2.0。（A1Pass注：此文写于2007年8月）
三、后期
1、确定自己的发展方向
2、学习C语言，并尝试改写一些已公布的ShellCode。
3、学习C++，尝试编写一个属于自己的木马（如果你想自己编写
木马的话）。
4、学习汇编
5、研究Linux系统内核。
6、学习缓冲区溢出利用技术。
7、ShellCode技术。
8、堆溢出利用技术、格式化串漏洞利用技术、内核溢出利用技
术、漏洞发掘分析
百度搜索：“阿诺黑客教程”
你会了解到更多的黑客资料，祝你早日成功！
自动辅助导航驾驶怎么使用视频教程
自动辅助导航驾驶怎么使用首先选择自动驾驶自动辅助驾驶功能，设置各种参数，然后将方向盘右侧的操纵杆向下转动两次，即可启用该功能。Model3的自动辅助驾驶可以自动驶出高速公路的匝道，车辆可以通过转向灯或巡航控制杆自动辅助变道。自动辅助驾驶终止后，您可以返回手动驾驶模式。自动导航驾驶是一项新的驾驶技术，可以给车主带来更加智能、便捷的驾驶体验。目前，关于自动辅助导航驾驶有两种声音。一种认为技术不够成熟，对自动驾驶的安全性有所怀疑。另一种是乐观，愿意尝试新事物，认为自动驾驶将成为未来趋势。事实上，自动辅助导航驾驶可以为驾驶员提供更多的驾驶建议，让驾驶更加轻松。即使在自动驾驶模式下，驾驶员的手仍然需要随时握住方向盘，以便随时接管车辆。不可否认，自动驾驶还不是很成熟，但正是这种不断的创新和尝试，才能催生出更先进的技术。
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