特斯拉官方微博称，旗下目前已经有超过60万辆汽车配备了完全自动驾驶芯片。

　　该款特斯拉自研的专用芯片拥有60亿颗晶体管，每秒能完成144万亿次计算，能同时处理每秒2300帧的图像。而每辆选配的特斯拉将搭载两颗该芯片，同时处理相同的数据，这在某种程度上预示着汽车可处理有关计算或图像方面的多一倍的数据，将极大地提高车辆的安全性能。

　　还是马斯克算得一笔好账，随着特斯拉单车降价不断亲民，作为附加值抬升机——价值6.5万元的“完全无人驾驶”服务正在向我们驶近。

　　在去年 1 月，Uber 推出了一种与模型无关的机器学习可视化调试工具——Manifold，它可以让模型迭代过程更易于操作，并可提供更多的信息；同时，该工具也被 Uber 用来识别机器学习模型中的一些问题。

　　官方表示，大多数开发者通常会将 20% 的精力放在构建初始的工作模型上，而将 80% 的精力用来提高模型性能，即机器学习模型开发 20/80 分配法则，这也体现出调试机器学习模型的困难。因此，为了让开发者能够更好的利用 Manifold 带来的高效率，日前 Uber 宣布，他们将 Manifold 作为开源项目发布。

　　传统上，数据科学家在开发模型时，他们使用汇总分数，例如：对数损失、曲线下面积（AUC）和平均绝对误差（MAE）来评估每个候选模型。尽管这些指标提供了有关模型执行情况的直观数据，但它们并未传达有关模型执行不佳的原因以及如何改善模型性能的大量信息。因而，模型构建者倾向于依赖反复试验和误差来决定如何改善模型。

　　航天飞机使用GPS、相机和传感器来导航，再加上车辆到基础设施的技术，这些技术将与红绿灯上的传感器进行通信。在试验计划期间，航天飞机还将搭载一名“安全司机”，尽管所有操作都将以电子方式进行。

　　试点项目不单单是测试车辆本身，还要测试人们对无人驾驶车辆的反应-无论是那些骑在一辆里面的人还是那些在街上与他们互动的人。AVsthus特别大程度上是在受控的环境中测试的，通常是在大学校园的一部分或者在没有人类存在的“假城市”。因此，市民还没有习惯遇到他们。

　　少数AVS在公共道路上驾驶的情况反应不一。例如，一辆无人驾驶汽车最近在华盛顿特区郊区阿灵顿（Arlington，VA）繁忙地区行驶时引起了人们的注意。然后，当一位当地新闻记者意识到里面确实有一个人-伪装成一个座位-所以他能够正常的看到人们对AVS的反应时，这引起了更大的轰动。这项技术对公众来说仍然是如此的新和不寻常，以至于有时发现一个AV携带一个震惊值，阻止路人在他们的轨道上。

　　拉斯维加斯是这次试点的一个很好的地点，因为这个城市已经有了那么多的元素，创造了一个“哇”的因素，并且是为了引起人们的注意。无人驾驶穿梭机在那里的分散注意力的程度比在普通城市要低。此外，有来自世界各地的所有游客，它使许多不一样的人接触到一种技术，他们可能在自己的家乡体验一段时间。

　　德国航空航天中心日前发布公报说，它已在德国下萨克森州真正开始启动无人驾驶路段测试，以发展和优化自动与互联驾驶。

　　测试道路包括下萨克森州境内多条不一样的等级的道路，将分段投入测试，预计建成后总长超过280公里。目前A39号高速公路一处路段已安装71个固定感应桩，可不具名追踪路段内的交通参与者和其他目标，还能与安装特定技术设备的汽车交换数据。

　　此外，研究人员还准备了移动感应桩，用于分析不同地点和不一样道路上的驾驶行为。测试路段还配备了高清地图，并能模拟全路段交通状况。

　　据介绍，无人驾驶测试路段将定位成开放的研发平台，德国航空航天中心交通系统技术研究所的研究人员将利用测试收集数据，进一步研究交通拥堵、紧急路况和超车等交通状况。

　　德国航空航天中心负责能源与交通事务的董事会成员卡斯滕·莱麦尔8日在启动仪式上表示，无人驾驶测试路段的重要意义在于，能让该中心把自动与互联驾驶的技术优势投入实践。中心将借助测试成果，为交通转型提供更好的决策基础，让未来交通更加通畅和节能。

　　据日本时事通讯社报道，日本久保田公司15日公布消息称，不久将会发售业内首款具有无人驾驶功能的插秧机，通过节省人力来减轻农户的负担。预计，这款无人驾驶插秧机将于2020年10月上市销售，每台价格为687万5000日元（约合人民币43万元）。

　　插秧机第一次运行时需要人工驾驶围绕田地走一圈，通过GPS定位系统生成“农场地图”。有了地图之后插秧机就能自动计算行走路线，完成无人插秧工作。虽然无需人来驾驶，但扔需要有人手持遥控器监督。

　　普通的插秧机需要一名驾驶员和一名补充秧苗的助手配合工作。但是这次即将销售的插秧机无需驾驶员，遥控器持有者就能够实现助手工作，非常大地节省了人力。

　　由于日本农业从业者的人手不足和老龄化问题越来越严重，无人驾驶农业机械的市场需求很大。而久保田公司此前慢慢的开始出售具有无人驾驶功能的拖拉机、收割机。

　　1月17日下午两点，随着天津港集装箱码头远程生产操作系统发出指令，25台无人驾驶电动集装箱卡车的“大脑”自主启动了行驶程序，无人操控方向盘，却能熟练地识别周围的车辆、集装箱、机械设备等物体，一次性准确停在集装箱接卸位置，开始对整条船舶的近4000个集装箱进行装卸作业，从精准找到接卸位置到拉上货物开走，用时不到一分钟。这也是全球首次无人驾驶集装箱卡车对整船集装箱进行装卸作业，为世界港口智慧化升级探索出了新路径。

　　天津港无人驾驶电动集装箱卡车作业项目，是天津港和中国工程院院士李德毅领衔的科研团队，历时两年共同攻关完成，实现了我国自主研发制造。和目前全自动化码头采用的自动导引车相比，无人驾驶集装箱卡车则是为传统码头“量身定制”的，将使得码头智能化改造难度和建设成本都更低，同时不影响港口现有生产作业，做到既能无人驾驶，也能人工操作，必要时还可远程操控和人为干预，提高运营效率，避免事故发生。

　　此外，为确保无人驾驶电动集卡规模化应用，天津港全部80台集装箱岸桥也同步实现了理货智能化，箱号、车号一次识别准确率超过95%，理货效率提高30%，人员投入将减少50%；与此同时，天津港还通过港口和海关信息互通融合，使闸口通行效率同比提升65%，实现了“秒级”通关。