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松下：最新AR-HUD，融合眼部追踪技术
松下发布了增强现实抬头显示系统（AR-HUD），该显示器利用松下汽车在光学、体积优化以及成像技术方面的最新进展，并结合了其SPYDR座舱域控制器的AI技术，可提供诸多创新功能，主要包括：
眼动追踪技术：根据驾驶员的眼睛位置在驾驶员的视线水平上投影信息，从而消除了驾驶员移动头部时投影图像之间的潜在不匹配。
先进的光学系统：可为10米或更大的虚像距离提供扩展的视野（超过10 x 4度）；通过增强的弱光和夜间视野检测行人和物体；倾斜的虚拟图像平面可调整驾驶员视野中物体的可见性；嵌入式摄像头系统允许对驾驶员的眼睛位置进行离散监视。
AI高精度导航：可检测并提供多色3D导航图形，该图形可随行进的车辆周围环境进行调整，显示行车线标记和GPS箭头等信息，在这些信息中会发生转弯以及突然变化的情况，例如碰撞或骑车的人。
振动控制：松下专有的摄像机图像稳定算法使AR图标能够锁定在行驶环境中，即使道路崎岖不平。
实时态势感知：实时更新驾驶环境，先进的驾驶员辅助系统（ADAS），AI，AR环境信息在不到300毫秒的时间内更新。
3D成像雷达：传感器捕获完整的180度，前视距离可达90米，横跨大约三个行车道。
元戎启行：推理引擎DeepRoute-Engine
元戎启行展示了其针对L4级自动驾驶深度学习模型研发的推理引擎DeepRoute-Engine。为了摆脱自动驾驶对这类计算平台的依赖，降低自动驾驶的硬件成本，以及减少自动驾驶硬件耗能对汽车行驶里程的影响，元戎启行选择了另一种方式。
自研的推理引擎DeepRoute-Engine，实现了比开源深度学习框架平均高6倍的推理速度，大幅提升了自动驾驶的计算效率，让L4级自动驾驶的感知模块，可以运行在低成本、低功耗的计算平台上。
根据元戎启行与曹操出行合作的自动驾驶车型几何A的实车测试，元戎启行的自动驾驶系统，每行驶100公里只消耗1度电。该耗电量还包括了车内负载2人，空调开启，以及传感器风阻对能量的耗费。
目前，市场上常见的用于自动驾驶的计算平台有CPU、以及采用GPU、FPGA、ASIC等架构的AI芯片。由于自动驾驶系统需要处理激光雷达、相机等传感器采集的海量数据，传统的CPU算力越来越无法满足使用要求，以GPU架构为主的AI芯片成为了实现自动驾驶必不可少的硬件。而我国在GPU的生产上，与国际厂商还有一定的差距，元戎启行所研发的推理引擎，适用于不同品牌的CPU、AI芯片，解决了自动驾驶被计算平台“卡脖子”的问题。
