从图灵测试到ChatGPT：人工智能70年极简史

引言1950年，英国数学家艾伦·图灵在一篇划时代的论文中提出了一个大胆问题：“机器能思考吗？”他没有直接回答，而是设计了一个思想实验——图灵测试：如果一台机器能与人类对话而不被识破，那它就可被视为“智

好像早晨八九点钟的太阳

伟人曾经讲过： 世界是你们的也是我们的 但是，归根结底是你们的 年轻人朝气蓬勃 正在兴旺时期 好像早晨八九点钟的太阳 希望寄托在你们身上 时间是你们的 中国的前途是属于你们的 看到这早晨的太阳🌞，

速申福利！农商银行：政采贷 + 中标贷，专为中标企业定制，高额度+快审批，资金难题一键解决

前言“中标喜讯刚到，资金难题就来”——这是许多企业在拿下政府采购项目后的复杂心情。原材料采购、设备调度、人员组织都需要真金白银，而项目回款往往有周期，资金缺口成了履约路上的“拦路虎”。好在农商银行精准

运行一个 ROS 2 节点，到底启动了几个进程？

问题在使用 ROS 2 开发机器人程序时，我们经常用一条命令启动节点：ros2 run my_package my_node看起来很简单——“运行一个节点”。但你有没有想过：这条命令到底启动了几个进程

《深度学习入门》读书笔记

00前言前两天看到学生桌子上摆放的《深度学习入门-基于Python的理论与实现》，忍不住又翻了一遍，正所谓温故而知新。这本书面向初学者、注重实践与理解的深度学习教材。全书以 Python 为工具，从零

自动驾驶PNC进阶-速度规划算法解析与实现

01前言Apollo PnC进阶课程主要包含参考线平滑、路径规划、速度规划PID、LQR等典型算法及场景应用。本篇主要介绍速度规划算法解析与实现。学习过程中，我们主要关注实际问题的思路与方法历史相关文

央行放水9000亿！兴业、平安、广发、华夏、光大银行五大银行联手，中小微企业主融资春天来了！

引言2025年10月27日，中国人民银行向市场注入9000亿元中期流动性，犹如一场“及时雨”，精准滴灌实体经济。这一重磅信号，正迅速转化为全国中小微企业主的切实红利。为贯彻落实国家宏观政策，兴业银行、

自动驾驶PNC进阶-路径规划算法解析与实现

前言Apollo PnC进阶课程主要包含参考线平滑、路径规划、速度规划PID、LQR等典型算法及场景应用。本篇主要介绍路径规划算法解析与实现。学习过程中，我们主要关注实际问题的思路与方法。路径规划算法

美联储降息！中小微企业主速抢农商银行3000万信用贷，利率直降50%，最快5天到账！

【政策红利：全球降息潮下，中国普惠金融“泼天福利”来了】10月29日，美联储宣布将联邦基金利率下调25个基点，这是继3月后的第二次降息；香港金管局同步下调基本利率至4.25%。全球宽松货币政策信号明确

自动驾驶PnC进阶-参考线平滑解析和实践

整体概述本次主要学习参考线平滑算法解析及实现，学习的目的是能够做到：1、了解规划模块的流程，参考线的处理过程；2、了解参考线的平滑算法实现过程；我们带着三个问题来学习：1、地图中使用的道路中心线能否直

要像建设新中国一样建设自己

自动驾驶交通规则检测解析、实现及仿真

简介Apollo PnC专项课将全面带您了解参考线平滑、路径规划、速度规划PID、LQR等典型算法及场景应用，掌握使用Apollo解决自动驾驶实际问题的思路及方法。交通规则检测解析及实现整体概述实践概

看懂自动驾驶的控制（Control）逻辑

简介在自动驾驶系统中，规划模块负责生成一条理想的行驶轨迹，而控制模块的任务是：驱使车辆精确、安全、舒适地跟踪这条轨迹。控制是连接“规划”与“车辆执行”的关键桥梁。什么是控制？控制是自动驾驶中的执行策略

看懂自动驾驶的规划（Routing）逻辑

简介在自动驾驶系统中，规划模块是实现智能行驶决策的核心环节。Apollo自动驾驶系统通过融合高精度地图、精准定位以及对周围交通参与者的行为预测信息，综合生成安全、高效且舒适的车辆行驶轨迹。规划过程通常

拆解华为《智能世界2035》-十大技术跃迁

背景当 ChatGPT 还在为 “AI 幻觉” 争论不休，当智能音箱仍停留在 “查天气、放音乐” 的基础功能时，华为用一份耗时 2 年、汇集 100 多位全球专家智慧的报告，直接将人们的视线拉向了十年

看懂自动驾驶的预测逻辑

1、简介在自动驾驶系统中，感知模块提供了当前环境的状态信息（如车辆、行人、交通信号灯等），但要做出最优决策，还需要理解这些物体的未来行为。这就是预测模块的核心任务：基于当前状态和历史数据，预测其他移动

感知：让无人车“看懂”世界

感知简介自动驾驶感知是赋予车辆“眼睛”和“大脑”的关键技术，旨在通过传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）实时理解周围环境。其核心任务包括障碍物检测与分类（如车辆、行人）、车道线识别、交通信号灯判断

自动驾驶定位技术简介：让无人车“知道自己在哪”

简介在自动驾驶系统中，定位（Localization）是核心基础能力之一。它的任务非常明确：确定车辆在高精度地图中的精确位置——精确到厘米级。这不仅是“导航”，更是安全行驶的前提。如果车辆不知道自己确

Apollo高精地图如何让汽车看得更清

简介你有没有想过，为什么导航软件能精准告诉你“前方500米右转”，而无人驾驶车却需要“厘米级地图”？今天，带你走进Apollo高精地图的世界——它不仅是地图，更是自动驾驶的“认知底图”。一、高精度地图

自动驾驶apollo技术基础-学习笔记

学习建议先把demo“跑起来”，再“看明白”，最后“改得了”代码。更详细的学习网址：自动驾驶技术基础，想提前了解学习内容可继续往下看。无人驾驶开源平台的主要部分在自动驾驶系统中，各个模块紧密协作，形成

事在人为

自动驾驶apollo新人之旅-学习笔记

学习建议先把demo“跑起来”，再“看明白”，最后“改得了”代码。更详细的学习参考apollo官网，想提前了解学习内容可继续往下看。初识自动驾驶技术自动驾驶（Autonomous Driving）是指

从零开始玩转 Apollo：先跑个demo

Apollo 自驾平台简介Apollo（阿波罗） 是百度推出的开放、完整、安全的自动驾驶平台，致力于为汽车行业及自动驾驶生态伙伴提供一站式解决方案，帮助开发者快速构建属于自己的自动驾驶系统。平台核心能

基于 IMU 和编码器的里程计融合

前言在井下巷道特征退化、路况复杂的环境中，单一传感器难以实现高精度位姿估计 ——IMU（惯性测量单元）存在累积误差，轮式编码器（里程计）易受路面颠簸影响。基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的 IMU 与编码

单用IMU可以做里程计吗？

简介在自动驾驶领域，单用 IMU 理论上可以做里程计（Inertial-Only Odometry），但 实际中不可行，作为主要定位源，原因在于其误差会随时间快速累积，精度极低，无法满足自动驾驶的安全

卡尔曼滤波在IMU传感器上的应用

简介卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）在 IMU（惯性测量单元） 传感器数据处理中有着广泛的应用，主要用于姿态估计、运动跟踪、传感器融合（如 IMU + GPS）等任务。IMU 通常包含

麦克纳姆轮底盘的运动学分析

简介在机械移动设备的世界里，底盘就像它们的 “腿脚”，决定了设备能如何移动、在什么样的环境中行动自如。不同的底盘设计，背后蕴含着不同的运动学智慧。目前，常见的底盘主要有三种类型：麦克纳姆轮底盘、阿克曼

自动驾驶规控算法-LQR(Linear Quadratic Regulator)

LQR 控制算法在自动驾驶技术飞速发展的今天，从车道保持到紧急避障，车辆的每一次平稳转向、每一脚精准制动，背后都离不开控制算法的 “智慧决策”。其中，线性二次调节器（LQR） 作为一种经典的最优控制方

融合RRT与Dijkstra的路径规划算法

简介在机器人导航、自动驾驶等领域，路径规划就像给智能体装上 “导航仪”，让它们在复杂环境中安全高效地从起点到达终点。然而，单一算法往往难以兼顾 “快速找到路径” 和 “找到最优路径”。近年来，研究者们

A 星与 Dijkstra 算法的路径规划

简介在数字地图导航、机器人避障、游戏 AI 等场景中，路径规划算法是智能体的 “指路明灯”。其中，Dijkstra 算法和 A 星（A*）算法作为经典的最短路径求解方法，始终占据核心地位。前者如同 “