昨日行业协会传递行业新动态,探索“一起草CNN”：如何利用深度学习技术助力草业发展

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随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到各个领域，为我们的生活带来了诸多便利。在草业领域，深度学习技术也逐渐崭露头角，其中“一起草CNN”就是一个典型的应用案例。本文将围绕“一起草CNN”这一关键词，探讨其在草业发展中的应用及其带来的变革。 一、什么是“一起草CNN”？ “一起草CNN”是一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，旨在通过图像识别技术，对草地进行分类、监测和分析。该模型将草地的图像输入到神经网络中，通过学习图像特征，实现对草地的自动识别和分类。 二、一起草CNN在草业发展中的应用 1. 草地资源调查与监测 利用“一起草CNN”，可以快速、准确地获取草地的分布、类型、面积等信息。通过对大量草地图像进行训练，模型可以识别出不同类型的草地，如天然草地、人工草地、退化草地等。这对于草地资源的调查与监测具有重要意义。 2. 草地生态环境监测 草地生态环境是草业发展的基础。通过“一起草CNN”，可以实时监测草地生态环境的变化，如草地植被覆盖度、土壤水分、土壤养分等。这有助于草业管理者及时掌握草地生态环境状况，采取有效措施保护草地生态环境。 3. 草地病虫害防治 草地病虫害是影响草业发展的重要因素。利用“一起草CNN”，可以实现对草地病虫害的早期识别和预警。通过对病虫害图像进行训练，模型可以准确识别出病虫害类型，为草业管理者提供防治依据。 4. 草地种植与管理 “一起草CNN”可以帮助草业管理者优化草地种植和管理方案。通过对不同草地类型的图像进行分析，模型可以提供适宜的种植和管理建议，提高草地产量和品质。 三、一起草CNN的优势 1. 高效性：与传统的人工监测方法相比，一起草CNN可以快速、准确地获取草地信息，提高工作效率。 2. 精确性：通过深度学习技术，一起草CNN具有较高的识别精度，有助于草业管理者做出科学决策。 3. 智能化：一起草CNN具有自主学习能力，可以根据实际需求不断优化模型，提高草地监测和管理水平。 四、总结 “一起草CNN”作为一种基于深度学习技术的草地监测工具，在草业发展中具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步，相信一起草CNN将在草业领域发挥更大的作用，为我国草业发展贡献力量。

这顶 " 紧箍咒 " 势必会推动中国辅助驾驶行业良性健康的奔跑下去。" 都知道今年卷，没想到这么卷。"此刻，用这样一句话，来形容中国车市，无疑显得颇为恰当。随着所谓 " 金九银十 " 的正式袭来，以及新能源车购置税政策的退坡在即，刚刚过去的一周，各家主机厂可以说都在疯狂出牌。粗略统计，包含改款在内，短短七天整个大盘涌现出了十几位新选手。从自主品牌，到合资品牌，纷纷不停地 " 下饺子 "，试图用更为密集的筹码，博得一个留在牌桌上的机会。但即便剧情如此精彩，我心中的 " 主菜 " 却不是它们。相比之下，工业和信息化部装备工业一司发布的 " 公开征求《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准的意见 "，才真正让人感觉重磅。众所周知，2025 本来被认为是辅助驾驶普及元年，可因为一些突然袭来的 " 黑天鹅 " 事件，整个板块却被狠狠泼了一盆凉水，不得不渐渐把发展的速度放缓。望向更深处，乱象百出的背后，其实还是长期缺乏明确的法规与制度，进行限制与约束，才会造成辅助驾驶的夸张营销与野蛮生长。千呼万唤始出来，终于迎来了 " 紧箍咒 "。在这份征求意见稿中，官方正式给出了对于驾驶自动化系统的分级和定义。譬如，组合驾驶辅助系统（2 级驾驶自动化系统）即系统可提供持续、同时的横向和纵向控制，可使驾驶员的手和脚同时得到一定程度的休息，但休息并不意味着可以脱离对于车辆的控制，驾驶员仍需按照道路交通安全法律法规的规定驾驶车辆。譬如，有条件自动驾驶系统（3 级驾驶自动化系统）。即在设计运行条件内，系统可实现自动驾驶，让用户在特定场景下完全从驾驶任务中脱离出来，但用户要保持接管能力，及时处理特殊情况。譬如，高度自动驾驶系统（4 级驾驶自动化系统）。即在设计运行条件内，系统可实现自动驾驶并在必要时自动执行最小风险策略，4 级系统可以设计为两种模式，一种是无人工驾驶装置的，用户只是乘客身份，不存在驾车的可能性；另一种是设置了人工驾驶装置的，虽然不需要用户接管，但用户可以在有意愿时主动驾驶车辆。再譬如，完全自动驾驶系统（5 级驾驶自动化系统）。即在任何可行驶条件下，系统可实现自动驾驶并能在特殊情况下实现最小风险状态，在一般驾驶过程中的表现犹如一个专业驾驶员，体现出 " 拟人 " 特征；而在持续驾驶的时长和应急情况的处理方面则要超越人类能够达到的极限。其中，第一项，便是我们目前接触最多的，也是大家口中的 "L2"。而除了划分等级，这份征求意见稿更为关键的一点是，关于组合驾驶辅助系统的安全运行标准，提出了使用说明、驾驶员培训、驾驶员状态检测、系统禁用等安全要求，以减少驾驶员对系统的 " 误用 "。在驾驶员培训方面，标准提出说明书至少要涵盖系统类别、能力与局限性等内容，同时系统要能识别驾驶员是否经过系统使用培训。在驾驶员状态监测方面，手部脱离监测将在手部脱离 5 秒内发出 HOR（Hands On Request，手握转向盘提示），提示后 10 秒内升级提示。视线监测将在视线脱离 5 秒内发出 EOR（Eyes On Request，视线回归提示），提示后 3 秒内升级提示，升级后 5 秒内发出 DCA（Direct Control Alert，立即控制警告）。同时，明确要求由于驾驶员脱离导致系统执行风险减缓功能，或者发生了一定次数的手部脱离或视线脱离后，应在至少 30 分钟内禁止使用组合驾驶辅助系统。站在我个人的角度，对于上述愈发严格的规定，想要给予大大的赞成。由此将视线放大，实际上，这份征求意见稿的发布，俨然填补了中国组合驾驶辅助系统产品安全基线空白，将为行业准入、质量监督和事后追溯提供关键技术依据，有助于全面提升产品安全水平。必须承认的是，组合驾驶辅助系统的出现与普及，有效减轻驾驶负担、提升驾驶舒适性，已成为市场新车型的亮点和消费者选购的重要考量。从数据来看，今年 1 — 7 月，中国车市具备组合驾驶辅助系统的乘用车新车销量为 775.99 万辆，同比增长 21.31%，渗透率为 62.58%，较上一年提升 6.5 个百分点。但越来越大面积的应用，也带来一大堆痛点。例如，产品性能缺乏统一基线，部分企业在宣传中刻意模糊 " 驾驶辅助 " 与 " 自动驾驶 " 界限，致使个别驾驶员放松警觉，出现长时间脱手、分心等危险行为。显然，此次征求意见稿的发布，从 " 提升产品能力表现 "、" 强化安全保障要求 "、" 规范系统使用方式 " 等维度，试图规范组合驾驶辅助系统安全能力，支撑道路交通安全水平提升。划重点，征求意见截止日期为 2025 年 11 月 15 日。作为旁观者，同样十分期待最终标准与法规的出台与落地，也有理由相信，这顶 " 紧箍咒 " 势必会推动中国辅助驾驶行业良性健康的奔跑下去。最后，想说的是：" 任何的新事物，在成长过程中都会面临从小到大、从弱到强的挑战，尽管困难重重，但这些坎坷也锻炼了其生命力，使其不断壮大。"今天文章的 " 主菜 "，亦是如此。况且，都说中国车市迈入新时代，上半场电动化的争夺已经盖棺定论，下半场则是属于智能化的战斗。辅助驾驶这一仗，至关重要。