本月行业报告发布新动态,无人区乱码与二码通的区别：揭秘两种技术的应用与特点

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本周数据平台近期相关部门公布权威通报:今日相关部门发布最新进展,无人区乱码与二码通的区别：揭秘两种技术的应用与特点

在无人驾驶技术飞速发展的今天，无人区乱码与二码通作为两种重要的技术手段，在保障无人驾驶车辆安全行驶方面发挥着至关重要的作用。那么，这两种技术究竟有何区别？本文将为您揭秘无人区乱码与二码通的应用与特点。 一、无人区乱码 1. 定义：无人区乱码是一种通过在道路上设置特定编码，利用车辆上的传感器识别这些编码，从而实现车辆在无人区行驶的技术。 2. 应用：无人区乱码主要应用于城市道路、高速公路等无人区，通过识别道路上的编码，为无人驾驶车辆提供导航、车道保持、速度控制等功能。 3. 特点： （1）识别精度高：无人区乱码采用高精度的编码技术，能够准确识别道路上的编码，提高无人驾驶车辆的行驶安全性。 （2）抗干扰能力强：无人区乱码技术具有较强的抗干扰能力，能够在复杂环境下稳定工作。 （3）成本较低：相比其他无人驾驶技术，无人区乱码的成本较低，有利于大规模推广应用。 二、二码通 1. 定义：二码通是一种结合了RFID（无线射频识别）和二维码技术的无人驾驶辅助系统，通过车辆上的传感器识别道路上的RFID标签或二维码，实现车辆在无人区行驶。 2. 应用：二码通适用于城市道路、高速公路、停车场等无人区，为无人驾驶车辆提供导航、车道保持、速度控制等功能。 3. 特点： （1）识别速度快：二码通结合了RFID和二维码技术，能够快速识别道路上的标签或二维码，提高无人驾驶车辆的行驶效率。 （2）适用范围广：二码通可应用于多种场景，如停车场、地下车库等，具有较强的实用性。 （3）数据传输稳定：二码通采用无线射频识别技术，数据传输稳定，有利于无人驾驶车辆在复杂环境下稳定行驶。 三、无人区乱码与二码通的区别 1. 技术原理不同：无人区乱码主要依靠道路上的编码实现识别，而二码通结合了RFID和二维码技术。 2. 识别速度不同：二码通结合了RFID和二维码技术，识别速度较快；无人区乱码的识别速度相对较慢。 3. 适用场景不同：无人区乱码适用于城市道路、高速公路等无人区；二码通适用于城市道路、高速公路、停车场等更多场景。 总之，无人区乱码与二码通作为两种重要的无人驾驶辅助技术，各有优缺点。在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的技术，以提高无人驾驶车辆的行驶安全性、效率和实用性。随着技术的不断发展和完善，无人区乱码与二码通有望在无人驾驶领域发挥更大的作用。

 文 | 新质动能，作者｜沐风，编辑｜时楠AI 圈又地震了。就在北京时间 9 月 23 号凌晨，英伟达和 OpenAI，突然扔出了一颗 " 王炸 "：两家公司宣布结成战略合作伙伴，英伟达准备向 OpenAI，投资高达 1000 亿美元。这是黄仁勋有史以来最大手笔。算下来，要用掉 400 万到 500 万块 GPU，几乎等于英伟达今年一整年的出货量。钱投到哪儿？—— 10GW AI 数据中心。这不是一笔普通的融资，这是一场押上整个行业未来的豪赌。黄仁勋准备用相当于英伟达今年全部、去年两倍的 GPU 产量，去武装 OpenAI 一家公司。这场疯狂的交易背后，藏着怎样的盘算？是黄仁勋和奥特曼的 " 兄弟情深 "，还是两个顶级玩家在联手颠覆 AI 圈？这场千亿豪赌，是不是意味着，AI 的下半场已经开打了？一场疯狂的千亿 " 豪赌 "我们先来看看，这笔交易到底有多疯狂。OpenAI 的计划，是未来几年要建一个总功率高达 10 吉瓦（GW）的 AI 数据中心集群。10 吉瓦是什么概念？黄仁勋自己算了笔账：这差不多等于 400 万到 500 万块 GPU。这数字，直接把整个行业都给干沉默了。一家 OpenAI，就要吃掉英伟达全球一年的 GPU 产能。但你以为，这是黄仁勋在 " 为爱发电 " 吗？并不是。这笔钱，最有意思的地方在于它的流向。根据黄仁勋自己在财报电话会上透露的数据，建一个 1 吉瓦的数据中心，成本大概是 500 到 600 亿美元，其中，有 350 亿，是用来买英伟达的芯片和系统的。看懂了吗？这根本就是一场左手倒右手的资本魔术。英伟达名义上投资了 1000 亿美元给 OpenAI，但这些钱，最终会通过 OpenAI 采购 GPU 的方式，大部分又流回了英伟达的口袋。有分析师直接就说了，这对黄仁勋来说，是一个 " 非常良性的循环 "。说白了，这是两个大佬在 " 互刷业绩 "：OpenAI，拿到了梦寐以求的资金和产能保证；而英伟达，则用这笔投资，死死锁定了全球最大、也最重要的 AI 客户。消息一出来，资本市场立马就心领神会了。英伟达的股价，当天一度大涨近 4%，市值冲到了 4.46 万亿美元。奥特曼与黄仁勋的焦虑这场交易，可以说是两个 " 焦虑的男人 "，一拍即合的结果。先说 OpenAI 的奥特曼。说白了，他快被 " 算力焦虑 " 给逼疯了。ChatGPT 每周有 7 亿人要用，这背后，是天文数字般的算力消耗。为了不被算力 " 卡脖子 "，奥特曼这两年，一直在疯狂 " 买买买 "：先是跟甲骨文，签了 3000 亿美元的五年合同；然后从云服务商那里，租了 1000 亿美元的备用服务器；现在，又拉来了英伟达这 1000 亿美元的直接投资。短短几年，承诺的算力支出，就超过了 5000 亿美元。这烧钱的速度，比很多国家的财政支出还猛。为什么要这么烧？算力就是蒸汽机时代的煤炭，电气化时代的电网。没有它，超级智能只是一个空壳子。奥特曼的逻辑非常简单粗暴：研究顶尖 AI，做出用户真正想用的产品。同时，解决前所未有的基础设施挑战。换句话说，模型不是瓶颈，GPU 、能耗才是瓶颈。这也是为什么，OpenAI 敢把一半的收入都砸到算力上。OpenAI 在 2030 年的研发投入 ( 主要是算力成本 ) 接近总收入的 50%。对比一下同行：亚马逊、微软、谷歌的研发占收入 10%-20%；Meta 也就 25%。有人说，这不理性。可在奥特曼看来，不这样烧就永远追不上超级智能。他认为，谁先拥有了最强大的算力基础设施，谁就能第一个训练出超级智能，谁就能定义下一个科技时代。而英伟达的黄仁勋，则用这 1000 亿，为自己的帝国，挖了一条深不见底的 " 护城河 "。他焦虑的是什么？是 AMD 这些竞争对手的追赶，是微软、谷歌这些云厂商，都在搞自研芯片，想摆脱对英伟达的依赖。现在，通过和 OpenAI 的深度绑定，他相当于告诉全世界：别折腾了，通往 AGI 的这条路，已经被我承包了。未来几年，最顶级的 AI 模型，还将在英伟达的芯片上运行。这 1000 亿买来的，是未来几年，英伟达在 AI 芯片领域，不可动摇的霸主地位。巨头上桌，其他人还有得玩吗？就在英伟达和 OpenAI 上演这场 " 世纪豪赌 " 的时候，一个冷酷的现实，也摆在了所有 AI 创业者的面前：大模型 " 炫技 " 的时代，可能已经过去了。金沙江创投的朱啸虎，最近就直言：" 说实话大家都很失望。" 在他看来，GPT-5 的表现，并没有带来质的飞跃，Transformer 架构的潜力，似乎快被挖干了。但这不意味着 AI 没机会了。恰恰相反，当上游的模型技术放缓，真正的机会，才开始向下游的应用层渗透。朱啸虎举了个例子：AI 语音电话，现在已经能做到以假乱真了。AI 生成视频，一旦延迟能压缩到一秒以内，对整个内容行业的冲击，将是颠覆性的。AI 下半场的战争，已经悄然开启。英伟达和 OpenAI 的这笔交易，就是一声号角。它告诉所有人，AI 已经从一个比拼算法的游戏，变成了一个比拼资本、能源和产业链的 " 军备竞赛 "。这对中腰部的创业者来说，意味着什么？意味着，你再也不可能去正面硬刚基础设施了。生存空间，只剩下那些巨头们看不上、或者懒得干的脏活累活。比如，扎进某个垂直行业，用 AI 去优化那些复杂的流程；或者在语音、视频这些具体的应用场景里，做出体验极致的产品。未来的 AI 行业，会越来越像一个分工明确的 " 工地 "：巨头们负责修路、盖楼、建发电厂；而其他的创业者，则负责在这栋楼里，做装修、开小卖部、送外卖。结语英伟达和 OpenAI 的这场千亿豪赌，就是一个 " 分水岭 "。当芯片大战的硝烟散去，真正改变世界的，可能不是那些没有应用场景的 " 超级智能 "，而是那些有刚需的应用。在 AI 的下半场，巨头们负责修高速公路，而其他人，则要在这条路上，找到自己的那辆车，和能到达的目的地。