70岁的著名演员依然有一颗简朴的心，回到农村老家的他拍摄了家乡的风景视频，可以看到这里的青山绿树非常优美，而且这个农家小院子里面还堆着木柴。
金士杰这些表演工作坊出身的演员，在影视剧中的表演，或多或少都有话剧腔，毕竟对表演的要求不一样，身体语言以及说台词的方式完全不同。
是不是别扭的，不好说。每个人的说话方式也不同，就算都是生活中的口语，腔调和做派也各种各样。就李立群来说，他的表演只要适合他所表现的人物就可以了。
不管是魏忠贤、退休知识分子，还是唯唯诺诺的老家庭妇男。人艺出身的演员，也多少有些话剧腔，像濮存昕、何冰、杨立新、冯远征、宋丹丹，都是如此。
老师的演技非常好。他本人略带神经质的表演风格更是表现了帝释天把天下人玩弄于股掌之间，也表现了亦正亦邪的特色。
有一个镜头，前面的表情嘻嘻哈哈表现出对世间万物都无所谓，最后一个要风云死的死字蹦出口，随机的眼神变得非常毒辣。这种瞬间转换，根本不是一般人能做到的。李立群老师的演技真的非常到位！
李立群的普通话以台湾演员的标准来讲，很好，虽然放在港台腔的台湾电视剧里还是觉得怪怪的。
但很明显可以听出李立群的国语里有比较明显的“北方腔”，也许他学的就是这样的，也许是他刻意地说他所认为正宗的国语。
李立群后来就是基本在大陆发展了，在电视剧里演个小市民或者知识分子老爸，毫无违和感。
其实娱乐圈已经很少捧艺人，只愿意捧流量偶像。为什么？因为流量偶像好管理，好操控。艺人可以靠自己的才艺吃饭，有单独表演能力，实力够了可以单飞。
流量偶像全靠团队包装人设，粉圈控评刷流量，说白了就是一个真人布偶。而人设、粉丝舆论、流量什么的都掌握在平台和团队手里，随时可以调控。
艺人是需要培养锻炼的手工艺品，不可复制性、不可预期性高。流量明星是可以量产的，是有合成配方的，可以随时复制的，品控容易。起码平台是这么认为的。
话说回来李立群也确实是神仙演技，神仙演技，老戏骨的表演让人看不到表演痕迹，这就是一个爱家人到骨子里，忍着病痛，在人生最后阶段还在为子女的成长忧心着的平凡父亲，但也是个伟大父亲！
这部剧传达的正能量，孝顺父母，付出自己的努力，才能获得想要的生活。《黑金》里李立群老师饰演的侯部长对着梁家辉饰演的周朝先一通臭骂，骂完了周朝先还是对侯部长道歉鞠躬认错。注意李立群老师当时的表情，完美的体现了人物的内心活动。
先是怕周朝先当场翻脸，所以内心深处有一些恐怖，整个人都是绷紧的，然后当周朝先说到一切都是朝先的错，自己会好好反省的时候，立刻暗暗松一口气。
然后恢复到那种高高在上，不无得意的蔑视周朝先的表情。李立群老师的表演实在是太精湛了！
金士杰这些表演工作坊出身的演员，在影视剧中的表演，或多或少都有话剧腔，毕竟对表演的要求不一样，身体语言以及说台词的方式完全不同。
是不是别扭的，不好说。每个人的说话方式也不同，就算都是生活中的口语，腔调和做派也各种各样。就李立群来说，他的表演只要适合他所表现的人物就可以了。
不管是魏忠贤、退休知识分子，还是唯唯诺诺的老家庭妇男。人艺出身的演员，也多少有些话剧腔，像濮存昕、何冰、杨立新、冯远征、宋丹丹，都是如此。
老师的演技非常好。他本人略带神经质的表演风格更是表现了帝释天把天下人玩弄于股掌之间，也表现了亦正亦邪的特色。
有一个镜头，前面的表情嘻嘻哈哈表现出对世间万物都无所谓，最后一个要风云死的死字蹦出口，随机的眼神变得非常毒辣。这种瞬间转换，根本不是一般人能做到的。李立群老师的演技真的非常到位！
李立群的普通话以台湾演员的标准来讲，很好，虽然放在港台腔的台湾电视剧里还是觉得怪怪的。
但很明显可以听出李立群的国语里有比较明显的“北方腔”，也许他学的就是这样的，也许是他刻意地说他所认为正宗的国语。
李立群后来就是基本在大陆发展了，在电视剧里演个小市民或者知识分子老爸，毫无违和感。
其实娱乐圈已经很少捧艺人，只愿意捧流量偶像。为什么？因为流量偶像好管理，好操控。艺人可以靠自己的才艺吃饭，有单独表演能力，实力够了可以单飞。
流量偶像全靠团队包装人设，粉圈控评刷流量，说白了就是一个真人布偶。而人设、粉丝舆论、流量什么的都掌握在平台和团队手里，随时可以调控。
艺人是需要培养锻炼的手工艺品，不可复制性、不可预期性高。流量明星是可以量产的，是有合成配方的，可以随时复制的，品控容易。起码平台是这么认为的。
话说回来李立群也确实是神仙演技，神仙演技，老戏骨的表演让人看不到表演痕迹，这就是一个爱家人到骨子里，忍着病痛，在人生最后阶段还在为子女的成长忧心着的平凡父亲，但也是个伟大父亲！
这部剧传达的正能量，孝顺父母，付出自己的努力，才能获得想要的生活。《黑金》里李立群老师饰演的侯部长对着梁家辉饰演的周朝先一通臭骂，骂完了周朝先还是对侯部长道歉鞠躬认错。注意李立群老师当时的表情，完美的体现了人物的内心活动。
先是怕周朝先当场翻脸，所以内心深处有一些恐怖，整个人都是绷紧的，然后当周朝先说到一切都是朝先的错，自己会好好反省的时候，立刻暗暗松一口气。
然后恢复到那种高高在上，不无得意的蔑视周朝先的表情。李立群老师的表演实在是太精湛了！
#鹤壁身边事# 【中国人大网报道我市践行全过程人民民主创新举措，人大代表利用专长助力乡村振兴 数字赋能 鹤壁乡村走出“中国标准”】“大棚里的葡萄浇水、施肥、控温等，动动手指就可以实现。新鲜瓜果通过手机可以卖到北京、郑州……‘数字化’触角延伸到普通的小山村……”近日，鹤壁市人大代表、农信通集团董事长李勇正在直播。
开通“代表直播间”，让人大代表与群众网上“面对面”直接交流，是鹤壁市人大今年年初践行全过程人民民主的又一创新举措。淇滨区农业硅谷产业园人大代表联络站内的“代表直播间”是新近开通的直播间之一。熟悉农业农村领域工作的专业人大代表通过直播的形式，向广大农民朋友、种养大户解析“三农”新政、传授种养技术、讲解数字乡村、助农销售产品，已成为李勇和他的数字乡村工作团队深耕“三农”沃土，助推乡村振兴的一道亮丽风景线。
让老农叫好的“鹤壁模式”
夏日正午，烈日当头，不时吹过的田间微风，稍解暑意。李勇带领他的数字乡村工作团队深入淇滨区大河涧乡牛横岭村的葡萄种植园调研。
“大家看，我的手机上可以显示每个区块内的葡萄生长情况。不仅如此，通过这款App，还能实现‘一键浇水’‘一键施肥’‘一键采摘’等功能，足不出户就可以完成原本一天的工作。”鹤壁市仙果源农业发展有限责任公司技术员张记妮一边讲解一边用手机演示。
这款App就是李勇带领数字乡村工作团队研发的。今年年初以来，农信通集团依托河南省“一村九园”项目，围绕数字田园、数字果园、数字菜园、数字菌园、数字药园、数字牧场6类场景打造数字化农业应用场景。
在牛横岭村猕猴桃种植园内，“乡村运营官”贾楠正在直播猕猴桃果实的生长情况。
“我们创新了‘互联网+果树’认领模式，用户可以在网上认领自己的果树，有客服全程服务指导，整个种植过程都可以通过直播或微视频形式向用户展示。”贾楠介绍。
农信通集团成立了淇滨区数字乡村专业运营团队，为鹤壁市培养了一批“懂乡村、会经营、为乡村”的“乡村运营官”，贾楠就是其中一位。
“有了人大代表和‘乡村运营官’的帮助，今年我们的水果销路畅通，不光不愁卖，而且能卖上高价。”牛横岭村党支部书记牛贵喜笑道。
走进淇滨区钜桥镇儿章村，大家的目光都会被“儿章村数字宝盒广场”所吸引。不大的广场内，整齐地摆放着自助洗车机、共享充电桩、共享快递柜、共享饮水机等融入数字化元素的新型基础设施。
“原来祖祖辈辈都是喝的井水，现在村里有了健康水站，随时用随时接方便得很，还没有水垢，前两天还有隔壁村的人问我咋办卡哩……”谈及村子里安装的这一排智能设备，正在健康水站接水的村民李兴荣不由得竖起了大拇指。
2020年，鹤壁市淇滨区正式入选国家数字乡村试点，农信通集团巧借东风，迅速在当地政府支持下，正式搭建了区、乡、村三级服务平台。
“立足本地特色资源，因地制宜、因村施策，形成了‘一村一套餐’特色服务模式。目前，已基本完成岗坡村、牛横岭村、儿章村等5个定制版数字村庄建设。”淇滨区农业农村局副局长李卫强表示，他们将持续高质量推进数字乡村建设，以管理数据化，助力乡村治理便捷有效。
以数字乡村试点建设为突破口，以标准化规范提升数字乡村建设水平，打造全国数字乡村示范高地……2020年5月，在鹤壁市十一届人大三次会议上，李勇代表建议。两年的时间，生产数字化、经营网络化、管理数据化……李勇和他的数字乡村工作团队探索总结出了一套数字乡村建设的“鹤壁模式”，在传统农区数字化变革的浪潮中下了一招“先手棋”。
乡村走出的“中国标准”
夏日麦收，浚县卫溪街道种粮大户周位起站在田埂上，望着自己流转的3000亩地里，收割机在麦浪中穿梭，金黄饱满的麦粒装上一辆辆卡车，他悬了大半年的心终于放下了。
去年受特大洪涝灾害影响，大田绝收，小麦播种整整晚了一个月，能不能有个好的收成，周位起心里一点底也没有，他的这种担忧也深深牵动着人大代表的心。
市人大常委会主任史全新带头深入田间地头调研，并选派县级领导干部进村入户，指导群众防汛排涝、恢复生产。全市各级人大代表发挥各自岗位优势，对口帮扶，农技专业代表走到田间地头，组织“田间课堂”技术培训。农业硅谷人大代表联络站充分发挥涉农代表联络站作用，指导农民群众科学管理水肥、防治病虫害……
“我们选用了适宜晚播的小麦品种，但冬季麦苗长势较弱，好在有人大代表和农信通，并借助‘数字乡村建设’，晚播弱苗实现快速转化，能有现在的产量实属不易。”周位起感慨道。
鹤壁市建立全省首个“现代农业气象示范市”和全省首个“气象服务综合省级农业标准化示范区”，建立全国首家“星陆双基遥感农田信息协同反演技术实验基地”，发布了2项气象服务省级地方标准、35项市级地方标准。数字标准赋能乡村建设，鹤壁市在粮食高产、育种繁育及减轻气象灾害损失等方面成效明显。
目前，第四批全国农村综合改革标准化试点项目正在创建，数字乡村标准体系目前已搭建完成，共收集整理相关国家及行业标准106项，标准化成效逐步释放。“鹤壁模式”开始为全省乃至全国开展数字乡村建设与治理提供可复制、可推广、可借鉴的样本经验。农业物联网智能装备出货量34000套，居全国第一。
鹤壁农业硅谷大数据中心承担了唯一的国家级农业“大数据发展重大工程”，已成为全国最大的农业行业云和大数据中心，并在郑州、南昌、毕节设有分节点；建设运营的数字乡村网点覆盖全国15万个村，已形成全国最大的市场化运营的农村体系网络。
…… ……
“未来三到五年，农信通集团将把数字乡村建设‘鹤壁模式’推向全国，拟在全国范围内建设运营100个农业硅谷，夯实全国数字乡村数字运营底座，全力打造‘数字乡村’的‘中国标准’。以‘数字’赋能，为乡村插上振兴翅膀。”李勇代表信心满满地说。
开通“代表直播间”，让人大代表与群众网上“面对面”直接交流，是鹤壁市人大今年年初践行全过程人民民主的又一创新举措。淇滨区农业硅谷产业园人大代表联络站内的“代表直播间”是新近开通的直播间之一。熟悉农业农村领域工作的专业人大代表通过直播的形式，向广大农民朋友、种养大户解析“三农”新政、传授种养技术、讲解数字乡村、助农销售产品，已成为李勇和他的数字乡村工作团队深耕“三农”沃土，助推乡村振兴的一道亮丽风景线。
让老农叫好的“鹤壁模式”
夏日正午，烈日当头，不时吹过的田间微风，稍解暑意。李勇带领他的数字乡村工作团队深入淇滨区大河涧乡牛横岭村的葡萄种植园调研。
“大家看，我的手机上可以显示每个区块内的葡萄生长情况。不仅如此，通过这款App，还能实现‘一键浇水’‘一键施肥’‘一键采摘’等功能，足不出户就可以完成原本一天的工作。”鹤壁市仙果源农业发展有限责任公司技术员张记妮一边讲解一边用手机演示。
这款App就是李勇带领数字乡村工作团队研发的。今年年初以来，农信通集团依托河南省“一村九园”项目，围绕数字田园、数字果园、数字菜园、数字菌园、数字药园、数字牧场6类场景打造数字化农业应用场景。
在牛横岭村猕猴桃种植园内，“乡村运营官”贾楠正在直播猕猴桃果实的生长情况。
“我们创新了‘互联网+果树’认领模式，用户可以在网上认领自己的果树，有客服全程服务指导，整个种植过程都可以通过直播或微视频形式向用户展示。”贾楠介绍。
农信通集团成立了淇滨区数字乡村专业运营团队，为鹤壁市培养了一批“懂乡村、会经营、为乡村”的“乡村运营官”，贾楠就是其中一位。
“有了人大代表和‘乡村运营官’的帮助，今年我们的水果销路畅通，不光不愁卖，而且能卖上高价。”牛横岭村党支部书记牛贵喜笑道。
走进淇滨区钜桥镇儿章村，大家的目光都会被“儿章村数字宝盒广场”所吸引。不大的广场内，整齐地摆放着自助洗车机、共享充电桩、共享快递柜、共享饮水机等融入数字化元素的新型基础设施。
“原来祖祖辈辈都是喝的井水，现在村里有了健康水站，随时用随时接方便得很，还没有水垢，前两天还有隔壁村的人问我咋办卡哩……”谈及村子里安装的这一排智能设备，正在健康水站接水的村民李兴荣不由得竖起了大拇指。
2020年，鹤壁市淇滨区正式入选国家数字乡村试点，农信通集团巧借东风，迅速在当地政府支持下，正式搭建了区、乡、村三级服务平台。
“立足本地特色资源，因地制宜、因村施策，形成了‘一村一套餐’特色服务模式。目前，已基本完成岗坡村、牛横岭村、儿章村等5个定制版数字村庄建设。”淇滨区农业农村局副局长李卫强表示，他们将持续高质量推进数字乡村建设，以管理数据化，助力乡村治理便捷有效。
以数字乡村试点建设为突破口，以标准化规范提升数字乡村建设水平，打造全国数字乡村示范高地……2020年5月，在鹤壁市十一届人大三次会议上，李勇代表建议。两年的时间，生产数字化、经营网络化、管理数据化……李勇和他的数字乡村工作团队探索总结出了一套数字乡村建设的“鹤壁模式”，在传统农区数字化变革的浪潮中下了一招“先手棋”。
乡村走出的“中国标准”
夏日麦收，浚县卫溪街道种粮大户周位起站在田埂上，望着自己流转的3000亩地里，收割机在麦浪中穿梭，金黄饱满的麦粒装上一辆辆卡车，他悬了大半年的心终于放下了。
去年受特大洪涝灾害影响，大田绝收，小麦播种整整晚了一个月，能不能有个好的收成，周位起心里一点底也没有，他的这种担忧也深深牵动着人大代表的心。
市人大常委会主任史全新带头深入田间地头调研，并选派县级领导干部进村入户，指导群众防汛排涝、恢复生产。全市各级人大代表发挥各自岗位优势，对口帮扶，农技专业代表走到田间地头，组织“田间课堂”技术培训。农业硅谷人大代表联络站充分发挥涉农代表联络站作用，指导农民群众科学管理水肥、防治病虫害……
“我们选用了适宜晚播的小麦品种，但冬季麦苗长势较弱，好在有人大代表和农信通，并借助‘数字乡村建设’，晚播弱苗实现快速转化，能有现在的产量实属不易。”周位起感慨道。
鹤壁市建立全省首个“现代农业气象示范市”和全省首个“气象服务综合省级农业标准化示范区”，建立全国首家“星陆双基遥感农田信息协同反演技术实验基地”，发布了2项气象服务省级地方标准、35项市级地方标准。数字标准赋能乡村建设，鹤壁市在粮食高产、育种繁育及减轻气象灾害损失等方面成效明显。
目前，第四批全国农村综合改革标准化试点项目正在创建，数字乡村标准体系目前已搭建完成，共收集整理相关国家及行业标准106项，标准化成效逐步释放。“鹤壁模式”开始为全省乃至全国开展数字乡村建设与治理提供可复制、可推广、可借鉴的样本经验。农业物联网智能装备出货量34000套，居全国第一。
鹤壁农业硅谷大数据中心承担了唯一的国家级农业“大数据发展重大工程”，已成为全国最大的农业行业云和大数据中心，并在郑州、南昌、毕节设有分节点；建设运营的数字乡村网点覆盖全国15万个村，已形成全国最大的市场化运营的农村体系网络。
…… ……
“未来三到五年，农信通集团将把数字乡村建设‘鹤壁模式’推向全国，拟在全国范围内建设运营100个农业硅谷，夯实全国数字乡村数字运营底座，全力打造‘数字乡村’的‘中国标准’。以‘数字’赋能，为乡村插上振兴翅膀。”李勇代表信心满满地说。
特斯拉autopilot研发总监Ashok在CVPR2022上的演讲：如何检测障碍物并自动避让
原创 瓦砾村钱罐 瓦砾村夫
这就是为什么我说，要以安全，舒适和速度合理的方式进行驾驶，需要一点点智慧。
例如，如果单纯使用纯粹基于搜索的技术来解决这个驾驶问题，需要花费很长的时间进行计算，因为你希望提前以较缓的制动进行刹车。你需要在碰撞发生前很多秒，就预测这个碰撞是可以避免，还是不可避免的，以稳稳的踩下刹车，安全平稳地避免碰撞。
这类情况的搜索空间可能相当庞大。可能需要很多秒或几分钟，才能生成一个好的解决方案。当在汽车上实时运行时，没有足够的时间来完成这样的计算。
我们采用的方法是，用神经网络来做近似计算。特别是，采用最近出现的隐式场(implicit fields)，我们能够利用同样的工作来生成隐式场，对障碍避让进行编码。
我们的方法是，我们从之前的网络中获取占用值。基本上，我们把占用值编码成一个极度压缩的多层感知器(mlp)，这个多层感知器用于隐式表示，在任何特定的查询状态下，某个碰撞是否可以避免。
而这个方法，在一定的时间范围内给出了某种避免碰撞的保证。例如，我们可以问，在两秒，四秒或某个时间范围内，碰撞是否可以避免？
而查询可以是某种高维向量的状态。这里，我显示的是汽车的位置，方向，速度，侧向和纵向的加速度。基于这个查询状态，网络可以输出是否会发生碰撞的概率。网络可以在几微秒的时间内，快速查询出是否会发生碰撞的大致概率。
为了说明这一点，让我们看一下这个例子。你可以看到一条道路的俯视图，这里的黑色像素是障碍物，灰色像素是道路表面，白色像素是道路指示，车道线。
在这个三维空间的俯视图中，你可以把车放在任何像素的位置上，并模拟碰撞是否可以避免。如果你把汽车想象成一个质点，而碰撞避免的时间周期设为即时，那么当前时间是否发生碰撞，实际上就只取决于障碍物的位置。
但问题是，汽车不是一个质点，它有形状，类似长方形，而且它还可以旋转。这里，当我们把这个形状和障碍物结合起来的时候，我们会立即知道，汽车是否处于碰撞状态。
这里你可以看到，随着汽车的旋转，碰撞场正在发生变化。绿色的输出意味着它处于一个安全的位置，没有发生碰撞。而红色的像素意味着，当汽车位于该像素的位置时，会处于碰撞状态。
当汽车旋转时，你可以看到这个狭窄的通道会关闭，因为在这种配置下，汽车会处于碰撞状态。但当它对齐(道路方向)时，通道就会打开，变得更绿，这意味着汽车不会处于碰撞状态。
这是一个微小的计算任务，显然我们不需要神经网络来完成这个任务。但如果延长时间范围，比如说两秒钟，那么，汽车就可以执行一些动作来避开碰撞。你需要对这个搜索空间进行搜索，以了解碰撞是否会发生。
在这个例子中，车辆的固定速度是每秒13米，而它们也正在改变方向。你可以看到，随着方向的改变，碰撞会在发生和可避免之间进行变化。
它们也可以固定方向，并改变速度。这里，车辆方向是向前的，然后我们只改变速度，增加或减少速度。你可以看到，随着速度的变化，不同的区域打开又关闭。如果你的速度很低，汽车可以非常接近某条曲线，然后调整路线。
显然，你也可以同时调整两个变量。这里，我们同时改变汽车的速度和方向。你可以看到，基于不同的配置参数，网络可以正确地识别：汽车位于不同的位置，在那里，碰撞是否可以避免。
最后，你可以结合这所有的技术，计算出某条避免碰撞的轨迹，并取得进展。
这里，我们模拟的是一位注意力不集中的司机，他只踩了油门，而没有进行转向。汽车会在必要时介入，进行转向或刹车，以避免碰撞。
车子从这里出发，然后，因为它正朝着右边的墙开去，它立即刹车，并猛烈向左转向。一旦对准了以后，然后，它发现它的轨迹会再次发生碰撞，因此它进行右转，然后将自己的状态限定在这个狭窄的通道里。
但有趣的是，一旦它进入这条狭窄的通道，即使障碍物离它很近，它也没有惊慌失措。它说，好的，没问题，我们在这里可以快速前进，因为没有碰撞的风险，或者说，碰撞可以轻易避免。
如果只是用原始的方法进行计算，会花上好几分钟的时间才能得到一个解决方案。但使用网络，它就能让我们快速查询是否会有碰撞，然后采取行动，以防止碰撞的发生。
当你进行闭环模拟时，你也可以看到，汽车能够避免碰撞。这里，常规的autopilot系统并没有在运行，运行的只是碰撞避免系统。我们模拟的是一个人类司机，并没有在专心开车。这位司机只是在踩油门，并没有碰方向盘。
然后，当碰撞快要发生的时候，碰撞避免系统就启动了。然后，系统主动转动方向盘或踩下刹车，以防止汽车发生碰撞。
综上所述，我们展示了我们如何使用多摄像机视频和图像帧，来产生密集的占有值和占有值流。我们还简要地展示了在采用视觉自动标注以外，如何使用车队大量的多视角约束来进行监督。一旦得到了占用值，我们就可以把它应用于其他神经网络，以生成一个高效的碰撞避免场。
如果我们正确地完成所有这些步骤，我们就可以生产出一辆永不会碰撞的汽车。
也许我们缺少的是，更多的工程师和科学家来和我们一起研究这个问题，以构建这项伟大的技术。
谢谢！
原创 瓦砾村钱罐 瓦砾村夫
这就是为什么我说，要以安全，舒适和速度合理的方式进行驾驶，需要一点点智慧。
例如，如果单纯使用纯粹基于搜索的技术来解决这个驾驶问题，需要花费很长的时间进行计算，因为你希望提前以较缓的制动进行刹车。你需要在碰撞发生前很多秒，就预测这个碰撞是可以避免，还是不可避免的，以稳稳的踩下刹车，安全平稳地避免碰撞。
这类情况的搜索空间可能相当庞大。可能需要很多秒或几分钟，才能生成一个好的解决方案。当在汽车上实时运行时，没有足够的时间来完成这样的计算。
我们采用的方法是，用神经网络来做近似计算。特别是，采用最近出现的隐式场(implicit fields)，我们能够利用同样的工作来生成隐式场，对障碍避让进行编码。
我们的方法是，我们从之前的网络中获取占用值。基本上，我们把占用值编码成一个极度压缩的多层感知器(mlp)，这个多层感知器用于隐式表示，在任何特定的查询状态下，某个碰撞是否可以避免。
而这个方法，在一定的时间范围内给出了某种避免碰撞的保证。例如，我们可以问，在两秒，四秒或某个时间范围内，碰撞是否可以避免？
而查询可以是某种高维向量的状态。这里，我显示的是汽车的位置，方向，速度，侧向和纵向的加速度。基于这个查询状态，网络可以输出是否会发生碰撞的概率。网络可以在几微秒的时间内，快速查询出是否会发生碰撞的大致概率。
为了说明这一点，让我们看一下这个例子。你可以看到一条道路的俯视图，这里的黑色像素是障碍物，灰色像素是道路表面，白色像素是道路指示，车道线。
在这个三维空间的俯视图中，你可以把车放在任何像素的位置上，并模拟碰撞是否可以避免。如果你把汽车想象成一个质点，而碰撞避免的时间周期设为即时，那么当前时间是否发生碰撞，实际上就只取决于障碍物的位置。
但问题是，汽车不是一个质点，它有形状，类似长方形，而且它还可以旋转。这里，当我们把这个形状和障碍物结合起来的时候，我们会立即知道，汽车是否处于碰撞状态。
这里你可以看到，随着汽车的旋转，碰撞场正在发生变化。绿色的输出意味着它处于一个安全的位置，没有发生碰撞。而红色的像素意味着，当汽车位于该像素的位置时，会处于碰撞状态。
当汽车旋转时，你可以看到这个狭窄的通道会关闭，因为在这种配置下，汽车会处于碰撞状态。但当它对齐(道路方向)时，通道就会打开，变得更绿，这意味着汽车不会处于碰撞状态。
这是一个微小的计算任务，显然我们不需要神经网络来完成这个任务。但如果延长时间范围，比如说两秒钟，那么，汽车就可以执行一些动作来避开碰撞。你需要对这个搜索空间进行搜索，以了解碰撞是否会发生。
在这个例子中，车辆的固定速度是每秒13米，而它们也正在改变方向。你可以看到，随着方向的改变，碰撞会在发生和可避免之间进行变化。
它们也可以固定方向，并改变速度。这里，车辆方向是向前的，然后我们只改变速度，增加或减少速度。你可以看到，随着速度的变化，不同的区域打开又关闭。如果你的速度很低，汽车可以非常接近某条曲线，然后调整路线。
显然，你也可以同时调整两个变量。这里，我们同时改变汽车的速度和方向。你可以看到，基于不同的配置参数，网络可以正确地识别：汽车位于不同的位置，在那里，碰撞是否可以避免。
最后，你可以结合这所有的技术，计算出某条避免碰撞的轨迹，并取得进展。
这里，我们模拟的是一位注意力不集中的司机，他只踩了油门，而没有进行转向。汽车会在必要时介入，进行转向或刹车，以避免碰撞。
车子从这里出发，然后，因为它正朝着右边的墙开去，它立即刹车，并猛烈向左转向。一旦对准了以后，然后，它发现它的轨迹会再次发生碰撞，因此它进行右转，然后将自己的状态限定在这个狭窄的通道里。
但有趣的是，一旦它进入这条狭窄的通道，即使障碍物离它很近，它也没有惊慌失措。它说，好的，没问题，我们在这里可以快速前进，因为没有碰撞的风险，或者说，碰撞可以轻易避免。
如果只是用原始的方法进行计算，会花上好几分钟的时间才能得到一个解决方案。但使用网络，它就能让我们快速查询是否会有碰撞，然后采取行动，以防止碰撞的发生。
当你进行闭环模拟时，你也可以看到，汽车能够避免碰撞。这里，常规的autopilot系统并没有在运行，运行的只是碰撞避免系统。我们模拟的是一个人类司机，并没有在专心开车。这位司机只是在踩油门，并没有碰方向盘。
然后，当碰撞快要发生的时候，碰撞避免系统就启动了。然后，系统主动转动方向盘或踩下刹车，以防止汽车发生碰撞。
综上所述，我们展示了我们如何使用多摄像机视频和图像帧，来产生密集的占有值和占有值流。我们还简要地展示了在采用视觉自动标注以外，如何使用车队大量的多视角约束来进行监督。一旦得到了占用值，我们就可以把它应用于其他神经网络，以生成一个高效的碰撞避免场。
如果我们正确地完成所有这些步骤，我们就可以生产出一辆永不会碰撞的汽车。
也许我们缺少的是，更多的工程师和科学家来和我们一起研究这个问题，以构建这项伟大的技术。
谢谢！
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