#项目解析# 春季DS 项目 ↓ UWisconsin-Madison MS Statistics: Data Science (MSDS)
UW-Madison的统计学一直很强! MS统计学:数据科学(MSDS)，时长1.5到2年，结合了与数据科学相关的统计理论、方法和实践和沟通技能，以培训新一代的数据分析师，他们将有效地利用数据进行规划和决策。
✔️录取方面：GRE 是optional ！
申请看重communication skills！
（不要奇怪，之前在stats文书里写过的一段话copy 过来：As a statistician, being able to communicate with multiple stakeholders using data is a key attribute; being able to ensure that the audience understands and appreciates everything that is being presented to them - including the problem, the data, the success criteria, and the results - is paramount.）
UW-Madison的统计学一直很强! MS统计学:数据科学(MSDS)，时长1.5到2年，结合了与数据科学相关的统计理论、方法和实践和沟通技能，以培训新一代的数据分析师，他们将有效地利用数据进行规划和决策。
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一个投资公司的项目经理说他们董事长要投你？
我告诉你，这种百分之百是假的投资机构？为什么呢？
投资公司有的部门和岗位是：
募资部：主要负责LP募资。
基金管理部：设立和运营基金，到中基协备案，包括结构、期限、回报、决策机制等。
投资部：由合伙人、董事总经理、总监、经理、分析师等职位构成，这是主体团队。
风控部：法务合同审核、协议的起草与签署，风险评估与把控。
后台：行政、人事、财务等。帮买机票、订酒店等。有机构再要你帮他订机票和酒店的，你根本不用理他，因为投资公司有这样的管理费。
还有负责投票的投资决策委员会（简称投委会）、跟LP弄关系的投资人关系岗、投后管理部等。
所以不存在项目经理、商务经理一说，他再发一个带五角星红章的项目评估通过表给你，你就说：滚！
我告诉你，这种百分之百是假的投资机构？为什么呢？
投资公司有的部门和岗位是：
募资部：主要负责LP募资。
基金管理部：设立和运营基金，到中基协备案，包括结构、期限、回报、决策机制等。
投资部：由合伙人、董事总经理、总监、经理、分析师等职位构成，这是主体团队。
风控部：法务合同审核、协议的起草与签署，风险评估与把控。
后台：行政、人事、财务等。帮买机票、订酒店等。有机构再要你帮他订机票和酒店的，你根本不用理他，因为投资公司有这样的管理费。
还有负责投票的投资决策委员会（简称投委会）、跟LP弄关系的投资人关系岗、投后管理部等。
所以不存在项目经理、商务经理一说，他再发一个带五角星红章的项目评估通过表给你，你就说：滚！
苹果造车被曝“熄火” 我国自动驾驶探索加大“油门”
一直谋求跨界造车，却尚未公布实质进展的苹果汽车，最近饱受关注。
“苹果Apple Car项目团队已经解散一段时间，如果想在2025年量产Apple Car，苹果需要在3—6个月内进行团队重组”。近日，一位知名证券分析师在社交媒体上发布的这条信息令人再次将目光聚焦苹果汽车。
此前，海外媒体曾曝光了一组苹果汽车首款车型的假想图。新车定位为SUV，将搭载一系列智能配置，并可达到L5级自动驾驶水平。
虽然苹果公司从未主动官宣自己要造一款什么车，但“染指”L5级自动驾驶的消息，还是令网友大为期待。如今团队被曝解散，令众多汽车发烧友迷茫，连具备顶流研发实力的苹果都退出战场，那么，L5级自动驾驶到底是有多难？
场景不同，需要的自动驾驶等级不同
汽车驾驶自动化作为全球汽车技术及产业的重要发展趋势，正在为人们提供更加安全、舒适以及顺畅的出行方式与物流解决方案。同时，汽车及相关产业与人工智能、信息通信、智慧城市与交通等的深度融合，也正在重塑这一产业的生态体系和价值链体系。
如何理解自动驾驶，在各国的自动驾驶分级标准中，可见一斑。
2013年，美国高速公路安全管理局率先提出将汽车驾驶自动化分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动化和完全自动化共5个等级。
德国联邦交通研究所根据研究，将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶共5个等级。2021年12月，德国向奔驰公司颁发了全球首张L3级自动驾驶牌照，这是德国于2017年修改《道路交通法》并认可了3级系统的合法地位后，首次颁发针对该系统的牌照。
我国自今年3月1日起施行的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。
其中0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。
“从L0到L5，每级之间可以从人工驾驶参与的程度看出差别，不同的场景，需要的自动驾驶等级也不同。有的场景不需要人工驾驶，就可以采用自动驾驶。”东南大学机械工程学院教授、国家杰出青年科学基金项目获得者殷国栋告诉科技日报记者，在一些矿区、港口货运码头、园区，由于作业环境安全、封闭、可控，已经实现了高度自动驾驶。但对于场景复杂，交通信号密集，人流如织的闹市区，想实现高级别自动驾驶仍有很大挑战。
多地试水，自动驾驶迈入商业化
如今，行走在北京经济技术开发区，你可能随时会与自动驾驶出租车不期而遇。在手机App下单，一键呼叫自动驾驶出租车，出租车便会达到乘客设置好的地点，乘客上车后输入手机后4位尾号，并选择开启行程，车辆便起步驶向目的地。
2021年11月25日，国内首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京正式启动，百度和小马智行成为首批获许开展商业化试点服务的企业，其将在北京经济技术开发区60平方公里范围，投入不超过100辆自动驾驶车辆开展商业化试点服务。业内人士认为，这标志着国内自动驾驶领域从测试示范迈入商业化试点探索新阶段。
捕捉自动驾驶行业先机的不止北京。目前，上海、广州、长沙、沧州等多地已经开放自动驾驶常态化运营；上海嘉定、临港、奉贤、金桥4个测试区开放了自动驾驶测试道路253条，测试场景超过5000个；江苏无锡将常态化运营3条5G自动驾驶网约巴士；深圳在智能网联汽车准入管理、事故责任认定等领域，开展法制化探索；广州启动智能网联汽车与人类驾驶汽车混行试点……
在各地纷纷试水自动驾驶的背后，是我国在智能网联汽车发展、技术标准制定、准入管理等方面的齐头并进。
工信部装备工业一司副司长郭守刚表示，目前我国正在推动自动驾驶基础平台、车载操作系统等的联合攻关，搭建测试验证公共服务平台，加速技术研发和产业化应用；同时大力部署5G通信设备、路侧联网设备等基础设施，不断扩大车载联网终端装车应用规模。
在技术标准方面，我国已建立智能网联汽车“十四五”标准体系，发布乘用车自动紧急制动、汽车信息安全等多项标准，申请整车信息安全、软件升级、数据记录系统等强制性国家标准项目立项，积极参与国际标准制定协调，2021年提交技术提案50多项，整体工作进度与国际保持同步。
目前，我国组合辅助驾驶系统的乘用车新车搭载率提高到20%左右，其中新能源汽车新车搭载率超过30%；车载基础计算平台实现装车应用，车规级激光雷达等达到国际先进水平；全国开放测试区域5000平方公里、测试总里程超过1000万公里，发放道路测试牌照800多张，3500多公里的道路实现智能化改造升级，大型港口货运车辆自动驾驶应用占比达50%。
技术迭代，其他相关问题需同步跟进
“从全球发展水平来看，我国在自动驾驶产业基础、政策力度、人才储备等方面都有不错的积累，且自动驾驶技术相关的智能网联、信息安全、云控平台、编队技术等领域，都与世界各国齐头并进。”殷国栋说。
不过，在殷国栋看来，如果想在没有人工驾驶参与、没有设计运行范围限制的条件下，实现完全自动驾驶，至少在车辆的感知、决策、执行系统等方面还需加强关键共性技术的研发。
“L5的关键问题是要解决对周围环境的识别和在混合交通下的驾驶安全。”殷国栋解释，对于自动驾驶汽车来说，追求的响应速度在秒级以下，感知系统要能快速实时地处理复杂的天气、道路、移动物体等信息。
“现在感知的难点在于场景不够丰富，需要建立一个场景模型库来训练汽车的感知系统，让它能够在各种复杂的行驶场景中都能做出精准判断，例如在闹市区，有人横穿马路，宠物突然冲过来，周围车辆突然变道时该怎么处理等。”
决策系统则要根据高精度地图精准定位，对行车路线进行局部优化和全局优化，并根据路况情况随时调整，这涉及5G、北斗导航、车路协同、与交通信号灯的交互等多种技术的融合。“决策系统要解决在信号微弱的情况下如何辅助定位这个问题，例如过隧道、山洞，或者穿行在高楼大厦间，信号被阻隔时该怎么判断，车距最大误差要能定位到毫米级。”殷国栋说。
“而执行系统最关键的是汽车底盘控制系统，其中转向灵敏度要提高，要符合自动驾驶的快速响应速度。而自动驾驶汽车基本都是基于纯电动汽车来设计的，所以轮毂电机驱动的底盘系统更能确保车辆的快速响应、精准制动，满足智能化和电动化的精确需求。”他坦言，这意味着汽车的底盘系统要重构，包括转向、制动、驱动以及悬架系统都要重新设计，也就是现在科研和市场追求的智能底盘系统，可自主适应传感、决策的需求，以提高汽车的可靠性和安全等级。
在殷国栋看来，与技术迭代需齐头并进的是，自动驾驶车辆上路还需要法律依据、厘清交通事故权责等问题。
中国高级别的自动驾驶何时能梦想照进现实？按照《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》制定的路线图，到2025年，我国高度自动驾驶汽车要实现限定区域和特定场景商业化应用，到2035年，高度自动驾驶汽车要实现规模化应用。
“自动驾驶代表着人类对驾驶体验的高级追求，虽然目前还存在技术瓶颈，但未来可期。”殷国栋说。
来源：科技日报
一直谋求跨界造车，却尚未公布实质进展的苹果汽车，最近饱受关注。
“苹果Apple Car项目团队已经解散一段时间，如果想在2025年量产Apple Car，苹果需要在3—6个月内进行团队重组”。近日，一位知名证券分析师在社交媒体上发布的这条信息令人再次将目光聚焦苹果汽车。
此前，海外媒体曾曝光了一组苹果汽车首款车型的假想图。新车定位为SUV，将搭载一系列智能配置，并可达到L5级自动驾驶水平。
虽然苹果公司从未主动官宣自己要造一款什么车，但“染指”L5级自动驾驶的消息，还是令网友大为期待。如今团队被曝解散，令众多汽车发烧友迷茫，连具备顶流研发实力的苹果都退出战场，那么，L5级自动驾驶到底是有多难？
场景不同，需要的自动驾驶等级不同
汽车驾驶自动化作为全球汽车技术及产业的重要发展趋势，正在为人们提供更加安全、舒适以及顺畅的出行方式与物流解决方案。同时，汽车及相关产业与人工智能、信息通信、智慧城市与交通等的深度融合，也正在重塑这一产业的生态体系和价值链体系。
如何理解自动驾驶，在各国的自动驾驶分级标准中，可见一斑。
2013年，美国高速公路安全管理局率先提出将汽车驾驶自动化分为无自动化、特定功能自动化、组合功能自动化、有条件自动化和完全自动化共5个等级。
德国联邦交通研究所根据研究，将汽车驾驶自动化分为仅驾驶员、辅助驾驶、部分自动驾驶、高度自动驾驶以及完全自动驾驶共5个等级。2021年12月，德国向奔驰公司颁发了全球首张L3级自动驾驶牌照，这是德国于2017年修改《道路交通法》并认可了3级系统的合法地位后，首次颁发针对该系统的牌照。
我国自今年3月1日起施行的《汽车驾驶自动化分级》国家标准，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成0级至5级。
其中0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。
“从L0到L5，每级之间可以从人工驾驶参与的程度看出差别，不同的场景，需要的自动驾驶等级也不同。有的场景不需要人工驾驶，就可以采用自动驾驶。”东南大学机械工程学院教授、国家杰出青年科学基金项目获得者殷国栋告诉科技日报记者，在一些矿区、港口货运码头、园区，由于作业环境安全、封闭、可控，已经实现了高度自动驾驶。但对于场景复杂，交通信号密集，人流如织的闹市区，想实现高级别自动驾驶仍有很大挑战。
多地试水，自动驾驶迈入商业化
如今，行走在北京经济技术开发区，你可能随时会与自动驾驶出租车不期而遇。在手机App下单，一键呼叫自动驾驶出租车，出租车便会达到乘客设置好的地点，乘客上车后输入手机后4位尾号，并选择开启行程，车辆便起步驶向目的地。
2021年11月25日，国内首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京正式启动，百度和小马智行成为首批获许开展商业化试点服务的企业，其将在北京经济技术开发区60平方公里范围，投入不超过100辆自动驾驶车辆开展商业化试点服务。业内人士认为，这标志着国内自动驾驶领域从测试示范迈入商业化试点探索新阶段。
捕捉自动驾驶行业先机的不止北京。目前，上海、广州、长沙、沧州等多地已经开放自动驾驶常态化运营；上海嘉定、临港、奉贤、金桥4个测试区开放了自动驾驶测试道路253条，测试场景超过5000个；江苏无锡将常态化运营3条5G自动驾驶网约巴士；深圳在智能网联汽车准入管理、事故责任认定等领域，开展法制化探索；广州启动智能网联汽车与人类驾驶汽车混行试点……
在各地纷纷试水自动驾驶的背后，是我国在智能网联汽车发展、技术标准制定、准入管理等方面的齐头并进。
工信部装备工业一司副司长郭守刚表示，目前我国正在推动自动驾驶基础平台、车载操作系统等的联合攻关，搭建测试验证公共服务平台，加速技术研发和产业化应用；同时大力部署5G通信设备、路侧联网设备等基础设施，不断扩大车载联网终端装车应用规模。
在技术标准方面，我国已建立智能网联汽车“十四五”标准体系，发布乘用车自动紧急制动、汽车信息安全等多项标准，申请整车信息安全、软件升级、数据记录系统等强制性国家标准项目立项，积极参与国际标准制定协调，2021年提交技术提案50多项，整体工作进度与国际保持同步。
目前，我国组合辅助驾驶系统的乘用车新车搭载率提高到20%左右，其中新能源汽车新车搭载率超过30%；车载基础计算平台实现装车应用，车规级激光雷达等达到国际先进水平；全国开放测试区域5000平方公里、测试总里程超过1000万公里，发放道路测试牌照800多张，3500多公里的道路实现智能化改造升级，大型港口货运车辆自动驾驶应用占比达50%。
技术迭代，其他相关问题需同步跟进
“从全球发展水平来看，我国在自动驾驶产业基础、政策力度、人才储备等方面都有不错的积累，且自动驾驶技术相关的智能网联、信息安全、云控平台、编队技术等领域，都与世界各国齐头并进。”殷国栋说。
不过，在殷国栋看来，如果想在没有人工驾驶参与、没有设计运行范围限制的条件下，实现完全自动驾驶，至少在车辆的感知、决策、执行系统等方面还需加强关键共性技术的研发。
“L5的关键问题是要解决对周围环境的识别和在混合交通下的驾驶安全。”殷国栋解释，对于自动驾驶汽车来说，追求的响应速度在秒级以下，感知系统要能快速实时地处理复杂的天气、道路、移动物体等信息。
“现在感知的难点在于场景不够丰富，需要建立一个场景模型库来训练汽车的感知系统，让它能够在各种复杂的行驶场景中都能做出精准判断，例如在闹市区，有人横穿马路，宠物突然冲过来，周围车辆突然变道时该怎么处理等。”
决策系统则要根据高精度地图精准定位，对行车路线进行局部优化和全局优化，并根据路况情况随时调整，这涉及5G、北斗导航、车路协同、与交通信号灯的交互等多种技术的融合。“决策系统要解决在信号微弱的情况下如何辅助定位这个问题，例如过隧道、山洞，或者穿行在高楼大厦间，信号被阻隔时该怎么判断，车距最大误差要能定位到毫米级。”殷国栋说。
“而执行系统最关键的是汽车底盘控制系统，其中转向灵敏度要提高，要符合自动驾驶的快速响应速度。而自动驾驶汽车基本都是基于纯电动汽车来设计的，所以轮毂电机驱动的底盘系统更能确保车辆的快速响应、精准制动，满足智能化和电动化的精确需求。”他坦言，这意味着汽车的底盘系统要重构，包括转向、制动、驱动以及悬架系统都要重新设计，也就是现在科研和市场追求的智能底盘系统，可自主适应传感、决策的需求，以提高汽车的可靠性和安全等级。
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“自动驾驶代表着人类对驾驶体验的高级追求，虽然目前还存在技术瓶颈，但未来可期。”殷国栋说。
来源：科技日报
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