Skip to main content
Balita

Mapapansin ng mga Lamborghini sa hinaharap ang iyong kalooban at makibagay

Nais ng Italian sports car maker na ang kanilang hinaharap na driver ay makaramdam ng tamang mga driver ng karera at maisasakatuparan ito sa pamamagitan ng AI.
Petter Hegevall 19 Setyembre 2025

Kit, start-up!

Ito tunog talagang mabaliw, ngunit tila (sa pamamagitan ng Carbuzz) Lamborghini ay nagtatrabaho sa teknolohiya na nakabatay sa AI sa loob ng ilang taon na ngayon na isasama sa kanilang paparating na mga sports car, kung saan ang kotse mismo ay magagawang pakiramdam ang iyong kalooban at estado ng pag-iisip at pagkatapos ay umangkop sa pamamagitan ng software.

Ang mga kotse ay magagawang pakiramdam kung ikaw ay confidently masaya sa pagmamaneho at handa na para sa bilis o kung ikaw ay grumpy pagod sa paraan ng bahay mula sa isang mahirap na linggo ng trabaho at lamang nais na makakuha ng sa sopa bilang mabilis hangga't maaari. Tila, ang lahat ng ito ay nakarehistro sa pamamagitan ng iyong ningning / enerhiya, ang iyong wika ng katawan at tono sa isang 6D sensor na binuo ng Lamborghini.

Lamborghini: "Gumagamit na kami ng AI - hindi ito ganap na AI, ito ay isang uri ng unang hakbang na pag-aaral ng makina - para sa pamamahala ng metalikang kuwintas na nagpapatibay ng pamamahagi ng metalikang kuwintas batay sa ibabaw at sa istilo ng pagmamaneho ng driver. Sa hinaharap, maaari mong isipin na ang kotse ay teoretikal na maaaring makilala ang iyong mga damdamin at inaangkop ang mga kontrol batay sa emosyon. Dahil kung ang kotse ay magiging sapat na matalino upang makita kung nais mong magsaya, kung ang kotse ay pagpunta ng kaunti pang patagilid, sa teorya ang algorithm ay maaaring sabihin, okay, ang taong ito ay nais na magkaroon ng kaunti pang anggulo sa gilid. At pinamamahalaan nito ang pag-ikot ng kotse sa ibang paraan. Kung kinikilala ng algorithm ang bawat oras, bawat sulok, sa kasamaang-palad ang driver ay gumagamit ng masyadong maraming anggulo ng manibela, lilikha ito ng mas maraming understeer. Kung mayroon kang isang steer-by-wire system, ang algorithm ay natututo. "

Buong profile 299 nailathalang artikulo
Bakit magtiwala sa Gamereactor
23 Mga edisyon Bawat isa ay may sariling newsroom at sariling marka.
1998 Naglalathala mula Malayang pag-aari sa buong panahong iyon.
100% Sariling laro Isinulat mula sa oras na kasama ang laro, hindi mula sa press material.
1–10 Marka ng network Ang marka ng bawat edisyon, pinagsama at ipinapakita.