2017-05-25问：自动驾驶系统如何进行驾驶和自动躲避和刹车呢？
答：自动驾驶系统是一个集成了最新进技术的综合系统，各家厂商具体实现会有差异。通常是通过各种传感器、GPS定位等数据采集分析和计算，还原现场作为躲避和刹车的依据。
2017-05-24问：自动驾驶平台发展前景如何？
答：Qualcomm致力于车载系统开发，包括自动驾驶需要的数据采集，信息处理，无线通信和云端服务。车载和自动驾驶可能是继手机应用之后发展最快的应用。
2017-05-16问：目前，贵司与同类产品的竞争优势体现在哪些方面？
答：对于车载娱乐系统来说，高集成度，高处理能力，4核可以达到其他CPU 8核的性能，Kyro CPU架构,Kryo 架构基于ARMv8 指令集，支持64 位运算。主频可以达到2.2GHz；搭载 Qualcomm Adreno™ 530 GPU，最高支持OpenGL ES 3.1 + 版本，可为四个显示器提供电力，包括多个 4K 显示器。Hexagon 680 DSP性能的显著提升，让CPU减少任务负载量，以更低能耗达到更快的处理速度。
2017-05-12问：高通现在在机器学习领域已经研究到什么深度了？都能为消费者带来哪些些全新的体验？
答：Qualcomm Zeroth研究最初专注于生物真实性的脉冲神经网络，而现在关注的领域拓展到了支持终端深度学习的人工神经网络。这一重要支柱将使得Zeroth成为一个平台，把人类感知带到每天与我们互动的终端中。
Zeroth是利用深度学习将拥有海量数据的大型CPU或GPU集群进行训练,经过训练的网络现在可以部署在骁龙处理器驱动的设备上,完成设备上的数据处理任务,比如图像分类,目标识别和面部识别.
Zeroth的新功能,是利用深度卷积神经网络,实现在骁龙驱动设备上实时进行面部识别.
目前还在做硬件和软件的深度优化,以便在处理器中运行更大,更复杂的网络.
2017-05-12问：DSRC/802.11p和Cellular-V2X这两种技术哪一种是未来的大趋势呢？
答：从技术方案上来说，两中无线技术都是为了解决汽车互联以及自动驾驶为目标的。Qualcomm在这两者都有深入研究并有针对性的解决方案。从技术规范上可知，DSRC/802.11p主要用于车载电子无线通信，它本质上是IEEE 802.11的扩充延伸，符合智能交通系统（ITS，Intelligent Transportation Systems）的相关应用，应用层面包括高速车辆之间以及车辆与ITS路边基础设施（5.9千兆赫频段）之间的数据交换(如电子道路收费系统、车辆安全服务与车上的商业交易系统等应用)。
Cellular-V2X的目标除此之外，还可以通过Celluar网络实现非视距的功能。例如，如果一公里前有拥堵，那么Cellular-V2X具有优势。
2017-04-26问：你好，我想问一下：AUTO-ID是怎么理解的？我的邮箱是381324361@qq.com
答：AUTO-ID是指自动识别技术么。关于自动识别技术范围比较广，对于汽车这项技术非常重要。从技术分，主要是基于图像分析识别和智能机器学习识别。Qualcomm在这两个方面都有相关的经验和积累，我们分别称之为计算视觉（compute vision）和Zero机器学习平台。请登陆www.qualcomm.com网站了解最新信息。
2017-04-21问：在2017年美国大奖赛中，高通将工作在60 GHz波段的802.11ad集成至梅赛德斯AMG马石油车队的Wi-Fi遥测系统里，上一届比赛中车队使用的是什么？相比之下802.11ad对Wi-Fi遥测系统有什么性能上的帮助和提升？
答：之前还没有采用这样的手段来收集分析这些比赛信息。对于高速赛车这样高强度的赛事，有的时候 百分之一秒就可以分出胜负。我们很欣喜的看到，AMG通过这样的技术手段，可以对众多细微因素进行采集分析，从而达到优化比赛准备，获得更好的成绩。
2017-04-21问：C-V2X除了让车辆能安全地穿过雾和躲避危险的十字路口盲区外还有什么其他对车辆的辅助功能吗？
答：C-V2X功能上来说，主要出发点是让汽车可以联通起来，而且是借助现有网络设施。在此基础上可以有很多事情可以创新和改造。比如车距告警，超车告警，基于道路流量路径选择等等。
2017-04-21问：在汽车实现全面的V2X过程中最大的困难、问题是什么？
答：相对来说，技术问题基本可以解决了。但是法律法规，规范和互操作性，设施方面，都会涉及错综复杂的关系。
2017-04-14问：Qualcomm Zeroth平台到底是一个什么样的自动驾驶平台？和现在其他自动驾驶平台有什么区别？现在已经研发好了还是正在研发？多久后能够投入使用？
答：Zeroth是利用深度学习将拥有海量数据的大型CPU或GPU集群进行训练,经过训练的网络现在可以部署在骁龙处理器驱动的设备上,完成设备上的数据处理任务,比如图像分类,目标识别和面部识别.
目前没有正式发布，请及时关注Qualcomm中国官网。
