智能汽车普及奇点已至!上海车展首场智能汽车供应链创新峰会万字干货

4月19日,由车东西主办的GTIC2019全球智能汽车供应链创新峰会(以下简称2019智能汽车供应链峰会),在第十八届上海国际汽车工业展览会(以下简称2019上海车展)同期成功举行。本次峰会由2019上海车展承办方上海市国际展览有限公司(SIEC)联合举办,是2019上海车展同期活动之一。车东西是隶属于智一科技的智能汽车产业新媒体。

▲GTIC2019全球智能汽车供应链创新峰会现场

参与峰会演讲或对话的嘉宾来自全球智能汽车产业各个关键环节的代表性企业,包括全球顶级汽车零部件供应商、中国顶级互联网公司、国内突出整车厂、造车新势力头部企业、自动驾驶头部创业公司,为现场观众带来了一场精彩而深入的智能汽车供应链创新大讨论。

国内车路协同学术领域的带头人之一,清华大学自动化系教授、自动化系系统工程研究所所长张毅,指出了车路协同技术对智能驾驶的重要推动作用,为大会针对智能汽车关键技术的讨论拉开了序幕。

我们精心梳理了全部行业大咖演讲中的干货,在智能网联汽车改变未来出行的大趋势下,希望能够帮助大家洞见和把握自动驾驶加速落地、电子电气架构进化、智能座舱快速渗透的产业机遇。

一、智能网联汽车技术将成中国汽车产业新机遇

峰会伊始,上海市贸促会副会长、上海市国际展览有限公司董事长顾春霆进行了开幕致辞。

▲上海市贸促会副会长、上海市国际展览有限公司董事长顾春霆

顾春霆表示,去年工信部发布《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》,到2020年,中国将在车联网、智能网联汽车跨领域融合上取得突破。顾春霆认为,智能网联汽车正在成为全球各国抢占的战略制高点,智能网联汽车技术将成为中国汽车产业的历史新机遇。

本次峰会是由车东西作为独立的智能汽车产业新媒体品牌首次发起。智一科技联合创始人兼CEO龚伦常代表大会主办方发表了欢迎词。

▲智一科技联合创始人兼龚伦常

龚伦常表示,本届上海车展出现两大现象:一是电动汽车站上C位,外资车企、合资车企、自主品牌、造车新势力四大阵营角逐电动汽车市场;二是电动汽车续航从500公里迈向600公里,L2自动驾驶走向普及,随着续航500公里,L2级自动驾驶产品价格的下探。龚伦常认为,智能汽车迎来普及“拐点”。

围绕自动驾驶内容,智一科技以系统的方式为业内专业人士提供了学科内容。目前,智东西公开课的自动驾驶公开课进行到了第五季,课程已经研发完成53场,单期课程累计最高观看人数超过6000人,覆盖学员超过6万人,85%以上都是智能汽车行业从业者。

▲智一科技旗下品牌与服务

二、“车路协同提出者”张毅教授:车路协同变革交通

国内车路协同技术的研究领头人,清华大学自动化系教授、自动化系系统工程研究所所长张毅,为峰会的产业人士点明了车路协同的过去、现在与未来。

▲清华大学自动化系教授、博导、自动化系系统工程研究所所长张毅

“车路协同”概念是在张毅教授十余年前作为科技部专家时提出的,在近年汽车与交通、智能技术、通信技术开始大规模跨界融合时,成为国家战略。张毅教授认为,车路协同把车辆与道路连接起来形成了一个平台,这个平台关心的是安全与控制。车路协同将使车辆安全从被动安全到主动安全再进入协同安全,控制也会从被动控制、主动控制进入协同控制。

在安全方面,车路协同支持的协同安全将成为汽车的第三代安全技术,能够简化单车智能复杂的感知决策过程。由此,在高级辅助驾驶系统(ADAS)基础上,可以发展出CDAS(协同自动驾驶辅助系统)。

在控制方面,车路协同可以实现交通道路场景中的单车车速引导、多车车速引导、以及与红绿灯信号配时协同控制。

张毅教授认为,车路协同技术是基于高精度传感与高精度地图+导航的两条自动驾驶路线之外的第三条道路。CAV,即基于车路协同的自动驾驶,具有降低感知难度、提高行车安全、降低系统成本的优点,应用场景包括车辆自动跟驰、单车自动驾驶、自动车队跟驰、路口协同通行等。张毅教授还认为,车路协同还为人工智能与自动驾驶的结合奠定了技术基础,基于人工智能的自动驾驶有望超越L5级水平,达到L6、L7等更自主的自动驾驶。

三、自动驾驶持续火热,重塑汽车与出行

1、巨头初创同台共话自动驾驶赋能未来出行

作为搭建起国内最大出行服务网络的出行巨头滴滴,其智能驾驶首席工程师贾兆寅在GTIC2019智能汽车供应链创新峰会上描绘了滴滴对未来交通的构想。

贾兆寅表示,滴滴对于未来交通的愿景以及规划包括三部分:智能的基础设施—比如智能信号灯、V2X设施;智能车辆,驾驶更安全的自动驾驶车辆;以及智能共享出行网络,比如滴滴的智能派单系统。这三层智能结构集合起来,可以让交通更加高效、安全。

▲滴滴智能驾驶首席工程师贾兆寅

在这三层智能结构背后,是滴滴建立的大数据、人工智能以及云计算的能力。比如,滴滴后台每天要处理4500TB的数据,在庞大数据量的辅助下,滴滴能够以85%的准确率,预测15分钟内的出行需求,而滴滴的云计算系统性支撑达到99.95%,在两年内会有10万台服务器作为支持。

在这三层智能结构中,滴滴在大力投入单车智能。贾兆寅表示,滴滴目前建立了42辆规模的自动驾驶车队,有百余人的工程师团队,另外有部署在各个城市车辆上的行车记录仪,能够收集驾驶场景数据,为自动驾驶的研发服务。

在自动驾驶的各个关键技术环节,滴滴做了完整的研发工作——滴滴自建了团队制作厘米级精度的高精地图,结合大数据、人工智能以及云的能力对自动驾驶感知、路径规划技术进行大幅升级,并辅以达到百万公里级的自动驾驶虚拟仿真测试。在中国环境的实际测试中,滴滴的自动驾驶技术可以在远达70米的距离识别行人,也能很好地判定助力车。

眼下,滴滴在硅谷、北京都有团队进行智慧交通、V2X、无人驾驶的研究。

▲Pony.ai创始人兼CEO彭军

到现在,Pony.ai每天在广州南沙有30辆车进行测试,支持多地的点对点运营。彭军称,要让无人驾驶从演示进化到车队运营,对自动驾驶整体系统的考验非常大,尤其是算法的高可扩展性。

为了让无人驾驶车队真正能够“运营”起来,Pony.ai进行了车辆控制中心平台、寻路优化算法、车内UI以及硬件平台的开发,希望用更友好的人车交互界面和更好的无人驾驶驾乘体验,让无人驾驶赢得更多民众的支持。

彭军还认为,软件与硬件的结合,以及自动驾驶生态系统的不断完备,将会打造出令人兴奋的出行体验。

2、供应商聚首竞演汽车自动驾驶与电子架构创新

在出行服务商的上游,传统汽车零部件供应商中的佼佼者——博世与恩智浦正在面向智能网联趋势大力转型,不仅推出承前启后的产品方案,也同样激发了富有创新性的思考。

全球最大的汽车零部件供应商博世,其底盘控制系统中国区驾驶员辅助业务单元副总裁蒋京芳,在谈及自动驾驶时,用“井喷”二字形容今年的L2级自动驾驶“上车”情况。

▲博世底盘控制系统中国区驾驶员辅助业务单元副总裁蒋京芳

在去年的中国自主品牌“L2级自动驾驶上车元年”,博世扮演了提供方案的幕后英雄。蒋京芳表示,截止目前,已经有10款以上车型搭载博世的L2级自动驾驶方案量产,到今年年底,预计将有40余款L2级自动驾驶车型量产。

博世接下来的重点是L2.5级自动驾驶,其技术特点是最高速度支持130公里/小时的,由驾驶员确认后可自行变道的脱手式自动驾驶。

在新一代的L2.5级自动驾驶方案中,博世会将布置五枚下一代毫米波雷达,下一代摄像头作为主传感器,以及名为DASy的自动驾驶域控制器。蒋京芳宣布,博世的L2.5自动驾驶方案,将于2020年量产。

蒋京芳提到,博世的自动泊车方案今年底也将有20余款车型搭载上市,明年,博世将会量产遥控泊车功能。

蒋京芳还表示,2022年后,博世的自动驾驶方案会向L3级及以上升级,但它们需要冗余的底盘、传感器、计算平台、电子电气架构以及高精地图与定位等,技术成熟仍需时日。

蒋京芳总结认为,自动驾驶在中国的发展如燎原之势,L2已在中国落地,L2.5指日可待,而L3级落地方案因为技术、法规、验证等工作,仍需探索,L4乃至L5级自动驾驶则需要更开放的合作。

全球最大的汽车半导体供应商恩智浦,则着重解读了汽车智能时代,汽车电子架构的创新。

▲恩智浦半导体大中华区汽车电子业务首席技术官吕浩

在这些需求的推动下,汽车的网络架构正在从过去多个ECU相连的分布式架构,向基于“功能域”的架构演进。在这一架构中,会存在连接、车身舒适、自动驾驶、信息娱乐系统、动力总成控制五大域控制器负责汽车的关键功能,以一个中央网关进行数据交换。吕浩表示,在未来,多域控的架构还会向虚拟化的趋势演进,一个中央的计算中心会把周围的控制器通过软件方式虚拟化。

吕浩指出,自动驾驶的升级需要算力更强的计算处理器以及更多的传感器半导体,计算中心算力需求会从L2的20KDMPIS(每秒百万次运算指令执行)、1TOPS(每秒1万亿次运算),增长到L5的200KDMPIS、100TOPS。高等级自动驾驶也会引入更多的雷达、摄像头、激光雷达,此外还需加入V2X以获得超视距信息。到L4-L5阶段,单台汽车半导体价值将达到900-1200美元。

吕浩称,在满足算力需求上,恩智浦目前已经打造了Bluebox车载计算平台,还引入Kalray的多核并行处理器,打造Bluebox计算平台,其算力预计达到100TOPS。

在满足传感器更新需求上,恩智浦的毫米波雷达在频率、半导体材料、制程工艺上全面升级,提高雷达的集成度、成像能力并引入深度学习的识别能力。

在车内娱乐信息系统芯片更新方面,恩智浦也开始在其i.MX系列芯片中引入AI支持的语音识别、手势识别等算法。

吕浩认为,除了各个域的更新,汽车的功能安全与信息安全也同样重要,同时一个更加开放的开发环境和人工智能的引入,会帮助自动驾驶更快更好实现。

四、巅峰对话:智能汽车的未来十年

智能汽车的宏大议题下有多条不同的赛道,每条赛道还有各自的分层,那么赛道中的玩家对智能汽车未来的认知会有什么不同,又能取得哪些共识?他们对智能汽车的趋势有何精炼的判断?

在智一科技联合创始人、总编辑张国仁的主持下,Pony.ai创始人兼CEO彭军、博世底盘控制系统中国区驾驶员辅助业务单元副总裁蒋京芳、小鹏汽车联合创始人兼副总裁何涛、比亚迪智能网联总监杨见星四位推动智能网联汽车进化的实践者,进行了一场巅峰对话,对智能汽车今后十年的发展态势进行了大胆预测。

▲巅峰对话环节

对本届上海车展逛展后的感受,四位嘉宾普遍认为汽车的电动化大潮势不可挡,同时也看到了很多从用户体验到产业合作的各种创新。

对于智能汽车未来十年这一核心命题,嘉宾都非常乐观。一方面,他们普遍认为智能化会是一个持续的过程,以电动化为引领,以各种服务和体验的升级为支点,类似于智能手机过去十年为移动互联网带来翻天覆地的变革一样,智能汽车的普及也会带来生活方式和娱乐方式的重大改变。

Pony.ai创始人兼CEO彭军认为,L2级自动驾驶的普及,并不会影响无人驾驶用车服务的推广,同时他也透露,Pony.ai已经在尝试小范围的商业化。

博世底盘控制系统中国区驾驶员辅助单元业务副总裁蒋京芳则认为,汽车智能化会越来越带动产业链更广泛的开放合作。

小鹏汽车联合创始人兼副总裁何涛则表示,他们新推出的P7纯电轿跑,相较于第一款车小鹏G3,将会在智能交互和自动驾驶体验上明显迈上一个大台阶。同时他也透露,小鹏P7在2020年即会进行小规模交付。

▲小鹏汽车联合创始人兼副总裁何涛

比亚迪智能网联总监杨见星表示,汽车智能化的快速发展,需要有更加开放的硬件平台、软件生态予以支撑。如果从智能手机的角度去看,整车如果没做数据开放,就还没进入智能化时代。

▲比亚迪智能网联总监杨见星

五、智能汽车全面进化解读软件硬件协同升级

在智能汽车走向普及的过程中,一批或老或新的企业在产业链中的地位凸显出来。在外界的认知中,他们或偏重软件,或侧重硬件,在自动驾驶与车联网的赛道中贡献自己的力量。而他们最终的方向,是实现软件与硬件的融合,用强大的产品打造出超越用户期望的智能汽车使用体验。

1、计算平台革新寻找高效灵活自动驾驶芯

自动驾驶的技术升级以及应用普及,需要强大、高效、灵活、低成本的计算平台,如何满足这些看似矛盾却又必不可少的条件?一家传统汽车供应商伟世通,与一家新兴的自动驾驶底层计算芯片打造者地平线,给出了不同的回答。

去年,伟世通发布了自动驾驶域控制器DriveCore。“DriveCore之父”——伟世通电子(德国)技术管理副总裁MatthiasSchulze在峰会上提出,一个乐高式的模块化可扩展平台,能够最大限度地服务各类自动驾驶客户。

▲伟世通电子(德国)技术管理副总裁MatthiasSchulze

为此,伟世通打造了DriveCore,其硬件可以根据需求配置不同芯片企业的计算模块,如高通、瑞萨、恩智浦、英飞凌等;伟世通还打造了该平台的中间件、开发套件、云平台等服务,不仅自己提供自动驾驶算法,也引入AI企业开发自动驾驶软件并将其集成为软件包。

通过对各软硬件模块的更新、插拔,DriveCore可以支持L1-L5级自动驾驶功能的拓展。这使得DriveCore作为一个自动驾驶的计算平台,拥有了高度的灵活性以及实用性。

基于DriveCore,伟世通已经开发了一款L3级自动驾驶试验车,在德国、美国、中国都进行了测试。

2个月前拿下6亿美元融资的地平线,则将一家创业公司的生存灵魂融入了其计算平台中——高效。去年中,地平线自动驾驶计算平台Matrix1.6发布。今年,地平线自动驾驶计算芯片征程,架构迭代到2.0。

地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇认为,自动驾驶汽车面临的最大挑战,在于算力,而有效算力才是最关键的指标。他举例,人脑算力大约有1000TOPS,汽车自动驾驶要达到人类水平,或许也需要这样的算力。李星宇表示,芯片算力之外,芯片的计算效率同样重要。

▲地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇

因此地平线自行开发了芯片架构,推出了征程1.0自动驾驶感知芯片,能够以1.5W的功耗,实现对200个目标的识别。今年将推出的基于新架构“贝叶斯”的新一代芯片,还会有10倍的效率提升。基于地平线征程芯片打造的自动驾驶感知计算平台,能够实现对单目标的实时追踪以及全场景的语义分割。此外,地平线还推出了低成本的高精度地图技术方案NavNet,定位自动驾驶Tier-2,为产业上下游提供广泛自动驾驶广泛技术方案。

2、智能座舱崛起硬件软件走向融合

在智能汽车时代,一个越来越理解用户的智能座舱变得越来越重要。

在这个座舱的搭建过程中,互联网巨头腾讯,以智能车载系统为核心切入点,进入行业17个月,收获近二十家车企合作伙伴。腾讯正主要从软件层面,推动智能座舱的进化。

腾讯车联总经理刘昕认为,对车企来说,造出越来越符合用户期待的车,变得越来越重要。

▲腾讯车联总经理刘昕

刘昕认为,人类的交互形式是多模态的,腾讯会将语音、视觉、手势、表情复合的多模态交互植入到车内。

刘昕还表示,汽车需要更懂人,要从人找服务,做到服务找人。腾讯基于场景化数据和不同用户的个性化兴趣,将主动发现用户的需求,以腾讯的生态服务为支持进行服务的主动推送。

刘昕认为,车联网行业进化需要打造“生态车联网”,其中首先要打造全面的内容生态,随后要打通服务生态,打造轻量化的应用生态。

打造生态车联网的三大方向即是:从“人找服务”到“服务找人”,从“千人一面”到“千人千面”,从断裂化的数字体验到用车前/中/后的无缝数字体验。

目前,腾讯车联已有包括宝马奔驰在内的17家合作车企,合作车型达到45款,生态合作伙伴达到300家。

此外,腾讯通过建立未来出行实验室的方式,研发5G+V2X的车联网方案,覆盖更全链路的智能网联汽车车联服务。

在智能座舱领域耕耘的航盛电子,则认为智能汽车步入一个融合时代,供应商也需要融合的创新方案。

▲深圳航盛电子股份有限公司技术副总裁朱新军

深圳航盛电子股份有限公司技术副总裁朱新军提出,智能汽车正在经历四大融合:一为汽车各子系统数据融合,二为汽车电气架构集成化,与云融合;三是车联网生态的融合;四是汽车社会属性与工具属性融合。

这些融合趋势提出了一些新的挑战,一是软件快速迭代与汽车传统开发周期冲突,二是软件功能复杂性对软件鲁棒性提出更高要求,三是整合系统综合安全需要更强的保障。

对此,航盛电子分别提出了全流程开发质量管理系统、敏捷开发配合自动化代码测试流程、三层安全防护体系予以解决。

朱新军认为,航盛电子的下一代智能座舱,将拥有高性能、AI驱动、5G接入等特性,具有全面的数字化体验。

同样在智能座舱领域,AI初创公司深思考人工智能也基于AI技术,提出了让智能汽车在交互体验上向上进化的方案。

深思考人工智能CEO兼AI算法科学家杨志明表示,座舱在变得越来越数字化,车内的信息正在越来越多样而复杂,将这些信息进行融合、做语义理解,是深思考的着力点。

▲深思考人工智能CEO兼AI算法科学家杨志明

他表示,先进很多车载语音只是解决了简单的指令命令性交互,而车载终端需要进行多模态的信息输入以及多模态的语义理解。深思考运用其掌握的语音、视觉人工智能技术,打造了多模态的深度语音理解云端引擎,并研发了AI芯片模组支持本地计算。基于该引擎,深思考打造的多模态智慧车载深度语义理解机器人,获得了理解乃至判断车内用户需求的能力,能够基于场景向用户进行自动的功能设置或者主动的服务推荐。

杨志明表示,通过多模态的深度语义理解,车内助手才能真正带给用户一站式解决方案。

六、自动驾驶寻求落地特定场景迎机遇

今年上海车展乘用车呈现的L2级自动驾驶普及热潮,让更多逐鹿自动驾驶的企业看到了机会。全球顶级零部件供应商、最大的泊车系统供应商法雷奥,以及两家自动驾驶初创公司新石器、西井科技,都在垂直的场景找到了各自的生意。

作为全球十大汽车零部件供应商,法雷奥在自动驾驶的技术积累中,颇有一些拔尖的技术亮点。

法雷奥中国CTO顾剑民指出,根据一些第三方机构的预测,L3级与L3级以上自动驾驶要达到50%的普及率,可能需要到2040年。在当前主流的L2级自动驾驶辅助即ADAS技术,到L3级之间,有一个巨大的鸿沟,其技术因素主要是传感器硬件与感知功能的冗余性不足。因此法雷奥开发了行业内首款车规级激光雷达ScaLa作为为自动驾驶提供冗余感知,帮助L3级自动驾驶落地。

▲法雷奥中国顾剑民

另外一方面,顾剑民认为,高等级自动驾驶目前还存在成本过高的问题,因此法雷奥从自动泊车的场景切入,打造了低速场景下的全自动遥控泊车系统。目前,该系统已经在奔驰E级和S级轿车、长安新款CS75上量产。未来该功能还可以向无人代客泊车演进。

同时,法雷奥还收购了法国无人驾驶小巴公司Navya股权,后者已经在全球售出116台无人驾驶巴士,在20个国家的限定场景中开展运营。

顾剑民认为,新的科技包括自动驾驶会带来极大的安全与便利,但是必须要解决怎么样商业化落地,否则一个事物再好只是空中楼阁、坐而论道。

▲新石器创始人兼余恩源

余恩源认为,中国快速增长的快递需求,将使快递行业出现人力短缺的情况,5-10年后必须规模化使用无人车工具来进行运输。他表示,根据其测算,未来2-3年,无人物流车的效率就将大大高于人类。

为了平滑迈向无人物流车的商用节点,新石器开发了其L4级无人物流车的模块化车身,上车身可以根据不同的配送需求进行切换;自建了车辆工厂,保证无人车的质量;同时引入5G技术,用远程控制保障无人物流车运行安全。

余恩源表示,新石器已经和欧洲某国运营商签订了销售合同。

随后演讲的西井科技COO章嵘,也在峰会现场讲述了这家人工智能行业解决方案提供商推动自动驾驶在码头场景量产的方法论。

▲西井科技章嵘

章嵘称,港口码头正在迎来全面的智能化改造,人力成本昂贵与劳动力短缺以及对安全因素的考量为无人驾驶在港口落地提供了机遇。章嵘认为在港口这一垂直场景部署无人集装箱卡车与无人跨运车的技术难度并不小,高精度的定位要求、易变的运行环境都构成了挑战。

西井科技为此研发了多传感器融合的感知方案,并制定了多级导航定位技术方案。在技术模拟中,西井科技的自动化卡车车队能够带来100%的效率提升。目前,西井科技已经从瑞典获得了订单。

七、第六届GTIC年度峰会圆满闭幕

GTIC是智一科技旗下产业活动与资源对接平台,是业内最具影响力的年度技术产业峰会品牌之一。2019智能汽车供应链峰会是第六届GTIC,也是今年进行的第二场年度峰会。

今年3月,在第18届AWE同期,GTIC2019全球AI芯片创新峰会在上海成功举办,指明AI芯片2.0阶段的架构创新、生态构建与应用落地方向。

结语:智能汽车触达普及“奇点”

透过本次GTIC2019全球智能汽车供应链创新峰会的圆满举办,车东西明确捕捉到智能汽车的几大变化:

一、L2级自动驾驶全面普及,驾驶员双手开始被解放;

二、细分场景落地自动驾驶的道路得到验证,部分自动驾驶创业公司转入稳健运营;

三、车路协同技术落地在即,自动驾驶“第三路线”正在开辟;

四、智能交互从单点向多模态演进,车内交互体验即将大幅优化。

结合在2019上海车展上的观察,车东西认为:技术与应用相互的双轮驱动,已经让智能汽车的发展明显触摸到了一个“奇点,一场下一代智能移动终端的革命,已是箭在弦上。

THE END
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9.电子电气架构智能计算架构和SOA应用soa电子电气架构车载计算基础平台侧重于系统可靠、运行实时、分布弹性、高算力等特点,实现感知、规划、控制、网联、云控等功能,最终完成安全、实时、可扩展的多等级自动驾驶核心功能。如图所示,车载计算平台的总体架构主要包含车控操作系统和异构分布硬件架构两部分。其中,运行于车载智能计算基础平台硬件及汽车电子控制单元硬件之上,支撑智能https://blog.csdn.net/Soly_kun/article/details/142992831
10.几个主流的自动驾驶平台汽车技术几个主流的自动驾驶平台 引言:本文节选自汽标委智能网联汽车分标委今年7月编撰的《汽车控制总体技术要求研究报告》,本报告由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司、华为技术有限公 引言: 本文节选自汽标委智能网联汽车分标委今年7月编撰的《汽车控制总体技术要求研究报告》,本报告由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限https://www.auto-testing.net/news/show-111614.html
11.车联网白皮书(网联自动驾驶分册)51CTO博客同时,由于交通行为更多是众多参与者之间互相“博弈”,在路径动作的决策规划环节,单车智能自动驾驶难以给出最佳的解决方案。 网联化有望分担单车的算力消耗,基于云控平台给出全局最优的驾驶策略。 在算力方面,一是网联化作为“超级传感器”能够直接给出感知的目标结果,省去了复杂的对传感器信号的计算分析过程,如红绿灯的https://blog.51cto.com/lovebetterworld/3312409