登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
传统车牌识别系统普遍存在识别速度慢、精度低、鲁棒性差等问题，极易受光照变化、天气干扰等因素影响，且依赖大量人工审核，严重制约了智慧交通系统的高效运行。针对上述痛点，本文设计并实现了一种基于YOLOv8的轻量化实时车牌识别系统。首先，通过公开数据集下载、网络爬取等多渠道采集19000张不同场景下的车牌图像，经过数据清洗去除重复和无效数据，使用LabelImg工具完成标注，并按照8:1:1的比例划分为
带标注的交通标识数据集，可识别汽车，公交，自行车，摩托，人，识别率94.6%，6523张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。
本文探讨了利用AI辅助分析车辆俯仰运动（点头现象）的方法。作者通过多轮对话引导AI生成机构简图，应用速度瞬心法和三心定理求解纵倾中心位置，并逐步修正模型误差（如考虑前万向轮转动自由度、制动抱死工况等）。最终开发出可交互的HTML可视化工具，动态展示滑动率对纵倾中心的影响。研究表明：1）俯仰运动源于制动力与惯性力形成的力偶矩；2）纵倾中心高度决定悬挂弹簧受力；3）AI能有效辅助建立参数化模型，将抽象
这些实践的共同点在于，它们都不再满足于用软件记录工艺，而是追求用AI生成工艺，让工艺智能从概念走向产线。这就是工艺智能的核心逻辑：把老周们脑海里的隐性知识，沉淀为可计算、可复用的数字模型。工艺智能的价值，不在于替代工程师，而在于把他们从重复性、低容错率的编制工作中解放出来，投入到更有创造性的工艺优化和异常处理中去。那些率先拥抱这一变化的企业，正用更高的效率、更一致的品质和更短的交付周期，建立起新的
而如今，工业大数据正成为照亮这条道路的灯塔，通过对生产全流程数据的采集、分析与应用，让工业大数据从概念走向现实，为汽车制程质量优化注入了强大动力，并进一步支撑数字孪生工厂的构建，推动制造业迈向智能化新阶段。2.机理模型构建：基于历史数据与工艺知识，分析数据与质量问题的关联规律，封装成质量判定、缺陷预警、参数推荐等智能模型，替代人工经验判断，为数字孪生提供算法支撑。这一过程，正是工业大数据赋能生产的
AI赋能软件供应链，利用工具、优化流程等，以此获取更高组织效率和产品工程能力，赢得市场竞争。
在许多情况下，软件如今已成为驱动车辆运行所需核心功能与特性的关键力量。行业重新聚焦软件定义汽车（SDV），标志着架构技术正加速向 SDV 为核心的方向演进，并深度融合AI与自动驾驶能力。软件优先的策略带来了诸多优势，例如能够快速执行空中下载（OTA）更新，并持续提供个性化以及订阅制的服务；但同时也引入了复杂性与潜在风险——因此，软件质量对于保障软件定义汽车（SDV）系统的安全与可靠至关重要。
报告立足中国乘用车市场，基于乘用车前装量产数据库，全面解析智能驾驶SoC（含前视一体机、域控制器及高阶自动驾驶辅助芯片）与智能座舱SoC（含端侧AI芯片）的前装装配现状、算力结构演变与供应商竞争格局，深入解读舱驾融合芯片的技术演进路径及端侧大模型驱动下的算法迭代趋势，系统梳理国内外主流芯片设计企业的产品矩阵与量产进展，并结合头部车企平台化选型策略及典型量产车型应用案例，研判2026-2030年市场
接下来的文章将分为12个核心章节三、 核心概念：什么是真正的AI Agent？：从10个维度彻底搞懂AI Agent的本质，以及AI Agent和传统软件程序、传统AI模型的区别。四、 汽车与出行领域的问题背景：为什么我们需要AI Agent？：详细分析过去10年汽车与出行领域AI落地面临的三大核心痛点。五、 汽车出行AI Agent的概念结构与核心要素组成。
Google I/O 2026宣告AI进入Agent工程化落地阶段。Gemini 3.5 Flash以4倍速度、半价成本超越前代旗舰，配合24/7运行的Spark个人Agent与可调度93个子Agent的Antigravity 2.0平台，"模型即对话"转向"模型即执行"。国内百度文心5.1以6%训练成本实现对标效果，阿里千问打通电商场景。对嵌入式与汽车开发者，Agent将重构工具链，端云协同的功
5G，即第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology），是最新一代蜂窝移动通信技术，它凭借超高速率、超低时延、超大连接等特性，为人们开启了万物互联的智能新时代。
汽车产业的深度变革正在重塑零配件企业的竞争格局。采购、生产、物流的一体化管理不再是可选项，而是企业生存发展的必选项。金蝶凭借多年的技术积累与行业深耕，以领先的 “业财智造” 一体化架构，主推金蝶 AI 套件，为汽车零配件企业提供了覆盖供应链全场景的数字化解决方案，助力其实现从传统制造向智能制造的跨越。在国产化替代与产业智能化升级的双重机遇下，选择契合自身需求的技术伙伴，将成为汽车零配件企业构建核心
AI Agent Harness Engineering（AI代理驱动的线束工程）是面向线束全生命周期的智能工程体系，其中质量检测是当前落地最成熟、价值最明确的场景。该方案将多模态感知Agent、规则决策Agent、协同交互Agent、自迭代训练Agent缺陷检测准确率达99.97%，漏检率低于0.01%，满足车规级质量要求单套线束检测时长压缩至15秒，检测效率提升300%可自主适配工艺变更，适配
本文探讨了在汽车零部件工厂AI项目中处理跨系统语义对齐的挑战。项目需同时处理SAP、MES和IoT系统的数据，发现核心问题在于IT与OT系统间的语义差异，而非简单的接口集成。通过构建语义映射层(SemanticBridge)解决对象定义不一致问题，并引入时间对齐策略处理不同系统的时间粒度差异。关键决策包括：选择性接入OT数据、分层访问SAP数据、限制Agent的写操作权限。这些措施将跨系统推理错误
在舱驾融合层面，杨立伟认为，现阶段强行在模型层融合，“ROI是非常不好的”，核心原因在于推理频次的巨大差异——智驾模型需要10赫兹到48赫兹的处理速度（特斯拉为48赫兹），而座舱模型1~2赫兹就已足够，“不同频次代表对算力和内存的需求成倍增长，没必要把两个东西做到一起。相比较来说，这些科技巨头们所做的不仅是技术能力输出，更重要的还是其背后的生态能力整合，比如火山引擎背后字节系的抖音、懂车帝、今日头
本系统采用前后端分离的架构设计，后端基于SpringBoot框架搭建，前端采用现代化的Web技术，结合MySQL数据库进行数据存储与管理。系统创新性地引入了DeepSeek智能分析模块，为用户提供更为深入的检测结果解释和修复建议。通过收集和标注包含10,218张训练图像、971张验证图像和486张测试图像的专用数据集（包含单一类别“Car-Damage”），本系统实现了对车辆划痕、凹陷、破裂等多种
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
智能车竞赛代做产业链乱象严重，形成上游代工、中游中介、下游学生购买的灰色利益链，导致赛事公平性崩塌、育人价值异化。往届毕业生批量生产标准化模块和代码，使应届生沦为"组装工"，丧失工程实践能力培养机会。代做服务高额溢价牟利，造成"劣币驱逐良币"现象，比赛从技术竞技异化为"拼钱拼资源"的名利场。这种乱象不仅腐蚀学风、破坏人才选拔机制，更损害行
携手 IBM，光束汽车成功构建了统一的企业级智能数据中枢，在满足多方合规要求的同时，全面提升了质量管理、生产监控与数据驱动决策能力，为企业智能制造和长期发展夯实了坚实的数据基础。指出[i]，在智能网联汽车高速发展的背景下，车企每天产生并处理的海量数据，不仅包括用户的个人信息、驾驶行为、位置信息等隐私内容，更包括研发设计文档、供应链交易信息、算法模型、平台源代码、市场战略等高度敏感的商业秘密与关键运
过去十年，车内的人机交互完成了从简单显示和物理按键到智能座舱和多屏联网的数字化升级，功能的堆砌持续拉高硬件门槛，但并未带来体验质变，屏幕割裂、系统迟滞、交互被动、体验碎片已经成为行业普遍痛点。2026年，智能座舱竞争正从“功能时代”，走向全民普惠的“智能认知时代”。随着以OpenClaw龙虾智能体为代表的新一代Agent驶入车内，功能叠加和被动交互逐步转变为个性化和主动服务，由端侧AI大模型驱动的
虚拟装配的出现，为汽车设计与制造带来了革命性的变化。虚拟装配是在虚拟环境中，利用虚拟现实技术将设计出来的产品三维模型进行预装配，在满足产品性能与功能的条件下，通过分析、评价、规划、仿真等改进产品的设计和装配的结构，实现产品可装配性和经济性，从而提升产品质量、缩短生产周期、完成人员培训。在虚拟装配过程中对优化后的装配工序、装配方法进行记录，从而生成装配规划，采用电子化、结构化、可视化的形式生成装配工
本文介绍了混合动力汽车(HEV)能量管理策略的动态规划(DP)实现方法。首先通过状态离散化将连续问题转化为网格计算，包括时间、SOC和功率分配的离散化。其次详细说明了代价累积过程，包括阶段油耗计算、状态转移方程和罚函数设置。然后重点阐述了逆向递推算法，从终点边界条件开始，通过贝尔曼方程逐步求解最优控制序列。最后给出了Simulink模型构建流程，包括工况输入、整车动力学、能量管理策略、发动机油耗计
本文测试了使用豆包AI根据素描风格的图片提示词生成新场景的效果。通过输入特定描述（如"半坐在床上的人与红色小狗"、"床上两人与火炉"等），豆包成功生成了多幅符合要求的16:9比例图片，在保持原图素描风格的同时实现了场景创新。测试表明，豆包的智能绘图功能能有效辅助创作，通过调整提示词可快速获得不同版本的可选场景图，为图文故事创作提供了便捷工具。
其中，与国内领先的智能汽车Tier1经纬恒润达成战略合作，双方将深度融合软硬一体系统集成能力与自研智驾芯片技术，共同打造兼具全球竞争力与成本优势的智驾解决方案，并与产业链上下游携手，共建开放高效的智驾产业生态。“我们以独立芯片厂商的身份进入，不干预海外伙伴的算法与集成业务，而是通过提供高性能、高可靠的芯片底座，与当地产业链形成互补型生态。可以预见，爱芯元智这种高低协同、坚持做普惠AI的战略布局，精
系统需满足车规级严苛的实时性、安全性与环境鲁棒性要求，广泛应用于智能座舱交互、智能驾驶辅助、车联生态服务、车路协同、出行服务闭环等全车载场景，最终助力车辆实现自主感知、自主决策、自主服务的智能化升级。未来五年，随着车载操作系统和AI框架的标准化，第三方开发者可以为智能体开发各种“技能插件”，如同手机应用商店一样。未来五年，随着多模态大模型（融合视觉、听觉、触觉、文本）和具身智能技术的发展，汽车AI
AI开始“开车”了。
日前，地平线以"征程无垠，驭见星空"为主题举办了年度产品技术发布会。
通过与产业上下游伙伴的紧密协作，我们率先将智能体AI深入应用于汽车座舱芯片，借助端云协同、双AI引擎以及智能体AI推理效率的全面提升，率先打造主动式智能体座舱解决方案，让座舱从被动工具跃升为‘第三空间智能体’。会上，MediaTek携手生态伙伴，基于天玑汽车平台，现场展示了一系列主动式智能体座舱、车载3A娱乐及前沿车载联接解决方案，以强大的AI算力、先进AI加速技术、高效图形渲染和前沿的车载通信技
传统的自动驾驶架构多衍生于机器人架构，因此，在机器人领域的感知-定位-规划三大模块及其功能衍生，在很长时间内一直是自动驾驶架构发展的基调。典型的自动驾驶系统通常包含以下几个核心模块：感知模块（Perception）感知模块负责收集和解释车辆周围环境的信息。这包括使用各种传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达和超声波传感器来检测和识别周围的物体，例如其他车辆、行人、交通信号和道路标志。感知模
类型（城市道路、公路、乡村道路等）、表面质量（开裂、车辙）、几何特征（弯道半径、坡度）、车道特征（标线、车道类型）。：适用于装备自动驾驶系统的M类（载客车辆）、N类（载货车辆），其他类型车辆或低等级自动驾驶系统可参考执行。定义：自动驾驶系统设计时适用的外部环境条件，如道路类型、天气、光照、交通设施等。：注意力状态（闭眼、接打电话）、安全带状态、位姿状态（是否在驾驶位）。：V2X通信（V2V、V2I
ISO 22737:2021标准为低速自动驾驶系统（LSAD）制定了统一规范，适用于封闭/半封闭区域（如校园、商业区）的L4级自动驾驶车辆，最高时速≤32km/h。核心内容包括：明确运行设计域（ODD）边界、系统架构要求（含危险检测和避险功能）、障碍物检测性能（行人1.5m/s、自行车5m/s）以及6种状态转换机制。标准强调安全开发需符合ISO 26262和21448，并提供测试方法覆盖日/夜及恶
车辆动力学建模是指通过数学和物理方法描述车辆的运动特性和动态行为。这些模型通常包括车辆的纵向、横向和垂向动力学，以及转向、悬挂和轮胎的动力学特性。
以上只是原地掉头的最简单的一种模式，像是最近小米演示的“圆规掉头”，其难度相对较大，这不光需要控制电机扭矩，还要控制IPB的制动力。各位如果感兴趣可以自己试一试，如果你有好的想法，欢迎评论区交流！学术界严谨求实，通过咔咔一顿推导，基于车辆动力学模型，利用MPC等高级算法，将整车横摆角速度作为控制目标，得到整车的横摆力矩，并均分给四个电机，从而实现原地掉头。由于四电机可以独立驱动，只需要控制一侧轮子
ISO 15622:2018是智能交通系统中自适应巡航控制（ACC）的国际标准第三版，整合了前两版内容。标准定义了FSRA（全速域）和LSRA（限速域）两类ACC系统，规范了最小跟车时间间隙（≥0.8秒）、控制策略优先级（安全间距优先于定速）等核心要求，并详细制定了包括自动刹停测试、目标识别等在内的性能测试流程。新版主要更新包括统一FSRA/LSRA标准、允许自动起步功能等。该标准适用于高速公路场
联合国《R157法规》为M1类乘用车自动车道保持系统（ALKS）制定全球技术标准，适用于最高60km/h的封闭道路场景。核心内容包括：系统需实现车道保持、自适应巡航及紧急避撞功能；要求驾驶员状态监控与分级预警机制；强制记录22类运行数据；通过型式认证确保生产一致性。该法规首创L3级自动驾驶责任划分框架，但存在场景覆盖有限、人机交互复杂等挑战。作为首个L3自动驾驶国际标准，R157为技术发展和责任认
小鹏汽车发布第二代VLA系统，实现端到端自动驾驶技术重大突破。该系统创新性地去除传统"视觉-语言-动作"架构中的语言转译环节，直接从视觉信号生成动作指令，响应速度提升300%。依托3万卡云端算力集群和720亿参数基座模型，训练数据量达1亿clips，覆盖场景相当于人类驾驶65000年。配合自研图灵AI芯片(总算力2250TOPS)，在22公里复杂路况测试中实现98%智驾占比和0
简述Tricore overlay功能，详细讲解对应配置寄存器，并举例说明。
对联合国欧洲经济委员会（UNECE）R158法规《关于批准倒车装置及提高驾驶员对车后弱势道路使用者意识的统一规定》的详细分析与总结
规范自动驾驶系统的技术要求，确保其在设计运行条件（ODC）下安全可靠地执行动态驾驶任务（DDT），涵盖功能安全、预期功能安全、人机交互、数据记录等关键领域。需明确说明ADS功能、ODC范围、激活/退出方法、接管流程、MRM触发条件等，确保用户充分理解系统能力与限制。：制造商需建立全生命周期（开发、生产、运行、报废）安全管理流程，包括危害分析、风险评估、供应商管理等。就绪状态、激活状态、失效、接管请
作者| 北湾南巷出品|汽车电子与软件如果把中央计算平台看作汽车的大脑，那么车辆运动控制系统（VMC）就像汽车的小脑，让车辆在不同驾驶模式和各种路况始终保持车身稳定。随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶汽车需要精确的运动控制系统来确保车辆在复杂的交通环境中能够安全、稳定地运行。VMC系统通过实时感知道路状况和交通信息，做出精准的运动控制决策，从而实现自动驾驶的核心功能,自动驾驶技术的发展直接推动了...
本文简单讲解了PID的应用和原理，并以PID控制电机闭环转速控制为例，介绍了实际使用中PID的一些方法和注意事项。
汽车
——汽车
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AtomGit开源社区
DeepSeek技术社区
龙虾开发者社区
全球具身智能开发者社区
