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该跨域控制器亮相CES高通展台（拉斯维加斯会展中心西厅5001号），展示了双芯片组架构如何通过提供卓越的计算性能，精简汽车电子系统、降低系统复杂度，并赋能整车实现更先进的AI能力。基于灵活的硬件架构与软件虚拟化，该平台支持多个应用程序高效运行，助力汽车制造商面向所有层级车型打造可配置、可扩展的软件定义汽车，同时简化整车架构。此次我们基于双骁龙汽车平台至尊版实现中央域控制器的量产落地，将进一步助力零
已获得20个车型定点的基础上，高通技术公司今日宣布正与多家领先的驾驶辅助软件栈提供商展开合作，包括元戎启行、Momenta、轻舟智航、文远知行以及卓驭科技，致力于构建一个覆盖多种AI技术路径和产品层级的、广泛且具竞争力的生态系统。骁龙座舱平台至尊版和Snapdragon Ride平台至尊版是高通技术公司面向AI定义汽车打造的旗舰级中央计算解决方案，旨在提供高性能计算和加速的AI性能，支持在座舱和先
车控CHEK社区，国内首推智能汽车众测跑分+玩车AI伴侣的汽车发烧友社区，关注智能汽车、竞品对标、数据报告、智能驾驶、接管率、危险接管里程、续航达成率、泊车成功率、揉库次数、智能座舱、评价指标、车主群...芯片发展进入“推理为王”时代：单记章指出，从摩尔定律、规模定律走向后大模型时代，性能瓶颈转向带宽与效率，芯片、算法与模型的深度融合将成为新趋势。推出“安全智能底座”平台：采用C1200为核心，具
吉利自2021年启动“智能吉利2025”战略，2025年发布“智能汽车全域AI”技术体系，形成算力、算法、数据“三驾马车”支撑的技术底座。吉利汽车与极氪科技签署合并协议，进一步强化技术、供应链、制造、营销与服务、国际拓展方面的协同，实现对主流、中高端与豪华市场全方面布局，提升企业竞争力。吉利称，坚持反对“内卷式”恶性竞争，坚守开放式良性竞争，不打价格战，坚持打价值战、技术战、品质战、服务战、品牌战
与传统的分模块自动驾驶系统不同，特斯拉的端到端FSD采用了一个整合的大型神经网络，直接从传感器数据到驾驶控制信号的转换，没有中间的模块划分，也不依赖于人工编码。在端到端FSD的实际表现方面，虽然特斯拉的技术在视频测试中并未显著超越国内头部车企，但其背后的技术理念和开发范式引起了行业的广泛讨论。特斯拉在端到端FSD的训练投入方面展示了其在算力和数据处理方面的巨大投入，计划到2025年底将训练算力提高
理想今天的发布会一口气发了两款车。一开始吹了半天技术亮点和“让生产机器的机器更智能”，好吧，假装不知道在致敬特斯拉的Giga Texas。把产品序列整个都公布了（虽然大家也都知道了）。L8的参数配置基本都知道了，价格也没啥好意外的。MAX版本多了4万块，多了这些东西：•国产的地平线J5芯片1个变成了英伟达Orin-X芯片2个，算力从128tops升到508tops；•1个128线的激光雷达，禾赛A
域控制器是汽车电子电气架构集成化过程中的产物。智能化功能的日渐增加使得汽车电子架构必将迈向中央集成，特斯拉引领此变革，其它车企正进行整车电子架构的快速迭代，整车架构演进与多核异构大算力芯片催生域控制器这一黄金赛道。 车辆电子架构集成度越来越高，域控制器将从经典的五域走向三域并最终走向整车中央计算平台。在此过程中域控制器的功能集成度、算力需求、软硬件复杂度将呈指数级增长。座舱域与智驾域凸显品牌差异
公司是全球领先的集成电路 制造和技术服务提供商，提供全方位的芯片成品制造一站式服务，包括集成电路的系 统集成、设计仿真、技术开发、产品认证、晶圆中测、晶圆级中道封装测试、系统级 封装测试、芯片成品测试并可向世界各地的半导体客户提供直运服务。通过高集成度 的晶圆级封装（WLP）、2.5D/3D封装、系统级封装（SiP）、高性能倒装芯片封装和先 进的引线键合技术，公司的产品、服务和技术涵盖了主流集成电
并实现了超16个控制器跨域集成；首先，得益于超强算力的“大脑”，整合舱驾跨域的数据融合共享，并基于场景决策与服务推荐，可实现超200个主动交互场景，52个主动服务场景，28个智能推荐场景等等，从而为用户带来场景自定义的进阶用车体验。李长青介绍，该云平台可支持超1000万智能汽车的接入与控制，计算能力超600PFlops，存储能力达100PB，日处理数据量100TB，将成为中国TOP3的车企智算中心
高校自动驾驶科研数据撕裂、模型不收敛？多传感器时序错位、实验难复现如何破解？本方案深度解析康谋XTSS时间同步体系通过“PTP主时钟+硬件级时间戳+同步触发”构建纳秒级时间基准，为高校自动驾驶研究提供高质量、可复现、省算力的可信数据基础！
摘要： 2015至2025年，深度学习从CNN/RNN主导的监督学习时代（百万参数、ImageNet分类）跃升至万亿级多模态大模型（VLA）时代，实现自监督、量子加速和具身智能。中国从跟随ResNet/BERT发展为全球领跑者，华为盘古、阿里通义千问等推动模型规模从百万级飙升至十万亿级，零样本泛化率超99%。2015–2018年以CNN/RNN为主；2019–2022年进入千亿级预训练+MoE扩展
物联网技术正深度融入新能源汽车产业，成为推动其向智能化、网联化和绿色化转型的核心驱动力。截至2026年初，物联网与5G、AI、大数据等技术的协同创新，已在智能座舱、自动驾驶、远程监控及充电基础设施智能化等方面取得显著成果，形成"云-边-端"三层架构的管理体系。同时，车联网与智慧城市融合正逐步实现交通优化和能源协同，但面临数据安全、标准不统一等挑战。。
天途机载算力盒子，又名天途边缘计算单元机载版，是搭载在无人机上的软件系统和硬件平台，它提供PSDK和ROS接口，为自主开发无人机控制应用程序提供方便，与无人机建立起连接，从而实现控制无人机的自动飞行。第十八届智能汽车大赛-大疆·天途智能仓储组别2022年12月份正式启动，2月份确定框架，3月份开始赛项验证，验证和比赛同时进行，虽然过程很坎坷，也不被很多人看好，好在有一个完美的结尾。赛题围绕智能仓储
一、AR HUD优点：与现实世界结合，所见即所得，数据辅助驾驶，感知能力更强减少低头的频次缺点：挡风玻璃应用面积较小，只有视野的四分之一对驾驶形成干扰，存在驾驶隐患需要结合实景，算力要求高，成本高是一个过渡产品，自动驾驶时代将不再需要二、实体AI机器人案例：蔚来 NOMI机器人集成了车端和云端算力，集成了语音交互和情感引擎两大交互能力，让汽车变得有情感特点：技术难度低，富有情感，交互频率高等特点三
随着智能终端、可穿戴设备、工业控制模块以及微型机器人等领域的快速发展，对柔性线路的依赖不断增强。柔性线路组件在有限空间内实现高密度互连、轻量化布线以及复杂三维布局的能力，使其成为小型设备设计中的重要组成部分。
戴西 CAxWorks.PreSys 作为具备多物理场仿真能力的国产软件，正逐步在封装热、电、力学等多个维度填补国外工具空白，并通过与DWS平台协同，支撑起更大规模、更高效率的国产EDA仿真体系。包括硅晶圆、光刻胶、掺杂气体、金属薄膜等原材料，以及光刻机、刻蚀机、离子注入机、CMP设备等关键制造装备。是整个产业链中最具技术密集度的环节，涉及数字电路、模拟电路、系统级芯片（SoC）等开发，依赖EDA
有些玩家不仅IP是买的，连芯片的设计都是外包的，自己只有一两百人的技术团队，更多的是对外包公司进行管理以及测试的作用，这种自研芯片的方式风险就很大。所以，端到端之后，世界模型闪亮登场。蔚来的相关技术人员也表示，智驾的加速普及，主要由端到端、VLA、世界模型等AI技术的突破与广泛应用所驱动，同时也得益于华为、地平线等核心供应商技术的成熟，使得高级辅助驾驶功能得以渗透至更主流的车型。这是世界模型从0到
智能座舱多模态交互AI Agent的核心优势在于突破单一交互模态的局限性，实现语音、视觉、触觉、生物识别等多模态的深度融合与协同交互，构建更贴近人类本能、更符合直觉的超自然交互（Natural UI）模式，大幅提升驾驶场景下的交互安全性与便捷性。语音交互是当前最核心的交互模态，依托端侧ASR（自动语音识别）、TTS（语音合成）与多轮对话技术，实现免唤醒指令响应、方言识别与情感化回复等高级功能。端侧
java-springboot新能源汽车服务管理系统k061co92计算机毕业设计（配套有源码 程序 mysql数据库 论文）本套源码可以在文本联xi,先看具体系统功能演示视频领取，可分享源码参考。新能源车销量一路飙升，售后却还在用纸质工单和微信群“人肉”排班，车主保养、维修、投诉、评价全得打游击。把销售、预约、接单、维修、评价、投诉、网点、订单全部搬上浏览器，让车主像逛淘宝一样把车“售后”搞定，
一个设计感爆棚的中控屏UI，不仅能够激发驾驶者的激情，还能提高行车安全性，为驾驶者带来更加愉悦、便捷、安全的驾驶体验。随着技术的不断进步和设计理念的不断创新，未来汽车中控屏UI设计将更加智能化、个性化、情感化和互联互通，为驾驶者带来更加丰富多彩的驾驶生活。此外，特斯拉的中控屏还集成了丰富的娱乐和导航功能，支持语音交互和手势控制，极大地提升了驾驶体验。同时，宝马iX的中控屏还集成了先进的驾驶辅助系统
概述：国家政策推动汽车行业智能化转型，AI 大模型加速产业实践，智能化可提升企业竞争力、优化产业结构、改善用户体验、促进可持续发展，且呈现技术创新加速等趋势。该报告聚焦 AI 对汽车产业的赋能，围绕研发设计、用户运营、座舱体验三大核心场景展开，结合智己汽车实践，展现 AI 价值并给出未来展望。顶层设计：企业构建办公、运营、战略三层 AI 赋能框架，以统一平台为底座，明确分阶段实施路径，涉及组织机制
大模型驱动！智能诊断脚本生成效率提升300%，百度革新汽车远程诊断技术。
多模态检索增强型生成（Multimodal Retrieval-Augmented Generation, MRAG）通过整合多模态数据（如文本、图像和视频）来增强大型语言模型（LLMs）的能力，显著提高了生成的质量并减少幻觉，系统地回顾了MRAG进展、技术组件等。，每个阶段都引入了新的技术和架构。MRAG1.0 的架构，通常被称为“伪MRAG”，与传统RAG非常相似，由三个模块组成：文档解析与索
通过一个大功率音频放大器驱动扬声器， 使用 DG1062 产生 100Hz的正弦波输入放大器， 扬声器震动，敲击压电陶瓷薄膜震动。使得它可以输出恒定的交变电压， 测量了薄膜传感器对应的电容大约为 0.5nF， 输出电压内阻大约 300k欧姆左右。不同的频率输出电压也会发生变化， 在172Hz下， 输出电压最大。对应的输出电压一半的时候， 对应的内阻大约260k欧姆， 也比100Hz时对
六自由度空地导弹弹道仿真代码，攻击低空移动飞行器，控制方式采用BTT控制，末端切换STT，避免滚转角震荡。学习这一整套代码，制导控制和弹道的基本内容也就了解了。
后端技术栈：SpringCloud、MySQL、Redis、RabbitMQ，前后端管理系统（管理后台、小程序），支持互联互通协议、市政协议、一对多方平台支持。从运营视角，对平台整体或单站数据进行有效监控，可定制查询当日、月、年或指定范围的充电量、服务次数、收入、客单价分布、客户运营商分布及相关趋势。充电订单、第三方平台的全量订单、售后退款订单、钱包充值订单等管理，对于充电异常订单进行及时处理，并
更核心的是，基于代大规模量产的真实场景海量数据，才是驱动技术持续迭代、用户体验不断升级的核心燃料与关键基石。RoadAGI融合VLA+VLN两大核心模型，赋能移动智能体凭自然语言指令在真实环境自主导航，使用场景覆盖公开道路、园区通道、室内商场等，打通“任意点到点”通路。但伴随着高阶辅助驾驶技术路径的快速迭代，车企方面已经有理想、小鹏推出VLA大模型方案并陆续量产，同时以元戎启行、华为为代表的。20
我们相信，只有生态共建，才能让技术真正落地；在今年的上海车展上，许多参展企业都是高通汽车生态“朋友圈”的重要合作伙伴，共同展示了基于骁龙数字底盘的最新成果，也充分展现了汽车智能化发展的强劲势能。孟樸强调，高通将继续携手产业生态各方，以领先的汽车技术平台，推动智能网联汽车的落地与普及，为全球消费者带来更安全、更智能、更具个性化的出行体验。凭借高算力、高能效、灵活可扩展、软硬件一体化等优势,高通的汽车
在图像编辑、电商设计、医学影像分析或自动驾驶数据标注领域，精准提取图像中的特定对象（如人物、商品、病灶）是核心需求。传统手动抠图耗时费力，而依托深度学习算法与云端算力，实现毫秒级自动分割，支持交互式修正与多场景应用，让复杂图像处理变得高效、精准、可定制。
通过融合多传感器，结合智驾计算平台和端到端算法架构，其中仰望U8采用双Orin X芯片，算力高达508TOPS，腾势Z9GT和腾势N7采用Orin X芯片，算力高达254TOPS，即使是乡间小路，他也能为你带来很好的智驾体验。在智能泊车上，比亚迪也下了功夫，实现全场景自动泊车，包括代客泊车、易三方&易四方泊车，解决部分极限条件下用户无法手动泊车的场景，再也不用为苦苦寻觅到但却无法停进去的车位叹息了
关于Thor你需要了解的一切。
理想星环OS通过架构革新突破AUTOSAR闭源生态限制，实现“芯片自由定义、算力全局调度、生态开源共建”三大跃迁7066706917069706770707070706670727075270757073707670767072。其本质是智能汽车时代对传统汽车电子架构的范式重构，从技术追随者转向标准制定者707870812708170797082708270787084708747
本文总结了ASRC支持SRU配置(TDM8)的关键注意事项：1)ASRC运行框图需确保输入输出采样率一致，且具有方向性；2)Sigmastudio与channel_cfg.h的输入输出通道数必须匹配；3)信号路由时DAI1_CRS_PB03_O可替代DAI0_PB03_O；4)TDM8模式下4个SRC即可支持8个通道（每个SRC挂载2通道）。配置时需特别注意芯片型号差异和系统信号路由单元的对应关系
ProgramTools是一款基于C# .NET 4.7.2和WPF开发的汽车CAN总线诊断工具，主要用于ECU诊断、CAN数据监控和UDS协议通信。该工具支持多种CAN设备，采用分层架构设计，包括底层驱动封装层、中间通信层和应用层。通过NLua引擎支持Lua脚本配置，可灵活编辑CAN消息流程和界面交互。最新优化包括27服务接口修改为GenerateKeyEx、增加同星驱动支持等。该工具具有强大的
本研究基于车辆故障数据构建预测模型，通过挖掘维修前故障码演变序列实现零部件故障预测。首先对维修工单进行故障标注，利用统计方法过滤噪声故障码；然后采用关联规则和prefix算法挖掘高频故障码序列；通过验证数据评估序列预测准确率并筛选有效序列。研究还涉及无维修记录车辆的跨站维修识别。整个过程使用PySpark实现大数据处理，为车辆预防性维护提供数据支持。
摘要：智能座舱开发正从功能堆砌转向体验驱动，需融合电子架构、AI交互与生态服务。吉利等车企通过集中式EEA架构实现舱驾协同，采用高通8295芯片支持本地大模型，建立原子服务库提升70%代码复用率。开发流程涵盖需求分析（基于百亿公里驾驶数据）、敏捷迭代（双周冲刺）、极端环境测试（-40℃至100℃），并通过OTA实现功能持续进化。行业趋势呈现舱驾算力共享、情感化交互和跨品牌生态整合三大方向，未来座舱
其中非结构化数据往往分散于员工设备中，难以整体管控，文档之间的关联度较低，要将其中的知识进行关联会非常困难，也会带来巨大的运维成本，因此知识大多是离散的，这对企业的知识积累非常不利。我们打造的汽车制造业知识服务中台，汇聚了各个部门、各种流程中的知识，通过知识图谱将知识有机整合，从研发设计到售后服务的整个过程中，知识点始终保持对齐，使各环节的智能化都有所提升。另外，也实现了动态的知识维护。若遇到复杂
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