自动驾驶芯片市场呈现多元化竞争格局，Mobileye EyeQ系列覆盖ADAS到全自动驾驶（2.2-176TOPS），地平线J6P双芯片方案达256TOPS，特斯拉AI5芯片或将突破2500TOPS。高通推出舱驾一体方案（640TOPS/芯片），英伟达Thor系列（730-2000TOPS）瞄准L3+市场。2025年L2.9级车型渗透率超50%，主流方案包括Orin-X（254TOPS）、Asce

智能座舱芯片是由汽车E/E架构演化出来的一个概念，其为域控制架构（按照功能划分不同控制区域的方法，也被称为Domain架构）的重要组成部分，而对座舱域进行控制的芯片，被称为座舱芯片。座舱芯片相当于座舱的大脑，负责处理和控制座舱内各类设备的信号。智能座舱域的外部硬件设备还包含有连接子系统，音频子系统，摄像头子系统，显示子系统，存储子系统，功能安全子系统等。传统座舱的转型关键词是“智能”。智能座舱将融

在本书中，我们将坚定地站在PyTorch这一边。因为它不仅是现在学术界的通用语，也是通往大模型（LLM）开发的必经之路（绝大多数开源大模型都是用 PyTorch 训练的）。学会了 PyTorch，你就能看懂 arXiv 上最新的论文，就能修改 GitHub 上最火的项目。数据流向 (Workflow)：原始数据 (CSV/Excel)↓↓Pandas(清洗、筛选、填补空缺)↓↓Numpy(把表格变

智能汽车正从机械终端进化为移动智能终端，无线技术成为其核心神经系统。现代智能汽车集成5-8种无线技术，分为五大应用场景：进入与控制（BLE/UWB/NFC）、驾驶与安全（V2X/高精定位）、座舱与娱乐（5G/Wi-Fi6）、运维与服务（OTA/无感支付）以及车内无线化（wBMS/TPMS）。这些技术支撑着数字钥匙、自动驾驶、智能座舱等关键功能，使汽车成为"可进化的智能机器人"。

本文用通俗易懂的方式讲解了AI背后的三大数学基石：线性代数、微积分和概率统计。线性代数作为"数据容器"和"计算引擎"，通过矩阵运算实现高效并行计算；微积分作为"指南针"，通过梯度下降算法指引AI优化方向；概率统计作为"水晶球"，帮助AI处理不确定性并实现创造性输出。文章通过切菜、调味等生活化比喻，生动阐释了这些数学概念

AI 领域发展太快了，最新的论文（ArXiv）、最好的文档（Hugging Face）、最热的讨论（Reddit/Twitter）全都是英文的。在 AI 的工程实践中，我们更多是调用现成的数学库（如 Numpy），而不是手推复杂的公式。它封装了几乎所有经典的算法，让你几行代码就能调用强大的模型。一个强大的框架，帮你把大模型连接到你的本地数据、PDF 文档或搜索引擎上，构建专属的 AI 应用。帮你把

本文系统梳理了人工智能（AI）领域的核心概念与技术体系。首先通过"同心圆图谱"展示AI概念的层级关系：最外层为AI（机器智能），包含机器学习（ML，数据驱动方法），ML又包含深度学习（DL，神经网络方法），最内层是生成式AI（AIGC，内容创作）。随后打破这种教学式分类，提出更贴近现实的"领域-技术栈矩阵"视角：横向基础技术包括表征学习、架构设计和推理对齐；

本文系统梳理了人工智能（AI）领域的核心概念与技术体系。首先通过"同心圆图谱"展示AI概念的层级关系：最外层为AI（机器智能），包含机器学习（ML，数据驱动方法），ML又包含深度学习（DL，神经网络方法），最内层是生成式AI（AIGC，内容创作）。随后打破这种教学式分类，提出更贴近现实的"领域-技术栈矩阵"视角：横向基础技术包括表征学习、架构设计和推理对齐；

本文系统梳理了人工智能（AI）领域的核心概念与技术体系。首先通过"同心圆图谱"展示AI概念的层级关系：最外层为AI（机器智能），包含机器学习（ML，数据驱动方法），ML又包含深度学习（DL，神经网络方法），最内层是生成式AI（AIGC，内容创作）。随后打破这种教学式分类，提出更贴近现实的"领域-技术栈矩阵"视角：横向基础技术包括表征学习、架构设计和推理对齐；

摘要：自动驾驶摄像头系统架构设计需综合考虑算法像素需求、CIS选型（3MP-12MP）、图传速率及FOV范围等因素。主流采用模块化设计，将FR4电路板与镜头分离开发，前者处理信号传输（支持GMSL/FPD-Link等接口），后者采用标准化外采镜头，可灵活组合并降低量产风险。系统支持双路输出方案，行车用RawData直传，泊车可同时输出至CV处理器和座舱屏幕。关键工艺包括采用8008/5900密封胶