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华为发布智擎品牌推出运动域全新技术；特斯拉斥30亿美元建芯片厂；千里科技发布全新AI+车L4智驾技术蓝图

本文提出将不确定性作为深度学习模型在自动驾驶轨迹预测中的预期功能安全（SOTIF）评估标准。针对ISO 21448标准要求，研究采用基于深度确定性不确定性（DDU）的单前向传播方法量化认知不确定性，该方法在资源受限环境下更具优势。实验利用CARLA模拟器数据构建城市和高速公路两种场景，结果表明在未经训练的高速公路环境中，模型表现出更高的认知不确定性，能有效识别功能缺陷。此外，不确定性还可作为触发系

自动驾驶运动规划中的深度强化学习研究综述 摘要：本文系统综述了深度强化学习(DRL)在自动驾驶运动规划领域的应用现状。研究涵盖了运动规划的分层结构(行为层、运动规划层和控制层)，分析了车辆建模、仿真环境、动作空间设计、奖励机制和观测空间等关键要素。文章按任务复杂度分类讨论了跟车行驶、车道保持、汇入车流和交通环境行驶等典型场景的DRL解决方案，比较了不同方法的优劣。同时指出了当前研究面临的挑战，包括

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全球车企电动化转型战略选择现显著分化；通用汽车引入AI设计工具加速新车研发流程；现代汽车战略重组加大中国电动化市场投资

针对汽车可靠性保障的核心需求，本文基于系统性综述的完整研究数据，系统梳理了汽车诊断技术从被动事后修复到预测性状态维护的完整演进路径，详解了当前机电诊断与可靠性分析所采用的核心方法与工具，包括传感器监测与信号处理技术、AI故障分类算法、可靠性量化分析框架、数字孪生诊断工具等，同时结合各项技术的研究验证数据，为行业落地预测性维护提供全面的技术参考。

特斯拉AI5芯片流片成功同步启动Dojo3研发；特斯拉面临最高百亿美元诉讼风险多项法律纠纷待解决；三大芯片巨头注资推进端到端自动驾驶技术