总结在中央计算平台的帮助下，汽车行业的自动驾驶水平越来越高。TDA5
系列等 SoC 通过集成式 C7™ NPU 和芯片就绪型设计提供安全、高效的 AI 性能。这些 SoC 使汽车制造商能够更轻松地实现 ADAS
功能，为从基础车型到豪华汽车在内的所有类型的车辆提供高级功能。图 1 采用软件定义车辆分析环境数据的自动驾驶 ADAS 功能的可视化简介高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶被誉为“前沿”有多长时间了？在过去十年左右，展会上的汽车制造商向消费者展示了道路上充满智能自动驾驶车辆的未来愿
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SoC 自动驾驶
卷生卷死了十余年，烧掉好多好多的钱，熬秃了一个又一个芳华少年， 历经CNN-BEV-OCC-端到端-VLA+世界模型的多次技术路线演变，自动驾驶终于迈过了一个关键的门槛：L3级有条件自动驾驶即将从法规试点走向规模量产。一直以来，自动驾驶舞台的聚光灯，始终打在感知和决策身上。感知是观察世界的眼睛，激光雷达和纯视觉的辩论已经持续了好多年，至今硝烟未散；决策是思考路况的大脑，围绕VLA代表的语言智能和世界模型代表的空间智能的争论，同样激战正酣。不过，当眼睛越来越亮，大脑越来越强，自动驾驶系统要真正安全、舒适地跑
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自动驾驶 线控底盘
自动驾驶和电动汽车（EV）中的物理人工智能（PAI）涉及能够感知环境、做出智能决策并实时执行适当行动的系统，弥合数字智能与物理运动之间的差距。PAI是自动驾驶的，电动汽车可用于多种功能。起初，它有助于提升电池管理和能源效率。从长远来看，预计它将使能力日益增强的自动驾驶系统成为可能。在所有情况下，它都可以分解为五个部分（见图1）：图1。实施PAI包含五个组成部分。（图片：艾瑞斯)传感器用于提供环境信息。处理和理解传感器数据。用这种理解来做决定。采取实际行动来执行这些决定。对结果的反馈，以促进持续学习和改进成
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物理人工智能 自动驾驶 电动汽车
2月6日，摩尔线程与“全球Robotaxi第一股”小马智行正式宣布达成战略合作。双方将聚焦L4级自动驾驶技术落地与规模化应用，围绕小马智行技术核心——世界模型及虚拟司机系统的训练与优化展开深度协同，共同探索“AI算法+AI算力”深度融合的合作新范式，以安全可靠的AI算力，赋能自动驾驶技术迭代和商业落地。此次合作是中国人工智能领域产业链协同创新的重要示范——小马智行首次在关键训练与仿真环节规模化应用国产AI算力，也标志着摩尔线程国产全功能GPU正式进入自动驾驶核心领域。双方将基于摩尔线程MTT S5000训
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摩尔线程 小马智行 国产 AI算力 自动驾驶
梅赛德斯 - 奔驰（Mercedes-Benz）正式发布一款面向 AI 时代的全新 S-Class，该车基于 NVIDIA DRIVE AV 平台打造，搭载具备 L4 级自动驾驶就绪能力的架构。这款车型融合了这家德国汽车制造商长期秉持的安全理念，以及 NVIDIA 的全栈式自动驾驶技术。此次发布清晰表明，先进人工智能、高性能计算与车规级安全工程正加速在量产车型中融合。同时，这也凸显了传统整车厂（OEM）与 AI 平台供应商的合作，正如何重塑自动化出行的下一阶段 —— 从高端乘用车到自动驾驶出租车（Robo
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奔驰 英伟达 自动驾驶 人工智能
梅赛德斯 - 奔驰正式发布了一款专为人工智能时代打造的全新 S 级轿车，该车基于英伟达 DRIVE AV 平台打造，采用支持 L4 级（4 级）自动驾驶的架构。这款车型将这家德国车企长期以来对安全的专注，与英伟达的全栈式自动驾驶技术融为一体。此次发布清晰地表明，先进人工智能、高性能计算与汽车级安全工程正在量产车型中深度融合；同时也凸显了传统汽车制造商（OEM）与人工智能平台提供商之间的合作，正如何塑造自动驾驶出行的下一阶段 —— 从高端轿车到自动驾驶出租车。人工智能与安全：全新 S 级轿车的核心全新 S
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梅赛德斯 奔驰 英伟达 自动驾驶
据《金融时报》2 月 1 日（周六）报道，谷歌母公司 Alphabet 旗下的自动驾驶汽车业务 Waymo LLC 计划通过新一轮融资募集约 160 亿美元，此次融资将使其估值升至约 1100 亿美元。这笔资金的大部分预计将来自 Alphabet 本身，这家同时拥有谷歌（Google LLC）的科技巨头拟出资 130 亿美元。此外，多家知名投资方也将参与本轮融资，包括硅谷的德雷根尼尔资本（Dragoneer）、红杉资本（Sequoia Capital）、尤里・米尔纳（Yuri Milner）支持的 DST
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自动驾驶 Waymo
1 月 29 日消息，雷峰网“新智驾”昨天晚间爆料称，理想汽车将开启新一轮的组织架构调整，此次研发体系将重组为三大团队：基座模型团队、软件本体团队、硬件本体团队，调整的重点是自动驾驶团队被拆分。知情人士称，此前自动驾驶高级副总裁郎咸朋将成为硬件本体负责人，主要负责机器人研发，将向理想汽车总裁马东辉汇报，不再负责自动驾驶。同时，自动驾驶团队将被并入到理想智能空间副总裁勾晓菲负责的软件本体团队。此次调整后，他将统筹理想智能座舱和智能驾驶研发。勾晓菲也将向马东辉汇报。基座模型团队则由詹锟领导，其负责统筹 VLA
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理想汽车 研发架构 自动驾驶
25年11月的AI科技日上，小鹏正式推出了第二代VLA架构，一句“是VLA,也是世界模型”的表态,标志着小鹏图灵AI自动驾驶算法正式转向了华为、特斯拉主导的世界模型。为了继承过去一年来在VLA上的营销成果，同时避免给本土头号竞争对手华为当绿叶，小鹏依然倔强地保持着VLA的宣传口径，但在事实上，其第二代VLA基于“感知-行动”闭环，采用世界模型的V+L->A算法架构，已经脱离了基于“感知-语言-行动”闭环的标准V-L-A架构。小鹏的转向意味着搅扰了本土自动驾驶行业半年之久的VLA和世界模型之争即将走向
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VLA 模型 小鹏 自动驾驶
国际消费电子展（CES）的规模之宏大，往往让人错过许多超酷的创新产品，有时不经意间转角就能邂逅惊喜。比如，我曾拐过一个展区转角，几分钟后就坐在一辆汽车里放声高歌卡拉 OK。在这里，惊喜永远都在不远处。接下来，就让我们一起看看 2026 年 CES 展会中央展厅与西展厅里，那些最令人瞩目的创新技术。自动驾驶游艇宾士域集团（Brunswick）旗下西瑞（Sea Ray）品牌在本届 CES 上首发了 SLX 360 型巡航游艇。这艘 38 英尺长的游艇搭载三台水星（Mercury）300 Verado V8 舷
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CES 2026 自动驾驶 静音 智能座舱 精准定位
1 月 26 日消息，马斯克在 X 平台回帖，再次确认特斯拉旗下自动驾驶无人出租车 Cybercab 将于今年 4 月量产，目前原型车已在美国阿拉斯加展开冬季测试。值得注意的是，测试中的 Cybercab 配备了雪地轮胎。马斯克此前曾提醒，Cybercab 的量产初期进度会相当缓慢，这是因为“新车型的产能爬坡通常呈 S 型曲线，初期产量往往受限于大量全新零部件和制造工艺”。综合马斯克关于量产时间的表态以及特斯拉公布的测试进展来看，Cybercab 虽然已接近投产阶段，但目前特斯拉仍在持续对该车进行可靠性验
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马斯克 特斯拉 自动驾驶 无人出租车 Cybercab 量产
在中央计算平台的帮助下，汽车行业的自动驾驶水平越来越高。TDA5 系列等 SoC 通过集成式 C7™ NPU 和芯片就绪型设计提供安全、高效的 AI 性能。这些 SoC 使汽车制造商能够更轻松地实现 ADAS 功能，为从基础车型到豪华汽车在内的所有类型的车辆提供高级功能。图 1 采用软件定义车辆分析环境数据的自动驾驶 ADAS 功能的可视化简介高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶被誉为“前沿”有多长时间了？在过去十年左右，展会上的汽车制造商向消费者展示了道路上充满智能自
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TI SoC 自动驾驶
本文作者是 TI 汽车系统总监 Mark Ng。他以去年意大利雨夜的“压力驾驶”场景切入，用半导体技术视角拆解自动驾驶的变革逻辑。文末的视频里，Mark 将跳出技术框架 —— 以个人视角分享生活热爱，畅谈 2026 CES 展会的趋势预判，以及他对驾驶体验重塑的更多思考。去年夏天在意大利，我屏住呼吸，准备把车开上一条狭窄的鹅卵石小路。当时大雨倾盆，丝毫没有停歇的迹象，我的视线一片模糊。但我最终还是踩下了油门，双肩紧绷，双手紧握方向盘。这只是压力驾驶的一个常见场景。无论是长途跋涉带来的疲惫，还是在
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TI 自动驾驶
CES 2026于本月初在拉斯维加斯举行，汇聚了13个场馆、超过4000家参展商，概述数字技术如何在未来十年塑造消费和工业系统。本次活动涵盖了无障碍、人工智能、能源、出行、数字健康和机器人技术，重点强调了软件定义和人工智能驱动方法如何从概念到部署的进展。人工智能更接近基础设施和边缘系统人工智能在主题演讲和会议中占据重要地位，多家厂商将人工智能定位为日益嵌入式的能力，而非仅限云端的功能。AMD在主题演讲中阐述了其处理器和加速器路线图如何支持从数据中心到PC和边缘设备的AI工作负载。首席执行官苏志强强调了CP
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CES 2026 人工智能 英伟达 工业 嵌入式系统 驾驶辅助 自动驾驶
在2026国际消费电子展（CES）期间，TomTom采用创新展览形式，演示内容按主题分区呈现，助力参观者更好地了解其技术成果及应用场景。在体验展区，TomTom展示了车载导航及情景感知自动驾驶解决方案，这些方案是重新定义驾驶体验的关键。细分市场经理Giovanni Giancaspro强调，公众信任是自动驾驶技术落地的重要前提，他指出，自动驾驶系统必须帮助驾驶员了解车辆感知及系统行为，尤其是在有监督自动化场景下。TomTom的现场演示包括统一的车载自动化与导航界面，该界面融合了实时传感器数据、人工智能和地
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CES 2026 TomTom 自动驾驶 AI智能体 Orbis地图
自动驾驶介绍
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