特斯拉 9 月 3 日在 Austin 举行受邀活动，正式把无方向盘、无油门/刹车踏板的两座 Cybercab 投入 Robotaxi 有限区域乘坐服务，并在同日上线 Cybercab Rider Guide，向订车客户说明从下单、登车、行驶、应急到下车的全部操作流程。Austin 现有的 Robotaxi 服务覆盖 Dallas、Houston、Miami、Orlando、Tampa 等城市，9 月 3 日新增的 Cybercab 仅在 Austin 限定区域内提供，车辆由应用按座位数和实际可用车型分配
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特斯拉
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2026 慕尼黑上海电子展上，英飞凌围绕轮速传感器展示了基于 Infineon Mobile Robot 平台的现场 Demo，工程师演示了高线性 TMR 器件与 SSRT 评估板。本文从现场出发，梳理轮速传感器的两种目标形式、霍尔 / GMR / TMR 三种磁感技术的演进逻辑，并探讨轮速信号如何从 ABS、ESC 等传统底盘控制功能，进一步拓展至智能底盘和高级辅助驾驶系统中的车辆状态反馈。
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英飞凌
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Pony.ai 8月14日宣布扩大与 Uber 合作,计划在欧洲部署超过 2000 辆 Robotaxi,并从已商业运营的克罗地亚 Zagreb(与 Verne 合作,自 4月8日起运营)扩展到另外四个欧洲城市及中东地区;具体时间表尚未公布。双方采用"L4 技术 + Uber 平台 + 本地车队运营"的联合部署模式,第七代系统搭载于 Arcfox Alpha T5。Robotaxi 的观察重点正从单城示范与技术许可,转向跨城市的车队复制。2000 辆仍非成熟的大规模市场,但已明显越过&
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Robotaxi
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自动驾驶
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要点：· 宝马集团选择高通作为其数字座舱与下一代先进驾驶辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）的主要计算芯片提供商，相关车型项目将于下一个十年启动。· 此次合作覆盖骁龙数字底盘多项产品组合，包括骁龙座舱平台和Snapdragon Ride平台。2026年7月29日，圣迭戈——高通技术公司（NASDAQ：QCOM）与宝马集团今日宣布达成一项重要合作协议。根据协议，高通技术公司将在未来十年为宝马集团下一代数字座舱，以及先进驾驶辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）提供计算芯片。该协议建立在双方多年技术协作的基础之
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宝马集团
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Mobileye宣布，从2027年开始，部分Stellantis车型将采用Cloud-Enhanced ADAS和REM（Road Experience Management，道路体验管理）技术。这一合作将Mobileye的云端道路智能层引入Stellantis的量产车型平台。REM是Mobileye的道路体验管理技术，其核心运作机制形成了一个完整的数据闭环：搭载EyeQ芯片的量产车辆在行驶过程中持续采集道路特征数据，包括车道线、交通标志、路面状况等信息；这些众包数据上传至云端后，经过处理形成持续更新的道
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Mobileye
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樱花互联网（SAKURA internet）正式以贡献会员身份加入汽车边缘计算联盟（AECC），将自身 GPU 云服务、高端数据中心核心技术经验带入网联汽车赛道。车企当前为实现人工智能、自动驾驶与高级驾驶辅助系统（ADAS），需要采集、处理体量持续暴涨的车载数据，此次合作也凸显出可扩展计算基础设施在行业内的核心地位。本次入会公告折射出全行业发展大势：行业正全面转向可持续分布式计算架构，以此支撑下一代智慧出行平台落地。搭建可持续车载算力基础设施AECC 汇聚跨行业头部企业，共同攻克网联汽车配套的数据传输、通
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车联网
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英伟达与LG集团宣布合作建设AI工厂，为LG旗下机器人、自动驾驶、数据中心及GPU云服务等核心业务提供加速计算基础设施。6月9日消息，近日，英伟达与LG集团宣布合作建设AI工厂，为LG旗下机器人、自动驾驶、数据中心及GPU云服务等核心业务提供加速计算基础设施。在机器人领域，LG电子将整合英伟达Isaac Sim、GR00T等框架训练家用机器人CLoiD，并建立物理AI数据工厂向外部供应机器人训练数据；LG CNS将英伟达机器人技术引入其PhysicalWorks工业平台。在AI工厂基础设施方面，LG Up
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英伟达正式推出一套大型开源工具集与功能组件，旨在提速面向机器人、自动驾驶、工业数字孪生、机器视觉领域的实体人工智能项目研发。相关成果于台北英伟达 GTC 大会发布，此举进一步落地英伟达在智能体 AI 领域的布局，依托英伟达各类软件库、预训练模型与开发框架，AI 智能体可自主完成复杂的实体人工智能全链路作业，有效降低机器人与工业 AI 产品的开发成本、缩减落地难度。对于嵌入式、汽车电子、机器人、工业自动化领域从业者而言，本次发布标志着 AI 智能体不再局限于软件代码编写，开始落地实体工程业务；开源模式也将助
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英伟达
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数字孪生
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三星代工似乎有望从中国领先汽车制造商那里赢得新业务。据《首尔经济日报》报道，业内消息称三星正与包括比亚迪在内的多家中国主要汽车制造商洽谈，计划采用其2纳米和4纳米工艺制造自动驾驶系统单芯片（SoC）设备。如果这些交易成行，三星将获得比蔚来更大的客户，而蔚来已经依赖三星的5纳米工艺生产自动驾驶芯片。报告指出，中国汽车制造商部分转向三星电子，部分原因是中国国内代工厂的限制。尽管中国最大的代工厂中芯采用7nm级工艺，业内观察人士认为其在下一代自动驾驶芯片所需先进节点方面仍远远落后于三星电子和台积电。报告进一步指
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三星
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随着汽车自动驾驶技术持续迭代，不同等级的自动驾驶系统，对车辆定位的需求出现明显分化。针对这一行业变化，U-blox更新车载GNSS产品矩阵，推出ZED-X20K与ZED-A20K两款全新定位模块，分别适配不同等级的辅助驾驶与自动驾驶系统，满足车企规模化部署与功能安全的双重需求。 U-blox ZED-X20K、ZED-A20K车载GNSS模块产品图现阶段车企的自动驾驶研发分为两大技术方向，对应的定位需求各有侧重。L2+级辅助驾驶平台，需要可全球部署、低成本、无后续服务费用的车道级高精度定位方案；
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车载GNSS
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5月21日，特斯拉官方宣布监督版FSD的最新布局，其中提到监督版FSD可以在中国使用。根据特斯拉官方定义，FSD Supervised（监督式全自动驾驶）在驾驶员的持续监督下工作，驾驶员需随时准备接管。其核心技术采用“端到端”神经网络模型，摒弃了手动编码规则，通过数百万小时真实驾驶视频训练，直接将传感器输入转化为驾驶决策。2025年2月，特斯拉曾在中国推出所谓的“阉割版”FSD，仅提供基础城市道路辅助驾驶功能，且上线仅一周便暂停体验。在今年一季度财报电话会上，特斯拉CFO曾表示，希望FSD能够在今年第三季
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特斯拉
FSD
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奥斯特（Ouster）正式推出Rev8 OS 数字激光雷达传感器系列，该产品基于公司自研 L4 级 Ouster Silicon 芯片架构打造，面向自动驾驶、机器人、智能基建及工业感知场景。新品系列首次搭载原生彩色激光雷达，可在传感器端直接融合三维深度数据与彩色图像信息。此次发布具有行业风向标意义：激光雷达架构正迎来新一轮变革，感知硬件既要为 AI 算法提供更丰富的数据集，同时也要满足车载与工业领域严苛的安全规范。面向感知系统的原生彩色激光雷达奥斯特表示，Rev8 是业内首款搭载专利原生彩色感知的激光雷达
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自动驾驶
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据 Counterpoint Research 最新发布的《全球自动驾驶出租车车辆销售及服务市场预测报告》显示，到 2035 年，全球自动驾驶出租车市场规模预计将达到 1680 亿美元。Counterpoint Research 全球自动驾驶出租车车辆销售与服务市场预测，2026 年 4 月数据来源：Counterpoint Research《全球自动驾驶出租车车辆销售及服务市场预测》2026 年 4 月Waymo、百度阿波罗、特斯拉、文远知行、小马智行等头部企业，正在北美、中国、欧洲及亚洲各地持续扩大运
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自动驾驶
自动驾驶技术研发积累与机器人领域高度契合，行业高管预计，到本世纪末，相关市场规模有望突破1000 亿美元。若机器人革命真的到来 —— 许多人对此深信不疑 —— 汽车行业大概率会成为这场变革的核心力量。得益于人工智能技术进步，机器人领域内外的众多人士描绘出这样一幅图景：未来，自动化设备乃至类人机器人将接管大量重复性工作，把人类从枯燥、繁重的体力劳动中解放出来，同时协助消费者处理日常家务。麦肯锡全球资深合伙人、行业部门全球负责人亚历克斯・帕纳斯表示，推动市场对机器人兴趣激增的因素，是劳动力萎缩，以及中国工业体
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自动驾驶
汽车行业
人形机器人
天下熙熙，皆为利来，天下攘攘，皆为利往。追求财富是现代人类的永恒主题，而股市正是快速获得财富（也是快速破产）的途径之一。虽说追热点死得快，但是，前赴后继的韭菜们依然乐此不疲地追逐着新的热点，幻想着一夜暴富的奇迹。25年年底试点、26年迎来规模商用的自动驾驶，就是今年的热点之一。那么，聚焦在自动驾驶领域，有哪些机会，又有哪些伪装成机会的大坑呢？感知层的冰与火之歌尽信书不如无书，尽信AI也不如没有AI。如果您与那些号称具有强大推理能力的AI大模型探讨自动驾驶领域的投资机会，它会自信满满、言之凿凿地声称，目前确
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自动驾驶
如果某行业 “汽车用户界面” 工作组的提案得以推行，经典的透明玻璃汽车挡风玻璃或将成为历史。取而代之的并非标准的纯被动透视玻璃，而是一块大型曲面显示屏，以电子方式向驾驶员和乘客呈现多个 “画面分区”。中间区域面积最大，显示车辆前方景象，如同如今的玻璃车窗（图 1）。1.将前挡风玻璃替换为大屏分块视频显示器后，驾驶员可同时查看前方路况及后视等其他视角画面。为何要做出这种改变？据该工作组发言人表示：“如今我们利用大屏能实现的功能远不止于此，充分发挥其特性是合理选择。同时，得益于高端家庭影院的应用，大型曲面屏的
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挡风玻璃
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自动驾驶是物理 AI 领域难度最高的问题之一。自动驾驶系统必须实时解读混乱、动态变化的环境，应对不确定性、预测人类行为，并在海量场景与极端工况下安全运行。在通用汽车，我们的出发点很简单：道路上绝大多数场景都是可预测的，但罕见、模糊、突发的长尾事件，才最终决定一套自动驾驶系统是否足够安全、可靠，能否大规模落地。随着通用汽车向 “放手式高速自动驾驶” 乃至最终完全自动驾驶迈进，解决长尾问题成为核心工程挑战。这要求系统在最意外的状况下依然能做出合理决策。为此，通用汽车正在打造可扩展的驾驶 AI—— 结合大规模仿
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自动驾驶
物理 AI
多智能体强化学习模拟器
GM
采用RFCMOS工艺的汽车雷达收发器，集成8个发射通道和8个接收通道，助力实现多达576个天线通道的新一代成像雷达传感器，全面服务高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶应用。 最新动态恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.，纳斯达克股票代码：NXPI）宣布推出其第三代RFCMOS汽车雷达收发器TEF8388。这是一款高集成度8发8收（8T8R）器件，旨在充分释放成像雷达在L2+至L4级ADAS及自动驾驶系统中的潜力。在软件定义汽车（SDV）时代，先进感知系统已成为关键使能技
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恩智浦
雷达收发器
成像雷达
自动驾驶
全天候视觉系统可应用于自动驾驶汽车、机器人，或帮助消费电子设备在无人时关闭屏幕以节省功耗。但要实现这类应用，这些系统必须最大限度降低自身功耗。英伟达研究人员开发的全天候计算机视觉系统可在不到 1 毫秒内检测到人脸。这款人脸检测芯片可集成到机器人、自动驾驶汽车或笔记本电脑中，通过本地存储所有数据，并在检测完成后快速 “休眠” 来节省功耗。英伟达电气工程师本・凯勒于 2 月 18 日在旧金山举行的 IEEE 国际固态电路会议（ISSCC）上展示了该系统。高效视觉处理技术研究人员表示，传统的视觉处理通常需要约
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英伟达
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机器人
你是否想过，深夜奔驰在高速公路上的智能汽车，如何精准识别侧后方突然逼近的车辆？或者，你家中的扫地机器人，又是如何在桌椅腿丛林中灵活穿梭，不碰倒一杯水？这背后，都离不开一项被称为机器“眼睛”的核心技术——激光雷达。而激光雷达要看得清、看得准、看得快，其核心中的关键，是一颗颗微小的发光芯片。今天，我们就来聊一聊这项刚实现国产化大规模量产、正在重塑机器感知格局的硬科技——二维可寻址VCSEL芯片。它的突破，就像给机器的“眼睛”装上了可独立控制的智慧瞳孔。VCSEL 的进化之路先搞懂一个基础问题：VCS
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在美国加州圣何塞举行的2026年GTC大会上，英伟达宣布将自动驾驶汽车开发业务合作拓展至现代汽车、日产汽车、五十铃汽车，以及中国车企比亚迪与吉利。新合作围绕英伟达「Drive Hyperion」自动驾驶平台展开，该系统助力企业开发并部署L4级辅助驾驶与自动驾驶功能，即可在预设区域或条件下实现完全无人驾驶，无需人工干预。英伟达构建了全球唯一的全栈自动驾驶平台NVIDIA DRIVE，覆盖自动驾驶训练与验证所需的架构、安全系统和AI基础设施 —— 其核心是NVIDIA DRIVE Hyperion，一款支持L
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比亚迪
吉利
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日产、优步（Uber）与 Wayve 将展开合作，计划今年在东京街头投放自动驾驶出租车。该项目将采用日产聆风（Nissan Leaf）纯电动车，搭载 Wayve 公司的高级驾驶辅助系统（ADAS）技术。Wayve 首席执行官亚历克斯・肯德尔表示：“自 2025 年初以来，我们已在日本全境测试相关技术。与优步和日产合作启动自动驾驶出租车试点部署，能让我们以负责任的方式推出这项技术。”初期阶段，车辆内将配备安全驾驶员。优步与 Wayve 计划今年在东京、伦敦等共 10 座城市推出自动驾驶出租车服务。
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优步
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东京
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出租车
ZF 与 SiliconAuto 发布了一款全新芯片架构，旨在简化自动驾驶高性能计算。两家公司在 2026 德国嵌入式展会（embedded world 2026）上，展示了这款实时 I/O 接口芯片搭配微控制器的方案，演示了如何直接在硬件层面获取并预处理自动驾驶系统所需的传感器数据。该设计面向下一代高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶平台，相比传统的单片式 SoC 架构，在效率与灵活性上均有提升。对于关注车载计算发展趋势的工程师与系统设计者而言，该方案标志着行业正转向模块化小芯片（Chiplet）架构
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ZF
SiliconAuto
SoC
ADAS
自动驾驶
芯片
采埃孚（ZF）与 SiliconAuto 共同发布了一款全新芯片架构，旨在简化自动驾驶高性能计算。两家公司在德国纽伦堡举办的Embedded World 2026展会上，展示了这款实时 I/O 接口芯片与微控制器的组合方案，演示了自动驾驶系统的传感器数据如何直接在硬件层面完成采集与预处理ZF。该设计面向下一代高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶平台，相比传统单片式 SoC 架构，可带来更高效率与更强灵活性。对于关注车载计算趋势的工程师与系统设计师而言，这一方案标志着行业向模块化小芯片（Chiplet）架
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实时I/O
接口芯片
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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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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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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