日前，北京发放无人化载人示范应用通知书，允许在北京市高级别自动驾驶示范区60平方公里范围内，向公众提供“主驾位无安全员、副驾有安全员”的自动驾驶服务。这一政策不仅让北京成为全国首个开启乘用车无人化运营试点的城市，也进一步推动了自动驾驶技术的应用与落地。不过，自动驾驶的实现除政策层面的支持外，也离不开硬件系统的支撑。随着“方向盘后无人”出行服务被渐次有条件放行，将有更多新技术被应用到自动驾驶汽车上，其中4D毫米波雷达就被越来越多厂商看好，其商用化进程或将开启“加速”模式。2023年搭载量将突破百万颗4D毫米
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L3级 自动驾驶 4D 毫米波雷达
在自动驾驶方面，视觉信息输入是自动驾驶的核心需求，为此，百度Apollo也拿出了超高清车载摄像头模组。 日前，Apollo智能驾驶官方发布消息称：百度Apollo联合索尼半导体方案公司、联创电子（LCE）与黑芝麻智能，全球首创超1500万高像素车载摄像头模组，百度主导定义面向更高等级自动驾驶视觉技术和标准。 目前，此款超1500万高像素车载摄像头模组已经完成初步设计，正在全速推进开发测试进程，将于不久的未来正式上市。 车载专用摄像头模组被称为汽车的“眼睛”，是构建汽车感知能力的基础，为汽车的决策
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近年来，随着人们对驾驶安全水平需求的不断提高，高级驾驶辅助系统（ADAS）相关技术的不断成熟，伴随着ADAS市场高速发展，摄像头的需求也更加旺盛。其应用场景也是非常多的，主要是以下几个应用场景：· 倒车后视摄像头· 360环视摄像头· 前向摄像头· 电子后视镜或流媒体后视镜· 防疲劳驾驶DMS· 行程记录仪数字摄像头，主要有玻璃透镜、CMOS传感器、图像信号处理器（ISP）、电源管理、串行器、微处理器器等功能单元构成，如下图一所示。但是电池保护单元一般都是在解串单元那边。同时因为数字摄像头体积非常小，选型
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自动驾驶 数字摄像头 高级驾驶辅助系统
自动驾驶技术，作为出行安全和效率提升的有效途径，获得了汽车等相关产业的广泛关注。而随着计算机视觉系统的日益成熟，前视摄像头(front camera)也日渐成为了自动驾驶系统中经济、有效而又不可或缺的一环。那本系列文章将会对前视摄像头系统各个模块进行深度解剖，并详细阐述各个模块中TI 性价比极高的明星产品，为摄像头的设计选型提供便利。整个系列将会分为以下几个部分详细展开：第一节：供电模块第二节：信号处理模块第三节：接口模块第四节：监测以及检测模块 &n
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自动驾驶 前视摄像头系统
● CARIAD选用Snapdragon Ride™平台系统级芯片（SoC）用于其统一的可扩展软件平台● 定制SoC是CARIAD为大众汽车集团全部乘用车品牌提供具有竞争力的自动驾驶功能的关键要素● 此类合作对CARIAD尚属首次，也对大众汽车集团自2025年左右将完美匹配的硬件纳入其软件平台至关重要● CARIAD首席执行官Hilgenberg表示“高通技术公司的高性能SoC是我们为全球客户提供自动驾驶能力的
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去年年底至今，自动驾驶行业在资本市场上的热度不减，包括毫末智行、小马智行、文远知行在内的多家自动驾驶公司近期均完成了不同轮次融资。其中，毫末智行在去年12月底完成的A轮融资总金额高达近10亿元人民币。据投资界不完全统计，自今年1月至今，自动驾驶行业已发生超过20笔融资事件，从数千万到数亿元不等。对于L4级自动驾驶公司而言，融资热度不减，造血尚需时日。L4变现能力不足目前自动驾驶行业面临的最大挑战在于政策和法规问题。L3尚不能落地，L4更是遥遥无期，通过L4变现短期无望。2022年4月12日，在《汽车观察》
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先解释一下什么是ADAS，ADAS就是高级驾驶辅助系统。是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。最近日本矢野研究所（矢野経済研究所）在日本进行有关使ADAS和自动驾驶汽车核心部件进行全球市场调查，并表示将传感器技术，发展趋势和2030未来展望等相关数据公布。该调查于2017年8月至2018年5月进行，包括对汽车零
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自动驾驶 ADAS 传感器
4月7日消息，日本丰田汽车旗下子公司Wven Planet加入了特斯拉行列，试图在不使用激光雷达等昂贵传感器、只配备低成本摄像头的情况下实现自动驾驶的目标。Woven Planet表示，该公司能够使用低成本摄像头收集数据，并有效地训练其自动驾驶系统。这是一项“突破”，Woven Planet希望这将有助于其降低成本，并扩大自动驾驶技术的部署规模。Woven Planet还称，为了开发出强大的自动驾驶汽车系统，使用庞大车队收集多样化驾驶数据至关重要，但用昂贵传感器测试自动驾驶汽车成本过于高昂，而且也不利于扩
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“数据中心正在转变成‘AI工厂’，它们处理大量数据，以实现智能。”3月22日晚，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在2022 NVIDIA GTC大会上表示。在GTC大会的主题演讲中，黄仁勋多次提到“AI工厂”（AI factory）这个词，“AI数据中心处理海量且连续的数据以训练和完善AI模型，原始数据进来、经过提炼，然后智能输出 —— 企业正在制造智能并运营大型AI工厂。”此次GTC大会展示AI对于算力和高速网络的需求仍在快速增长，这将推动AI基础设施的迭代和成长。AI在虚拟数字人、视频会议、商业零售、
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所谓的自动驾驶技术，基本上是透过安装在车身上的传感器，收集所有的必须性的信息，因此仅仅依靠这些传感器，或许可满足Level 3的要求，但当期望实现Level 5的全自动驾驶，就需要更多的各种信息，例如，行驶时，驾驶者无法看到的危险和周围路况，仅依靠传感器获得的信息是远远不够的。现阶段，自动驾驶技术已经达到了Level 3，可以在高速公路上行驶。虽然各种先进自动技术正被积极地开发中，但期待自动驾驶被成功导入，需要3个先进无线技术支持：5G、毫米波雷达和UWB。透过5G将自动驾驶提升到Level 5与传统的4
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在不远的将来，全自动驾驶汽车有望大幅提升汽车安全和交通运输效率。然而，要实现这一目标，汽车原始设备制造商必须在当前的汽车自动驾驶等级上更进一步。为了实现这一跨越他们需要攻克与高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统中汽车雷达传感器测试相关的一系列独特挑战，并开发新方法来训练传统解决方案无法胜任的算法。国际汽车工程学会（原美国汽车工程学会）将自动驾驶分成了六个等级，其中 L0 级代表完全由驾驶员控制，L5 级代表全自动驾驶。当今最先进的自动驾驶汽车系统仅仅达到了 L3 级，这一等级意味着车辆能够在无需人工
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随着自动驾驶概念的兴起，激光雷达也随之越来越热，并且成为很多自动驾驶方案的标准答案。激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且技术落地成本高昂。 激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB）。当然用在自动驾驶方案中的激光雷达更多的是以LiDAR的形式存在。LiDAR（Light Detection and Ranging），是激光探测及测距系统的简称，是一种集激
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LiDAR 自动驾驶 激光雷达
特斯拉引领行业生态革命，消费者对辅助驾驶接受度提升，对汽车智能化、网联化程度关注度空前提升。 2019 年 4 月特斯拉 FSD 计算平台横空出世，以 144 TOPS 算力的全自动驾驶双冗余（单芯片算力为 72 TOPS） 引领车载芯片市场，重新定义智能汽车时代核心技术，也标志着特斯拉正式步入 HW3.0 时代，而在底层算力大 幅升级同时，伴随 AutoPilot 平台升级的还有新增的辅助驾驶功能，如自动辅助变道、自动辅助导航驾驶、智能 召唤、识别交通信号灯和停车标志并做出反应以及城市街道自动
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经测算，2020年我国汽车AI芯片市场规模为14亿美元，随着汽车EE架构加速升级，域控制器/中央计算平台被广泛使用，到2025年AI芯片市场规模达92亿美元，CAGR为45.0%，到2030年将达181亿美元，十年复合增速28.8%。 金融圈内那些人和事儿！戳破金融圈高大上外壳，双手奉上投行精英狗血八卦，让我们少点套路、赤诚以待、精致装逼。 1. 汽车智能化时代来临，车规级 AI 芯片黄金赛道 1.1. AI 芯片是智能汽车时代关键变量 汽车由分布式架构向域控制/中央集中式架构方向发展。传统分布式
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自动驾驶 AI芯片 计算平台 算法
北京时间3月16日早间消息，据报道，日前，特斯拉解雇了一名曾经在自动驾驶部门（Autopilot）工作过的员工约翰·博纳（John Berna），原因是此人在Youtube个人频道“AI发烧友”上公布了对于特斯拉全自动驾驶系统（FSD）的评论。他的视频展现了这一系统的测试版在硅谷不同路况上如何工作的场景，以及存在的问题。 在博纳被解雇之后，特斯拉还禁止他的私人车辆——一辆2021款全自动驾驶系统测试版Model 3。 据报道，测试版的全自动驾驶系统相当于诸多辅助驾驶功能的集合，这些功能的开发尚未结束，
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自动驾驶介绍
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