在允许自动驾驶车辆大规模上路之前，技术实现并不是唯一需要克服的障碍。道德问题在相应算法的开发中起着重要作用：软件必须能够处理不可预见的情况，并在即将发生的事故时做出必要的决定。TUM 的研究人员现在已经开发了第一个道德算法来公平分配风险水平，而不是根据非此即彼的原则进行作。测试了大约 2,000 个涉及危急情况的场景，分布在欧洲、美国和中国等各种类型的街道和地区。发表在《自然机器智能》杂志上的研究工作是 TUM 汽车技术教席和 TUM 人工智能伦理研究所 （IEAI） 商业道德教席合作的共同成果。TUM
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自动驾驶 算法 风险道德
随着全球城市化继续呈上升趋势，交通拥堵、车祸频发、车用碳排放高已成为现代社会交通部门的三大问题。虽然电动汽车 （EV） 可以减少碳排放，并使未来移动出行的概念成为人们关注的焦点，但“电气化”并不是解决交通问题的唯一方法。所谓的“未来移动出行”涉及重新思考我们的出行方式，而不仅仅是改变我们使用的电力类型。如果我们的日常生活和习惯从未真正改变，那么一种交通方式就足够了。然而，人类总是作为个体和社区进化和适应。无论是外出吃点快餐、送孩子上学、在酒吧社交，还是带全家人去机场，我们的生活都充满了多样化的出行需求。在
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V2X 智能驾驶 车联网 MaaS
4月2日消息，近日，理想汽车创始人李想在社交媒体发文呼吁别让自动驾驶变成文字游戏，其表示：呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词的标准，L2和L3什么的用户听不懂，都是专业话术。建议统一名称：L2＝辅助驾驶；L3＝自动辅助驾驶；L4＝自动驾驶；L5＝无人驾驶。他还强调，一个多余的中文字也不要有，避免夸张的宣传造成用户使用的误解。并表示称。“在推广上克制，在技术上投入，对用户、行业、企业都长期有利。”目前，国际上广泛采用的自动驾驶级别划分标准由美国汽车工程师学会（SAE）制定，分为L0至L5六个级别。中国
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感知识别、决策规划、控制执行三个核心系统中，和传统汽车零部件行业贴合最近的就是控制执行端，说的再明确一些就是驱动控制、转向控制、制动控制等。自动驾驶的路径规划等驾驶决策是由传感器根据实际的道路交通情况进行识别进而得出，都会是电信号，这就需要传统汽车的进行线控的改造而适用于自动驾驶。线控底盘主要有五大系统，分别为线控转向、线控制动、线控换挡、线控、线控悬挂。而转向和制动则是面向自动驾驶执行端方向最核心的产品，其中又以制动技术难度更高。图1 面向自动驾驶线控底盘组成图2 线控底盘组成线控油门当前线控油门或电子
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自动驾驶 线控底盘
根据几年前的乐观预测，自动驾驶汽车现在应该已经在我们的车库里了。但随着自动驾驶出租车的采用率上升，消费者逐渐习惯了车辆中越来越复杂的驾驶辅助系统，我们可能正在接近一些转折点。总部位于硅谷的 Helm.ai 是一家推动发展的公司，该公司为驾驶员辅助系统和全自动驾驶汽车开发软件。该公司为自动驾驶汽车在道路上所需的意图预测和路径规划提供基础模型，还使用生成式 AI 创建合成训练数据，让车辆为许多可能出错的事情做好准备。 IEEE Spectrum 与
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引言实际上，“人工智能（AI）”并没有明确的科学定义，但是一种普遍的理解是将AI 被人类观察到的学习系统作为“智能”。很难更加明确的描述其定义，因为“智能”一词已经缺乏明确的合理性。在汽车领域，在当今和未来具有代表性且广为人知的AI相关功能应用在自动驾驶（AD）领域。这包含了物体感知、物体识别以及对结果反应的决策。这些应用通常需要很高的计算能力（100k DMIPS级别范围内）。图像图 1 说明更高级别的感知将如何随着时间的推移从人类驾驶员转向使用人工智能（AI）和机器学习（ML）的自动驾驶技术。（来源：
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随着汽车自动驾驶功能的日益普及，对驾驶员或车辆操作员的依赖越来越少，这意味着具有更高自主性的产品将需要复制驾驶员或操作员将执行的所有各种活动。 车辆和机器人技术必须利用人类驾驶员或操作员使用的所有感官，不仅是视觉或触觉，还包括声音和嗅觉。根据 SAE 的说法：L2 级自动驾驶意味着驾驶员必须...监控环境。L3级自动驾驶意味着不需要驾驶员监控环境。当我们达到L4 级自动驾驶时，车辆能够......自行监控环境。瑞萨电子的 Reality AI 软件已经在帮助监控当今的这种环境。 不仅需要产品或车辆外部的环
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SOTIF （ISO/PAS 21448） 的开发是为了解决自动驾驶（和半自动驾驶）汽车软件开发人员面临的新安全挑战。这一点尤为重要，因为人工智能 （AI） 和机器学习在自动驾驶汽车的开发中发挥着关键作用。什么是 SOTIF （ISO/PAS 21448）？SOTIF （ISO 21448） 适用于需要适当的态势感知以确保安全的功能。该标准涉及在没有故障的情况下保证预期功能 （SOTIF） 的安全性。这与传统的功能安全形成鲜明对比，后者关注的是降低系统故障导致的风险。该标准提供了有关设计、验证和确认措施的
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近日，零跑汽车重磅发布LEAP 3.5技术架构，该技术架构搭载百度地图LD数据，首发车型B10正式量产上线，为广大车主带来同级领先的端到端高阶智驾、大模型旗舰智舱。百度地图LD数据涵盖全国360余城、2800个区县及38000多个乡镇，其360万公里道路的车道级数据，突破了传统高精地图在覆盖范围、成本投入与动态更新层面的技术瓶颈。其精准的全路网车道级拓扑、车道级属性以及实时动态更新数据，为零跑智驾系统提供了坚实支撑，使其能够精准识别复杂路口、道路分合流、机动车限行车道等上百类复杂场景。凭借强大的超视距感知
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汽车创新正在推动前所未有的连接和自动化水平，生成大量数据来监控外部环境并感知车内状况。它们还允许车辆不仅相互通信，还允许车辆与其环境通信。这种变革性技术称为车联网 （V2X）。它包括车辆对车辆 （V2V）、车辆对基础设施 （V2I）、车辆对行人 （V2P） 和车辆对网络 （V2N） 通信。通过最大限度地减少（并在可能的情况下消除）人为错误、缓解交通拥堵和促进自动驾驶的发展，V2X 提高了道路安全，减少了道路事故和死亡人数。为了确保安全，几乎没有人工干预，汽车必须根据态势感知做出快速判断，这使得实时数据共享
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美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）宣布，特斯拉将召回其电动皮卡Cybertruck的全部在产车型，涉及2023年11月13日至2025年3月27日生产的46096辆车辆。这也是特斯拉Cybertruck车型自交付以来的第八次召回。根据NHTSA的文件，被召回的Cybertruck存在车顶纵梁装饰板（Cant Rail Assembly）因结构胶耐久性不足而分层脱落的隐患险，尽管尚未收到相关事故或伤亡报告，但该机构警告称，脱落的部件可能成为道路障碍物，增加碰撞风险。特斯拉将免费更换升级后的组件，新设计
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3月19日消息，英伟达GTC 2025大会的主题演讲中，英伟达CEO黄仁勋带来了一个重磅消息：通用汽车与英伟达正式达成合作，将英伟达的AI技术深度应用于自动驾驶汽车领域。通用汽车可使用英伟达的人工智能芯片和软件，为其车辆开发自动驾驶技术，并改善工厂的工作流程。此外，黄仁勋还宣布了NVIDIA Halos，这是一个专注于汽车安全的AI解决方案。他自豪地表示：“我们是世界上第一家对每一行代码进行安全评估的公司。”这也意味着英伟达在自动驾驶安全领域已经走在了行业前列。黄仁勋还提到，英伟达在自动驾驶行业的贡献无处
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1. 行泊一体化域控制器安装量同比飙升 61.9%，整体渗透率超过 10%。 在当前 EEA 集中化和 OEM 降低成本需求的大趋势下，驾驶-停车集成、驾驶舱-停车集成和驾驶舱-驾驶集成（驾驶舱-驾驶-停车）域控制器应运而生。与驾驶舱-泊车一体化和驾驶舱-驾驶一体化相比，驾-泊一体化实现较早，发展相对成熟。行车共存于 2021 年开始应用，并于 2022 年投入量产。2024 年前三季度，安装了行泊一体化域控制器的汽车销量近 165.1 万辆，同比增长 61.9%。 &nb
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ADAS 冗余系统定义框架发展对于自动驾驶汽车，安全是首要前提。只有当 ADAS 完全冗余时，才能确保真正的安全。目前，大多数主机厂、Tier 1供应商和L4级自动驾驶公司的冗余设计主要是软硬件备份：软件：算法冗余，例如广汽集团最新的ADiGO PILOT智能驾驶系统采用了AEB功能算法，视觉+雷达融合算法和视觉算法实时冗余验证策略，最大限度地提高了AEB的可靠性。硬件：体现在不同的功能位置。感知端、决策端、执行端、电源端等均采用双冗余或多冗余设计，确保当其中一个系统发生故障时，另一个具有相同功能的系统能
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软件定义汽车的整体架构可以分为四个层次：（1） 硬件平台，异构分布式硬件架构;（2） 系统软件层，包括 hypervisor、系统内核、POSIX、AUTOSAR 等;（3） 应用中间件和开发框架，包括功能软件、SOA 等;（4）应用软件层，包括智能座舱HMI、ADAS/AD算法、连接算法、云平台等。广义上讲，作系统是指基于内核作系统的中间件，包括系统软件层（内核、管理程序、中间件）、功能软件层（常用功能模块和相关中间件）和 API。狭义上讲，作系统主要是指位于系统内核底层的 Vehicle Contro
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