- 近日，广州联通携手紫光国微宣布5G超级SIM卡正式上市，标志着这一划时代产品正式开启大规模商用，万物智连的5G“大”时代又更近了一步。
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5G SIM卡 紫光国微
- 英特尔资深首席工程师兼英特尔子公司Mobileye自动驾驶汽车标准副总裁Jack Weast在2019年Mobileye投资者峰会上发表主题演讲为提高自动驾驶汽车（AV）安全性，电气电子工程师协会（IEEE）通过了一项提案，以推进自动驾驶汽车决策系统相关标准的制定工作。IEEE还委派了英特尔资深首席工程师Jack Weast担任该工作组的负责人。该工作组将面向自动驾驶汽车行业开放，同时，Jack Weast希望能有更多的行业代表加入其中。据悉，该工作组将于2020年第一季度召开首轮会议。 “即将
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自动驾驶 IEEE
- 工业物联网(IIoT)互连性解决方案提供商 Real-Time Innovations (RTI)公司近日宣布，Aptiv公司选用其自动驾驶车辆互连中间件RTI Connext DDS，做为自动驾驶车辆内部安全数据传输工具。Aptiv公司是一家致力于实现未来移动化生活的全球性科技公司，正在开发更安全、更环保、更互连的解决方案。Aptiv拥有数十年的丰富经验，帮助客户克服了最困难挑战，因而得以领先开发出更安全、更环保、更互联的新一代汽车。为了实现第4级和第5级自动驾驶技术的商业化，该公司的自动驾驶
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- 在近日深圳举办的“ADI中国25周年媒体技术日”上，ADI系统解决方案事业部总经理赵轶苗先生梳理了ADI从器件到系统......
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- 日前， NVIDIA发布用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin?，该平台内置全新Orin系统级芯片。该芯片由170亿个晶体管组成，凝聚着NVIDIA团队为期四年的努力。
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- 据国外媒体报道，通用汽车首席执行官（CEO）玛丽.巴拉（Mary Barra）表示，所有的自动驾驶汽车都应该是电动汽车。
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通用汽车 自动驾驶 电动汽车
- 12月18日，在苏州举行的GTC China 2019大会上，NVIDIA CEO黄仁勋宣布了新一代用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin，集成170亿晶体管，采用全新的NVIDIA GPU及12核ARM CPU，性能是上代Xavier的7倍。作为NVIDIA新一代系统级芯片，Orin芯片由170亿个晶体管组成，凝聚着NVIDIA团队为期四年的努力。Orin系统级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU（注：这是ARM的5
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英伟达 自动驾驶
- 近日，NVIDIA和滴滴出行于今日宣布，滴滴将使用NVIDIA GPU和其他技术开发自动驾驶和云计算解决方案。
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- 日前，法国政府表示，在批准了通信监管机构提出的规格以及5G频谱牌照的财务条件之后，政府已经启动了牌照分配程序。
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- 近日，据外媒报道，大众集团与卡塔尔签署了一项名为“卡塔尔移动出行项目”的合作协议。根据协议，大众将于2022年在卡塔尔首都多哈推出L4级自动驾驶电动车队，探索在未来城市中实现自动驾驶接驳服务的商业部署。
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L4级 大众 自动驾驶
- 随着AI跟5G技术加速，国内智慧城市解决方案企业将要迎来发展春天？智慧城市不论是场景还是服务都有很大的发展机遇，这也让不少投资者看好这个行业未来的发展，智慧城市这个行业能否诞生新晋独角兽?
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- 据英国《卫报》报道，谷歌母公司Alphabet一直在通过旗下子公司Waymo推动自动驾驶汽车行业向前发展。迄今为止，该公司主要在美国国内运营。但最近，Waymo收购了英国一家专门从事自动驾驶汽车测试的人工智能(AI)公司——Latent Logic，表明它对国际扩张也有兴趣。
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Waymo 自动驾驶 Latent Logic
- 近日，科技部2019年“自动驾驶电动汽车环境感知技术研究”项目年会在清华大学举行，各参与单位汇报了项目执行情况及进展，并就智能驾驶领域的多个课题进行了交流。会上，由清华大学孵化的北京超星未来科技有限公司（下称“超星未来”）正式发布了其新一代智能驾驶感控平台。
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超星未来 智能驾驶 自动驾驶
- 新华社报道，德国弗劳恩霍夫制造技术研究所日前说，该机构与瑞典电信设备生产商爱立信等合作伙伴一起，启动了欧洲迄今最大规模的5G工业应用研究项目，在专用的5G频段探索不同的工业应用场景。
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欧洲 5G 德国
- 汽车行业是推动人工智能（AI）发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADAS）的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合，但是有一点是明确的，那就是人工智能，尤其是神经网络将发挥重要作用。神经网络神经网络的作用是执行对于传统视觉或模式识别系统来说具有挑战性的任务。通过使每个神经网络各自不同，并针对特定任务进行设计，它可以更高效、更精确地执行任务。所有神经网络的组织模式
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