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博世联合英伟达合力推出自动驾驶汽车智能平台

智能制造类 jingjing 2017-03-17 15:16 发表了文章 来自相关话题

3 月 16 日,在柏林举行的 2017 博世物联网(Bosch's Connected World)大会上,汽车 Tier 1 供应商博世联合英伟达推出了一款为自动驾驶汽车打造的车载计算机,并将量产至高度自动驾驶的大众市场。这款车载计算机搭载英伟达 Xavier GPU,每秒内能够执行 30 万亿次的深度学习运算。 查看全部
3 月 16 日,在柏林举行的 2017 博世物联网(Bosch's Connected World)大会上,汽车 Tier 1 供应商博世联合英伟达推出了一款为自动驾驶汽车打造的车载计算机,并将量产至高度自动驾驶的大众市场。这款车载计算机搭载英伟达 Xavier GPU,每秒内能够执行 30 万亿次的深度学习运算。
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决定ADAS快速起量的关键因素究竟是啥?

智能科技类 简爱2016 2017-03-06 19:09 发表了文章 来自相关话题

高级驾驶辅助系统(ADAS)作为智能汽车、无人驾驶的关键落地点,已然成为各大科技巨头及创业公司的新战场。



ADAS战场最新形势分析

ADI公司汽车电子事业部大中华区市场总监许智斌表示,对于ADAS这个“战场”,传统汽车厂商更趋向于通过技术的不断积累和场景的不断丰富,逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶,进而最终实现 查看全部
高级驾驶辅助系统(ADAS)作为智能汽车、无人驾驶的关键落地点,已然成为各大科技巨头及创业公司的新战场。



ADAS战场最新形势分析

ADI公司汽车电子事业部大中华区市场总监许智斌表示,对于ADAS这个“战场”,传统汽车厂商更趋向于通过技术的不断积累和场景的不断丰富,逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶,进而最终实现
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干货-智能汽车将迎来巨大发展契机

机械自动化类 火星撞地球 2016-06-06 14:56 发表了文章 来自相关话题

 2015年5月,我国发布《中国制造2025》文件指出,要加快汽车等行业的智能化改造,随后工信部进一步发文对智能汽车的发展做出了详细规划,车载智能信息服务系统、智能辅助驾驶系统与自动驾驶系统将成为我国发展智能汽车的重点突破领域。受汽车市场逐渐饱和以及互联网冲击等因素影响,传统汽车市场增速缓慢,汽车四化(电动化、电商化 查看全部
 2015年5月,我国发布《中国制造2025》文件指出,要加快汽车等行业的智能化改造,随后工信部进一步发文对智能汽车的发展做出了详细规划,车载智能信息服务系统、智能辅助驾驶系统与自动驾驶系统将成为我国发展智能汽车的重点突破领域。受汽车市场逐渐饱和以及互联网冲击等因素影响,传统汽车市场增速缓慢,汽车四化(电动化、电商化
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你认为未来智能汽车需要具备什么特点?

设计类 E星人 2016-04-17 15:40 回复了问题 • 8 人关注 来自相关话题 产生赞赏:¥1.00

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爱你随便

爱你随便 回答了问题 • 2016-04-14 10:12 • 8 个回复 不感兴趣

你认为未来智能汽车需要具备什么特点?

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一、可感知
可感知就是把真实的世界转换成数字的世界,通过输出结构化的数据,可以被人和智能设备所能理解。
有三个方向:人感知到汽车、汽车感知人以及汽车感知到周围环境
 
二、可连接
通过跟手机的连接,车主可以在车内通过语音助手或者车机安全地体验到手机的功能,包括... 显示全部 »
一、可感知
可感知就是把真实的世界转换成数字的世界,通过输出结构化的数据,可以被人和智能设备所能理解。
有三个方向:人感知到汽车、汽车感知人以及汽车感知到周围环境
 
二、可连接
通过跟手机的连接,车主可以在车内通过语音助手或者车机安全地体验到手机的功能,包括:接打电话、收发短信、地图导航、收听音乐和网络电台等。
 
三、去特征化
CarPlay刚推出的时候,很多车厂其实内心是有抵触的,原因就是CarPlay让汽车在车机上的差异没有了。一部汽车只要支持CarPlay,不管车载OS是什么操作系统,都支持统一的应用,有统一的用户体验。但是产品的去特征化是社会发展的必然,车厂也拗不过大势的。
 
四、共产化

一个家庭至少一部车不光造成了道路的拥堵、环境的污染,也造成了资源的浪费。互联网通过连接解决了资源的共享问题,即共产化。
大部分家庭用户乘坐汽车就是为了解决譬如接送孩子上学、户外郊游等运输目的。当你问周边人为什么买车的时候,他们一般给你这样的答复:「下雨天打车不方便。」
这说明运输是大部分车主购车的主要理由。基本的交通运输需求去除奢华的设计,可以迅速降低汽车的生产成本。就像北京满大街都有公共租赁自行车一样,有了基于互联网的汽车资源统一调配,结合来自「端」的自动忙闲状态反馈,未来大部分人也不需要购置汽车,下雨的时候通过app点一下按钮就能叫来一部周围闲置的车。
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你认为未来智能汽车需要具备什么特点?

设计类 E星人 2016-04-17 15:40 回复了问题 • 8 人关注 来自相关话题 产生赞赏:¥1.00

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博世联合英伟达合力推出自动驾驶汽车智能平台

智能制造类 jingjing 2017-03-17 15:16 发表了文章 来自相关话题

3 月 16 日,在柏林举行的 2017 博世物联网(Bosch's Connected World)大会上,汽车 Tier 1 供应商博世联合英伟达推出了一款为自动驾驶汽车打造的车载计算机,并将量产至高度自动驾驶的大众市场。这款车载计算机搭载英伟达 Xavier GPU,每秒内能够执行 30 万亿次的深度学习运算。博世集团董事会主席邓纳尔在大会上表示:「自动驾驶提高了道路行车安全性,人工智能技术是其中的关键,我们正在让汽车变得更智能。」







面对不断变化的环境,确保汽车在极短的时间内能够采取正确的控制操作,需要汽车能够实时理解从传感器传送而来的数据洪流,如摄像头、雷达、激光雷达以及超声波等的数据。首先且最重要的是有足够的计算力来处理这些数据。


Xavier 是 2016 年英伟达在 GTC 欧洲大会上所公布的下一代 Tegra 处理器,拥有英伟达自主设计的八核 64 位 ARM CPU,同时 GPU 部分是 512 个 CUDA 的 Volta 架构。英伟达将这款处理器称之为人工智能超级计算机系统级芯片(SoC),晶体管规模达 70 亿,面向自动驾驶汽车和人工智能领域。







DRIVE PX 2 是在 CES 2016 上被推出的,能够实时理解汽车周围的场景,在高精度地图(HD map)上准确定位汽车当前的位置,并决策规划出一个安全的行进路线。英伟达视其为目前世界上最先进的自动驾驶汽车平台,将深度学习、传感器融合(支持摄像头、激光雷达、雷达以及超声波传感器)以及环绕视觉感知整合为一体来改变驾驶体验。同时,DRIVE PX 2 的大部分处理器配置都是可扩展架构,多个并行的 DRIVE PX 2 平台能够实现完全的自动驾驶(fully autonomous driving)。开放的人工智能汽车计算平台 DRIVE PX 2 使整车制造商及其 Tier 1 供应商可以加速自动驾驶汽车的生产。


「目前,驾驶辅助技术都是递进式发展的,例如,不同功能模块的累加,如车道保持、距离保持等。」博世的车辆工程和自动驾驶副总裁 Michael Fausten 说,「人工智能和深度学习是其中的关键,核心特征是深度学习具备持续安全更新所使用算法和模型的能力。人工智能一个很重要的好处是当额外的经验不断的被系统学习后,系统越来越聪明。当新的经验学习到之后,新的神经网络能够被加载到汽车里,使汽车具有新的能力,更好的性能表现。」


使用博世传感器来感知周围环境的汽车(博世是唯一一个为世界上所有整车厂商直接提供零部件的 Tier 1 供应商),如果配合人工智能技术,汽车还将具备数据解读分析能力并从中预判其他道路使用者的行为。目前,深度学习已经具备高准确度的物体识别能力,支持汽车通过传感器的数据处理来理解周围环境中的不同对象。


此外,人工智能技术还能帮助自动驾驶汽车评估路况。例如,亮起转向灯时车辆的变道几率远高于没有亮起转向灯的车辆。因此,使用人工智能技术的自动驾驶汽车可以识别并评估复杂路况,例如当迎面车辆即将转弯时,自动驾驶车辆可以将这一情况与自身的驾驶环境相关联。博世与英伟达合作后,自动驾驶过程中所用的深度神经网络可以在数据中心的系统上训练完成,然后部署到装载 DRIVE PX 2 计算平台的汽车上。在人工智能的帮助下,车载计算机让汽车掌握了学习能力。AI 车载计算机不仅能够引导自动驾驶汽车驾驭复杂路况,还能帮助车辆适应新环境。


博世希望实现在所有路况下的自动驾驶,英伟达将负责为博世提供自带各种智能算法的芯片,帮助汽车掌握学习能力。博世称,预计最晚在 2020 年初,AI 车载计算机将正式投入生产。
 
 
 
 
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来源:微信公众号 机器之心 朱思颖 查看全部
3 月 16 日,在柏林举行的 2017 博世物联网(Bosch's Connected World)大会上,汽车 Tier 1 供应商博世联合英伟达推出了一款为自动驾驶汽车打造的车载计算机,并将量产至高度自动驾驶的大众市场。这款车载计算机搭载英伟达 Xavier GPU,每秒内能够执行 30 万亿次的深度学习运算。博世集团董事会主席邓纳尔在大会上表示:「自动驾驶提高了道路行车安全性,人工智能技术是其中的关键,我们正在让汽车变得更智能。」

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面对不断变化的环境,确保汽车在极短的时间内能够采取正确的控制操作,需要汽车能够实时理解从传感器传送而来的数据洪流,如摄像头、雷达、激光雷达以及超声波等的数据。首先且最重要的是有足够的计算力来处理这些数据。


Xavier 是 2016 年英伟达在 GTC 欧洲大会上所公布的下一代 Tegra 处理器,拥有英伟达自主设计的八核 64 位 ARM CPU,同时 GPU 部分是 512 个 CUDA 的 Volta 架构。英伟达将这款处理器称之为人工智能超级计算机系统级芯片(SoC),晶体管规模达 70 亿,面向自动驾驶汽车和人工智能领域。

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DRIVE PX 2 是在 CES 2016 上被推出的,能够实时理解汽车周围的场景,在高精度地图(HD map)上准确定位汽车当前的位置,并决策规划出一个安全的行进路线。英伟达视其为目前世界上最先进的自动驾驶汽车平台,将深度学习、传感器融合(支持摄像头、激光雷达、雷达以及超声波传感器)以及环绕视觉感知整合为一体来改变驾驶体验。同时,DRIVE PX 2 的大部分处理器配置都是可扩展架构,多个并行的 DRIVE PX 2 平台能够实现完全的自动驾驶(fully autonomous driving)。开放的人工智能汽车计算平台 DRIVE PX 2 使整车制造商及其 Tier 1 供应商可以加速自动驾驶汽车的生产。


「目前,驾驶辅助技术都是递进式发展的,例如,不同功能模块的累加,如车道保持、距离保持等。」博世的车辆工程和自动驾驶副总裁 Michael Fausten 说,「人工智能和深度学习是其中的关键,核心特征是深度学习具备持续安全更新所使用算法和模型的能力。人工智能一个很重要的好处是当额外的经验不断的被系统学习后,系统越来越聪明。当新的经验学习到之后,新的神经网络能够被加载到汽车里,使汽车具有新的能力,更好的性能表现。」


使用博世传感器来感知周围环境的汽车(博世是唯一一个为世界上所有整车厂商直接提供零部件的 Tier 1 供应商),如果配合人工智能技术,汽车还将具备数据解读分析能力并从中预判其他道路使用者的行为。目前,深度学习已经具备高准确度的物体识别能力,支持汽车通过传感器的数据处理来理解周围环境中的不同对象。


此外,人工智能技术还能帮助自动驾驶汽车评估路况。例如,亮起转向灯时车辆的变道几率远高于没有亮起转向灯的车辆。因此,使用人工智能技术的自动驾驶汽车可以识别并评估复杂路况,例如当迎面车辆即将转弯时,自动驾驶车辆可以将这一情况与自身的驾驶环境相关联。博世与英伟达合作后,自动驾驶过程中所用的深度神经网络可以在数据中心的系统上训练完成,然后部署到装载 DRIVE PX 2 计算平台的汽车上。在人工智能的帮助下,车载计算机让汽车掌握了学习能力。AI 车载计算机不仅能够引导自动驾驶汽车驾驭复杂路况,还能帮助车辆适应新环境。


博世希望实现在所有路况下的自动驾驶,英伟达将负责为博世提供自带各种智能算法的芯片,帮助汽车掌握学习能力。博世称,预计最晚在 2020 年初,AI 车载计算机将正式投入生产。
 
 
 
 
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来源:微信公众号 机器之心 朱思颖
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决定ADAS快速起量的关键因素究竟是啥?

智能科技类 简爱2016 2017-03-06 19:09 发表了文章 来自相关话题

高级驾驶辅助系统(ADAS)作为智能汽车、无人驾驶的关键落地点,已然成为各大科技巨头及创业公司的新战场。






ADAS战场最新形势分析

ADI公司汽车电子事业部大中华区市场总监许智斌表示,对于ADAS这个“战场”,传统汽车厂商更趋向于通过技术的不断积累和场景的不断丰富,逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶,进而最终实现无人驾驶;某些高科技公司则希望通过各种外部传感器实时采集海量数据,处理器经过数据分析然后根据机器学习长期积累的驾驶经验选择最优的解决方案,然后过渡到无人驾驶的阶段。

但是无论是哪种技术路线,都脱离不开感知及处理两个步骤,在未来的几年中,负责感知的各类车载传感、通信器件及负责处理的车载处理器,以及负责执行的各个零部件仍然将是半导体厂商在汽车电子领域的重点投资及发展方向。

另外,传感器的融合是目前比较缺失的技术,不少公司已经认识到了这一点,正在加快步伐,但还是还需要一定的时间。

影响ADAS应用市场起量的关键

许智斌认为,目前影响ADAS应用市场快速起量的关键因素主要是ADAS系统的成熟度,客户的接受程度以及相关政策法规的实施。

系统安全性能和稳定性是ADAS系统成熟度的最直观的体现。ADI为巩固汽车安全系统技术领域的重要地位,ADI在2016年收购了Vescent Photonics 公司的固态激光波束转向技术,进一步增强集成激光雷达系统的性能,克服目前庞大的机械式设备在可靠性、尺寸和成本等方面的诸多缺陷。

这些年ADI汽车安全系统技术从安全气囊和电子稳定控制应用中的惯性MEMS传感器,到24GHz和77GHz的汽车雷达,过去二十年,ADI的各类解决方案挽救了众多生命。现在,拥有这项创新技术,对于打造更紧凑、稳健的激光雷达系统,以及在全球所有新款车型中配备该项经济实用的安全功能将起到重要作用。

未来无人驾驶雷达传感技术趋势

目前,ADAS系统必须依靠摄像头、毫米波雷达和激光雷达等一系列传感器技术,才能有效提供前向防撞预警、盲点监测、行人检测和自动泊车等功能。摄像头广泛用于目标识别,毫米波雷达系统采用射频电磁波测距和目标探测。激光雷达使用激光波束测距,同时也可以精确地识别对象。扫描式激光雷达系统可检测道路上或附近的目标,并可覆盖毫米波雷达系统和摄像头的盲点区域。

无人驾驶包含多种传感器和处理器,其中感知识别、地图等组件模块有望成为国产突破口。以目前ADAS系统产业链情况分析,可以判断未来感知识别、地图等组件模块等有望成为国产化突破口,而决策模块由于涉及到整车控制,技术门槛较高,预计仍会掌握在整车厂商及国际零部件巨头手中。

毫米波雷达与激光雷达融合依然会是未来无人驾驶中雷达技术的主流。雷达技术在远距离,天气恶劣等情况下将发挥巨大作用,配合视觉传感器,超声传感器,激光雷达等等,建立起成体系的传感器系统,各司其职,扬长避短,给到车辆和驾驶员正确的环境信息。我们认为24GH在雷达在成本和开发难度上还是有优势的,会在中国等地区发挥应有的作用。五年后,可能会慢慢过渡到77GHz雷达。

视觉传感技术与雷达传感技术各有优缺点,短时间内无法相互取代。在成熟的ADAS系统中,多传感器融合是必然的,他们是相辅相成的技术。视觉技术可以用于提供路线偏差预警、安全车距预警、、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测/分类、行人检测等功能,但对于恶劣工况的鲁棒性较低。雷达传感技术可提供前/后停车帮助、安全车距预警、车道变换辅助、盲点检测、碰撞缓冲刹车系统、全速范围自适应巡航控制等功能,但是无法识别标识,比如路标。

ADAS中国市场机遇及ADI规划

1.处在变化非常迅速的科技和产业变革时代。自动驾驶,新能源汽车等等,都会在今天和不远的将来给全球和中国的汽车产业带来翻天覆地的变化。变化中孕育着新的机会。比如,新能源汽车相关的汽车半导体产业在最近2年发展迅速,相关的厂商生意快速崛起。

2.汽车芯片已不是单单的硬件产品,而是和软件已经生态环境紧密相连。这为传统的汽车半导体产商打开了另外一扇门,可以在芯片的基础上发展软件和系统服务,让客户设计更加简便,也增加自己的附加值。

3.芯片厂商可以结合本身在其他领域的优势,创造和引领新的技术和功能趋势,在带来更有价值的功能的同时,也赢得自我发展和成功。

4.对于中国公司来说,机会大于挑战。因为大家站在了同一起跑线上。国家对自动驾驶和ADAS技术也有明确的鼓励和指导,这给了中国汽车生态链上的公司很多的机遇,特别是传感器软硬件设计,机器学习,传感器融合等等。而且国内新的ADAS企业总多,依托高校和科研院所的自由和经验,发展特别迅速。

新形势下,ADI会继续推广已经在客户端开发和量产的视觉ADAS处理器BF60x系列。在24GHz车载雷达方面,ADI的2发4收方案与竞争对手相比拥有更好的距离、速度、角度分辨率及更高的测量范围,它有着业内最低的功耗和极具竞争力的套片价格。同时,根据国内客户的需求以及技术发展的趋势,在已有车载24GHz雷达芯片的基础上,继续加大对新的雷达芯片的投资,我们会继续发挥自己的传统技术优势,在生产工艺、功耗、性能及集成度等方面带来新的突破。

为了加快从芯片走向最终产品的进程,ADI在过去几年里,努力和国内客户以及第三方伙伴合作,逐步建立了从硬件,软件,算法,到系统的生态环境和支持构架,可以给客户提供多种客制化的服务,加速产品的开发。

许智斌最后强调ADI有能力,同时非常乐观,且愿意和中国的汽车企业公司一起合作,全力支持中国企业开发ADAS相关产品,推进自动驾驶的发展和普及。
 
 
来源:网络 查看全部
高级驾驶辅助系统(ADAS)作为智能汽车、无人驾驶的关键落地点,已然成为各大科技巨头及创业公司的新战场。

QQ截图20170306190715.png


ADAS战场最新形势分析

ADI公司汽车电子事业部大中华区市场总监许智斌表示,对于ADAS这个“战场”,传统汽车厂商更趋向于通过技术的不断积累和场景的不断丰富,逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶,进而最终实现无人驾驶;某些高科技公司则希望通过各种外部传感器实时采集海量数据,处理器经过数据分析然后根据机器学习长期积累的驾驶经验选择最优的解决方案,然后过渡到无人驾驶的阶段。

但是无论是哪种技术路线,都脱离不开感知及处理两个步骤,在未来的几年中,负责感知的各类车载传感、通信器件及负责处理的车载处理器,以及负责执行的各个零部件仍然将是半导体厂商在汽车电子领域的重点投资及发展方向。

另外,传感器的融合是目前比较缺失的技术,不少公司已经认识到了这一点,正在加快步伐,但还是还需要一定的时间。

影响ADAS应用市场起量的关键

许智斌认为,目前影响ADAS应用市场快速起量的关键因素主要是ADAS系统的成熟度,客户的接受程度以及相关政策法规的实施。

系统安全性能和稳定性是ADAS系统成熟度的最直观的体现。ADI为巩固汽车安全系统技术领域的重要地位,ADI在2016年收购了Vescent Photonics 公司的固态激光波束转向技术,进一步增强集成激光雷达系统的性能,克服目前庞大的机械式设备在可靠性、尺寸和成本等方面的诸多缺陷。

这些年ADI汽车安全系统技术从安全气囊和电子稳定控制应用中的惯性MEMS传感器,到24GHz和77GHz的汽车雷达,过去二十年,ADI的各类解决方案挽救了众多生命。现在,拥有这项创新技术,对于打造更紧凑、稳健的激光雷达系统,以及在全球所有新款车型中配备该项经济实用的安全功能将起到重要作用。

未来无人驾驶雷达传感技术趋势

目前,ADAS系统必须依靠摄像头、毫米波雷达和激光雷达等一系列传感器技术,才能有效提供前向防撞预警、盲点监测、行人检测和自动泊车等功能。摄像头广泛用于目标识别,毫米波雷达系统采用射频电磁波测距和目标探测。激光雷达使用激光波束测距,同时也可以精确地识别对象。扫描式激光雷达系统可检测道路上或附近的目标,并可覆盖毫米波雷达系统和摄像头的盲点区域。

无人驾驶包含多种传感器和处理器,其中感知识别、地图等组件模块有望成为国产突破口。以目前ADAS系统产业链情况分析,可以判断未来感知识别、地图等组件模块等有望成为国产化突破口,而决策模块由于涉及到整车控制,技术门槛较高,预计仍会掌握在整车厂商及国际零部件巨头手中。

毫米波雷达与激光雷达融合依然会是未来无人驾驶中雷达技术的主流。雷达技术在远距离,天气恶劣等情况下将发挥巨大作用,配合视觉传感器,超声传感器,激光雷达等等,建立起成体系的传感器系统,各司其职,扬长避短,给到车辆和驾驶员正确的环境信息。我们认为24GH在雷达在成本和开发难度上还是有优势的,会在中国等地区发挥应有的作用。五年后,可能会慢慢过渡到77GHz雷达。

视觉传感技术与雷达传感技术各有优缺点,短时间内无法相互取代。在成熟的ADAS系统中,多传感器融合是必然的,他们是相辅相成的技术。视觉技术可以用于提供路线偏差预警、安全车距预警、、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测/分类、行人检测等功能,但对于恶劣工况的鲁棒性较低。雷达传感技术可提供前/后停车帮助、安全车距预警、车道变换辅助、盲点检测、碰撞缓冲刹车系统、全速范围自适应巡航控制等功能,但是无法识别标识,比如路标。

ADAS中国市场机遇及ADI规划

1.处在变化非常迅速的科技和产业变革时代。自动驾驶,新能源汽车等等,都会在今天和不远的将来给全球和中国的汽车产业带来翻天覆地的变化。变化中孕育着新的机会。比如,新能源汽车相关的汽车半导体产业在最近2年发展迅速,相关的厂商生意快速崛起。

2.汽车芯片已不是单单的硬件产品,而是和软件已经生态环境紧密相连。这为传统的汽车半导体产商打开了另外一扇门,可以在芯片的基础上发展软件和系统服务,让客户设计更加简便,也增加自己的附加值。

3.芯片厂商可以结合本身在其他领域的优势,创造和引领新的技术和功能趋势,在带来更有价值的功能的同时,也赢得自我发展和成功。

4.对于中国公司来说,机会大于挑战。因为大家站在了同一起跑线上。国家对自动驾驶和ADAS技术也有明确的鼓励和指导,这给了中国汽车生态链上的公司很多的机遇,特别是传感器软硬件设计,机器学习,传感器融合等等。而且国内新的ADAS企业总多,依托高校和科研院所的自由和经验,发展特别迅速。

新形势下,ADI会继续推广已经在客户端开发和量产的视觉ADAS处理器BF60x系列。在24GHz车载雷达方面,ADI的2发4收方案与竞争对手相比拥有更好的距离、速度、角度分辨率及更高的测量范围,它有着业内最低的功耗和极具竞争力的套片价格。同时,根据国内客户的需求以及技术发展的趋势,在已有车载24GHz雷达芯片的基础上,继续加大对新的雷达芯片的投资,我们会继续发挥自己的传统技术优势,在生产工艺、功耗、性能及集成度等方面带来新的突破。

为了加快从芯片走向最终产品的进程,ADI在过去几年里,努力和国内客户以及第三方伙伴合作,逐步建立了从硬件,软件,算法,到系统的生态环境和支持构架,可以给客户提供多种客制化的服务,加速产品的开发。

许智斌最后强调ADI有能力,同时非常乐观,且愿意和中国的汽车企业公司一起合作,全力支持中国企业开发ADAS相关产品,推进自动驾驶的发展和普及。
 
 
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干货-智能汽车将迎来巨大发展契机

机械自动化类 火星撞地球 2016-06-06 14:56 发表了文章 来自相关话题

 2015年5月,我国发布《中国制造2025》文件指出,要加快汽车等行业的智能化改造,随后工信部进一步发文对智能汽车的发展做出了详细规划,车载智能信息服务系统、智能辅助驾驶系统与自动驾驶系统将成为我国发展智能汽车的重点突破领域。受汽车市场逐渐饱和以及互联网冲击等因素影响,传统汽车市场增速缓慢,汽车四化(电动化、电商化、智能化与共享化)将成为长期的发展趋势,智能汽车迎来了巨大发展契机。






何谓智能汽车?
智能汽车究竟该如何定义?中国汽车工业协会的描述则更为具体:智能汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、后台等)智能信息交换共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能,可实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。
行业巨头逐鹿智能汽车领域
互联网巨头的介入和政策支持正在催化智能汽车产业链的整合发展。传统车厂的优势受到冲击,纷纷与互联网平台达成合作,未来车厂将走向开放,互联网必将渗透、改造汽车产业链。
日前,《华尔街日报》报道,苹果正在打造自主品牌的电动汽车,并已将原定于生产汽车的600人团队扩张至1800人左右,计划于2019年将首辆电动汽车推向市场。国内企业也是纷纷摩拳擦掌,运筹帷幄。东风汽车与华为合作,在汽车电子、智能汽车、IT/ICT信息化建设等领域展开跨界合作;北汽集团与乐视携手,以乐视汽车生产厂商的身份在智能汽车竞争中占据一席之地;上汽集团与阿里合作,同时开发无人驾驶功能;一汽集团则于今年4月发布了智能汽车“挚途”战略;江淮汽车计划于2020年进入3.0时代;海马汽车也于今年3月正式发布了移动互联人车生态系统;长城汽车则表示将投50.33亿元用于发展智能汽车项目。
伴随着大腕大款而来的各汽车、科技、互联网企业抢占智能汽车市场,无疑将对行业发展起到推波助澜的作用,并将引领整个智能汽车及相关产业朝着做大做强的方向发展。
瓶颈和机遇在哪里?
未来真正的智能汽车,一定会具备这些功能:一个是场景感知引擎,在云端通过实时采集的车况和环境的数据,判断驾驶的场景,根据预先设定好的场景给客户推荐个性化的服务,这是车内以及车载智能化的体现。想要把现在的汽车真正过渡到智能汽车,仍需要多个方向的探索与支持,不可能一步到位、智能汽车在发展过程中依然面临诸多痛点。
一、基础设施方面
首先,智能汽车要真正像人们所预想的那般“智能”地运行,需要有相应的智能交通设施建设为基础。智能汽车在硬件上需要配置各类传感器(包括红外雷达,一系列零部件,ADAS系统),使汽车能够感知路面障碍,或者通过4G/DSRC与道路设施通信,因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。如若这些都不能得到实现,那么智能汽车的发展可谓是“无根之木,无水之源”。
二、技术路线方面
其次,汽车的智能化需要通过车联网技术,把数据实时传到云端,利用车联网的平台进行实时数据分析,并进行场景感知分析,通过分析用户不同场景中对服务和功能的潜在需求,来达到主动给用户推送服务的效果。但是就目前技术来看,在从汽车到云端(V2C)这个环节还不成熟,还需依赖于网络技术的发展,专业的分析报告认为,至少需要5G才能保证通道流畅以实现云端和汽车之间的信息交换。
三、安全保障方面
近年来,多起智能汽车被黑客入侵事件让智能汽车网络安全成为公众关注的焦点。智能汽车所依赖的智能信息系统的安全尚令人担忧。今年3月份媒体曝出,乌云平台曝光了比亚迪智能汽车的一个漏洞,通过该漏洞,黑客可以编写程序获取任意车主的信息如姓名、车牌号、身份证号和控制密码;甚至还可以在没有钥匙的情况下,利用电脑于两分钟之内完成远程开锁、鸣笛、开启天窗等行为。由此看出,智能汽车被攻击的门槛比我们想象的要低得多,这无不让人对智能汽车的安全心存芥蒂,也让整个行业认识到了前所未有的新兴威胁。
小结
智能汽车涉及汽车制造、汽车服务、通信与物联网、智能硬件与互联网等多个产业,回顾2015年,与摄像头、雷达、控制、传感器等主动安全相关的汽车产品正在加速发展。目前,智能汽车发展方向和目标已基本清晰,但实践发展中有多重瓶颈亟待破解。其中,加快智能汽车关键核心技术及核心零部件的自主研发是重中之重;其次,需要智能汽车与智能交通体系建设相辅相成,才能实现协同创新,才能推动整个智能汽车行业的发展。
未来,随着汽车消费者对汽车的需求、理解和期望正在发生改变,智能化的汽车已经成为消费者的优先选择。这类人群的消费特点不仅仅停留在汽车的安全与性价比上,更多注重个性化的体现、以及对于互联功能、智能科技的关注,预计未来国内外智能汽车发展空间将进一步增大,智能汽车市场也将不断升温。
文章来源:e-works
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 2015年5月,我国发布《中国制造2025》文件指出,要加快汽车等行业的智能化改造,随后工信部进一步发文对智能汽车的发展做出了详细规划,车载智能信息服务系统、智能辅助驾驶系统与自动驾驶系统将成为我国发展智能汽车的重点突破领域。受汽车市场逐渐饱和以及互联网冲击等因素影响,传统汽车市场增速缓慢,汽车四化(电动化、电商化、智能化与共享化)将成为长期的发展趋势,智能汽车迎来了巨大发展契机。

乐视汽车.jpg


何谓智能汽车?
智能汽车究竟该如何定义?中国汽车工业协会的描述则更为具体:智能汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、后台等)智能信息交换共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能,可实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。
行业巨头逐鹿智能汽车领域
互联网巨头的介入和政策支持正在催化智能汽车产业链的整合发展。传统车厂的优势受到冲击,纷纷与互联网平台达成合作,未来车厂将走向开放,互联网必将渗透、改造汽车产业链。
日前,《华尔街日报》报道,苹果正在打造自主品牌的电动汽车,并已将原定于生产汽车的600人团队扩张至1800人左右,计划于2019年将首辆电动汽车推向市场。国内企业也是纷纷摩拳擦掌,运筹帷幄。东风汽车与华为合作,在汽车电子、智能汽车、IT/ICT信息化建设等领域展开跨界合作;北汽集团与乐视携手,以乐视汽车生产厂商的身份在智能汽车竞争中占据一席之地;上汽集团与阿里合作,同时开发无人驾驶功能;一汽集团则于今年4月发布了智能汽车“挚途”战略;江淮汽车计划于2020年进入3.0时代;海马汽车也于今年3月正式发布了移动互联人车生态系统;长城汽车则表示将投50.33亿元用于发展智能汽车项目。
伴随着大腕大款而来的各汽车、科技、互联网企业抢占智能汽车市场,无疑将对行业发展起到推波助澜的作用,并将引领整个智能汽车及相关产业朝着做大做强的方向发展。
瓶颈和机遇在哪里?
未来真正的智能汽车,一定会具备这些功能:一个是场景感知引擎,在云端通过实时采集的车况和环境的数据,判断驾驶的场景,根据预先设定好的场景给客户推荐个性化的服务,这是车内以及车载智能化的体现。想要把现在的汽车真正过渡到智能汽车,仍需要多个方向的探索与支持,不可能一步到位、智能汽车在发展过程中依然面临诸多痛点。
一、基础设施方面
首先,智能汽车要真正像人们所预想的那般“智能”地运行,需要有相应的智能交通设施建设为基础。智能汽车在硬件上需要配置各类传感器(包括红外雷达,一系列零部件,ADAS系统),使汽车能够感知路面障碍,或者通过4G/DSRC与道路设施通信,因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。如若这些都不能得到实现,那么智能汽车的发展可谓是“无根之木,无水之源”。
二、技术路线方面
其次,汽车的智能化需要通过车联网技术,把数据实时传到云端,利用车联网的平台进行实时数据分析,并进行场景感知分析,通过分析用户不同场景中对服务和功能的潜在需求,来达到主动给用户推送服务的效果。但是就目前技术来看,在从汽车到云端(V2C)这个环节还不成熟,还需依赖于网络技术的发展,专业的分析报告认为,至少需要5G才能保证通道流畅以实现云端和汽车之间的信息交换。
三、安全保障方面
近年来,多起智能汽车被黑客入侵事件让智能汽车网络安全成为公众关注的焦点。智能汽车所依赖的智能信息系统的安全尚令人担忧。今年3月份媒体曝出,乌云平台曝光了比亚迪智能汽车的一个漏洞,通过该漏洞,黑客可以编写程序获取任意车主的信息如姓名、车牌号、身份证号和控制密码;甚至还可以在没有钥匙的情况下,利用电脑于两分钟之内完成远程开锁、鸣笛、开启天窗等行为。由此看出,智能汽车被攻击的门槛比我们想象的要低得多,这无不让人对智能汽车的安全心存芥蒂,也让整个行业认识到了前所未有的新兴威胁。
小结
智能汽车涉及汽车制造、汽车服务、通信与物联网、智能硬件与互联网等多个产业,回顾2015年,与摄像头、雷达、控制、传感器等主动安全相关的汽车产品正在加速发展。目前,智能汽车发展方向和目标已基本清晰,但实践发展中有多重瓶颈亟待破解。其中,加快智能汽车关键核心技术及核心零部件的自主研发是重中之重;其次,需要智能汽车与智能交通体系建设相辅相成,才能实现协同创新,才能推动整个智能汽车行业的发展。
未来,随着汽车消费者对汽车的需求、理解和期望正在发生改变,智能化的汽车已经成为消费者的优先选择。这类人群的消费特点不仅仅停留在汽车的安全与性价比上,更多注重个性化的体现、以及对于互联功能、智能科技的关注,预计未来国内外智能汽车发展空间将进一步增大,智能汽车市场也将不断升温。
文章来源:e-works
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