自动驾驶

激光雷达（LiDAR）是自动驾驶交通工具中防撞传感器的重要组成部分。它通过激光扫描并感应从障碍物表面反射回来的光，从而对障碍物距离进行测量。在无人驾驶的状态下，激光雷达如同自动驾驶系统的眼睛，可以检测到路面交通信号灯，道路宽度，迎面驶来的汽车，穿行马路的行人或者其他突发状况，并准确获取目标的三维信息，具有分辨率高、抗干扰能力强、探测范围广等特点。 自动驾驶系统激光雷达传感器 激光雷达防撞传感器的视角是一个重要的性能参数，当激光雷达被安装在汽车里的时候，视角需要尽可能大，以能覆盖车前方更宽的区域，使得自动驾驶系统具有更优异的避障性能。 自动驾驶汽车激光雷达防撞传感器示意图 穿透传感器保护罩的激光波长范围及强度会随着入射光角度的和传感器安装的位置而改变。因此十分有必要对不同入射角下的透过率光谱进行表征及评价。 岛津UV-3600i Plus紫外可见近红外分光光度计上加载可变角绝对反射/透射附件可对雷达传感器的保护罩进行角度相关的测试，进而对激光雷达传感器中所使用激光波长的选择提供重要参考。 岛津UV-3600i Plus紫外可见近红外分光光度计 通过对可变角附件带刻度的样品台进行旋转调节，可以得到不同角度入射的光。如下图，入射光角度分别为35°、45°及55°。 不同入射光角度下的透过率曲线 由图中可见，当入射光角度变化的时候，保护罩的透过光波长及强度会发生变化，并随着入射角的变大发生峰形的蓝移。为了避免入射光角度改变的影响，激光雷达防撞传感器中所使用的激光波长应位于960nm附近，即上图三条谱线平坦区域的相交处，此时透过保护罩的入射光不会因为角度的改变而出现较大的光强波动，从而保证成像的准确性。

近年来自动驾驶技术频频引发舆论关注，更是成为了资本市场的新宠，无数资本巨头、科技企业切入自动驾驶赛道，并开发各种配套解决方案。9月22日,华为发布《智能世界2030》报告,其中对未来十年的智能世界进行了系统性描绘和产业趋势的展望。在智能出行方面，华为预测，到2030年，全球电动汽车占所销售汽车总量的比例将达50%，中国自动驾驶新车渗透率达20%，整车算力将超过5000 TOPS，C-V2X渗透率达 60%。华为认为，当前汽车电动化、智能化的大潮已经不可阻挡。在智能化方面,随着自动驾驶汽车由L2、L3向L4、L5迈进，华为指出公交车、出租汽车、低速物流、垂直行业运输(物流车、矿车)等领域有望率先实现自动驾驶商业化。比如在低速开放道路上,自动驾驶汽车在物流配送、清洁消杀、巡逻等领域已经取得了积极的成果。在高速以及港口或物流园区等半封闭道路上，由于行驶环境相对单一，路线较为固定,降低了对自动驾驶系统所要处理的行驶环境的复杂度,加之卡车司机还存在成本高、易超负荷运载、超工时工作的风险,对自动驾驶也有较大的需求。而多家专注于无人干线物流的自动驾驶技术提供商也已纷纷表明今年将量产L3自动驾驶卡车,助力重卡行业降本增效。自动驾驶发展热潮下，各类传感器迎来新的增长点自动驾驶的安全性，是其能否实现大规模应用的核心影响因素。为此，主机厂和自动驾驶方案提供商不断试验在汽车上融合多种传感器，光学相机、激光雷达和毫米波雷达是目前搭配使用最广泛的三种传感器。此外，红外传感器也在汽车自动驾驶领域的方案里频频出现，得到了广泛关注。苹果公司在今年 3 月公布的一项汽车夜视系统专利中，就应用了近红外波传感器和长红外波传感器；此外，滴滴自动驾驶联合沃尔沃推出的新一代 L4 级自动驾驶测试车 " 滴滴双子星 " 中，也配备了 1 个红外摄像头。业界有观点认为，2022-2023 年将是 L2 级及以上自动驾驶汽车大规模采用红外热像仪的时间节点。红外在驾驶辅助及自动驾驶中的应用可能兴起，将带来红外传感器新的增长点。探测器用半导体材料需求将助推MBE市场爆发激光雷达、红外传感器等探测器的制造都离不开相关的半导体材料。据了解，由于器件的生产需要MBE做外延，虽然MBE不适合量产，但在生长探测器材料的时候需要生长本征材料，一般MBE生长出来的本征材料会比MOCVD的要好，比如GaAs，InGaAs，InP的本征材料，究其原因是MOCVD用的是有机源，在分解生长的时候不可避免的带入杂质，影响本征材料的Hall参数。随着自动驾驶汽车市场爆发，对探测器，特别是红外传感器的需求强烈。目前MBE数量比MOCVD少得多得多，相关市场将爆发。值得注意的是，LPE生长出的本征材料特性比MBE的还要好，但由于人才缺口等因素，相关技术并未在国内铺开。目前高品质的激光探测器一般都出自日本。

Defender 5000电子台秤，帮助客户避免人为错误，提高工作效率，使工厂获得了更好的质量控制，进而提升客户的满意度！ 1885年卡尔本茨制成了世界上的第一辆三轮汽车，自此，汽车行业一直充满着天马行空般的创造力。当下，人们讨论最多的热点话题，莫过于自动驾驶。在飞机行业中，“自动驾驶”已经使用了几十年。在环境与设备条件均满足的情况下，飞行员可以设定并允许飞机在旅行进行巡航，以实际自动飞行。通过“自动驾驶”，飞行员的工作负荷可以在很大程度上得到减轻。现在，随着自动驾驶技术的发展，汽车行业也迅速开始转向，出现了很多可以自动驾驶的汽车。驾驶员可以决定并允许汽车在某段旅程中，如高速公路，执行自动驾驶。 自动驾驶的系统不仅需要智能的软件支持，同时也需要强大的硬件与结构件支持，所以，市场上涌现了很多杰出的自动驾驶零件供应商。为在激烈的市场竞争中争取一席之地，供应商们都在想尽各种办法提高其生产效率，减少客诉。L是生产自动驾驶零件的著名供应商之一，他们的自动驾驶零件产品P通常是放在一个大盒子里，可以容纳30件。每天交付数百个箱子，总计数百件。但他们也有时会接到客户抱怨说，包装箱内少放了1件或2件，每种零件重量通常在几十克到上百克不等。 奥豪斯Defender® 5000台秤帮助L完美地解决这个问题。在检重模式下，Defender 5000可以不但可以精确地进行重量的检查，还可以进行数量的检查。通过检数，可以保证箱内的零件数量与出厂规定数量一致。以15kg型号为例，该型号的最大显示分辨率为 0.5g，其计数的零件最小平均单重(APW)可达0.025g，除此之外，Defender 5000 还可以通过多次的称量，对平均零件单重进行优化，进而确保精度的计数精度。计数的结果可以通过三色报警清晰显示出来，如果检数合格，绿灯亮，如检数过低或过高，而对应的黄灯或红灯会亮起，同时可以设置蜂鸣器发出报警，提醒操作者。对于QC人员，可以非常容易地判断包装是否合格；同时，通过标配的RS232接口连接标签打印机，将合格的结果打印到标签上，如计数结果、平均件重、日期和时间、产品名称、编号以及可追溯性的条形码等信息。Defender 5000支持5万条数据库存储，可以将零件的信息全部存储在在库文件中，方便随时调用。Defender 5000电子台秤，帮助客户避免人为错误，提高工作效率，使工厂获得了更好的质量控制，进而提升客户的满意度！

帮助车辆改善在所有天气和照明条件下的环境感知能力，对于减少全球创纪录的车祸死亡人数以及实现更安全的自动驾驶汽车（AV）系统至关重要。2023年6月，美国州长公路安全协会（GHSA）预计，2022年全美有7508名行人死于交通事故，这是自1981年以来美国行人死亡人数最高的一年。车辆环境感知工程师可以利用热成像数据和计算机模拟来提高系统性能，加速高级驾驶辅助系统（ADAS）和AV系统的开发目前，将长波红外数据集成到车辆现有传感器套件中，成为改进ADAS和AV系统的有效手段之一。热探测能够填补车辆环境感知能力的缺陷，通过与可见光相机、雷达以及激光雷达（LiDAR）传感器配合使用提供冗余。据麦姆斯咨询报道，为了支持更高效的ADAS和AV系统，传感、成像及相机制造商Teledyne Flir正在与工程模拟软件开发商Ansys合作，利用热成像数据促进系统开发，改进车辆面向行人的自动紧急制动系统。Ansys AVxcelerate Suite现在可以与Thermal by Flir一起提供，成为车辆感知系统设计师的一款新工具，促进热成像功能在ADAS和AV传感器堆栈中的集成，提高感知算法的准确性。凭借该工具，工程人员可以模拟数百万英里利用热像仪提供关键数据的场景，在拥挤和低对比度环境（如雾或烟雾等）中检测行人。环境温度影响热成像性能简化数据整合AVxcelerate获得了Flir的Prism AI的有力支持，该软件可以在内部开发过程中用作主要感知或参考软件。Prism AI工具套件提供了与Teledyne Flir的Conservator数据生命周期管理软件，以及被合作伙伴称为“行业最大热成像和可见光训练数据集”的简化数据整合。Teledyne Flir产品管理副总裁Mike Walters表示：“Ansys AVxcelerate Suite是感知工程师利用热成像数据挽救生命的另一个关键工具。从学术界到汽车原始设备制造商，各机构现在都可以拥有从虚拟世界到物理世界的完整生态系统，以构建挽救生命的热成像系统。”Flir推出用于毒品快速分析的便携式探测器此外，Flir Defense近期还宣布推出了Griffin G510x便携式化学品探测器，专门用于在现场行动中分析并识别爆炸物和毒品（包括芬太尼）。这款新版本基于广受欢迎的G510系统，可使急救人员和执法部门在五分钟内确认并识别街头毒品。Griffin G510x设计用于检测芬太尼等毒品Griffin G510平台是一款便携式气相色谱-质谱仪系统，被全球多国公共安全团队广泛用于现场实时确认化学威胁。新款G510x的改进，使操作人员能够识别复杂混合物中的微量毒品（现在已经成为新常态）。芬太尼和甲苯噻嗪组合镇静剂等阿片类药物，对使用者和急救人员都构成严重威胁。G510x可以在常见止痛药中发现混合浓度低至2%的芬太尼，而其他系统可能只能检测到止痛药。Flir Defense集成检测系统副总裁Mark Blanco表示：“芬太尼及其他毒品夺走了很多人的生命，正在摧毁各地的社区。G510x为全球执法部门提供了一款强大的新工具，可以在现场识别危险的毒品，帮助将其从我们的街道上清除。”G510x的板载化学品数据库每三到六个月更新一次，可对3500多种非法药物、代谢物和其他相关化合物进行验证性分析。其230毫米（9英寸）的触摸显示屏可引导用户提示，并能够在穿戴防护装备的情况下进行操作。

作者：Pro-Lite Technology Ltd 产品经理 Russell Bailey 和 Labsphere Inc 首席技术专家兼产品营销经理 Greg McKee图1 激光雷达激光雷达是一项成熟的技术，越来越多地部署在消费产品和无人驾驶车辆中。LIDAR 是 Light Detection And Ranging 的首字母缩写词。激光雷达系统已经使用了 50 多年，但直到最近，此类系统的成本仍使它们无法在大众市场中广泛应用。尽管雷达在自动驾驶汽车技术（例如自适应巡航控制系统）中被广泛应用，但LIDAR被认为是驾驶员辅助汽车的首选传感器，因为它可以精确地映射位置和距离，从而检测小物体和3D成像。它使用带有飞行时间感应的脉冲激光和固态光来测量距离。激光雷达系统的表征要求在宽反射率动态范围内补偿传感器对脉冲激光或固态光水平的响应。为此，需要使用已知和稳定反射率的大面积反射率漫反射目标板。Labsphere（蓝菲光学）的Permaflect漫反射涂层目标板，范围从5%到94%的反射率，使汽车制造商 OEM 及其供应商能够在广泛的环境条件下表征和校准其 LIDAR 系统。图2 Labsphere（蓝菲光学）的Permaflect漫反射涂层目标板激光雷达技术激光雷达最基本的形式是激光测距仪，自20世纪80年代以来已广泛应用于军事应用。激光测距仪由一个脉冲激光器(发射器)和一个光电探测器(接收器)组成。测距仪的设计可精确测量距离(所谓的“测距”)，主要测量激光脉冲被反射和接收到探测器所花费的时间(这被称为“飞行时间”测量)。测距仪对准目标物并发射激光脉冲。激光击中目标，被散射，并且一部分反射光由探测器测量。由于光速非常精确，因此可以非常精确地测量测距仪和目标物之间的距离。更先进的激光雷达系统使用相同的原理，但使用光学和移动或多个探测器在二维中映射目标。这些系统通常每秒脉冲数千次，每秒可以探测到数千个点。分析该点云的数据可以创建目标区域的准确映射。激光雷达的工作方式类似于雷达和声纳，它们分别使用无线电波和声波。来自雷达和声纳的数据可用于以类似方式映射周围环境，但激光雷达系统使用的是较短波长的红外辐射，而不是较短波长的无线电波。由于使用的波长较短，激光雷达测量比雷达更准确。部署在自动驾驶汽车上的激光雷达系统通常使用扫描激光束和闪光技术来测量空间中相对于传感器的 3D 点。这些激光雷达系统通常每秒发射数千个激光脉冲，以便车辆可以对行人和其他车辆等障碍物做出反应。激光雷达允许自动驾驶汽车以高精度、高分辨率和长检测距离传送和接收物体和周围环境的反射光。目前正在开发更先进的 AI（人工智能）系统，用来预测车辆和行人路径，并做出相应反应。当您将 LIDAR 数据与定位信息（使用 GPS 或类似信息）相结合时，您就可以全面映射车辆周围环境。激光雷达的性能在很大程度上取决于所使用的激光功率和波长。出于安全原因，可使用的激光功率有一个上限。在没有更高的激光功率的情况下，你可以使用更高灵敏度的探测器，或者使用波长延伸到更远的红外(IR)的激光。由于现有激光器的技术成熟，通常使用的波长为850nm、905nm或1550nm。1550nm激光比其他选择更安全，因为超过1400nm的红外辐射不会再通过眼睛的角膜，所以不会聚焦在视网膜上，但因水对1550nm的光吸收较强，1550nm要求更多的功率来补偿。消费电子产品和自动驾驶汽车中的激光雷达激光雷达作为关键性技能与摄像头系统和其他传感器一起在自动化中应用。激光雷达系统已经在专业测绘和相关应用中商用多年。然而，直到最近几年，激光雷达才变得越来越普遍，这主要是由于自动驾驶汽车应用（无人驾驶汽车）需要更小、更便宜的设备。自上世纪90年代初以来，激光雷达已作为自适应巡航控制的基础应用于半自动驾驶汽车，而激光雷达首次应用于自动驾驶汽车是在2005年。在消费电子领域，最新一代的 Apple iPad Pro（以及现在的 iPhone 12 Pro）已将 LIDAR 传感器集成到其摄像头阵列中，专门用于成像和增强现实 (AR) 应用。LIDAR 传感器可使 iPad 正确解析真实物体相对于由相机阵列成像的 AR 物体的位置。AR 还处于起步阶段，因此 LIDAR 在智能手机和其他消费设备上的应用还有待观察，但人们对为专业应用开发的 AR 产生了极大的兴趣，其中 LIDAR 可以成为非常有用的增强功能。专业 AR 的应用多种多样，从帮助仓库工人找到最快、最安全的路径到所需零件，到辅助工程师了解复杂维修的过程。这些应用中的激光雷达可精确定位和对齐，这对于任何需要高精度的应用都很重要。漫反射目标板在激光雷达系统测试与标定中的作用多年来，Pro-Lite 和Labsphere（蓝菲光学）多年来使用漫反射板一直在支持开发 LIDAR 系统开发。Labsphere（蓝菲光学） 更紧凑的 Spectralon® 漫反射目标板通常被军方用于测试激光测距仪。精确校准的光谱反射率与近朗伯（漫反射）反射率相结合，意味着对于这些应用，您有一个准确性、重复性的漫反射目标板可在实验室或现场测试您的系统。用于更大规模测绘或自动驾驶汽车应用的激光雷达系统需要更大的目标区域。由于大多数自然物体都会漫反射光线，因此 Labsphere （蓝菲光学）的漫反射材料是用户的自然选择，可以提供质量保证、现场测试和比较。Labsphere（蓝菲光学） 开发了 Permaflect 目标板，以满足对大面积、耐用和光学稳定目标板材料的需求。大的漫反射目标板尺寸（标准尺寸高达 1.2m x 2.4m）与校准的光谱反射率数据相结合，可以精确测量 LIDAR 范围。在 100m、200m、300m 等长距离测试距离内，则需要更大的目标板来反映目标上具有代表性的点数。Permaflect 是一种喷涂漫反射涂层，可以将其应用于大面积或 3D 形状，从而可以模拟真实世界的物体。现实世界中很少有物体像目标面板一样平坦，因此 Permaflect 涂层物体可以实现可重复的近朗伯反射率水平，例如，可以应用于人体模型以模拟行人。图3 Labsphere（蓝菲光学） Permaflect 喷涂人体模型LIDAR 漫反射目标板通常部署在室外，因此随着时间的推移，当漫反射目标板的表面暴露在大气中时，可以预期校准的反射率值会出现一些漂移。Labsphere （蓝菲光学）的漫反射材料易于清洁。为了考察是否有反射率的下降，可以使用校准的反射率计（“反射率计”），它可原位测量漫反射目标板反射率并将红外反射率的任何变化考虑到内。漫反射目标板反射率的变化将直接影响测量范围。下图显示了不同漫反射目标板反射率水平范围内反射率变化对测量范围的影响。反射率的微小变化会对较低反射率目标板的测量范围产生很大影响。例如，如果目标板的反射率从5%降低到 4%，则原先 300 m的测量范围将下降到30 m。实时了解情况发生的方法是测量目标板的反射率，然后根据此调整修正您的计算。图4 Labsphere （蓝菲光学）漫反射板反射率测试仪（反射率计）图5 在300nm波长下对物体反射率进行距离测量的模拟灵敏度Labsphere（蓝菲光学） 的激光雷达反射仪套件就是为满足这一要求而开发的。这款手持式反射计测量测量在三个波长（使用可互换的 850nm、905nm 或 1550nm LED）中的8°/半球反射率。观看Labsphere 视频库中的短视频。这可用于验证 Permaflect 目标板或测试 LIDAR 系统的任何其他对象的反射率。图6 Labsphere 开发了 Permaflect 漫反射目标板，以满足对大面积、耐用和光学稳定漫反射目标板材料的需求。

欧菲光早在2015年就进军智能汽车领域，深度布局自动驾驶、车身电子和仪表中控，以光学镜头、摄像头为基础，不断丰富产品矩阵布局，已经在新势力中占据一席之地。随着车载行业的发展，ADAS、DMS等技术逐渐成熟。其中，DMS需要实时监测驾驶员头部、面部等表情及动作，并针对驾驶员疲劳和分神状态进行预警，预警状态包括闭眼、低头、打哈欠、左顾右盼、抽烟、打电话等。为使在夜间、逆光等高挑战性光照环境下，DMS同样能够准确的监测到驾驶员的头部、面部等表情及动作，亟需一种具有高像素高分辨率的摄像装置。为此，欧菲光于2019年12月30日申请了一项名为“一种光学镜组、摄像头模组及终端”的发明专利（申请号: 201911403710.8），申请人为天津欧菲光电有限公司。图1 光学镜组结构示意图图1为本发明提出的光学镜组结构示意图，成像光学镜组包括第一透镜110、第二透镜120、第三透镜130、第四透镜140和第五透镜150，五个透镜沿光轴从物面到像面依次设置。第一透镜具有正屈折力，其物侧面的曲率半径为正，像侧面的曲率半径为负，焦距为f1，光学镜组的焦距为f， 1＜f1/f＜3。第一透镜靠近物面，为正透镜，能够为系统提供正屈折力，可聚 焦入射光束，有利于光学镜组采集的图像信息有效的传递至像面。第二透镜具有负屈折力，其物侧面的曲率半径为负，像侧面的曲率半径为正，于光轴处的厚度为CT2，CT20.3。通过对第二透镜于光轴处的合理限定，能够保证透镜的可加工性。第三透镜具有正屈折力，其物侧面的曲率半径为负，像侧面的曲率半径为负，物侧面的曲率半径的倒数为cuy s5，物侧面的光学有效径为map s5，像侧面的曲率半径的倒数为cuy s6，像侧面的光学有效径为map s6，满足以下条件式：|(cuy s5)*(maps5)-(cuy s6)*(map s6)|/20 .05。通过将以上四个数据进行合理限定，能够控制弯月型透镜的加工难易程度，保证弯月型透镜的工艺能力。第四透镜具有正屈折力，其物侧面的曲率半径为正，像侧面的曲率半径为负。第三透镜的像侧面与第四透镜的物侧面于光轴上的距离为d34，第三透镜的像侧面于第四透镜的物侧面的光学有效区的最大周边于光轴上的投影点的距离为Ed34，Ed34/d34＜20。通过对以上数据的合理限定，能够实现对第三透镜的像侧面和第四透镜的物侧面的曲率大小的控制，有利于系统的小型化。同时因第三透镜的像侧面和第四透镜的物侧面均为凸面，还能够在保证高像素的前提下，避免两个凸面弯曲过大，避免组装过程中发生碰撞，能够提升组装良率。第五透镜具有负屈折力，其物侧面的曲率半径为负，像侧面的曲率半径为负或像侧面为平面，像侧面的曲率半径为Rs10，Rs10-20，有利于边缘解析以及便于组装，减小偏心，扩大后焦。当第五透镜的像侧面为平面时效果更佳。简而言之，欧菲光的光学镜组专利，通过设置具有正屈折力的第一透镜以及具有负屈折力的第二透镜和第五透镜，将其用在DMS中，能够准确、实时的抓取驾驶员的信息，为驾驶安全提供保障。欧菲光是一家国内领先的精密光电薄膜元器件制造商，一直持续加强新型技术领域产品的开发，在光学领域的布局不断延伸。未来以欧菲光为代表的智能汽车领域核心供应商有望做大做强，成为国内智能汽车行业的领军力量。

‍IXblue-新型“全玻璃”有源光纤！---适用于智能驾驶应用 如今，有一个新兴市场：需求量非常大的紧凑型市场所需激光雷达的激光器，其要求具备高功率输出（脉冲功率高达几瓦）。它们被用于自动驾驶车辆，以绘制环境地图。这种高功率激光器的泵浦信号在光纤中通过纯二氧化硅的多模波导进行传输。在高功率下，泵浦激光最终将与光纤的丙烯酸酯涂覆层相互作用，泵浦激光的能量会分布到该涂覆层所存在的细小缺陷上，产生过高的热量，该缺陷最终会被破坏并将其烧毁(造成光纤涂覆层的损伤)。解决该问题的一个常规方案，是生产一种具有耐热特性的丙烯酸酯涂层的光纤（最高125°C；85°C会发生）。但今天，iXblue提供了一个最终的解决方案--IXblue全玻璃有源光纤：在光纤中，泵浦激光将不再与光纤涂覆层相互作用，无论温度如何、激光传输特性都将保持不变。基于iXblue在Er/Yb光纤方面的长期技术和一些获得专利的新工艺技术，成就了这一新产品——“IXF-2CF-AGEY”（双包层全玻璃铒镱光纤）：一种在其纤芯中Er-Yb共掺的光纤，纤芯被双包层（甚至三包层*）包裹。在外包层是一种折射率较低的掺氟二氧化硅（SiF）材料，这意味着激光仅与光纤内的玻璃材料相互作用，使其非常可靠且对温度不敏感（高达200°C）我们仔细甄选了纤芯成分，从而获得了高效率（每根新光纤上测试的功率转换效率都高于40%）和低的1μm放大自发辐射，这也是10年来开发的iXblue铒镱共掺光纤一直被认可的标记。 “使用高温双层丙烯酸酯涂层（HTC）可将长期工作温度范围提高至125°C，使IXblue全玻璃有源光纤成 为恶劣环境下1.5μm激光雷达的理想解决方案。”iXblue产品线经理Arnaud Laurent 解释道。 全玻璃设计保证泵浦激光仅仅与光纤中玻璃材质接触，确保在苛刻使用环境中长期运行。增强的长期可靠性、更高的工作温度是应对恶劣环境的关键优势，同时降低了系统对冷却条件的要求。 iXblue全玻璃光纤非常适合大批量需求的光纤激光器制造商，基于自由空间或混合（光纤/自由空间）架构中使用。光纤直径为125μm，纤芯为5或9μm。Si内包层的八角形结构是一种良好的几何结构，可实现有源光纤纤芯的最佳的泵浦信号吸收。上海昊量光电作为IXblue在中国的授权代理商，负责IXblue电光调制器、IXblue光纤及其他新型激光器等光电仪器在中国市场的销售、技术服务、市场推广服务。对于IXblue全玻璃有源光纤有兴趣或者任何问题，都欢迎通过电话、电子邮件或者微信与我们联系。 更多详情请联系昊量光电/欢迎直接联系昊量光电关于昊量光电：上海昊量光电设备有限公司是光电产品专业代理商，产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、光学元件等，涉及应用涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防、量子光学、生物显微、物联传感、激光制造等；可为客户提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等服务。‍‍

漫反射涂料/目标板蓝菲光学permaflect-标定无人驾驶激光雷达距离测试性能、无人机机载相机、基于激光扫描技术的食品分类处理设备Labsphere（蓝菲光学) 发布的“漫反射涂层Permaflect”，进一步扩展了公司的漫反射材料和涂层产品线。这条产品线包含性能优异的Spectralon材料，Spectraflect涂料和Infragold镀金涂料。在此基础上，蓝菲光学为用户提供了涵盖多个领域的创新性应用解决方案，包括无人驾驶激光雷达校准、发光二极管（LED）、固态（SSL）照明，遥感，成像、消费相机、汽车、国防安全、健康和生物医学光学等。图1 蓝菲光学漫反射涂层Permaflect　　蓝菲光学的Permaflect特有近朗伯特性的白色和灰色漫反射涂层，专门针对恶劣的环境、天气及其他可能影响典型漫反射涂层性能的场合而设计，其反射率范围在5%~94%。　　蓝菲光学首席技术专家Greg McKee指出：“从医疗仪器使用的一次性基准物到成像传感器的基准目标板，蓝菲光学可定制漫反射涂层的应用是极其丰富的，且其性能也是无可比拟的。”　　除了提供Permaflect涂层原材料，蓝菲光学也提供各种尺寸的Permaflect漫反射目标板。在野外各种苛刻的条件下，这些目标板无疑是比白纸或者白布更好的选择。 Permaflect提供了一种传统目标板无法比拟的替代方案，更轻、更均匀、更耐用。”Mckee评论说。漫反射涂层Permaflect推出后受到了客户的广泛赞誉。其被广泛应用于多个领域：（1）Permaflect目标板应用于校准激光雷达距离测量性能Matthew Weed, Luminar 技术研发总监曾讲到：“为部署安全的自动驾驶车辆，Luminar 的客户要求激光雷达系统能够在200多米的距离内对低至10%反射率的目标物实现精确测距。我们通常在200多米的距离上使用蓝非光学的permaflect目标板，来验证我们的产品是否满足客户严苛需求。针对顾客严苛的技术要求条件，蓝菲光学仪器有限公司产品总是不断优化创新，生产出的Permaflect ® 目标板满足激光雷达关键性能因素。图2 Permaflect目标板应用于校准激光雷达距离测量性能图3 无人驾驶激光雷达图4 典型8/H Permaflect漫反射板反射因子 （2）Permaflect产品用于标定其基于激光扫描技术的食品分类处理设备 由于其无可替代的优异性能，在食品加工和工业过程自动化行业的某国际知名企业已大批量订购了Permaflect产品，用于标定其基于激光扫描技术的食品分类处理设备。 图5 食物在线分检图6 基于激光扫描技术的食物分检设备　（3）Permaflect漫反射板应用于无人机机载相机的标定 漫反射涂层Permaflect进入中国市场后，其在恶劣环境下的高品质性能备受国内用户的瞩目。　　相对于柯达灰卡，漫反射涂层Permaflect在更宽广的谱段上提供平坦的反射率特性，而且具有良好的刚性和平面度，防潮防水性能优异，面幅选择多（标准品最小0.5m x 0.5m，最大1.2m x 2.4m，其他面幅可定制），又相对较轻，因此适用于各种环境。目前，漫反射涂层Permaflect已经被中科院某研究所用于野外环境下对无人机机载相机的标定。图7 无人机图8 无人机机载相机图9 Permaflect和柯达灰卡的反射光谱对比

可脉检测（南京）有限公司实验手记 关键词： 抛光磨料：DePowder氧化铝抛光粉3μm、1μm、0.3μm 抛光织物：DuraCloth抛光布、MicroMet抛光布、ChemoCloth抛光布分别配合3μm、1μm、0.3μm的氧化铝抛光粉调制的抛光液 一、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃的材质 目前，飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃的主流材料是两层丙烯酸酯类材料（PMMA）中间夹一层聚碳酸酯类材料（PC）的复合结构有机玻璃。 丙烯酸酯类材料的优点是质轻而比强度高，透光性好，抗环境作用能力突出。 丙烯酸脂类材料的缺点是抗冲击性和耐温性差。 聚碳酸酯类材料的优点刚好是韧性好，强度大，抗冲击，耐热。 聚碳酸酯类材料的缺点是加工工艺难度大，耐磨性较差，易溶于有机溶剂，价格昂贵。 所以，将聚碳酸酯类材料夹在丙烯酸酯类材料中间的三明治工艺成为高质量座舱盖/风挡玻璃的优化解决方案。两者的优势性能被充分利用起来。 二、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃加工过程中的工艺缺陷 无论是入厂的平板原料，还是成型后的弧形半成品，其两个表面层都有典型的工艺缺陷： &bull 包装物痕迹 &bull 局部表面凸凹导致光畸变 &bull 表面划伤 &bull 砂纸打磨痕迹 所有这些表面缺陷必须消除，尤其是光畸变。 同时，工厂还必须考虑为了消除这些缺陷的投入、成本和效率问题： &bull 不规则弧形凹凸正反面如何设计研磨抛光工艺？ &bull 研磨和抛光选择什么磨具、磨料、承载磨料的织物？ &bull 双面厚度各减薄0.2mm所需的研磨、抛光时间需要多久？ &bull 达到验收标准时，抛光布的使用寿命/消耗量是多少？ 三、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃取样 四、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃样品的研磨与抛光实验 1. 研磨阶段 用QMAXIS（可脉）CarbiPaper碳化硅金相砂纸+水冷却研磨。 起步的砂纸粒径视材料表面划痕深度、宽度、数量而定——严重的划痕，从G280 [P320]粒径（约46μm）起步；而表面仅仅留有包装印迹和轻微划痕，甚至可以选择G1200 [P4000]粒径（约5μm）的砂纸一道完成研磨。 中间步骤，同样是看材料的原始表面状态来选择步骤数，亦即选择CarbiPaper砂纸的粒径。 最后一步研磨则是G1200 [P4000]粒径（约5μm）的CarbiPaper砂纸。 研磨阶段，即使到最后一步，工件表面有明显的砂纸划痕。 2. 抛光阶段 分为三个抛光步骤——3μm、1μm、0.3μm 金相抛光布：依次为QMAXIS（可脉）的DuraCloth、MicroMet、ChemoCloth 抛光液：QMAXIS（可脉）的DePowder氧化铝抛光粉用蒸馏水调制成抛光液 2.1. 用QMAXIS（可脉）DuraCloth抛光布+DePowder 3μm氧化铝抛光粉调制的抛光液作为第一道抛光步骤，宏观上已经可以透明地看到后面的设备，但是显微观察时还有轻微划痕。 2.2. 用QMAXIS（可脉）MicroMet抛光布+DePowder 1μm氧化铝抛光粉调制的抛光液作为第二道抛光步骤，已经完全透明，无划痕。 2.3. 用QMAXIS（可脉）ChemoCloth抛光布+DePowder 0.3μm氧化铝抛光粉调制的抛光液作为最后一道抛光步骤，完全透明，可以透过样品清晰地阅读后面设备铭牌的小号字体。 五、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃样品抛光后的显微图像 以下显微照片使用的是Leica DVM 6拍摄。图1 3微米抛光后，50X 图2 3微米抛光后，500X 图3 1微米抛光后，50X 图4 1微米抛光后，500X 图5 0.3微米抛光后，50X 图6 0.3微米抛光后，500X 六、飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃研磨抛光建议 1. 抛光工具 1.1. 弧形的非规则凸凹两面研磨和抛光，因光学检测质量为绝对性验收标准，所以，优选机器人抛光。 机器人既可以自动扫描工件，记忆轨迹，也可以通过示教器编程。自动化程度高，受外界影响因素少，因此，抛光的效果有保障。 1.2. 由于飞机座舱盖/驾驶舱风挡玻璃的产量/用量有限，如果用机器人抛光，投入——产出不理想，因此，以机械臂代替机器人更可取。 2. 抛光液 2.1. 液体的运输成本高，应该购买QMAXIS（可脉）的DePowder氧化铝抛光粉，现场调试，混配成合适浓度的液体使用。 2.2. 从实验结果证明，QMAXIS（可脉）的CarbiPaper砂纸，G1200 [P4000]，约5μm，质量突出，已经取得了精磨的效果。因此可以跳过3μm的步骤，直接进入1μm的抛光步骤；同时，我们在显微图像中可以看到，1μm的DePowder氧化铝抛光粉质量确实出众，完全达到了抛光效果，消除了有机玻璃样品的光畸变，因此，最后的0.3μm步骤也可以取消。 3. 抛光布 3.1. 只保留1μm的抛光步骤，所以，只选择QMAXIS（可脉）的MicroMet抛光布即可。这是一款加工精湛的植绒布，配合3μm及以下的金刚石抛光液、各种氧化物抛光液，应用于所有材料的精抛。其100X的微观结构如下： 3.2. MicroMet抛光布的尺寸可以定制，以适应机器人或机械臂的工装夹具，可直接提供带自粘结构和适配器的成品。适应客户的各种使用需求和使用习惯。可脉检测（南京）有限公司电话：400-860-5168转4479

近日，高德红外旗下武汉轩辕智驾公司全新车载红外产品生产线建成投用，产品整体性能和生产效率大幅提升，年产能从十五万台提升到百万台。这是国内首条车载红外摄像头AA（主动对焦技术）自动化生产线，可实现全自动、高精度、双6轴光学系统的组装生产、AA调焦、以及视场角、光轴偏差、MTF等多项功能的自动化检测。在传统车载可见光摄像头的生产过程中，AA调焦工艺和自动化线体生产非常常见。AA技术是一种用于确定零部件装配过程中相对位置的技术，可以保证图像传感器和镜头的平行度以及光轴与像面的交点位置。“像车载摄像头这种比较精密的产品，人工装配很容易导致产品性能不一致，纳入AA自动化线体生产后，可以有效提高产品良率。”相关负责人介绍。由于红外摄像头与传统可见光摄像头在成像原理上有很大差异，目前，国内没有专业生产红外摄像头的AA线体厂商。轩辕智驾对标国际先进制造技术，自主设计了自动化线体所需的光学环境，以及相关的调焦、检测算法，联合厂商共同研发出国内首条车载红外摄像头AA自动化生产线。“镜头的全自动化调焦和组装，极大提升了产品的解析力和组装效率。可以实现光轴中心偏差精度在3个像素点内。在清晰度上，除视场角中心，同时也能兼顾视场角边缘的清晰度。”公司负责人表示。自主可控的核心技术，保证了产品的产能、效率和品质，满足了一线车企对先进制造的要求，可加速实现车载红外的规模化量产及应用。在夜晚光线不足、雾霭、雨天等复杂场景下，大部分车辆的智能驾驶功能面临“失能”的尴尬。但红外传感器依然不受影响，由于红外的波长长于可见光，穿透力更强，在雾霾、暴雨等恶劣天气下依然保持敏锐。由于可以看得到“温度”，识别出人和动物等生命体。当前，国内众多车企都在推进红外传感器上车，包括广汽、东风、比亚迪、吉利等车企，以及百度Apollo、Waymo、滴滴等自动驾驶巨头。轩辕智驾作为率先实现量产的车载红外厂商，将为智能驾驶打造经得住市场考验的“安全人摄”。

工作人员将检测仪器交给快递员　　11月13日，交运温馨巴士223路驾驶员林宗喜在车厢内捡到一个手提袋，袋子里装有专业检测地铁安全性能的仪器，总价值约一万五千元，由于失主是外地人，在青岛地铁完成检测工作后已经离开，最后，林宗喜通过发快递的形式将仪器物归原主。14日中午，张先生便收到包裹，再次致电感谢驾驶员的热心帮助。　　“你好，我把包忘在车上了，价值一万多呢̷̷”11月13日中午12时许，交运温馨巴士223路队办公室接到失主张先生的寻物电话。据悉，张先生因公司派遣到青岛地铁做检测工作，上午完成工作后便乘坐223路公交车前往青岛火车站准备返回江苏。“我第一次来青岛，光顾着看窗外美景了，结果把手提袋落在车上了。”张先生下车后才发现装有价值上万元检测仪器的手提袋不见了，可是公交车已经走远了，自己又急着赶火车，无奈之下，张先生给223路队打来电话，希望有好心人能够捡到。　　下午1时许，张先生乘坐的223路公交车结束运行返回到场站，当车驾驶员林宗喜在例行检查车厢时发现了手提袋，而此时张先生已经坐上返回江苏的高铁，在得知自己的手提袋被找到的消息后，一颗悬着的心也终于踏实了。“幸亏找到了，要不然这几个月工资都得用来买它了。”由于张先生已经不在青岛，无法亲自到场站取回手提袋，林宗喜在得知这一情况后便询问了张先生的详细地址，决定用快递的形式将手提袋以最快的速度归还于张先生。14日中午，张先生便收到了包裹，并再次打来电话感谢驾驶员林宗喜和工作人员。

p 　　深圳石川自动化科技有限公司(又名：深圳荣川智能科技有限公司或石川实业(香港)有限公司)为电子行业SMT专业设备的优质供应商，旗下有石川电子科技有限公司和石川盛世自动化科技有限公司。目前石川自动化销售服务的产品涵盖了整个SMT领域，主要生产销售TRI检测设备(SPI、AOI、ICT、AXI)、GETECH在线分板机、TUMORA无铅回流焊、SEC X光检测机、ESE全自动印刷机、LOGTHING智能仓储设备等产品、卡迪斯的仓储设备，且拥有数位资深的应用工程师及强大的服务及销售网络。到目前，石川自动化的客户遍及全国，其中包括广东美的、比亚迪、德赛、康佳、创维、景旺、武汉烽火、长沙维胜、厦门弘信、冠捷、天马微电子等等，深受业内买家信赖。 /p p 　　2017年8月29日—31日，石川自动化将参展NEPCON South China 2017。 今年展会即将霸气开启深圳会展中心1号馆和2号馆，旨在为参展企业及专业观众们带来不可多得的电子制造技术与应用解决方案，力促国内自动化产业的转型发展。 /p p 　　展会期间，石川自动化将在展位1K55上重点亮相其技术产品，包括TRI徳律检测设备、卡迪斯智能仓储设备方案和Logthing SMT智能物料仓储系统。 /p p 　　这次亮相中，TRI徳律检测设备包括SPI,AOI,ICT,AXI整线检测方案 卡迪斯智能仓储设备方案包括垂直立体仓库和水平回转仓库 而Logthing SMT智能物料仓储系统能够智能化、无人化地实现物料从来料到生产上线过程中的存、拣、配、核、发等一系列流转动作，并通过与MES、WMS、AGV等系统集成，实现工单自动备料出库并运送至生产线、尾料自动盘点回库，预防呆滞料，降低错料风险。相信该三款设备及应用方案必将让现场观众大开眼界，促进SMT领域更上一层楼。 /p p 　　随着自动化产业的智能化、柔性化趋势不断推进，各产业间的界限愈加模糊，电子制造业、汽车电子产业以及PCB行业交集等越来越明显，逐渐形成一体化的产业链发展模式。应趋势要求，今年NEPCON还将与AUTOMOTIVE WORLD CHINA 2017(中国汽车电子技术展览会)、CS Show 2017(深圳国际电路板采购展览会)同期同地举办，共享当前国内市场先进的工业自动化、电子制造、电路板行业、汽车半导体及电子元件、车载系统、自动驾驶、车联网、车载软件等最新的突破成果和发展方向。 /p p /p

p 　　 strong 仪器信息网讯& nbsp /strong 为适应我国商用车性能高速发展现状，不断提高商用车乘员保护技术要求，保障标准的科学性、适用性和先进性，加强对商用车安全方面的行业监管，工业和信息化部装备工业司组织行业机构、重点企业等单位开展了强制性国家标准GB 26512-2011《商用车驾驶室乘员保护》的修订工作。 /p p 　　 strong 范围 /strong /p p 　　本标准规定了商用车驾驶室乘员保护的要求和试验方法。 /p p 　　本标准适用于N类车辆。 /p p 　　本标准为全文强制。 /p p 　　本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 /p p 　　本标准代替GB26512-2011《商用车驾驶室乘员保护》。 /p p 　　 strong span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 撞击试验标准升级 /span /strong /p p 　　本标准与GB26512-2011《商用车驾驶室乘员保护》的主要差异有： /p p 　　——对于正面撞击试验(试验A)，N3类车辆和总质量超过7500kg的N2 类车辆，撞击能量 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 增加为55 kJ /span 。 /p p 　　对于N1类车辆和车辆总质量不大于7500kg的N2类车辆，撞击能量应为29.4kJ。 /p p 　　 /p p 　　—— span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 增加 A 柱撞击试验 /span 。 /p p 　　撞击能量应为29.4kJ。 /p p br/ /p p 　　——在顶部强度试验中，N3类车辆和总质量超过7500kg的N2 类车辆, span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 增加动态预加载试验—驾驶室侧面摆锤20° 撞击试验 /span 。 /p p 　　撞击能量应不小于17.6kJ。 /p p 　　 /p p 　　—— span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 增加后围强度试验的相关要求 /span 。 /p p 　　驾驶室后围应能承受最大允许装载质量每1000kg施加1.96kN的静载荷。此静载荷应通过置于车架上的不小于整个后围的刚性壁障施加在至少车架以上的驾驶室后围上，刚性壁障应垂直于车辆的纵向中心轴线，且平行于中心轴线移动。 /p p 　　此次标准修订主要升级了撞击试验的标准，增加了试验标准中撞击的能量值，新增了侧面撞击的试验标准，以提供意外撞击时对车辆驾驶员更好的保护，涉及的相关的科学仪器是 a href=" https://www.instrument.com.cn/zc/376.html" target=" _self" 冲击试验机 /a 等，此次标准修订可能将提升车辆等相关行业对冲击试验机的采购需求。 /p

近日，睿创微纳收到吉利-LEVC定点通知书，吉利汽车某项目车载红外夜视系统摄像头、控制器正式定点给睿创微纳开发。近年来，睿创微纳已经与多家主机厂及自动驾驶领域的优秀企业达成定点合作，包括比亚迪、远航汽车、滴滴自动驾驶、图森未来、智加科技、踏歌智行等。此次获得吉利-LEVC定点，是对睿创微纳在车载红外热成像领域的技术实力和市场表现的再次肯定。LEVC是吉利控股集团旗下的高端商务汽车品牌，传承了英国百年汽车品牌的风范，并具备全球研发设计制造实力。此次合作将进一步推动睿创微纳车载红外热成像技术在全球范围内的广泛应用。在车载红外热成像领域，睿创微纳已实现从芯片探测器、机芯模组到整机系统的全产业链布局。红外产品覆盖乘用车、商用车、特种车、高铁和轨道交通的前装、后装及智能驾驶技术的应用市场，解决光线（低光、眩光等）及恶劣天气（雾霾、扬尘等）等影响驾驶安全的重点场景问题，降低雨、雪天气对ADAS的影响。红外热成像作为可见光以外重要的视觉传感器，可以在其他传感器感知能力受限和盲区时提供更加准确的环境感知信息，提高传感器模组的安全冗余度和可靠性。睿创微纳IR-Pilot 1920X拍摄红外热成像图片2018年，睿创微纳通过IATF16949汽车质量管理体系认证。2022年，睿创微纳自主研发的RTD6122W系列非制冷红外热成像芯片通过AEC-Q100车规级认证。该系列芯片为国内首款通过该项认证的非制冷红外热成像芯片。这一重要突破进一步奠定了睿创微纳在车载红外热成像领域的领军者位置。睿创微纳在红外领域的技术实力和市场份额一直处于行业领先地位，同时在激光雷达、毫米波、卫星通讯等产品技术领域也有深入布局，旨在提升车辆系统的多维感知能力。通过融合不同传感器技术和数据，车辆可以获得更全面、更准确的环境感知信息，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。同时，这些技术也可以与其他先进的驾驶辅助系统相互配合，实现更高效的智能驾驶。未来，睿创微纳将继续致力于技术创新和产品研发，不断优化和完善车载传感器技术和产品，为全球汽车行业提供更先进、更可靠的车载感知解决方案，推动自动驾驶技术的发展和应用。

几年前提到人工智能，人们的第一反应是全球流行、网络热门、预见未来，但如今，人工智能早已褪去神秘色彩，语音识别、图像识别、智能阅片、病毒测序、药物设计… … 皆已成为唾手可得的应用。尤其值得一提的是，虚拟现实和自动驾驶在2021年迎来井喷。在“元宇宙”这一年度最热门科技概念的东风劲吹下，虚拟现实技术迎来产业发展新拐点，相关领域的投融资信心和活跃度进入一轮新高潮，获投项目数量和资本总量大幅攀升，全球VR/AR头显设备出货量迅猛增长，政策、资金、人才等产业要素加速聚集。这一年对自动驾驶来说同样意义非凡。苹果、小米、华为、滴滴等宣布“造车”；百度和小马智行成为首批获准开展商业化试点服务的企业；全国首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京实施，行业在向量产、绝对安全发起冲击。全国首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京开放后，百度自动驾驶车行驶在北京亦庄街头。图片来源：视觉中国回看这一年，朝向前沿和实用两个方向，人工智能和它的从业者们正在拔足狂奔。1特斯拉撞车引关注自动驾驶的安全问题被推上前台3月17日，国内一辆特斯拉Model 3在自动驾驶辅助状态下无故转向，车辆撞停，车头几乎报废，但全车8个安全气囊无一打开，特斯拉技术主管回复，因为没有撞击到触发点，所以气囊没有弹出，车辆没有问题。这不是特斯拉第一次发生类似事故。2019年，国外媒体曾报道过一次特斯拉事故，据受害者的律师说，当车主的Model 3撞上护栏时，安全气囊竟然没有打开，并且车主声称特斯拉不配合调查。特斯拉的事故再次将自动驾驶的安全问题推上前台。事实上，2021年是国内自动驾驶的泉涌之年，华为入局造车，百度和小马智行成为首批获准开展商业化试点服务的企业，全国首个自动驾驶出行服务商业化试点在北京实施，国内自动驾驶从测试示范迈入商业化试点，自动驾驶正式进入“下半场”。同时自动驾驶的基础设施基本搭建完成，各地积极推进计算中心、5G网络、边缘计算、车路协同、高精度地理数据等配套措施，各类L2—L4级自动驾驶车辆开始走出封闭路测试验场，走上了真实城市道路。而安全作为自动驾驶的头号问题，值得慎之又慎，也是影响行业企业前景的关键要素。2自主智能体与人类辩论AI开始具备参与复杂人类活动的能力人工智能在人类专长的领域再下一城，它可以和人类辩论了。英国《自然》杂志3月18日发表了一项人工智能的最新进展：科学家报告了一种能与人类进行竞技辩论的自主智能体，这个“辩手项目”系统可以和人进行现场辩论，该系统能通过扫描储存4亿篇新闻报道和维基百科页面的档案库，然后自行组织开场白，并自行反驳论点。这被认为与之前人工智能对人类的挑战有根本区别。虽然最终人类辩手被判定获胜，但这个演示表明了人工智能开始具备参与复杂人类活动的能力。这也不禁令人遐想，人工智能的下一步会走向哪里？3全球最快AI超级计算机开动拼接有史以来最大宇宙3D地图5月27日，被誉为全球最快的人工智能工作负载超级计算机——Perlmutter宣布开启。这台超级计算机拥有6144个英伟达A100张量核心图形处理器，将负责拼接有史以来最大的可见宇宙3D地图，并且它有望揭示暗能量的秘密。在物理宇宙学中，暗能量是一种充溢空间的、增加宇宙膨胀速度的难以察觉的能量形式。暗能量假说是当今对宇宙加速膨胀观测结果的解释中最为流行的一种。英伟达高级产品营销经理Dion Harris表示，在AI使用的16位和32位混合精度数学运算方面，Perlmutter超级计算机也是目前全球最快的系统。人类穷尽努力，试图对宇宙未知的一面有更多了解，有了AI这个“非凡的工具”，这种努力或许可以更快见成效。4悟道2.0发布中国万亿参数模型刷新多项纪录在6月1日举行的2021北京智源大会开幕式上，悟道2.0发布。它在模型规模上呈爆发级增长，达到1.75万亿参数，创下全球最大预训练模型纪录。中文作为世界上使用人数众多的语言，之前一直没有以其为核心的超大规模预训练模型。3月，中国首个超大规模预训练模型悟道诞生，中文预训练模型跻身“炼大模型”列队。而悟道2.0的发布，更标志着多项相关纪录被刷新。7合成神经信号让AI有“思维”

从北京市市场监管局获悉，为推动首都高质量发展标准体系建设，北京市近日发布43项地方标准。其中，首次制定标准25项，修订标准18项。标准涉及城市管理与公共服务、工程建设、农业、资源节约与利用等众多领域。据介绍，为支撑北京冬奥会、冬残奥会筹办，北京市此次制定发布地方标准《索结构工程施工质量验收标准》，是我国第一部规范建筑索结构工程施工质量的验收标准，明确了索结构张拉和安装质量标准，统一了各种体系索结构的拉索张拉力数值允许偏差值等指标，有效解决了索张拉力验收偏差的难题。《公共场所中文标识英文译写规范》系列标准第六至八部分，涉及教育、邮政电信、餐饮住宿等领域，共收录660条高频词条，提供了译写示例，有利于配套落实《北京市公共场所外语标识管理规定》，营造良好的国际语言环境，提升首都国际化程度和国际化水平。《自动驾驶地图特征定位数据技术规范》规定了自动驾驶地图特征定位数据的基本要求、技术要求以及特征定位数据分类及表达要求，有利于发挥自动驾驶地图特征定位技术与自动驾驶地图协同作用，提升自动驾驶汽车定位的可靠性、安全性和稳定性，为北京冬奥会智能网联汽车示范项目建设提供支撑。《城市轨道交通工程信息模型设计交付标准》对交付准备、交付物、交付协同、交付验收与归档等内容进行规范，有利于推动京津冀地区城市轨道交通工程建筑信息模型应用及数字化交付，建设数字轨道交通，提升轨道交通工程建设信息化水平。《生态环境质量评价技术规范》构建了国内首个符合超大城市特色的生态环境质量评价指标体系，创新性提出了“1+3”评价指标体系（1指行政区，3指集中建设区、生态保护红线等重要生态空间、重点生态修复工程）。标准的实施有利于促进生态环境治理体系和治理能力现代化，提升北京市生态保护工作精细化水平。

每年，《麻省理工科技评论》都会评选出50家最具创新力的公司，它们在各自的行业中创造了全新的机遇。入选2016年“50大创新公司”的明星中，有些是诸如亚马逊、Alphabet这类大型科技公司，它们用数字技术重新定义产业。还有一些公司严格意义上说是属于传统行业，它们也全情投入了这个技术变革的时代，比如微软、博世、丰田、英特尔、华为等。　　此外，今年的榜单中还有很多初创公司，比如定位普通消费者的DNA检测公司23andMe、电池技术颠覆者24M、来自德国的太阳能解决方案提供商Sonnen等。 　　要说明的是，这不是量化评估，我们认为，研发投入、专利和新产品的数量并不一定能揭示出一家公司创新力。这也不是一项排名，我们不认为这50家公司中的任何一家比榜单中其他公司更重要或更优秀。　　回顾过去一年的科技发展，像人工智能、基因编辑这些领域取得的成就确实令人兴奋，但技术并没有真正为全球经济注入活力。也许，我们应当反思，资本驱动的个别领域的技术繁荣，到底能为这个世界带来什么？在一味追逐风口的同时，有哪些行业是被我们所忽视的？真正的科技创新到底是几页PPT，还是动辄几年默默无闻的潜心研发？希望您可以在入选今年榜单的这50家公司中找到答案。　　1.Amazon（亚马逊）　　总部位置：华盛顿州，西雅图　　业务范围：网络与数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：3370亿美元　　去年的“50家创新公司”亚马逊榜上有名，因为亚马逊将智能机器人完美融入其物流中心。今年，亚马逊日益强大的Alexa智能语音助手（Echo，EchoDOT，Tap）又使其出类拔萃。有了Alexa，上网、播放音乐、调节灯光和恒温器，一切都变得简单。只需您一句话，Alexa便可为您代劳。亚马逊的网络及云计算服务也不容小觑，它正在迅速发展并将成为亚马逊新的增长点。　　关键词：89.99美元　　仅需89.99美元，就能买到Echo Dot来体验Alexa的语音服务。　　2.百度　　总部位置：中国，北京　　业务范围：网络与数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：550亿美元　　百度的核心业务为搜索引擎和广告销售，但除此之外，百度的语音识别和人机交互界面做得也很出色。2015年，百度开发了语音识别系统“深度语音2”（Deep Speech2）。深度语音可以进行深度学习，它的语音识别能力甚至比人还强。百度进行人工智能方面的研究，一方面是为了提升其产品于服务，另一方面是为了在同阿里巴巴和腾讯的竞争中更有优势。百度对自动驾驶也是野心勃勃。最近，百度在硅谷组队，进军计算机视觉、机器人和传感器等领域。　　关键词：100　　百度计划年末在加州招募100位自动驾驶领域的研究　　3.Illumina　　总部位置：加州，圣迭戈　　业务范围：生物技术　　公司性质：已上市　　公司估值：200亿美元　　Illumin是世界上最大的DNA测序公司，它目前已经磨刀霍霍，准备进军疾病诊断领域。今年，它成立了一家研究血液测试的新公司，可以在症状出现前就检测出多种类型的癌症，而且价格将不超过1000美元。这将大大减少癌症对人类生命的威胁。公司的圣杯（Grail）项目由杰夫胡贝尔领导。杰夫是前谷歌资深高管，他的妻子因结肠癌去世了。杰夫的测试的方法被称为“液体活检”，利用Illumina公司的高速测序机冲刷病人的血液而得到癌细胞释放的DNA片段。　　关键词：22亿美元　　Illumina去年的收益比前一年增长了19%，达到22亿美元。　　4.TeslaMotors（特斯拉汽车）　　总部位置：加州，帕罗奥图　　业务范围：交通运输　　公司性质：已上市　　公司估值：280亿美元　　特斯拉今年上榜原因是他把电池技术从汽车推广到了家用和商用上。另外今年特斯拉还发布了自动领航技术，该技术通过整合车载摄像头、雷达、超声波感知器以及GPS的反馈信息，在高速上实现自动驾驶，同时还具有辅助驾驶员避开拥堵路段，协助停车等功能。除了这套半自动驾驶系统以外，特斯拉还推出了一款价格亲民的电动车，售价35000美元的特斯拉Model 3。　　关键词：50%　　据公司CEO伊隆?马斯克说, 特斯拉的自动领航技术能将发生车祸的概率降低50%。　　5.AquionEnergy　　总部位置：宾夕法尼亚州，匹兹堡　　业务范围：能源　　公司性质：私营　　公司估值：无法估值，已融资1900万美元　　Aquion正在继续为他的创新型电池融钱，这家初创公司在这个出了名难搞的领域里杀出了一条血路。他的投资人里包括了比尔?盖茨（Bill Gates）和凯鹏华盈（Kleiner Perkins Caufield & Byers）公司，同时还有隶属于能源巨头Shell和Total的风投公司。来自卡内基梅隆大学的杰?怀塔克雷（Jay Whitacre）教授发明了一种全新的无毒电池，可以用作太阳能、风能及其他间歇性发电设施的能储，同时造价低廉。怀塔克雷表示公司将不改初衷，基于现有的材料和生产方式去开发一套具有商业价值的制造工艺。　　关键词：背书阵容 　　名单里有比尔?盖茨和能源巨头Shell。　　6.Mobileye　　总部位置：以色列，耶稣撒冷　　业务范围：计算机和通讯　　公司性质：已上市　　公司估值：80亿美元　　传统的汽车制造商要怎样才能和Alphabet（谷歌的母公司）在汽车自动驾驶领域展开竞争呢？其中一个办法就是去找Mobileye。这家公司专注于机器视觉系统和运动探测算法的开发，用以在汽车偏离车道或是要撞上前车时警告驾驶员。Mobileye已经与众多汽车制造商展开合作，为他们开发自动领航和预防撞车技术，其中包括了奥迪、宝马、通用汽车、日产、特斯拉、大众和沃尔沃。最近这家公司又与两家不愿透露名字的汽车制造商签订了协议，为他们开发全自动驾驶系统。　　关键词：600　　公司用来给自动驾驶系统提供学习图片的雇员高达600人。　　7.23andMe　　总部位置：加州，芒廷维尤　　业务范围：生物技术　　公司性质：私营　　公司估值：11亿美元　　23andMe主要致力于将他们客户的信息与医学研究者分享，以促进医学发展。他的合作伙伴中有顶尖的医疗中心，其中包括了斯坦福和西奈山。迄今为止，公司已收集了超多100万条DNA信息，其中80%的人表示愿意参加相关研究。　　关键词：100万　　公司已经收集了超过100万条基因信息。　　8.Alphabet　　总部位置：加州，芒廷维尤　　业务范围：互联网与数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：4910亿美元　　谷歌的母公司Alphabet旗下有很多项目，其中包括了一些听起来不那么靠谱的“月球”技术，然而另一些项目，比如人工智能和自动驾驶技术却已经名声大噪。早先年的时候，DeepMind公司（当时还隶属于谷歌公司）用他开发的人工智能系统击败了世界围棋冠军，这次成功表明人工智能技术又上了一个新台阶。Alphabet同时还长期致力于开发全自动汽车驾驶系统，最近它与克莱斯勒公司签订了协议，将会把这套系统整合到克莱斯勒的小型客车（mpv）上去。这是Alphabet首次与主流汽车制造商建立伙伴关系。　　关键词：160万　　Alphabet的自动驾驶汽车迄今已经跑了160万英里。　　9.Spark Therapeutics　　总部位置：宾夕法尼亚州，费城　　业务范围：生物技术　　公司性质：已上市　　公司估值：9.18亿美元　　Spark Therapeutics致力于开发一种全新的私人化的精确治疗法，以求一次性治愈原先难以治疗的基因性疾病。公司的主要团队来自于费城儿童医院，他们的主要工作就是找出罕见病的治愈方法，这些病目前要么完全无法治疗，要么只能减轻症状。　　关键词：合作方 　　合作公司里包括了Pfizer、 Genable Technologies和Clearside Biomedical。　　10.华为　　公司总部：中国，深圳　　业务范围：计算机和通讯　　公司性质：私营　　公司估值：未知　　华为从事手机业务已经有超过十年了。2009年华为开始开发智能手机，但是长期以来一直难以打开高端市场。2015年发布的，为谷歌设计制造的Nexus 6p手机证明了华为完全有能力完成一个高质量的高端智能手机。一如既往强势的低端机和后来居上的高端机齐头并进，让华为手机较去年的销售量增长了58%，一跃成为了全球第三大智能手机制造商。　　关键词：2750万　　IDC的统计数据表明，华为在2016年第一季度就卖出2750万部智能手机。　　11.First Solar　　总部位置：亚利桑那州，坦佩　　业务范围：能源　　公司性质：已上市　　公司估值：50亿美元　　First Solar以低成本的薄膜半导体技术设计和制造太阳能电池板，他们同时还建造太阳能发电厂，为各类设施提供能源。这家公司与他同行们的本质区别在于盈利能力，2015年公司的收入为36亿美元，其中净利润高达5460万美元。　　关键词：5460万美元　　这是这家公司2015年的净利润。 　　12.Nvidia（英伟达）　　总部位置：加州，圣克拉拉　　业务范围：计算机和通讯　　公司性质：已上市　　公司估值：220亿美元　　大量的芯片制造商都瞄准了自动驾驶市场，但Nvidia独树一帜之处在于他提供了一整套系统，包括了整个硬件平台以及配套软件系统。这套系统将为汽车提供一个360度无死角的感知系统。Nvidia说已经有超过50家汽车制造商（包括奥迪、宝马、福特还有特斯拉）、供货商、开发商以及相关研究所正在使用他们的平台进行各种试验。Nvidia还致力于将显卡芯片应用到虚拟现实系统中去，另外，他们去年还发布了一个无人机平台（芯片模块外加开发者套件）。　　关键词：13亿美元 　　Nvidia最近一个季度的收入高达13亿美元，较去年全年增加了13%。　　13.Cellectis　　总部位置：纽约州，纽约　　业务范围：生物技术　　公司性质：已上市　　公司估值：10亿美元　　Cellectis已经计划进行一项正式临床试验，以测试他们用改造过的免疫细胞治疗白血病的疗法。这项试验最快今年就可以进行。免疫细胞改造疗法被列入了《麻省理工科技评论》的2016年十大突破性技术。Cellectis依然处于成长阶段。　　关键词：3亿美元 　　虽然无法盈利，但是公司手里有超过3亿美元现金，足够他们维持到2018年底。　　14.Enlitic　　总部位置：加州，旧金山　　业务范围：生物技术　　公司性质：私营　　公司估值：未知，已融资1500万美元　　Enlitic主要开发可用于分析X光片的深度学习软件。公司的产品已经由澳大利亚的放射科医生们进行了验证，能很好的帮助医生做出诊断，并制定治疗方案。由于公司创始人、深度学习知名专家杰瑞米霍华德（Jeremy Howard）的离开，给公司带来了一定的影响，但相信继任领导相信，目前改良的算法将很快应用到肺癌与骨折的X光片分析中。　　关键词：50%　　根据测试，公司开发的算法在分析胸腔CT扫描图像时的准确率是比医生高出50%。　　15.Facebook　　总部位置：加州，门洛帕克　　业务范围：互联网与数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：3450亿美元　　Facebook持续致力于发展移动广告业务的同时也在进一步完善它的手机应用，但是目前最抢人眼球的则是他家的Oculus Rift技术。经过多年的等待，这款虚拟现实头戴式显示系统终于在3月底上市了。　　关键词：599美元 　　每套Oculus Rift系统售价为599美金。　　16.SpaceX　　总部位置：加州，霍桑　　业务范围：交通运输　　公司性质：私营　　公司估值：120亿美元　　如果太空之行的价格变得更加亲民，就可以进行更多的太空任务、开展更多的太空研究、甚至像太空旅游之类的新型商业服务都会成为可能。SpaceX已经通过火箭回收技术大幅降低了火箭发射的成本，最终的计划是每几周就能发射一次运载火箭。　　关键词：4 　　SpaceX一共尝试到第4次才成功地用驳船回收了火箭。　　17.Toyota　　总部位置：日本，东京　　业务范围：交通运输　　公司性质：已上市　　公司估值：1520亿美元　　丰田研究院的主攻方向是未来交通工具、人工智能以及机器人。研究院最近发表的一次具有前瞻性的产品是一辆氢气燃料电池汽车——Mirai。Mirai的续航能力为300英里，唯一排放的气体是水蒸气。丰田目前正计划建立一个在经济上具有可行性的氢燃料补给网络。　　关键词：领导人 　　机器人专家基尔?普拉特( Gill Pratt)是丰田研究院的CEO。　　18.Airware 　　总部位置：加州，旧金山　　业务范围：无人机　　公司性质：私营　　公司估值：未知, 已融资7000万美元　　Airware已经成为了无人机初创公司里面的佼佼者，目前已经从各类风投处融资7000万美金。目前看来Airware的扩张势头远没有结束。除了自己做无人机之外，Airware的业务还包括了无人机的通用操作系统。　　关键词：领导人 　　Airware的创始人及CEO同时还管理着一个主要投资商用无人机相关技术的基金。　　19.IDE Technologies　　总部位置：以色列，卡蒂马　　业务范围：能源　　公司性质：私营　　公司估值：无法估值（Delek集团公司和以色列化工各占50%股份。)　　越来越多的客户看上了他家的大规模海水淡化技术，因此IDE成功拿下了位于美国加州圣巴巴拉市的旧厂改造项目。IDE的核心竞争力在于低廉的海水淡化成本。淡水的需求是明摆在那里的，目前全球约有7000万人的淡水供应不足，而这个数字到2025年会变成18亿。 　　关键词：26% 　　到今年10月份，加州圣巴巴拉市所需淡水的26%将由IDE提供。　　20.腾讯 　　总部位置：中国，深圳　　业务范围：互联网和数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：1930亿美元　　腾讯是亚洲最大的互联网公司，他家的微信是中国最大的互联网通讯平台。最近腾讯瞄准了基于微信平台的企业服务业务，包括公司同事间的通讯（发送信息和电子邮件、打电话等）、雇员支出报表以及其他记录存档等。腾讯的主要盈利来自于手机和平板游戏，因此他们也一直致力于游戏公司方面的投资，其中包括了Glu Mobile和Pocket Gerns。最近腾讯又收购了Riot Games，成为了热门游戏《英雄联盟》的东家。　　关键词：78% 　　腾讯78%的盈利来自于他的游戏业务。　　21.滴滴出行　　总部位置：中国，北京　　业务范围：交通运输　　公司性质：私营　　公司估值：滴滴自估280亿美元　　中国大城市的拥堵问题非常严重，随着私家车数量的增加，越来越多的人愿意拿车来做一份“兼职”。因此，滴滴与优步的竞争愈加白热化，双方都通过给司机补助的方式抢占市场份额。滴滴宣称他每天的客运次数达到1400万，超过了优步的1000万。同时滴滴还将目光投向了海外市场，他在印度和东南亚都有合作伙伴，这里面包括了他持有股份的Lyft和Ola这两款打车软件。　　关键词：1400万 　　滴滴司机们一天完成的客运次数总量。　　22.Oxford Nanopore 　　公司总部：英国，牛津　　业务范围：生物技术　　公司性质：私营　　公司估值：未知, 已融资3.55亿美元　　Oxford Nanopore研发的小型便携式DNA序列仪极大地拓宽了序列仪的可应用范围及市场。他成功的关键在于让DNA分子穿过极小的纳米孔，并同时测量基因序列。Oxford Nanopore的测序平台于2015年推出时广受好评，因此感觉受到了威胁的竞争对手Illumina不惜用控告侵权的方式来进行打压。Oxford Nanopore的测序仪在科研、药物定制、食品安全检测、农作物科学研究以及安全防护等许多方面的应用潜力，让我们拭目以待。　　关键词：知识产权 　　Illumina原本是投资方的一员，现在反而倒过来告他专利侵权。 　　23.24M 　　总部位置：马塞诸塞州，剑桥　　业务范围：能源　　公司性质：私营　　公司估值：未知, 已融资5000万美元　　锂电池为智能手机、平板电脑甚至电动车提供了能量，然而它不仅制造成本高，同时制造工艺又十分费事。针对这一点24M这家初创公司开发了一整套全新的设计和制造工艺。公司的目标是将锂电池的制造成本降到100 美元/千瓦时以下，而他们预计达到这一目标的时间，将会早于竞争对手们提出的2020年。　　关键词：50% 　　公司声称能将锂电池的制造成本降低50%。　　24.阿里巴巴　　总部位置：中国，杭州　　业务范围：互联网与数字媒体　　公司性质：已上市　　公司估值：1920亿美元　　从年交易量来看，阿里巴巴已经是世界上最大的线上交易平台了。他旗下包括了阿里巴巴、淘宝等一系列电商平台。得益于移动广告和视频广告的增长，阿里巴巴基本坐稳了中国电商的头把交椅。最近他又收购了中国最大的视频服务商——优酷土豆。阿里巴巴还进行了一系列海外投资以扩张他的版图，在过去的一年里他投了美国的Groupon、Magic Leap和Snapchat，另外还有印度的网上支付公司Paytm以及新加坡国家邮政及物流公司——SingPost。　　关键词：4850亿美元 　　阿里巴巴上一个财务年的电商营业额。　　25.Bristol-Myers Squibb（百时美 施贵宝）　　总部位置：纽约州，纽约　　业务范围：生物技术　　公司性质：已上市　　公司估值：1190亿美元　　癌症免疫疗法领军企业，专注于治疗各类癌症的检测点抑制剂的开发。Opdivo是公司研发的两款抑制剂之一，其原理是通过免疫系统T细胞来杀灭癌细胞。目前已用于治疗皮肤癌、肺癌、肾癌。这类药物一旦发挥效用，会帮助身体的免疫系统清除癌细胞。目前治疗费用非常昂贵，并与欧洲相关法规相抵触。　　关键词：5年　　根据Opdivo的调查，接受了这种疗法的癌症患者中有三分之一的存活时间超过5年。　　26.Microsoft（微软） 　　总部位置：华盛顿州，雷蒙德　　业务范围：计算机与通讯　　公司性质：已上市　　公司估值：4050亿美元　　微软公司在去年因增强现实技术HoloLens入选本榜单时，该产品还未交付。目前，HoloLens的开发者版本已经放出，微软公司也开始围绕这款产品打造其增强现实体验。微软试图将公司业务从传统的桌面软件，转向云及移动服务。最近，微软以260亿美元收购了著名的职场社交平台LinkedIn。此外，微软在在积极进行创新技术领域的研究，比如将深度神经网络整合到Skype的服务中，以实现通话同步翻译。　　关键词：152　　2015年为微软赢得全球图像识别大赛的深度神经网络系统拥有152层虚拟神经元。 　　27.Fanuc（发那科） 　　总部位置： 日本，山梨县　　业务范围：工业机器人　　公司性质：已上市　　公司估值：300亿美元　　发那科公司源于富士通，是全球最大的工业机器人制造商。最近，发那科宣布了一项新技术，允许将工厂内的所有机器人联网，由管理人员统一下载安装应用。2015年6月，发那科与日本机器学习公司合作，旨在开发相关人工智能技术，能够让他们的工业机器人独立学习工作技能。　　关键词：8　　发那科的工业机器人能在8小时内学会完成一项新任务，而且准确率能达到90%。　　28.Sonnen 　　总部位置：德国，威尔德波尔兹里德　　业务范围：能源 　　公司性质：私营　　公司估值：未知，包括GE公司最近的投资，共融资2000万美元　　Sonnen公司为家庭开发太阳能电池板与锂电储能系统，他们称其为“虚拟发电站”，能让消费者们以比电网价格低25%的成本使用能源。用户还能通过该公司开发的全新交易平台，来购买电量，或销售多余的电量。　　关键词：25%　　根据公司的测算，他们系统中的电价比电网低25%。　　29.Improbable　　总部位置：英国，伦敦　　业务范围：计算机与通讯 　　公司估值：未知，已融资2200万美元 　　公司的创立源于创始人在剑桥大学求学时所做的项目，目的是为了创建更复杂、更大规模的虚拟世界提供环境。随着自动驾驶与机器人技术的发展，这项技术变得越来越重要，因为虚拟现实环境可为全新的技术提供试验场。Improbable的技术可使海量信息在多个服务器上共享，而且基本上是同步的，这对游戏开发者来说是很有吸引力的，因为这使多人同时体验虚拟环境成为了可能。　　关键词：融资　　安德里森霍罗威茨（Andreessen Horowitz）是公司的最主要投资人。　　30.Movidius　　总部位置：加州，圣马特奥　　业务范围：计算机与通讯　　公司性质：私营　　公司估值：未知，已融资9000万美元 　　Movidius主要为计算机视觉应用开发芯片，这对下一代智能手机和无人机具有重要意义。谷歌Tango平板电脑和大疆的精灵4无人机都使用了Movidius的芯片。最近，公司又发布了全新的增强现实与虚拟现实专用芯片。 　　关键词：探测障碍物　　使用Movidius技术的无人机可以感知到障碍物，以避免碰撞。 　　31.Intrexon 　　总部位置：宾夕法尼亚州，杰曼镇　　业务范围：生物技术　　公司性质：已上市　　公司估值：30亿美元　　该公司有一个部门叫Oxitec，负责培育转基因蚊子，这种蚊子的后代在出生后会很快死去。今年3月，寨卡病毒爆发期间，世界卫生组织决定将Oxitec的解决方案进行实测，作为抑制病毒传播的手段，这些基因改造蚊子被释放到大自然中。Intrexon一直在收购合成生物学领域的公司，但因为公司一直对自己的技术讳莫如深，外界也开始出现一些负面猜测。 　　关键词：1.74亿美元　　通过大量并购，公司销售收入在5年内从800万美元增长到1.74亿美元。　　32.Carbon　　总部位置：加州，雷德伍德　　业务范围：3D打印　　公司性质：私营　　公司估值：未知，已融资1.41亿美元　　Carbon公司基于立体光刻，开发出了一项全新的技术，比传统3D打印快100倍。公司面临来自其他公司的竞争，比如惠普，他们的新技术可以用来打印不同等级的材料。但Carbon背后有强大额投资者，比如谷歌投资基金、红杉资本等，董事会成员则包括福特前CEO和杜邦前CEO。　　关键词：4万美元　　Carbon的3D打印机每年的使用成本约为4万美元。 　　33.Bosch（博世） 　　公司总部：德国，斯图加特　　业务范围：工业制造　　公司性质：已上市　　公司估值：6490亿美元　　博世公司眼中的未来工业互联网始于制造设备的互联与自动化，这其实是在全球竞争加剧，以及国内薪资上涨的情况下，尽量提高生产效率的一种手段。博世公司预测，到2020年，诸如互联生产线、可预测维修、自管控机器人这类技术

重庆市人民政府关于印发重庆市建设世界级智能网联新能源汽车产业集群发展规划（2022—2030年）的通知渝府发〔2022〕38号各区县（自治县）人民政府，市政府各部门，有关单位：现将《重庆市建设世界级智能网联新能源汽车产业集群发展规划（2022—2030年）》印发给你们，请认真贯彻执行。重庆市人民政府　　2022年8月19日　　（此件公开发布）重庆市建设世界级智能网联新能源汽车产业集群发展规划（2022—2030年）为推动我市汽车产业新能源化、智能网联化、高端化、绿色化发展，加快建成世界级智能网联新能源汽车产业集群，根据《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》（国办发〔2020〕39号）、《重庆市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》，特制定本规划。规划期为2022—2030年。一、发展趋势和现状当前，新一代科技革命驱动汽车从交通工具向智能终端转变，促使汽车产业与互联网、信息通信、能源等行业深度融合，并加速向新能源化和智能网联化发展，为全球经济发展注入新动能。从发展趋势来看，纯电动、增程式混合动力、插电式混合动力、燃料电池是未来汽车动力系统的主要技术路线。汽车软件和人工智能的技术和价值将越来越成为汽车产品的核心竞争力。以单车智能实现高度自动驾驶、完全自动驾驶的技术路线，将逐步向“车、路、网、云、图”一体协同发展。加快发展新能源汽车，是推动汽车智能网联化的重要基础，智能网联将赋能新能源汽车比传统汽车更具竞争力和吸引力。从国内形势来看，全球智能网联新能源汽车产业发展相关的新能源、大数据、电子信息等资源正加速向国内集聚，我国智能网联新能源汽车已经进入快速发展新阶段，市场渗透率持续快速攀升，预计到2025年，将达到40%以上；到2030年，智能网联新能源汽车将成为市场主流。从我市形势来看，重庆是全国主要汽车生产基地之一，传统汽车产业已形成“1+10+1000”优势集群，正加快向新能源化、智能网联化转型升级，智能网联新能源汽车产销规模增长迅速，“大小三电”（电控系统、驱动电机、动力电池，电制动、电转向、电空调）等核心配套已有较好基础，具有西部地区最为完整的智能网联新能源汽车产业链。我市拥有复杂的山地地形交通场景，智能网联新能源汽车的测试、应用在全国处于领先水平，正加快推进国家级车联网先导区、国家电动汽车换电模式示范城市、国家氢燃料电池汽车示范城市三大应用场景建设。在机械、电子、材料、工业互联网等领域具备较好产业基础和丰富资源。拥有适合于人才宜居宜业的产业、住房、医疗、教育等支持政策。总体看，我市智能网联新能源汽车产业已具备加快发展的基础和条件，但仍面临档次不高、规模不大、配套不强等问题。二、总体要求（一）指导思想。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，全面落实习近平总书记对重庆提出的营造良好政治生态，坚持“两点”定位、“两地”“两高”目标，发挥“三个作用”和推动成渝地区双城经济圈建设等重要指示要求，认真贯彻落实市第六次党代会精神，服务国家战略，加快汽车整车和零部件向新能源化、智能网联化、高端化、绿色化转型发展，聚焦智能网联新能源汽车整车及零部件、智能网联创新应用、汽车软件和人工智能、基础设施及服务等核心领域，以科技创新为动力，以关键技术为支撑，以龙头企业为带动，以融合发展为重点，以特色园区为载体，形成特色鲜明、相对完整、服务全国、辐射全球的产业链供应链体系，打造高水平汽车产业研发生产制造基地，努力建成世界级智能网联新能源汽车产业集群。（二）基本原则。政府引导，市场主导。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，坚持企业市场主体地位，更好发挥政府宏观调控引导作用，完善产业政策，规范产业发展秩序，推动产业协调发展。创新驱动，重点突破。深入实施创新驱动发展战略，完善以企业为主体、市场为导向、产学研用协同的技术创新体系，推进技术、管理、体制和模式等创新，全面提升创新能力，实现重点领域和关键核心技术的突破发展。跨界融合，协同推进。推动汽车与互联网、大数据、云计算、智能交通、人工智能等领域跨界融合，推进研发、制造和服务一体化发展，注重整车与零部件协同发展，突出全产业链协同创新，创新业态模式，构建新型产业生态。统筹布局，集群发展。进一步优化汽车产业布局，构建市级层面统筹推进、各区县（自治县，以下简称区县）特色发展的产业格局，着力建设一批特色产业园区，加快推进产业集聚向集群发展转型提升。开放包容，合作共赢。持续扩大高水平对外开放，坚持国内国际市场“双循环”，加强“走出去”和“引进来”结合，促进国际国内合作，深度融入全球产业链和价值链体系。绿色转型，低碳发展。落实国家碳达峰、碳中和战略部署，探索汽车产业碳达峰、碳中和目标和路径，推动汽车产业绿色低碳发展。（三）发展愿景。到2025年，初步形成世界级智能网联新能源汽车产业集群雏形，智能网联新能源汽车产销量占全国比重达到10%以上。打造一批全国领先的智能网联新能源汽车整车企业和品牌、引育一批关键零部件企业、创建一批创新平台、突破一批关键技术、搭建一批应用场景，基本形成智能网联新能源汽车产业新生态，智能网联新能源汽车产业链、供应链服务全国，并具有一定国际辐射能力。到2030年，建成世界级智能网联新能源汽车产业集群，智能网联新能源汽车产销量在全国的占比进一步提升，产业规模达到全球一流水平。打造1—2家全球一流的智能网联新能源汽车企业和品牌；聚集一批先进的零部件企业，形成全球一流的智能网联新能源汽车产业链生态；引育一批具有突出创新实力的研发机构，打造全球一流的智能网联新能源汽车技术创新体系；营造“近者悦，远者来”的宜居宜业环境，建成全球一流的智能网联新能源汽车创新人才集聚高地；建设全球一流的基础设施，打造全球一流的智能网联新能源汽车体验之都，智能网联新能源汽车产业链、供应链、创新链具备较强的国际辐射能力。三、重点任务（一）提升整车新能源和智能网联化水平。1．持续扩大生产规模。根据国家政策导向，继续加强优质项目招商引资，聚集更多市场竞争力较强的智能网联新能源汽车整车企业。支持我市整车企业围绕智能网联新能源汽车领域，加快推动新项目建成投产、新产品投放上量、新品牌发展壮大，进一步加大市场拓展力度，持续扩大产销规模。2．全面加快向新能源动力转型。加快推动以化石燃料为动力的传统汽车制造向新能源汽车转型升级，落实国家汽车新能源化的相关技术路线。乘用车重点发展纯电动、增程式混合动力和插电式混合动力汽车，商用车重点发展纯电动、增程式混合动力和燃料电池汽车。3．提升汽车智能网联水平。推动整车企业坚持软硬件协同攻关，提升自动驾驶技术研发应用水平，加快实现组合驾驶辅助、有条件自动驾驶向高度自动驾驶、完全自动驾驶升级。鼓励企业积极探索发展飞行汽车。4．提升企业研发能力。支持整车企业实施软件定义汽车研发策略，与信息通讯技术（ICT）、互联网等行业公司跨界协同，大力提升集成控制水平和正向开发能力。鼓励整车企业研发新能源化、智能网联化关键技术，开发先进适用的智能网联新能源汽车产品，研发投入达到全国领先水平。5．强化标准引领作用。支持整车企业建立健全企业自主的研发、制造、质量、服务等技术和管理标准，打造企业标准竞争优势。支持整车企业积极参与国家和地方智能网联新能源汽车相关标准制定，争取将企业标准转化为行业标准。6．建立新型“整车—零部件”合作关系。发挥整车企业龙头带动作用，进一步开放配套市场，吸引零部件企业集聚。推动零部件企业根据整车企业需求，提升同步开发能力，积极开展超前研发。支持整车企业深化与核心供应商在研发、技术、产品、资本等层面的协同，建立优势互补、风险共担、收益共享的利益共同体，打造全新智能网联新能源汽车平台和品牌。专栏1 加快突破智能网联新能源汽车整车关键技术新能源方向。以纯电动汽车、增程式混合动力汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车为技术创新方向，加快研发新一代模块化高性能整车平台，攻关纯电动汽车底盘一体化设计、多能源动力系统集成技术，突破整车智能能量管理控制、轻量化、低摩阻等共性节能技术，提升电池管理、充电连接、结构设计等安全技术水平，提高新能源汽车整车综合性能。智能网联方向。研发复杂环境融合感知、智能网联决策与控制、信息物理系统架构设计等关键技术，突破车载智能计算平台、高精度地图与定位、车辆与车外其他设备间的无线通信、线控执行系统等核心技术。（二）完善汽车零部件供应链体系。1．壮大新能源汽车零部件产业。聚焦“大小三电”关键零部件及基础原材料，加快重大项目引育、产业化落地，做大新能源汽车零部件产业规模，构建中高端新能源汽车配套产业链。2．培育智能网联汽车零部件产业。引育车规级芯片、传感器、雷达等核心零部件企业，提升感知、决策、交互、执行等关键总成配套能力，形成可满足高度自动驾驶需求的零部件供应链。支持ICT零部件企业积极融入汽车行业，发展“汽车+信息通讯”融通的新型零部件企业。3．推动传统零部件企业转型升级。加快实施传统零部件体系再造工程，支持传统汽车零部件企业发挥自身优势，转型生产智能网联新能源汽车零部件。支持重点零部件企业申报国家级和市级“专精特新”企业、“小巨人”企业、单项冠军企业等称号，打造全球领先的汽车零部件企业。专栏2加快突破智能网联新能源汽车零部件关键技术新能源汽车零部件。突破高集成度电池、电池包封装、电池管理控制等技术，加快下一代电芯技术研发及产业化。探索新一代车用电机驱动系统解决方案，研发高效高密度、多合一电驱电机等技术及产品，突破高压平台架构关键技术。加强燃料电池系统短板攻关，加快高可靠燃料电池电堆及其关键材料研发。智能网联汽车零部件。突破高算力车载芯片、低成本高性能激光雷达、4D成像毫米波雷达、车载摄像头等复杂环境感知产品技术，加强车机系统、车载大屏、抬头显示等技术研究，推进车载网关、车载智能网联终端（T—BOX）等车用通信产品研发。传统零部件转型升级。加快高效增程式混合动力、插电式混合动力发动机技术以及高效率集成电驱动系统研发，突破高效节能热管理、电制动、电转向等技术，开展高性能镁铝合金、高强度钢、碳纤维复材等关键材料产业化应用，突破热成形、激光拼焊、边缘软化等材料加工工艺技术。（三）加快推进自动驾驶及车联网创新应用。1．建设技术研发创新体系。加快基础平台和技术创新平台建设，突破自动驾驶及车联网关键核心技术。推动车联网与智慧城市融合发展，打造高度自动驾驶功能的技术支撑体系，推进智能化与网联化深度融合，实现车路云一体化协同发展。组织实施重大科技成果转化示范项目，推动自动驾驶及车联网科技成果加速产业化。2．推动自动驾驶及车联网规模化应用。推动自动驾驶和车联网应用场景统一规划、建设、运营。持续推进重庆（两江新区）国家级车联网先导区建设，打造车路云协同创新样板区。统筹推进全市自动驾驶政策先行区建设，率先开展无人驾驶汽车商业化运营，支持在渝开展首创性、全球化、特色鲜明的运营示范项目，实现自动驾驶汽车和车联网场景大规模应用，打造全球领先的应用示范区。3．推进自动驾驶及车联网数据应用。支持建设和扩容各类综合、专业车路云网图数据中心，促进各类数据平台互联互通，推动道路基础设施、通信基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享。推进智慧出行、智能调度、先进感知监测等系统综合应用，探索数据商业化应用模式，提升智慧交通建设管理水平。引育一批高精度地图、数据分析、出行服务、金融保险等领域数据服务企业，持续提升数据应用和增值服务能力。专栏3 加快突破智能网联关键技术突破新型电子电气架构、多车型适配的标准化硬件平台、智能网联汽车操作系统、智能驾驶算法、智能座舱等车端关键技术。突破高可靠、低时延的多源信息融合边缘计算技术，长时域、高可信的多目标识别与跟踪等路端关键技术，以及混合交通情况下的多层级群智决策与控制等车路协同关键技术。强化边云协同与动态交通大数据赋能研究，保障基础平台充分发挥跨域融合、分层解耦、分级共享的支撑作用。重点突破蜂窝车联网（C—V2X）单播组播、业务连续性、规模化运维等关键技术。推进高精度地图和北斗高精度定位、超宽带室内定位及相关新型定位定姿技术深度融合。（四）加快培育汽车软件与人工智能产业。1．积极培育关键软件。鼓励整车企业承担汽车软件领域的国家科技重大专项和重点研发计划，加强智能座舱、视觉算法、操作系统、自动驾驶等技术研发，培育一批具有自主知识产权的软件产品和解决方案。鼓励整车企业打造应用生态，推进定位导航、远程车控等车载应用集聚发展。大力发展基于空中下载技术（OTA）的增值服务。发展工业软件，提升汽车智能制造水平。2．推动人工智能在汽车领域应用。鼓励加强算法研究，建设公共算法服务平台，构建从研发到应用的算法生态。推进智能网联汽车云控基础平台建设，实现人、车、路、环境的数据融合，提升车辆对动态交通环境的数据感知能力。通过交通基础设施之间的数据互联与协同，实现从局部到整体的行车策略优化。3．加快基础硬件产业化突破。以整车需求为牵引，聚焦车规级芯片，重点支持设计、制造、封装和材料项目建设。加快高算力车规级芯片的研发、应用，推动高性能车载计算平台发展。积极引育优势企业，做大做强智能传感器产业。大力发展T—BOX项目，推进T—BOX装配应用。专栏4 加快突破汽车软件与人工智能关键技术汽车软件。推进智能网联汽车操作系统、整车分布式硬件抽象与虚拟化、高可信运行环境、编译工具、车载容器、中间件等底层核心技术攻关，加强自动驾驶、智能座舱、智能车控、智能云控平台、OTA等关键软件产品研发，突破汽车研发设计软件、生产控制软件、业务管理软件等工业软件技术。汽车人工智能。加快智能座舱芯片、自动驾驶芯片、毫米波雷达、微波雷达、激光传感器、导航传感器等基础硬件研发，推进机器学习、知识图谱、类脑智能计算、模式识别、自然语言处理、生物特征识别等关键技术攻关，实现复杂环境下的智能视觉感知、多传感器融合、决策规划及控制等技术突破。（五）加快打造体验之都。1．丰富试车场测试体验。提升现有汽车试验场在智能网联、人工智能等领域的测试水平，支持新建汽车试验场按照自动驾驶封闭测试场地的有关标准开展建设，为自动驾驶和车联网的开发、测试、验证提供全面服务。2．提升道路智能化体验。基于重庆复杂山地、高温气候的条件特征，在主要城市道路和高速公路部署感知、联网、交互、计算设备，加快现有道路网联化改造，实现蜂窝车联网基本覆盖，形成城市级的智能化道路环境，打造全国最具特色、最为丰富的车路协同体验场景。3．打造汽车文化赛事体验。整合汽车消费、试乘试驾汽车服务等主要功能，融合旅游地产、商务办公、文化体验、餐饮住宿、购物休闲等配套服务，建设汽车主题公园。支持举办国际汽车论坛、国际汽车赛事等，提升产业发展软实力和国际影响力。4．提升充换电加氢服务体验。推动充换电加氢综合能源站与新零售业态融合共建，创新商业模式，重新定义用户体验及充换电加氢生态，打造多元化服务业态共生的充换电加氢服务生态圈。5．优化新兴技术应用体验。推动5G、人工智能、大数据等新兴技术在智能网联新能源汽车领域广泛应用，加快智能网联新能源汽车产业与能源、交通、金融等行业深度融合，提升汽车改装、二手车交易等传统汽车后服务市场的数字化水平，发展汽车健康管理等新业态，构建模式创新的体验场景。专栏5 加快突破各类场景体验支撑技术充分依托现有数字经济产业园、协同创新区等创新平台，坚持软硬件协同攻关，突破新型电子电气架构、多源传感信息融合感知、功能安全和信息安全、车用无线通信网络、高精度时空基准服务等共性交叉技术，持续加强自主学习控制、边缘计算、大数据分析、类脑计算、机器视觉、语音识别等核心技术研究与攻关。（六）加快基础设施及服务体系建设。1．加强规划布局。加快制定完善充换电站、加氢站、储能设施、泊车场所等基础设施建设的相关规划和实施意见，加强政府引导，鼓励市场主体积极参与，协同推进基础设施建设。2．推进“三网”融合。通过在能源互联、交通电气化及数字化等方面统筹规划、协同建设和高效运营，推动能源网、交通网、信息网平台融合、数据互通，形成广泛互联、开放共享的新能源汽车基础设施体系。3．加快充换电和加氢基础设施建设。加快推动高速公路、乡村场镇、停车场站、居民小区等区域充电设施全覆盖。鼓励建设综合能源站，布局新一代800伏以上大功率高压充电站，持续提升成渝“电走廊”充电能力，形成“适度超前、布局合理、智能高效”的充电服务网络。推进国家电动汽车换电模式示范城市建设，加速换电站布局，推动换电标准化、共享化，形成与换电汽车推广应用相匹配、适度超前、区县全覆盖的换电网络。创建国家氢燃料电池汽车示范城市，支持重点区县在园区、高速公路服务区、港口等示范区域布局建设加氢站，扩容成渝“氢走廊”，提升氢燃料电池汽车示范运营的支撑能力。专栏6 加快突破基础设施及服务体系关键技术加快有序充电、反向补能、化工余热与废气资源高效制氢等关键技术突破，提升优化大功率充电，储氢、运氢与加氢，一体化大功率氢燃料电池系统技术。开展新一代废旧动力电池自动智能化拆解技术研发。建设以新能源为主体的新型智慧电力系统，发展车网互动等储能技术。加快智慧车库系统改造建设，推广代客泊车技术应用。（七）构建全面高效的智能网联新能源汽车安全体系。1．强化安全监管。全面落实企业负责、政府监管、行业自律、社会监督相结合的安全生产机制，强化生产者责任延伸制度。加强对充换电和加氢设施建设和运营单位的安全监管。支持汽车整车和汽车软件企业提升系统安全防护能力，完善数据安全管理制度。鼓励行业组织加强技术交流，指导企业不断提升安全水平。2．保障产业链供应链稳定。聚焦车规级芯片、应用开发软件等“卡脖子”环节，加快提升智能网联新能源汽车配套能力。支持整车企业加强与核心供应商的利益协同，加快零部件配套体系集聚发展，适当扩大核心零部件的应急仓储规模，建立极端情况下供应链备份预案，确保维持正常生产能力。四、重点工程（一）实施科技创新工程。1．打造重要创新载体。引导重点企业联合科研院所、高等院校，完善和组建技术创新联盟，推进产学研协同创新。积极培育智能网联新能源汽车领域的国家级产业创新中心、技术创新中心、制造业创新中心等研发机构，加快建设国家车联网信息安全技术创新中心、国家氢能动力工程研究中心、西部科学城智能网联汽车创新中心、5G融合创新中心等重点项目。鼓励企业积极争取国家级技术创新项目，大力引进国内外知名研发机构。2．加强关键人才引育。支持企业与高校、科研院所加强合作，加快引进和培养软件架构师、车规级芯片设计师、卓越工程师等紧缺高级人才，以及汽车软件、轻量化和电池原材料等基础研发人才。鼓励高校围绕产业发展需求，推进汽车与计算机、软件、新材料等跨学科建设，加快建设重庆高等工程师学院。孵化科技型初创企业、创新团队，培育领军型、成长型、初创型企业家。3．提升创新转化能力。推动企业与科研院所、高等院校形成更为紧密的合作创新关系，建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的研发创新和专利技术转移转化运作机制。完善市、区两级企业创新公共服务平台体系，建立企业高价值专利培育中心，发展企业与科技创新机构的融合发展平台，提升专项服务能力，为企业技术创新和研发机构创新成果转化提供精准高效服务。（二）实施智能制造工程。1．加快提升智能制造基础能力。加快在产品研发、生产制造等关键环节实施数字化改造，建设应用计算机辅助设计、产品生命周期管理等信息系统，加大数字化装备应用力度，提升企业关键环节数字化水平。支持整车企业搭建智能制造平台，助推企业间产能共享，提升全市汽车整车产能利用率。2．加强新一代信息技术融合应用。推动企业信息系统与生产设备互联互通，开展系统间集成应用。鼓励龙头企业建设“一链一网一平台”，建设工业互联网平台，构建数据协同网络，建设供应链协同等应用服务平台，带动上下游企业协同发展。支持“5G+”工业互联网、创新示范智能工厂等创新应用示范项目，鼓励企业创建全球灯塔工厂，打造创新示范标杆。（三）实施质量提升工程。1．提升质量控制能力。推进企业加强技术研发、质量监测、成本控制、营销服务等能力建设。引导企业实施质量提升计划，以全面提高服务水平为突破口，以降低汽车故障率和稳定达标排放为目标，充分利用互联网、大数据等先进技术，建设汽车质量评估体系，持续提升产品品质和服务能力。2．加强品牌培育和产权保护。引导企业实施品牌战略，强化品牌内涵设计和推广工作，提高品牌竞争力和品牌价值。加强专利、商标等知识产权保护，严厉查处违法侵权行为，严厉打击假冒伪劣产品。充分发挥宣传媒体的舆论正向引导作用，助力企业提升品牌影响力。3．增强质量服务能力。发挥中国汽车工程研究院、招商局检测车辆技术研究院在测试评价、研发验证等领域的技术资源优势，完善计量标准、检验检测等质量基础设施建设，推进质量基础设施“一站式”服务。（四）实施绿色低碳工程。1．打造标杆示范企业。支持重点企业积极参与国家汽车产品生态设计评价标准制定。在汽车产品设计、生产、使用、回收等环节，落实绿色发展理念，打造行业绿色发展的标杆示范企业。2．加快建设零碳工厂。支持企业推进能源结构调整，建设工厂储能、利用的内循环体系，加快低碳工艺应用，严格污染物排放管控，提升污水、废气、废料的处理和回收利用水平，建设零碳工厂。3．开展产品再制造。支持企业围绕车辆制造的全生命周期，扩大可再生、轻量化材料使用规模。采用大数据、智能化手段，开展零部件再制造示范试点。加强旧件回收、制造及检测管控，建立循环再生体系。4．发展动力电池回收利用产业。鼓励开展废旧动力电池安全梯次利用。支持电池产业链企业与科研机构联合攻关，开展新一代废旧动力电池回收利用技术和自动智能化拆解技术研发及产业化示范。（五）实施融合发展工程。1．推动与物流运输业加快融合。支持整车企业充分整合产业链上下游物流需求，进一步优化提升运输效率，与物流企业建立互利共赢的长期战略合作关系，推动双方设施设备衔接、业务流程协同，标准规范、信息资源等关键环节深度融合。2．推动国内国际市场加快融合。推动智能网联新能源汽车企业加强国内国际交流合作。持续引进优质整车、零部件、研发、测试、应用、运营、基础设施建设等领域企业。支持企业利用市外优质人才资源设立研发中心，加强出口目标国相关标准、认证、检验监管等制度研究，加大国际市场开拓力度，推动产品出口逐步向品牌及技术输出等价值链高端环节转移。3．推动与智慧出行加快融合。深化智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展，构建智慧出行服务平台。建立完善全程电子化、智能化的出行服务体系，探索推进自动驾驶客运出行服务，建设具有全球竞争力的智慧出行服务生态。4．推动与金融保险业加快融合。支持整车企业抢抓市场机遇，围绕智能网联新能源汽车的购车、用车、修车、卖车等环节，发展汽车金融、汽车租赁、汽车保险等业务。加快扩大市场参与主体范围，推动绿色信贷创新，鼓励企业持有电池、储能设施、充电桩等资产，探索绿色资产融资新模式。五、保障措施（一）强化统筹协调。建立由市政府分管副市长任召集人的全市智能网联新能源汽车产业发展协调机制，研究解决有关问题，定期向市政府专题汇报。市推动汽车产业转型发展工作专班负责统筹相关单位，推动落实具体工作。（二）加强人才保障。充分发挥企业主体作用，强化行业主管部门服务保障，用好用实“鸿雁计划”“重庆英才计划”等人才政策，研究完善智能网联新能源汽车产业人才专项政策。支持职业院校与企业结对发展，推动职业教育与智能网联新能源汽车产业深度融合。鼓励和引导高校进行学科调整和新工科建设，培养智能网联新能源汽车行业急需人才。（三）强化金融支持。加强政银企合作，构建多元化投融资体系。建立重点企业和重大项目推介机制，做大直接融资规模。发挥政府产业投资基金引导作用，设立汽车行业专项基金。鼓励金融机构增加智能网联新能源汽车行业的中长期贷款投放额度。支持企业通过发行企业债券等方式拓宽融资渠道。大力推动优质企业上市融资。（四）加大政策扶持。市经济信息委、市发展改革委、市科技局、市交通局、市商务委、市大数据发展局等部门要从部门专项资金中安排预算，支持世界级智能网联新能源汽车产业集群建设。市经济信息委加强政策统筹，对智能网联新能源汽车产业重大项目按照“一企一策”“一项目一政策”给予支持。鼓励重点区县制定相应的专项支持政策。（五）打造宣传平台。持续办好重庆国际车展、自动驾驶挑战赛等品牌活动，策划举办全球性、全国性的智能网联新能源汽车专业会议。围绕我市智能网联新能源汽车产业发展的重大政策、成果等，积极开展新闻发布、企业走访等宣传活动，支持企业开展产品发布、试乘试驾等推广活动，积极营造我市智能网联新能源汽车产业健康有序发展的良好舆论氛围。（六）加强招商引资。市经济信息委加强招商统筹，市招商投资局做好招商服务协调工作，市级有关部门要将智能网联新能源汽车产业的招商引资工作作为重要任务，按职能分工加快推动落实。重点区县要根据产业基础和资源禀赋情况，建立专业招商团队，全力推进智能网联新能源汽车产业的招商引资工作。市、区两级加强联动，提高智能网联新能源汽车产业的招商引资效率和水平。（七）创建特色园区。鼓励和支持有条件的区县和开发区积极创建优势突出、特色鲜明的智能网联新能源汽车特色产业园区，打造形成“1”个整车、“N”个配套的“1+N”园区体系，强化示范带动，优化空间布局，形成区域联动、优势互补、协调发展的良好格局。

近日，睿创微纳可靠性试验与检测中心（实验室）接连获得比亚迪三星级《乘用车供应商实验室资质认可证书》和吉利汽车A级《供应商实验室认可证书》。这两项认证不仅彰显了睿创微纳在红外热成像领域的领军地位，也充分证明了睿创微纳在汽车领域的技术实力与品质保障能力。作为中国自主品牌车企的优秀代表，比亚迪和吉利在追求技术创新与品质卓越方面始终走在行业前列。睿创微纳可靠性试验与检测中心（实验室）能够获得这两家主流主机厂的认可，充分彰显了睿创微纳在检测专业性、人员技术能力、设备检测能力和质量管理等方面的卓越表现。睿创微纳作为红外热成像领军者，一直致力于将红外热成像技术应用于汽车领域，以提升行车安全。睿创微纳已实现从红外探测器芯片、热成像机芯模组到红外热像仪整机系统的全产业链布局，产品涵盖单红外、双光融合、三目、ECU等类型，分辨率做到256、384、640、1280及1920的全覆盖，发布了通过AEC-Q100车规级认证的红外热成像芯片及ASIC-ISP芯片，可广泛满足汽车智能驾驶、自动驾驶、智能座舱等领域的应用需求。睿创微纳车载红外热成像已获得多家乘用车、智驾、商用车领域的头部企业定点项目，包括比亚迪、吉利、远航、滴滴自动驾驶、图森未来、智加科技、踏歌智行、中科慧拓等。公司将持续推动和主机厂、Tier1、自动驾驶公司等合作伙伴的联合开发与项目合作，为汽车行业及智驾时代提供更多产品和解决方案。随着汽车智能化不断升级，安全性和可靠性成为消费者最为关心的问题。睿创微纳将持续深化在汽车领域的技术能力，实验室也将继续坚持公平公正、高效准确方针，为产品提供更加卓越可靠的检测方案和质量控制方案，为车企及供应链的研发和质量保驾护航，同时也与合作伙伴共同推动中国汽车民族品牌健康、蓬勃发展。睿创微纳可靠性试验与检测中心（实验室）睿创微纳可靠性试验与检测中心总占地1200㎡，配备高低温试验箱、步入式烘箱、温冲/快速温变试验箱、淋雨沙尘及振动冲击台等80余台/套设备，投资数千万，可满足GB/T 2423及GB/T 28046等相关标准。睿创微纳可靠性试验与检测中心于2021年7月通过CNAS国家认可实验室认证，检测能力涵盖电气负荷、机械负荷、气候负荷、化学负荷、禁用物质和汽车用被动红外探测系统性能测试能力，能够开展高温、低温、恒定湿热、交变湿热、快速温变、振动、冲击、防尘防水、盐雾、高加速应力筛选、环保检测、静电放电敏感度等35项可靠性试验和性能检测；且已获取计量校准考核证书，具备独立校准能力；为公司高质量产品研发和交付提供了强有力的保障。

台湾半导体及高科技产业市场趋势研究公司TrendForce发布了2023年高新技术产业不同细分市场（半导体、显示器、通信、消费电子、新兴技术等）的10大关键技术趋势。TrendForce 预测的 2023 年十大技术趋势如下：● 先进半导体工艺处于晶体管结构的过渡期，成熟工艺扩展了特殊应用开发● 汽车IC的深化与下一代功率半导体的崛起● 新一代 DRAM 的出现，加速了 200 多个层 NAND 的开发● 加速汽车MLCC的开发● 碳中和加速向电动汽车的过渡● 中国面板制造商确保生产能力和技术，扩大在小型AMOLED市场的影响力● 微型 LED 为许多应用提供多样化，电视和车载显示器推动迷你 LED 背光的普及● 5G智能手机（智能手机）比例突破60%● AR/VR 产品已成为绿色制造不可或缺的一部分，并加速了元宇宙的普及● 5G FWA （固定无线访问） 开始商业使用，加速家庭宽带的普及半导体工艺趋势从 16/14nm 开始，先进的晶圆制造工艺从 16/14nm 迁移到 FinFET 型，但在7nm工艺中引入 EUV 光刻技术后，3nm 工艺面临物理限制。 因此，对于后续工艺，台积电和三星电子意见不一，台积电计划从2022年下半年开始量产的3纳米产品也采用FinFET结构，并于2023年上半年正式发布，然后逐步扩大生产规模。另一方面，三星开始在 3nm 内引入基于 GAAFET （环绕栅极场效应晶体管）的 MBCFET 架构，并于2022年开始生产。第一代产品是加密货币挖矿芯片，但到2023年，公司将专注于第二代3nm工艺，目标是大规模生产智能手机SoC。无论如何，两家公司都表示，他们将继续专注于HPC和智能手机平台，这些平台处于3nm量产的早期阶段，因为这些产品对提高性能、降低功耗和减少芯片面积提出了更高的要求。在超过28nm的成熟工艺中，晶圆厂专注于特殊工艺的多样化开发，并开发了从逻辑流程到 HV（高 Voltage）、模拟、混合信号、eNVM、BCD 和 RF 等技术平台。 它们用于专业制造智能手机、消费类电子产品、HPC、汽车和工业计算所需的外围 IC，如电源管理 IC、驱动器 IC、微控制器 （MCU） 和 RF。汽车半导体趋势汽车工业正朝着CASE的方向迈进，对汽车半导体的需求也在增加。随着汽车功能的日益复杂，32 位 MCU 型 ECU 已成为市场上的主流。 到 2023 年，其渗透率将超过 60%，市场价值将达到 74 亿美元，并正在向 28nm 以下的工艺发展。此外，自动驾驶汽车需要高性能的 AI SoC，并且正在开发用于计算能力达到 1，000TOPS 的 5nm 或更小的尖端工艺，随着 MCU 的发展，汽车行业的升级正在加速。同时，随着电动汽车（EV）800V支持、高压直流充电桩和高效绿色数据中心的迅速崛起，SiC和GaN电源组件迅速成为人们关注的焦点。 TrendForce 预测，从 2022 年到 2026 年，SiC/GaN 电源设备市场的平均年增长率将分别达到 35% 和 61%。 随着电动汽车快速充电等需求的迫切，预计到 2023 年，越来越多的汽车制造商将 SiC 引入主逆变器。 其中，可靠、高性能、低成本的SiCMOSFET是竞争的焦点。GaN 还扩大了其覆盖范围，从采用低功耗消费类电子产品到中功率和高功率储能、数据中心、家用微型逆变器、通信基站和汽车。 在欧盟严格的能效要求和中国数据中心扩建计划的背景下，数据中心电源和服务器制造商对 GaN 技术的重要性有了清晰的认识，GaN 电源组件可能会在 2023 年引起人们的关注。NAND 随着新一代 DRAM 的出现而进一步多层化DRAM 市场越来越关注 CXL 模块，因为服务器现在集中在数据中心。 RDIMM 插槽数量有限，因此，利用 CXL 可以增加系统可用的 DRAM 容量，同时提高性能，到 2023 年，英特尔的 Sapphire Rapids 和 AMD 的 Genoa 等服务器 CPU 不仅支持 CXL 1.0，而且 DRAM 模块也支持 DDR5。 此外，为了提高 AI 和 ML（机器学习）的性能，服务器 GPU 将继续支持新一代 HBM3 规范。另一方面，NAND 预计将在 2023 年实现 200 多个层。在 2023 年，四家供应商将实现 200 多个层。 一些供应商还可能大规模生产五边形电池（五角耳电池），以取代未来的服务器硬盘。 在固态硬盘接口方面，Sapphire Rapids 和 Genoa 支持 PCIe 5.0，使信号速度达到 32GT/s，以满足高速计算的需求。汽车智能化加速了车载MLCC的开发目前，自动驾驶功能和高级驾驶辅助系统（ADAS）正在成为新车的标准功能。 虽然自动驾驶级别 1/级别 2 是主要，但仍有约 1，800 到 2，200 个汽车 MLCC（多层陶瓷电容器）。从 2023 年起，ADAS 的 MCU 和传感器 IC 将变得越来越成熟，3 级系统将越来越多地以豪华车车型为中心，MLCC 的消费量预计将从 3，000 个增加到 3，500 个。电动汽车的电力系统已成为各种汽车制造商的主要研发重点之一，旨在优化充电和放电效率和功率回收，以及满足电池寿命的改善需求。 其中，逆变器、电池管理系统和直流电力转换器是构成车辆的重要子系统，使用约2，000~2，500个大容量车载MLCC，村田制作所于2022年初开始量产高静电容量和高电压1206尺寸的车载MLCC，此外，还开始大规模生产TDK、太阳能介电、三星、 Yageo等公司也在进入市场。

禾赛科技计划以“HSAI”为股票代码于2023年2月9日在美国纳斯达克挂牌上市，高盛、摩根士丹利、瑞信以及华泰国际担任联席主承销商。公司注册登记日为2023年1月17日，初始预计发行股份总数为900.00万股，发行价区间定为17至19美元。禾赛所属行业为电子设备和仪器。禾赛概况禾赛科技于2014年创立于中国上海，致力于做“机器人的眼睛”，是全球自动驾驶及高级辅助驾驶(ADAS)激光雷达的领军企业。禾赛在光学、机械、电子、软件等激光雷达核心领域有着卓越的研发能力和深厚的技术积累，在全球范围内拥有数百项专利，其自研芯片、功能安全、主动抗干扰等技术打破了行业多项记录。同时，禾赛具备强大的车规级规模化生产能力，年产能百万台的“麦克斯韦”超级智造中心将于2023年全面投产。禾赛的客户包括全球主流自动驾驶公司和顶级汽车厂商、一级供应商、机器人公司等，遍及全球40个国家、90多个城市。公司累计获得包括小米、美团、博世、百度、光速、高瓴、CPE、启明等机构超过5亿美元的融资。禾赛的愿景是通过高性能、高可靠性、低成本的三维传感器赋能机器人，让人类生活更高效舒适。根据该公司委托Frost&Sullivan的一份报告，2021年禾赛在自主移动应用市场上占有60%的市场份额。此外，该公司还从气体检测产品中产生了一小部分收入。财务数据根据同花顺iNews报道：禾赛2022年1月1日至2022年9月30日营业额为7.93亿人民币元，净亏损为1.65亿人民币元。2021财年营业额为7.21亿人民币元，净亏损为2.45亿人民币元。2020财年营业额为4.16亿，净亏损为1.07亿人民币元。禾赛的市场与竞争根据Grand View research 2022年的市场研究报告，估计2021年激光雷达（LiDAR）产品的全球市场价值为18亿美元，预计到2030年将达到42亿美元。这意味着2022年至2030年的预测复合年增长率为9.8%。这种预期增长的主要驱动因素是分辨率和其他性能方面的持续创新，以及众多应用领域对3D图像的需求不断增长。2021全球LiDAR市场禾赛主要竞争对手或其他行业参与者包括：VelodyneLuminarOusterFaro TechnologiesLeica Geosystems Holdings AGTeledyne Optech Incorporated (A part of Teledyne Technologies)Trimble Navigation LimitedRIEGL USAQuantum SpatialSick AGYellowScanGeoDigital三位联合创始人介绍首席执行官 李一帆李一帆，禾赛科技CEO，机器人和运动控制领域的专家，全球自动驾驶行业领军人物。李一帆曾入选《世界经济论坛》“2021届全球青年领袖”、《财富》杂志“中国40位40岁以下商界精英”、《麻省理工科技评论》“35位35岁以下最具有创新性与影响力榜单”、荣获德国“红点设计奖”等。 李一帆拥有清华大学本科与美国UIUC博士学位，曾任美国西部数据集团首席工程师。李一帆在机器人、运动控制、传感器及先进制造领域拥有100余项专利，业余爱好包括马拉松、篮球和摄影等。首席科学家 孙恺孙恺博士本科毕业于上海交通大学机械与动力工程学院，2013年博士毕业于斯坦福大学机械系（主修）和电子系（辅修），在斯坦福大学期间，孙恺博士的研究工作主要利用激光器和新型探测技术搭建超快、高灵敏度、适用于极端恶劣条件的分子测量系统，应用于化学反应动力学的研究，期间多篇论文入选英国物理协会精选集、美国光学学会精选集、阿贡国家实验室百年精选集，并获得《Measurement Science and Technology》期刊2013年度的最佳论文奖。在回国创办禾赛科技前，孙恺博士在斯坦福大学任University Academic Staff — Research Associate职位。首席技术官 向少卿向少卿本科以综合成绩全系第一毕业于清华大学精密仪器与机械学系，并获得全校级优秀毕业生荣誉。2007年获得全额奖学金fellowship赴美国斯坦福大学留学，获得电子工程和机械工程双硕士学位，并独立完成了多个智能机电一体化系统的设计开发。毕业后任职于苹果公司美国总部(美国加州Cupertino)负责电路系统设计，参与了多代iPhone的原型设计，技术开发以及海外生产线的架设。曾任职于三星全球总部(韩国水原)研究中心，负责下一代消费产品概念研发。爱好模型的制作和收藏。

8月13日晚间消息，据《金融时报》援引消息人士的话称，美国国防部已经决定将中国激光雷达大厂禾赛科技从“中国涉军企业”名单中移除。受该消息影响，禾赛科技美股股价盘前一度暴涨39.61%，而在随后的盘中交易结束后，禾赛股价仍保持了16.29%的涨幅。知情人士称，美国政府律师担心，根据2021年立法中列出的标准，将禾赛科技列入黑名单的理由经不起法律审查。禾赛科技上月要求华盛顿联邦法院就此事作出简易判决，听证会定于下月举行。对此传闻，美国国防部表示，由于诉讼仍在进行中，无法对此发表评论。中国驻美大使馆则称，乐见美方纠正歧视性做法，为中国企业提供公平、公正、非歧视性的营商环境。禾赛科技相关负责人回应称：“我们目前尚未得到任何来自美国国防部的确认，对于此事，我们不予置评。禾赛反复强调，美国国防部将禾赛列入‘中国涉军企业’名单的决定是错误、不公正且缺乏依据的。公司所有的激光雷达产品都严格限于并仅限于商用和民用，且禾赛与任何国家的军方都没有关联。”早在今年2月1日，美国国防部网站发布公告称，以2021财政年度国防授权法案（National Defense Authorization Act，NDAA）1260H节的法定要求为基础，针对在美国直接或间接营运的“中国涉军企业”（Chinese military companies）名单进行了更新，新增了11家中企，其中就包括禾赛科技。随后在2月7日，禾赛科技发布公告称，针对美国国防部将禾赛科技列入“中国涉军企业”名单一事，决定对美国国防部进行起诉，以捍卫公司正当权益。禾赛科技当时表示，“公司认为此决定是错误、不公正且缺乏依据的。为了维护公司声誉，禾赛决定起诉美国国防部，以捍卫公司的正当权益。禾赛始终坚守合规，秉持诚信、合法经营的原则，致力于减少事故、挽救生命，让全球出行更安全。”随后在今年5月，禾赛科技正式对美国国防部提起了诉讼，指责其没有足够证据将公司列入黑名单，并认为此举是“武断且反复无常”的。禾赛科技在起诉书中说，“在把禾赛科技加入这个清单之前，美国国防部连个通知都没给，更没有给该公司任何解释和辩护的机会”。禾赛科技的律师强调，该公司的产品完全是商业和民用的，和中国政府或军方没有任何关系。而且美国国防部这么做，还影响了该公司在美国建厂的计划，导致相关谈判全停了。资料显示，禾赛科技成立于2014年，是一家全球化的激光雷达研发与制造企业，其最早专注于研发激光气体传感器，2016年开始探索无人驾驶激光雷达产品。目前，公司产品广泛应用于支持高级辅助驾驶系统（ADAS）的乘用车和商用车，以及自动驾驶汽车。市场研究机构Yole Group的数据显示，在2023年的汽车激光雷达市场，中国厂商禾赛科技以37%的市场份额继续蝉联第一。虽然相比2022年下滑了9个百分点，但是禾赛科技在自动驾驶出租车激光雷达市场上，其更是拥有着高达73%的市场份额。根据禾赛科技的财报显示，2023年禾赛科技实现营收18.77亿元，同比增长56.1%。激光雷达出货量达到22.2万台，同比增长176.1%。其中，ADAS激光雷达全年出货量达到19.5万颗，同比增长215%。禾赛科技2024年一季度实现营收3.6亿元人民币，同比下滑16.51%。激光雷达总交付量达59101台，同比增长69.7%；其中ADAS产品交付量为52,462台，同比增长86.1%。Robotaxi业务和ADAS业务综合毛利率为38.8%。截至2024年一季度末，禾赛科技获得了来自18个主机厂和Tier-1客户近70款车型的激光雷达量产定点。根据公开信息显示，理想汽车是禾赛科技的最大单一客户，此外蔚来、小鹏、长安汽车、集度汽车、高合汽车、路特斯、上汽集团、广汽集团等都是禾赛科技的合作伙伴。

9月16日，以智能影像技术发展趋势及产学研用探讨为主题的2022年未来影像行业峰会在北京召开，峰会由智能图像处理北京市工程研究中心（以下简称“中心”）举办，邀请院士专家以及50余家企业的近百位行业精英，进行了12场专题分享。工程研究中心主任、小米集团高级副总裁曾学忠介绍了中心过去一年取得的成绩，并对未来影像技术在手机、机器人、汽车、XR（扩展现实）以及AIoT等多个行业出现的新需求做了深入分析，并提出对于未来影像的三个思考点：在多维传感，增强影像方向，拓宽影像传感的维度，突破视觉的限制；在AI赋能，计算摄影领域，用AI算法与硬件进行深入结合，突破硬件的限制；在影像互联，计算互通技术上，用互联互通的计算，打破影像采集以及计算的限制。中国工程院院士、中心专家委主任丁文华院士肯定了中心在影像行业的科研牵引作用，并指出影像多媒体领域对前端基础图像处理技术存在极大需求及市场空间，希望今后中心能够持续发挥平台作用，加深影像行业的产学研用协同创新的深度与广度，为产业的进一步发展起到示范带头作用。中心研究中心常务副主任、清华大学脑与认知科学院院长季向阳教授分享了计算影像的技术发展，介绍了计算影像在光谱成像，多传感器融合，光路编码等多个维度上的突破建议，后续将利用中心的平台创新科研机制，更好地将高校科研技术转化到行业。影像硬件技术企业豪威科技、丘钛微电子、奥比中光分别从图像传感器、相机模组、3D相机领域进行了专题分享。豪威科技总经理刘志碧梳理了当前各个行业对图像传感器的技术需求，并对全局快门、Hybrid EVS、微型化相机等行业新技术做了全面分享。丘钛微电子副总裁胡三木分享了相机模组硬件的发展趋势，并对大光圈、防抖、大推力马达、moding等模组工艺的演进进行了分析。奥比中光高级副总裁江隆业分享了3D视觉在各新兴行业的应用情况，并对3D视觉未来的技术发展方向进行展望。新型影像技术企业与光科技、灵明光子、普诺飞思分别从光谱相机、深度相机及动态相机的技术发展路线以及应用场景切入，进行了专题分享；与光科技CEO王宇认为小型化的光谱传感器是未来的技术趋势，并详细介绍了小型化光谱传感器在辅助色差还原、健康检测上的重要作用；灵明光子CTO张超阐述了dToF替代iToF在远距离深度探测场景的明确趋势，并介绍了dToF在汽车、消费、工业等多个领域的应用价值。普诺飞思中国区GM杨雪飞阐述了这种新型传感器相比于FBS相机的巨大优势，并介绍了DVS在超慢动作检测、边缘跟踪以及高级驾驶辅助等场景下的价值。北京邮电大学、极感科技、黑芝麻智能就影像算法进行了主题分享。北京邮电大学计算机学院执行院长马华东教授就视频处理各算法的发展状况做了介绍，并指出了AI视频算法模型轻量化的发展路径。极感科技高级总监林曦在深度计算和分割算法的现状和发展做了分享，提出了未来影像算法芯片化和工程化的方向。黑芝麻智能总监王超就视觉算法在自动驾驶上的应用做了技术分享，从低噪声、大动态、低延迟等场景举例，提出了视觉算法的需求方向。小米手机部副总裁、相机部总经理易彦博士分享了小米在手机、机器人、XR、智能汽车、智能制造五大主要应用场景中影像技术的深度积累，他表示，未来将依托中心持续加大资源投入，联合更多的上下游产业伙伴，围绕影像行业的系统性需求，做好产业协同，提升行业整体竞争力。据了解，智能图像处理北京市工程研究中心由小米集团牵头，联合清华大学等高校与企业于2021年共同组建，该中心的主要发展目标为联合上下游企业、高校和科研院所等机构，开展图像处理软硬件核心技术的开发、验证以及成果转化等全链路的创新，以推动行业共同发展。

根据中国汽车工业协会预测中国新能源汽车2023年总销量为900万辆，同比增加35%，渗透率也来到35%，市占率已连续8年全球第一，当中长期关注中国新能源车发展的小伙伴们，对于「蔚小理」一词肯定不陌生，分别代表中国电动车第一梯队三大厂「蔚来」、「小鹏」、「理想」，此三大厂在面对特斯拉挟带FSD自动驾驶的锋芒竞争之下，三大厂也分别发展各家自动驾驶的领域， 例如小鹏的XNGP、蔚来的NAD、理想的NOA，甚至连华为都有自己的ADS，而其中2014年总部位于广东的小鹏汽车(英语：XPeng Motors，NYSE：XPEV，港交所：9868）自今年(2023)3月31日起，下放XNGP第一阶段功能给旗下G9及P7i Max版车主，实现广州、深圳和上海开放城市NGP功能， 同时在全国范围内所有无高清地图的城市开放直行红绿灯识别起停、跨线绕行障碍能力，标榜领先同行一至两年之优势，让自动驾驶系统进入一个相当重要分水岭，也意味着L2级驾驶辅助的功能基本上已经成为标配，只待法律法规的完善，更高等级L3或L4级自动驾驶指日可待。猫腻藏在细节中，什么是X-NPG呢？ 身为第一梯队「蔚小里」三巨头之一，为何小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙赶在采访中表示他们能够领先同行一到两年的自动驾驶技术呢?跟今年3月底小鹏汽车搭载2颗RoboSense速腾聚创M系列激光雷达全新一代智能辅助驾驶系统XNPG的P7i车款横空出世有着密切关系。还记得去年小鹏汽车在G9发布会上预告将推出首全场景辅助驾驶系统X-NPG一事，自驾车领域像炸了锅般的热议。那么，什么是X-NPG呢？ 提到X-NPG前，得先说说小鹏既有的高速NGP与城市NGP两个自动驾驶技术，NGP是Navigation Guided Pilot的简称，翻译为中文则是导航辅助驾驶的意思，也就是当用户在小鹏车辆的车机上设置终点并发起导航后，再向下拨杆两下激活功能，车辆则会自动按照导航路线前往目的地。这项技术受限于硬件与算力与即时性问题，须搭配高精度的高级驾驶辅助地图图资来辅助自动驾驶系统，也以因应不同场景的区分为高速NGP与城市NGP两种，高速NGP适用于高速路、城市快速路上，而城市NGP适用于城市主、支干道等复杂情境道路下运用，透过高速NGP与城市NGP两套技术，小鹏汽车已经相当不错的自动驾驶成效。 小鹏汽车先前采用的NGP系统需要搭配高精度的驾驶辅助地图才能发挥有效自动驾驶，但面对没有地图图资覆盖的区域，采用纯NGP系统的车辆就无法启用自动驾驶功能，或面临交通路况变化较为复杂的地区，纯城市NGP的自动驾驶系统，对于路况临场反应上能力上就较为欠缺，有数据显示，相比于高速NGP，城市NGP的代码量是6倍，感知模型数量是4倍，预测/规划/控制相关代码量则提升至88倍，显见其难度骤然倍增，况且城市NGP目前仅开放广州、上海等部分区域，宛如笼中自动驾驶。 然而面对特斯拉FDS无须图资配合的纯视觉辨识自动驾驶系统在此情况下的竞争优势，小鹏汽车于今年随着最新车款小鹏P7i上市，推出的全新一代自动驾驶X-NGP系统，将2颗升级搭载双Orin-X芯片的RoboSense速腾聚创M系列激光雷达整合入一体化的大灯内，克服以往NGP需要辅助地图的限制，达到即时LiDAR激光雷达识别效果，使自动驾驶技术可运用在没有辅助地图图资涵盖的地区，让小鹏汽车自动驾驶再也不是「笼中鹏鸟」，可以「自己」开出广州、深圳、上海等地，而且M系列激光雷达独具智能凝视功能，可以在高速、城区等更多复杂场景，动态切换扫描方式，改变扫描形态，帮助智能辅助驾驶系统自如应对密集车流、人车混行、异形路障等各种复杂场景，精准感知异形路障。在双M系列激光雷达等强大感知硬件的支持下，无论日夜，XNGP可以实现无高精地图环境中全场景智能辅助驾驶，覆盖日常通勤所需的所有动作，可精准判断车道位置、车距和道路障碍物，在城区可以完成通过十字路口、转向掉头、变道超车、绕行障碍、主动避让行人和非机动车等动作，而在高速、城区快速道路上，XNGP全场景智能辅助驾驶更是接近零接管。 小鹏汽车是中国首家在量产车型上搭载激光雷达的车企，其XPILOT 3.5系统配备了两颗激光雷达，分别为美国Velodyne公司的VLP-16和Livox公司的Horizon。这两款激光雷达都是16线的，但采用了不同的扫描方式，VLP-16是旋转式的，Horizon是固态的，通过融合两种激光雷达的数据，大幅提高了感知的精度和实用性。顺道一提的是，理想汽车也将激光雷达和Lidar Pilot功能作为标配。死背地图与理解路况之争: 如今自动驾驶技术发展宛如进入了一个十字路口，有人向左转有人向右转，海外的传统厂商比如BBA目前的路线是坚持开发并实现在ODD限定场景之下的L3级自动驾驶。例如早前奥迪A8L上发布的60km/h以下的L3，奔驰在德国和美国内华达州获取的了L3执照，并且奔驰的L3已经在量产车中搭载，许多知名供应商也走上了这条线路。　　而小鹏的XNGP以及理想汽车等多数新进的新能源车辆制造商等，则走上了另外一条道路，在更广阔的的地区范围推广最高级别的辅助驾驶，摆脱高精地图的鸟笼局限，在全局规划和局部规划之间找到最小集合，将自动驾驶技术推往L3甚至L4领域。 在OOD(全稱Operational Design Domain)條件下的限定场景自动驾驶与采用无须高精地图图资的厂商技术之争，宛如学生时代，背诵考古题应试与理解反映学习的两个流派之争，高精地图虽在特定范围内能发挥一定效果，但当前面临的鲜度、监管、成本等问题，短期内，高精地图很难实现全国城市道路的覆盖，比起采用无图资流派而言，更像是一种过渡时期的替代方案；然而采取无图资技术的自动驾驶技术，相当高比例仰赖高性能激光雷达的运用，搭载激光雷达的车辆仿佛拥有了实时产生高精度辅助地图之能力，更是自动驾驶在安全议题上，最底层、有效的一道防线，比起背诵地图，让车辆长出一双千里眼更为安全。激光雷达的未来\不可不知的SPAD 越来越多的车辆自动驾驶技术的生产商，为了朝向L5等级自动驾驶最终目的，走向以激光雷达作为解决方案，而小鹏汽车也在当中开了响亮的第一枪，这个早在你我手中的i-phone就已经实现的激光d-Tof技术市场将快速进入白热化，激光雷达当中关键模块SPAD单光子雪崩式二极体的开发，其性能与成本将是左右自动驾驶技术的关键，除前期就深耕已久的Sony、Canon等国际一线大厂外，随着激光雷达应用场日渐增多，不只仅仅自动驾驶技术领域、手机脸部扫描、连相机、扫地机器人、高尔夫球测距仪等等都加速采用激光雷达，也使得越来越多的厂商投入SPAD的开发，积极布局准备分食这块大饼。 然目前有关于SPAD开发过程中的效率量测，许多厂家仍是以自组量测设备与自架量测环境作为修正开发的依据，此举除耗时费力，增加研发人力的负担，更难以有客观标准结果作为厂商与客户双方沟通及验收依据，光焱科技将十年以上光学经验，依照欧洲机器视觉协会(EMVA)所订定之EMVA1288标准，打造出全球第一台可针对SPAD晶圆及晶片等级的专用量测设备SPD2200，除可量测全光谱光谱响应（SR, Spectral Responsivity）、全光谱量子效率（EQE, External Quantum Efficiency）、全光谱光子探测率（PDP, Photon Detection Probability）、暗计数DCR （Dark Count Rate）崩溃电压BDV （Break-Down Voltage），更针对SPAD的Jitter、Afterpulsing Probability、Diffusion tail、SNR特性进行分析，SPD2200整合了所有先进光学与电学系统，搭配光焱科技多年光感测器测试与分析的经验，提供完整与便利的软体控制介面与分析功能。 SPD2200可帮助您节省系统搭设的时间成本，并大幅减少测试结果不确定性以提升良率，加快产品的开发周期，提升产品的竞争力。SPD2200_新型单光子侦测器特性分析设备

根据国家标准化管理委员会、民政部《团体标准管理规定》和《浙江省分析测试协会“浙江测试”团体标准管理办法》的相关规定，《自动驾驶车辆 前向碰撞预警系统 室内整车在环测试规范》（标准编号：T/ZJATA 0021-2023)、《土壤中挥发性有机物测定用便携式气相色谱-质谱联用仪》（标准编号：T/ZJATA 0022-2023)浙江测试团体标准经本协会批准，自2024年5月10日起实施。 特此公告。浙江省分析测试协会关于发布《自动驾驶车辆 前向碰撞预警系统 室内整车在环测试规范》《土壤中挥发性有机物测定用便携式气相色谱-质谱联用仪》标准的公告.pdf

近日，Mobileye宣布终止用于自动驾驶和高度自动驾驶系统的下一代调频连续波 (FMCW) 激光雷达的内部开发。激光雷达研发部门将于 2024 年底解散，影响约 100 名员工。Mobileye预计2024 年激光雷达研发部门的运营费用总计约为 6,000 万美元（包括与股权激励费用相关的约 500 万美元）。Mobileye认为，下一代 FMCW 激光雷达的可用性在其“非视觉系统路线图” 的重要性有所下降。此外，公司基于EyeQ6的计算机视觉感知技术取得了实质性进展，内部开发的成像雷达性能进一步明确，而第三方供应商开发的飞行时间（ToF）激光雷达装置的成本降幅超出预期。由于需求环境不确定，Mobileye选择精简业务以应对市场变化。同时，第三方ToF激光雷达的成本节省效果优于预期，这也是Mobileye决定关闭内部FMCW激光雷达研发部门的重要因素之一。Mobileye的成像雷达已达到基于 B 样品的性能规格，预计将于明年按计划投入生产。成像雷达是Mobileye在内部传感器开发项目中的一项战略重点。Mobileye表示，“这是一项核心构建块技术，我们预计它将在成本/性能优化和可扩展性方面为基于 Mobileye 的免目视系统带来竞争优势。”此次终止激光雷达意味着Mobileye在自动驾驶技术战略上的重大调整，这一举措并不影响Mobileye的客户产品计划或产品开发，也不会对2024年的业绩产生重大影响，不过将减少未来激光雷达研发的支出。Mobileye的股价因宣布终止激光雷达的内部研发而下跌2.6%。FMCW激光雷达成本过高激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种利用激光束进行探测和测距的光学遥感技术。具体来说，激光雷达由激光发射单元、接收单元、扫描系统和信息处理单元组成。激光雷达技术分为飞行时间（ToF）激光雷达、调频连续波（FMCW）激光雷达、成像雷达。ToF激光雷达通过测量发射激光脉冲与目标回波脉冲之间的时间间隔来计算距离。具体而言，激光器发出一个激光脉冲，当该脉冲遇到物体后反射回来，接收器记录下回波信号到达的时间，从而计算出目标距离。ToF激光雷达系统结构简单、成本较低、响应速度快、探测精度高，适用于中短距离测距。不过也存在距离盲区，不能测量近距离内的物体；空间分辨率受限于脉冲宽度。FMCW激光雷达使用频率调制的连续波信号进行测距和测速。相较于传统的脉冲式激光雷达，FMCW激光雷达具有抗恶劣天气干扰能力强、高度集成化、灵敏度高和信噪比高等优点。此外，FMCW激光雷达在复杂环境中也能实现良好的成像效果。相比ToF，FMCW激光雷达的成本较高。成像雷达通常指的是毫米波或微波成像雷达，它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来生成目标的图像。成像雷达能够生成目标区域的二维或三维图像，广泛应用于自动驾驶汽车、气象探测等领域。随着新能源汽车的普及率不断提升，高级辅助驾驶系统（ADAS）和自动驾驶技术的发展，对激光雷达的需求也在增加，应用正在快速增长。如今的激光雷达，价格还是过于昂贵，主要应用在售价20万元的车型上，包括小鹏和蔚来在第二品牌车型上基本都放弃了使用激光雷达，转向纯视觉或轻传感器方案。激光雷达在新能源汽车中的应用不仅限于当前的L2+和L3级别自动驾驶，还将在未来向更高阶的自动驾驶技术迈进。例如，L5级自动驾驶通常需要四至六个激光雷达来确保安全性。成像雷达成Mobileye一项战略重点成像雷达与激光雷达的主要区别在于使用的波长不同。激光雷达使用的是可见光或近红外光，而成像雷达则使用微波或毫米波。在抗干扰能力和穿透能力方面，成像雷达可能优于激光雷达。Mobileye的成像雷达技术在近年来取得了显著进展。Mobileye与Wistron NeWeb Corp.（启碁科技）合作生产其软件定义的成像雷达，预计于2025年内实现量产。去年9月，Mobileye与法雷奥达成合作，共同开发全球领先的成像雷达。Mobileye与法雷奥达认为，作为自动驾驶传感系统的关键部分之一，成像雷达将成为更先进的 ADAS 解决方案和自动驾驶功能的支持性部件。Mobileye成像雷达采用了先进的雷达架构，包括大规模 MIMO（多收多发）天线设计、自主开发的高端射频设计和高保真采样技术，这些技术使得成像雷达能够实现精确的物体探测和更广泛的覆盖范围。据悉，Mobileye的成像雷达采用集成式片上系统设计，最大限度地提高了处理器效率，并采用了领先的雷达数据解析算法，可提供 300 米以致更远距离周围环境的详细四维图像。该雷达具有中距离 140 度视场角和 近距离 170 度视场角，即使在拥挤的城市街道上，也能更准确地探测到其他传感器可能会忽略的 行人、车辆或障碍物。英特尔营收收紧，准备卖了Mobileye？据悉，Mobileye终止激光雷达内部开发的决策是关于公司未来技术投资的一项独立决策，基于对激光雷达的市场经济效益、该产品的项目时间规划以及资金需求等方面的考量。Mobileye研发FMCW激光雷达的计划在2021年前后，原计划在2027年-2028年开始量产FMCW激光雷达。Mobileye的预期在2028年是该产品需求的爆发期，而且会持续爆发。目前为止，尽管也有不少公司同样押注了这条赛道，但这几年来，ToF依旧是目前市场主流的激光雷达测距路线。同时，由于新能源市场行情景气下滑等因素，Mobileye也受到了影响，正朝着连续第三年亏损的方向发展。Mobileye的财报显示，2023年公司的初步业绩整体不佳，客户芯片库存过高导致年度展望不及市场预期，进一步拖累了股价。截至9月5日，Mobileye的股价今年已下跌约71%，市值约为102亿美元。Mobileye也大幅下调了2024年营收和利润预期。Mobileye预计，由于中国市场不稳定，其全年营收将在16亿至16.8亿美元之间，调整后营业利润在1.52亿至2.01亿美元之间。Mobileye成立于1999年，其核心业务包括开发用于自动驾驶和ADAS的视觉传感器、芯片及软件解决方案，其主要产品包括EyeQ系列系统集成芯片。Mobileye于2017年被英特尔收购，当时是英特尔在自动驾驶领域的重要布局。近日，由于英特尔经营业绩下滑，以及在代工业务上的巨额亏损以及市场需求疲软等问题，彭博援引知情人士报道称，英特尔在对其战略进行全面评估的过程中考虑出售Mobileye。去年，英特尔已经出售了Mobileye的部分股份，并从该交易中获得了约15亿美元的资金。如果英特尔试图通过出售更多Mobileye的股份来筹集资金，说明英特尔与Mobileye正度过一个艰难时期。

激光雷达校准专用漫反射板,permaflect,自动驾驶,激光雷达近期，自动驾驶无疑已经成为科技圈和汽车圈的热点话题，其中一些主流汽车如特斯拉、奥迪、奔驰、宝马也纷纷进军自动驾驶领域。日前主流观点认为，激光雷达已经成为自动驾驶不可或缺的关键传感器。激光雷达的性能直接决定了adas和无人驾驶系统的性能！蓝菲光学生产的permaflect目标板可帮助校准激光雷达距离测量性能，更好得满足客户要求！蓝菲光学仪器有限公司与aeye、delphi、gentex、leidos、luminar technologies、quanergy systems、snitch、velodyne lidar、zoox公司有长期合作，蓝菲光学优质的产品质量和售后服务得到一致肯定！matthew weed, luminar 技术研发总监曾讲到：“为部署安全的自动驾驶车辆，luminar 的客户要求激光雷达系统能够在200多米的距离内对低至10%反射率的目标物实现精准测距。我们通常在200多米的距离上使用蓝非光学的permaflect目标板，来验证我们的产品是否满足客户严苛需求。”针对顾客严苛的技术要求条件，蓝菲光学仪器有限公司产品总是不断优化创新，生产出的permaflect ® 目标板满足激光雷达关键性能因素三到四个灰度等级(50%，5% - 94%)用于adas的激光雷达动态范围测试近红外激光波长908～940 nm和1550 nm的反射率由于传感器的工作距离，目标板需要大于a8或信纸尺寸（0.5到1平方米）整个反射面上的均匀性量产的一致性和现场使用的稳定性安装无需框架朗伯漫反射性能良好不随入射角改变

总部位于奥斯汀的科技巨头国家仪器（National Instruments）表示，在权衡其战略选择时，它对被出售的可能性持开放态度。该公司最近几年更名为NI，周五表示已聘请顾问审查一系列选项，包括征求潜在收购方和其他交易伙伴的兴趣。这家上市公司表示，一些潜在买家已经与它接洽。NI还表示，战略审查没有最后期限或明确的时间表，可能不会导致收购。NI成立于1976年，是德克萨斯州中部最大的科技雇主之一，约有2000名当地工人。NI长期以来一直致力于测试和测量硬件和软件系统，用于许多行业。近年来，该公司还一直在寻求将业务扩展到其他领域，包括航空航天、国防和政府、电动和自动驾驶汽车以及5G连接。

2月1日，科技部发布“十四五”国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项2021年度项目申报指南（征求意见稿）。本次征求意见重点针对指南方向提出的目标指标和相关内容的合理性、科学性、先进性等方面听取各方意见和建议。科技部将会同有关部门、专业机构和专家，认真研究收到的意见和建议，修改完善相关重点专项的项目申报指南。征集到的意见和建议，将不再反馈和回复。征求意见时间为2021年2月1日至2021年2月21日，修改意见请于2月21日24点之前发至电子邮箱gxs_njc@most.cn。附件：“十四五”国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项2021年度项目申报指南（征求意见稿）.pdf关于“新能源汽车”重点专项2021年度项目申报指南（征求意见稿）稿中提到，本重点专项总体目标是：坚持纯电驱动发展战略，夯实产业基础研发能力，解决新能源汽车产业卡脖子关键技术问题，突破产业链核心瓶颈技术，实现关键环节自主可控，形成一批国际前瞻和领先的科技成果，巩固我国新能源汽车先发优势和规模领先优势，并逐步建立技术优势。按照分步实施、重点突出原则，2021年度指南拟在能源动力、电驱系统、智能驾驶、车网融合、支撑技术、 整车平台6个技术方向，启动19个指南任务。1．能源动力1.1 全固态金属锂电池技术（基础研究）研究内容：全固态电池中电极（正极、负极）与固体电解质界面稳定化与自修复机制；微结构固态复合正极（含活性材料、电解质、电子导电介质等）中电子、离子的输运特性；具有导电骨架结构的金属锂负极和固态电池中界面/结构对锂沉积形态的影响；超薄高离子电导率固体电解质层制备技术及面离子输运均匀性、机械强度、与正负极界面兼容性；新型电池结构、干法电极、新型电解质层制备方法及封装方式；电池内部温度/力学/电化学场以及失效破坏等实验表征技术及固态电池综合评价方法。1.2 高安全、全气候动力电池系统技术（共性关键技术）研究内容：研究动力电池低温环境充放电性能衰减的电化学机理，研究加热方式、加热策略对电池安全、电池寿命的影响机制，研发动力电池系统无损极速加热新结构、新方法及其加热安全控制技术；研究全气候环境条件下动力电池系统安全充放电方法和控制管理技术，极端低温和高温条件下的耐候性，研发全气候电池系统技术；研究动力电池可靠性与车载振动、环境温度、动态载荷等交变应力的耦合关系及其疲劳损伤规律，高挤压强度下的安全性防护方法，电池系统故障诊断、安全评估与预警方法；研究动力电池系统热失控爆炸当量估计方法、热失控扩展路径及特性、热失控延缓和阻断控制机制；研发基于以上关键技术的高安全、全气候的新结构动力电池及动力电池系统。1.3 车用固体氧化物燃料电池关键技术开发（基础研究）研究内容：针对不同燃料场景需求的车用燃料电池发电系统，研究固体氧化物燃料电池（SOFC）关键部件、电堆、系统设计及集成技术，主要包括：优化电极微观结构，研究高性能高可靠长方形电池结构设计及可控制备技术；优化连接体结构及流场设计，开发低成本连接体加工及涂层致密化技术；开发一致性长寿命电堆组装技术，形成电堆批量制造能力；研发不同燃料处理技术及关键部件；开发不同燃料场景应用的SOFC冷热电联供系统，研究与SOFC耦合的快速启动响应技术，提出效率优化与冷热电管控策略。1.4 高密度大容量气氢车载储供系统设计及关键部件研制（共性关键技术）研究内容：针对燃料电池重型车辆长途续航需求，研究车载储氢瓶、车载储氢系统设计、制造和检测技术，研究不同工况下大容量储氢的释放和泄露规律，研制车载70MPa大容量IV型瓶、集成瓶阀、储氢系统调压阀组、储氢系统控制器、氢气泄漏探测传感器等，形成高压力、大容量车载储氢系统。针对大功率燃料电池发动机供氢需求，研究大流量、高动态等复杂工况条件下供氢系统集成与控制技术，研制氢气流量控制阀组、循环引射器、机械循环泵等核心部件。针对燃料电池重型车辆快速加注需求，研究加氢口预冷高压大流量气氢在车载系统中的扩散、增压、升温等规律， 获得稳定匹配与安全阈值控制技术，定义各部位材质循环加载要求、车载储氢系统受氢口与加氢枪的机械接口方式，开发面向高可靠、高安全的氢燃料快速加注操作流程、接插连接规范及通信协议。2．电驱系统2.1 基于新材料和新器件的电驱动系统技术（基础研究）研究内容：研究基于铜合金和铜/纳米管等复合材料的高性能超级铜线及电机绕组制备技术，探索大电流 SiC MOSFET芯片载流子输运性能高温骤降机理和抑制栅介质界面缺陷等可靠性增强方法，研究超低杂散参数/高效散热的SiC模块与组件协同优化技术，实现材料与器件优化。研究SiC电驱动系统新结构、多物理场集成和全域高效控制方法，研究SiC电驱动系统电磁兼容特性及抑制方法，解决SiC电驱动系统在高密度集成和高效控制的基础科学问题。开展新型电驱系统技术测试与分析，完成电驱系统前沿技术对标评价；开展车用服役条件下电驱系统功率器件、电机绝缘和轴承等系统致命故障检测、诊断和预测方法研究，形成电驱系统健康管理技术体系和标准规范。2.2 高性能轮毂电机及总成技术（共性关键技术）研究内容：高密度轮毂电机：研究高密度轮毂电机的电磁机热声等多物理场协同设计与仿真、故障诊断与容错控制、转矩脉动抑制、噪声抑制和可靠性与耐久性验证方法，开发轮毂电机的新材料、新结构和新工艺技术（包括冷却结构、动密封等）。轮毂驱动系统集成：突破轮毂电机与制动、转向和悬架系统深度集成与转矩矢量分配技术难题，实现轮毂电机系统性能、功率密度和转矩密度的持续提升，为全新电动化底盘开发和产业化提供核心零部件支撑。2.3 混合动力专用发动机及高效机电耦合技术（共性关 键技术）研究内容：研究结构优化、高压喷射、高压缩比、高效燃烧、电动气门、低摩擦和低噪声等混合动力发动机技术，开发出热效率高、排放好的混合动力专用发动机；研究新型构型、一体化机电集成、高效传动、高效热管理、动态控制和低噪声等机电耦合技术，开发出高效率、高集成、低成本的机电耦合变速箱。研究结构集成优化、动态协同控制、高压安全管理、测试验证等混动总成技术，实现总成高效和高可靠性。搭载专用动力电池，通过整车高效优化控制实现整车级行业领先动力和能耗指标。3．智能驾驶3.1 多域电子电气信息架构（EEI）技术（基础研究）研究内容：构建基于服务的车路云网一体化集中式电子电气信息架构，研究高内聚、低耦合架构技术，探索车辆终端、边缘节点和云平台算力分配技术和通用应用开发架构，形成域内、域间、车云标准接口，实现软件模块复用以及整车软件管理；研究C-V2X和车载网络融合的新型架构底层软件设计关键技术，研究车载以太网和时间敏感网络等通信技术，设计高带宽、低时延、高可靠的软件信息系统构架，构建数据远程分析、诊断、调校与升级一体化技术平台；研究电子电气架构安全冗余技术，基于多维度安全设计方法，构建故障检测、主动重构控制及可靠高效的多层纵深防御体系；研究电子电气架构评估与实时性仿真分析技术，建立多层级、一体化电子电气架构测试验证体系，搭建车路云网一体化集中式电子电气信息架构测试平台；研究电子电气信息架构集成应用，实现技术应用与示范。3.2 学习型自动驾驶系统关键技术（共性关键技术）研究内容：研究人车路广义系统的多尺度场景理解技术，开发交通参与者的长时域行为预测系统；自动驾驶感知-决策 -控制功能在线进化学习技术，研发模型与数据联合驱动的高效迭代求解算法，开发通用的建模、优化与分析软件；研究自动驾驶系统的高实时车载计算装置，包括低功耗异构计算架构、分布式高效任务管理、策略模型压缩/编译/部署等关键技术；研制多维驾驶性能分析系统与训练平台，包括边缘场景的自然驾驶数据库、以安全性为核心的驾驶性能评估模型、支持虚拟交通场景的半实物在环训练等；开发自动驾驶系统学习功能集成与测试验证技术，包括符合车规级标准的开发方法及测试流程，功能优化、故障诊断、远程监控、人机交互等辅助模块，以及封闭测试场和开放示范道路的试验。3.3 智能汽车预期功能安全技术（共性关键技术）研究内容：研究智能汽车预期功能安全认知技术，包括结合系统开发“V”字流程的正向危害分析、风险辨识以及机器学习算法不确定性及可解释性研究，构建预期功能安全量化评估模型；研究预期功能安全实时防护技术，构建预期功能安全实时监测与防护系统；研究降低预期功能安全风险的机器学习成长系统关键技术，包括面向自动驾驶机器学习成长平台的数据系统以及面向大数据的预期功能安全高性能云计算技术；研究人机交互的预期功能安全关键技术，包括车内外人机交互的预期功能安全防护技术及其功能模拟技术；研究预期功能安全场景库建设及测试评价技术，包括场景库测评优先子集和覆盖梯度研究、搭建预期功能安全仿真测试模型，研究预期功能安全量化与测试评价技术，建立预期功能安全试验验证规范及标准。4．车网融合4.1 智能汽车信息物理系统（CPS）技术（基础研究）研究内容：面向车路云网的智能汽车信息物理系统通信与系统动力学融合构型建模技术，研究异构可组合模型形式化表达和模块化开发技术，建立系统设计模型库；研究智能汽车和智能交通系统高效协同的体系架构框架构建技术，突破智能汽车信息物理系统架构设计和构型优化关键技术，建立系统需求、功能、逻辑和物理架构；研究智能汽车信息物理系统并发组件设计技术，研发可溯源连续传递数据库，建立系统云协作总体设计软件工具；研究实验系统评估和验证 技术，研发智能汽车信息物理系统在环半实物试验装置及测试案例集；研究智能汽车信息物理系统应用实现技术，研究建立智能汽车与智能交通系统协同的示范平台。4.2 高精度自动驾驶动态地图与北斗卫星融合定位技术 （共性关键技术）研究内容：研究支持自动驾驶的高精度动态地图模型与架构，研究面向中国道路特点、支持增量更新与扩展的地图数据模型，建立动静态、变分辨率地图数据的表达与存储机制；研究面向量产车众包数据的地图在线更新技术，研究地图数据实时加密与偏转技术；研究基于地图感知容器的网联汽车协同感知技术，建立车-路-云网联信息的多源融合机制；研究车规级北斗定位芯片与车载多源定位终端技术，构建基于北斗及其增强系统的车载定位、导航、授时一体化系统， 研究融合视觉、惯导与地图的智能全息组合主动定位技术；研究自动驾驶地图与定位系统的车载软硬件集成技术。4.3 自动驾驶仿真及数字孪生测试评价工具链（共性关键技术）研究内容：“人-车-路-环”耦合的高保真建模仿真技术， 研究高精度传感器、动力学、环境建模技术和强耦合机制， 研发支撑L3及以上自动驾驶实时仿真软件；融合自动驾驶场景及交通流特征的云端仿真技术，研究包含中国自动驾驶事故场景特性的宏微观一体化交通流建模与加速测试技术， 开发场景批量生成与高并发大规模云计算测试平台；车-云-场协同的自动驾驶在线加速测试评估技术，研究基于交通流的驾驶员行为、自动驾驶车辆行为的云端协同与场地孪生连续测评技术；多车协同的整车交通在环数字孪生技术，研制高灵敏的驱动、制动、转向一体化整车级系统平台，研究“人-车-路-环”实时模拟与虚实融合交互集成测试技术；自动驾驶测试评价平台及工具链，研究驾驶智能性评级、缺陷自动识别与安全性能认证技术，构建标准化的工具软件及硬件平台。5．支撑技术5.1 汽车电控单元关键工具链开发（共性关键技术）研究内容：研发汽车电控单元模块级软件建模工具，实现基于模型的软件设计功能；研发汽车电控单元软件测试验证工具，实现软件测试验证的流程标准化、接口统一化、测试自动化；研发汽车电控单元软硬件集成测试与标定工具， 实现电控软硬件功性能的在线优化；研发车辆通讯总线仿真与测试工具，实现对车辆通讯总线的功能测试和性能优化；开发基于云技术的汽车电控单元设计仿真平台与模型库，实现自主工具链的云端并行计算技术。5.2 关键车规级芯片的测试技术和评价体系研究（共性关键技术）研究内容：研究车规控制、通讯、计算、安全、存储芯片在车载使用要求下的可靠性、电磁兼容性测试技术，设计开发基于FPGA半实物平台和芯片实物平台的车规芯片功能安全测试用例库及测试技术；针对智能驾驶使用要求，研究车规计算芯片的算力、能耗测试技术；针对网联驾驶使用要求，研究车规信息安全芯片基于国密算法安全保证能力的信息安全测试技术；搭建车规车规控制、通讯、计算、安全、存储芯片测试平台，建立其在车载使用要求下的评价方法和评价体系。5.3 车载储能系统安全评估技术与装备（共性关键技术）研究内容：研究多场景全工况多因素耦合下电池系统安全性损伤机理、演变规律及评价技术，研究电池系统热失控热扩散评价技术，研究电池系统失效致灾危害评估技术，研究电池系统使用寿命与安全耦合机制与规律，建立动力电池多维度安全性评价体系和标准；研究动力电池系统高频失效行为的孕育演化机制和复现评估技术，研究车端感知、线下检测、云端数据协同的在役动力电池系统安全性风险评估技术；开发智能无损检测装备及软件。 研究多场景多因素耦合下车载氢系统失效机理、失效模式及定量化安全评估技术；研究车载氢系统失效危害评估技术，建立车载氢系统多维度安全性评价体系；研究氢气泄露可视化检测技术，研究车载氢系统微量氢泄漏检测技术；研究车载氢系统安全风险在线监测方法。5.4 高效协同充换电关键技术及装备（共性关键技术）研究内容：研究车-桩（站）-云多层级充电物理信息网体系架构，大数据驱动的安全高效充电管理与控制技术，研发车桩（站）互联互通实时数据交互平台；研究基于新能源汽车运行应用大数据的充电负荷时空多维度预测方法，充换电设施网点布局与站点构型规划方法；研究车-桩-云协同信息服务的运营管理与决策理论方法，用户行为识别与充电设施状态感知协同的车群充电规划方法与引导技术；研究快换站多型号动力电池包融合存储、识别和充电技术，快换电池包标准化技术，多车型、多型号电池包识别和匹配技术，研发可多车型共用动力电池快换设备；研究多功率等级兼容的无线双向充放电技术，研发大功率、高效率、智能适配的双向无线充放电装备。6．整车平台6.1 纯电动客车/乘用车高效高环境适应动力平台技术（共性关键技术）研究内容：研究极寒环境整车低能耗自保温技术，高温高湿环境下动力平台高效冷却技术、高绝缘和高安全防护技术；研究多应用场景的电驱动系统、动力电池系统内部温度预测方法、温控回路智能高效控制技术；研究电驱动、动力电池以及乘员舱热管理系统间的能耗耦合机理，研究高效智能化热管理控制技术，研发多热源协同智能高效一体化热管理系统；研究多阀门多通道多冷却回路一体化、压缩机低温可靠性、可变制冷剂充注量等空调技术，研发低温高效热泵空调系统；研究基于功能域的动力平台高效集中式控制技术、基于大数据的整车能量管理优化标定技术，研发基于自主核心芯片的多合一高压集成控制器和网联化整车综合控制系统，研发高环境适应动力系统平台和专用化底盘。6.2 智能电动重载车辆平台关键技术及应用（示范应用）研究内容：开发智能电驱动重载车辆一体化平台架构， 研究重载车辆的整车物理结构与电驱动系统、智能驾驶系统间的耦合机理与设计方法；开发面向恶劣环境的重载车辆智能驾驶系统，研究多尘、颠簸等场景下大盲区多源传感器融合感知技术，研究强振动、重载荷等条件下车辆故障诊断及导向安全智能决策技术，研究连续大长坡、大幅变载荷等工况下车辆纵横向协调控制技术；面向复杂工况的重载车辆大功率智能电驱动系统开发，构建面向重载车辆的主辅一体式永磁电机驱动系统拓扑结构，研究多态湿滑大坡道下自适应力矩分配与预测型智能控制技术；开发面向多场景作业的智能电驱动重载车辆仿真验证平台，研究智能电驱动重载车辆的硬件在环仿真与编组作业模拟技术；开展露天矿山等典型场景下智能电驱动重载车辆的无人化协同作业示范应用。

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