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  • 如何在百亿罚单警示下破局?分享DXC数据合规实践案例
    一、前言 随着自动驾驶技术的快速发展,数据收集与处理规模呈指数级增长,数据隐私保护也已成为企业不可回避的重要议题。官方数据显示GDPR自2018年建立以来累计处罚金额已高达62亿欧元,凸显了全球监管机构对数据合规的严格要求! 多个行业巨头因数据处理不当付出沉重代价:大众汽车曾因在测试车辆上违规安装摄像头而未充分告知乘客,加上数据处理不当,被德国下萨克森州数据保护监管机构罚款110万欧元;Meta将
  • 美国“央企”通用汽车,开启北美汽车智能化的救赎之路
    通用汽车宣布智能化战略,目标是将汽车从交通工具转变为智能助手,并计划在未来三年内推出一系列软件计划,包括谷歌车载人工智能助手和智能辅助驾驶技术。通用汽车发布了下一代电子电气架构,分为互联中心模块、中央计算平台和聚合器三大模块,预计将在2028年应用于Escalade IQ车型。通用汽车还将引入谷歌Gemini人工智能系统,计划从明年开始在北美推出的新车型都将升级人工智能技术。此外,通用汽车还计划在未来几年开发自己的人工智能定制技术,并推出能源家庭系统和类人机器人。
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  • 暴涨10-100倍?火了两三周的安世,现在啥情况
    安世半导体事件引发芯片短缺,多家车企被迫停产,市场需求激增导致部分芯片价格上涨数十倍至上百倍。
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  • 自动驾驶“轨道化”落地是否可行?
    自动驾驶“轨道化”概念探讨了通过物理或虚拟途径构建专用通道,以简化感知与决策过程,提升效率与安全性。然而,该方案面临高昂的建设和维护成本、数据共享难题以及法规挑战。尽管在特定场景下如城市快速公交线或高速货运走廊,轨道化可能有效,但整体推广难度较大。当前市场和技术趋势倾向于“单车智能”,因其灵活性和数据控制优势,更适合现阶段的应用和发展。
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  • 自动驾驶中端到端仿真与基于规则的仿真有什么区别?
    端到端仿真与基于规则仿真是自动驾驶领域的两种主要仿真方法。端到端仿真将感知到控制的整体决策链作为一个整体进行训练和验证,强调数据处理的一致性和整体性能,适用于复杂的场景模拟和强化学习任务,但可解释性较差。基于规则仿真则将系统拆分为多个模块,每个模块有明确的功能和接口,适合模块化验证和合规性要求,但对长尾或复杂场景的适应性有限。两者各有优势和局限,在实际应用中通常采用混合路线,结合各自特点以达到最佳效果。
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