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自動(dòng)駕駛汽車(chē)它的產(chǎn)業(yè)鏈上下游已經(jīng)出現(xiàn)支撐公司,并在逐漸走向成熟

ml8z_IV_Technol ? 來(lái)源:lq ? 2019-05-14 15:03 ? 次閱讀

自動(dòng)駕駛汽車(chē)它的產(chǎn)業(yè)鏈上下游已經(jīng)出現(xiàn)支撐公司,并在逐漸走向成熟。

自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

關(guān)于自動(dòng)駕駛的分級(jí),主要有SAE(美國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)工程師學(xué)會(huì))標(biāo)準(zhǔn)和NHTSA(國(guó)家公路交通安全管理局)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn);目前,前者受到大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士的認(rèn)可,它從Lv0-Lv5將自動(dòng)駕駛依據(jù)控制方式和適用環(huán)境分為了6個(gè)等級(jí)。

自動(dòng)駕駛行業(yè)的最終目標(biāo),必然是實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛(Lv5),而實(shí)現(xiàn)的方式主要分為兩種思路:①?gòu)腖v0逐步過(guò)渡到Lv5,通過(guò)整合集成ADAS中的控制功能,實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛②直接從Lv0跨度到Lv4,在特定的垂直領(lǐng)域和相對(duì)封閉的環(huán)境中推進(jìn)無(wú)人駕駛,再向Lv5,也就是全環(huán)境全路況的無(wú)人駕駛普及。

根據(jù)SAE分級(jí),不難看出,從Lv4開(kāi)始,真正的控制者由人開(kāi)始轉(zhuǎn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng),責(zé)任主體也隨之轉(zhuǎn)移。因此,在設(shè)計(jì)研發(fā)之初,ADAS之中的輔助駕駛功能就與無(wú)人駕駛的目的不同,尤其在經(jīng)歷Lv3、Lv4這兩個(gè)階段是時(shí),由于責(zé)任主體發(fā)生改變,因此在法律、輿論上面臨著許多尚未可知的困難。

不過(guò),ADAS的感知部分,以及不少輔助駕駛功能,例如自動(dòng)巡航、自動(dòng)泊車(chē)、前車(chē)碰撞緊急制動(dòng)等,都可以在無(wú)人駕駛汽車(chē)當(dāng)中得到應(yīng)用,因此,也為無(wú)人駕駛的最終實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)了不小的力量。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈剖析

為了推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)行業(yè)的進(jìn)步,方便大家參考,億歐對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)行業(yè)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)鏈分析,主要從產(chǎn)業(yè)上下游將其分為了感知、計(jì)算平臺(tái)、算法集成、車(chē)輛控制、汽車(chē)通訊、無(wú)人駕駛汽車(chē)運(yùn)營(yíng)等六個(gè)方面。

(自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)圖)

下面,本文將會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上的各個(gè)部分進(jìn)行單獨(dú)剖析。

感知

自動(dòng)駕駛汽車(chē)的感知部分,主要由攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種方式共同組成。

由于各種感知方式在不同環(huán)境、不同距離、不同作用上各有所長(zhǎng),因此采用多傳感器信息融合的方式有利于保證全方位信息的收集,進(jìn)而使計(jì)算機(jī)做出更加精準(zhǔn)的判斷和規(guī)劃。

激光雷達(dá)

目前,激光雷達(dá)的生產(chǎn)廠商集中在國(guó)外,包括美國(guó)Velodyne公司、Quanegy公司以及德國(guó)的Ibeo公司等,國(guó)內(nèi)激光雷達(dá)初創(chuàng)公司也在盡力追趕。

激光雷達(dá)的穿透距離遠(yuǎn),高性能激光雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)200米范圍內(nèi),精度高達(dá)厘米級(jí)的3D場(chǎng)景掃描重現(xiàn),從而幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)提前行駛路線(xiàn)規(guī)劃。

目前來(lái)看,多線(xiàn)激光雷達(dá)很有可能是未來(lái)無(wú)人車(chē)的必備傳感器,并且與高精度地圖及駕駛系統(tǒng)核心算法緊密相關(guān)。目前,多線(xiàn)激光雷達(dá)還沒(méi)有針對(duì)車(chē)規(guī)級(jí)的成熟量產(chǎn)方案,機(jī)械旋轉(zhuǎn)式多線(xiàn)激光雷達(dá)雖然已在普遍應(yīng)用,但體積較大且價(jià)格過(guò)于昂貴,更小型更低成本的純固態(tài)激光雷達(dá)還未見(jiàn)到成熟產(chǎn)品

國(guó)內(nèi)有不亞于國(guó)外的光機(jī)電技術(shù)基礎(chǔ),產(chǎn)業(yè)鏈比較完整,因此,諸多深耕激光雷達(dá)領(lǐng)域的公司還有不小的機(jī)會(huì)。

毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)

除了激光雷達(dá)之外,近年來(lái)毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)也逐漸成為自動(dòng)駕駛汽車(chē)中,參與多傳感器信息融合感知設(shè)備。其中,最為知名的例子就是特斯拉在其智能汽車(chē)中,完全沒(méi)有使用激光雷達(dá),而采用毫米波雷達(dá)+攝像頭的方案。

另外,類(lèi)似博世、大陸這樣的智能輔助駕駛巨頭,也在毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)這樣成本較低傳感器設(shè)備上,擁有比較深刻的技術(shù)積累和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

而在國(guó)內(nèi),像行易道這樣的毫米波雷達(dá)廠商,也在積極進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā),追趕國(guó)際巨頭水平。

不過(guò),歸根結(jié)底,特斯拉還只是高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS),而當(dāng)操作主體,也就是責(zé)任主體向機(jī)器轉(zhuǎn)移時(shí),僅僅通過(guò)攝像頭和毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能是不夠的,激光雷達(dá)所帶來(lái)的功能性安全冗余非常必要。

攝像頭(計(jì)算機(jī)視覺(jué)

目前,通過(guò)攝像頭進(jìn)行拍攝,在進(jìn)行圖像和視頻識(shí)別,確定車(chē)輛前方環(huán)境,是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的主要感知途徑,這也是很多無(wú)人駕駛公司的主要研發(fā)內(nèi)容之一。

不過(guò),在這一方面,ADAS要先于無(wú)人駕駛汽車(chē)向市場(chǎng)推廣,因此在數(shù)據(jù)收集反饋、工程化等方面,ADAS公司也處于領(lǐng)先地位。

國(guó)內(nèi)雙目ADAS公司中科慧眼CTO崔峰就表示,在未來(lái)無(wú)人駕駛汽車(chē)中,攝像頭(雙目)將成為重要的感知部分,中科慧眼未來(lái)努力的目標(biāo),也是為自動(dòng)駕駛汽車(chē),乃至各類(lèi)出行機(jī)器人提供機(jī)器視覺(jué)方面的技術(shù)支持。

目前,車(chē)載攝像頭主要分為單目和雙目?jī)煞N。

雙目攝像頭基于視差原理,可以在數(shù)據(jù)量不足的情況下,測(cè)定車(chē)輛前方環(huán)境(樹(shù)木、行人、車(chē)輛、坑洞等),并且獲得準(zhǔn)確的距離數(shù)據(jù),用以提供給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行車(chē)輛控制。

而單目攝像頭,主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)原理,使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)行環(huán)境識(shí)別。盡管需要大量數(shù)據(jù)支持,且在惡劣光線(xiàn)條件下的表現(xiàn)不如雙目攝像頭,但其相對(duì)便宜的價(jià)格以及成熟的技術(shù)也獲得了一部分公司的青睞。

在單目ADAS領(lǐng)域,以色列公司Mobileye是世界最頂尖的企業(yè),而中國(guó)公司與這樣的國(guó)外巨頭依然存在一定的差距。

汽車(chē)通訊

汽車(chē)通訊主要可以分為兩個(gè)方面。

第一,是車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

通過(guò)車(chē)載通訊設(shè)備,完成人與車(chē)、車(chē)與車(chē)、車(chē)與環(huán)境的信息交互,一方面可以完善運(yùn)營(yíng)車(chē)輛(出租車(chē)、網(wǎng)約車(chē)、公交車(chē)、物流貨車(chē)等)和道路交通(如紅綠燈)的調(diào)度安排,另一方面可以減少車(chē)輛的感知設(shè)備投入,將車(chē)輛及環(huán)境采集到的信息與車(chē)輛自身采集的信息相融合,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。

不過(guò),車(chē)聯(lián)網(wǎng)(包括V2X,車(chē)輛對(duì)外界信息交換)的發(fā)展,除了需要大大小小各家公司的努力之外,同樣需要政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)的幫助。

首先是制定V2X通訊標(biāo)準(zhǔn),歐美在此前就已經(jīng)將DSRC標(biāo)準(zhǔn)列為了其車(chē)輛通訊標(biāo)準(zhǔn),而國(guó)內(nèi)則是LTE-V標(biāo)準(zhǔn)的呼聲比較高。

另外,車(chē)聯(lián)網(wǎng)不僅僅局限于車(chē)輛上的通訊系統(tǒng)配備,還涉及到道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。目前,杭州、南京、北京等地,都已經(jīng)開(kāi)始了智慧城市和智慧交通的試點(diǎn)。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的前身,TelemaTIcs(遠(yuǎn)距離通信與信息科學(xué)),在很早以前就已經(jīng)出現(xiàn),而大概在四五年前,由于物聯(lián)網(wǎng)的興起,出現(xiàn)了“車(chē)聯(lián)網(wǎng)”這個(gè)詞。其更大的作用,不僅限于保證自動(dòng)駕駛功能運(yùn)行,而在于未來(lái)車(chē)輛中內(nèi)容行業(yè)的發(fā)展。

第二,是高精度地圖。

高精度地圖是自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)現(xiàn)路線(xiàn)規(guī)劃的基礎(chǔ),這些年,衛(wèi)星導(dǎo)航和基于激光雷達(dá)的3D環(huán)境建模技術(shù)日益成熟,高精度地圖測(cè)繪質(zhì)量逐步提升,這為自動(dòng)駕駛的研發(fā)提供了不小的助力。

國(guó)內(nèi)高精度地圖,以百度地圖、高德地圖、四維圖新等公司為主力;而國(guó)外方面,Here、TomTom等公司一直備受稱(chēng)贊。

計(jì)算平臺(tái)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的計(jì)算量、數(shù)據(jù)流都非常大,同時(shí)又需要較快的反應(yīng)速度,因此就需要匹配合適效能的計(jì)算資源,保證計(jì)算工作的正常運(yùn)行。

自從吳恩達(dá)發(fā)現(xiàn)GPU非常適合進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以來(lái),英偉達(dá)就在這一次的人工智能浪潮之中大發(fā)了一筆橫財(cái)。目前,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),全球已有超過(guò)1500家人工智能初創(chuàng)公司使用英偉達(dá)的產(chǎn)品,其中還有不少自動(dòng)駕駛技術(shù)公司。

在2017年CES上,英偉達(dá)發(fā)布了最新的車(chē)載計(jì)算平臺(tái)“XAVIER”,其512 個(gè)Volta CUDA 核心可提供高達(dá)30TOPS的計(jì)算性能,并且功率只有30W,遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Drive PX2。

而在國(guó)內(nèi),人工智能創(chuàng)業(yè)圈子中聲名赫赫的地平線(xiàn)機(jī)器人,也正在研發(fā)其基于FPGA架構(gòu)的大腦引擎(BPU),而代號(hào)為“高斯”的計(jì)算構(gòu)架IP預(yù)計(jì)在2019年底推出。

不過(guò),綜合來(lái)看,自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)的爭(zhēng)奪戰(zhàn)依然主要在國(guó)際巨頭之間展開(kāi),除了英偉達(dá)之外、英特爾、微軟、Ceva、Mobileye、恩智浦、德州儀器高通芯片、IP、ADAS供應(yīng)商,都正在瞄準(zhǔn)這一領(lǐng)域發(fā)力,未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)激烈程度可見(jiàn)一斑。

車(chē)輛控制

自動(dòng)駕駛汽車(chē)不僅僅是感知和算法,它還涉及到車(chē)輛控制、汽車(chē)動(dòng)力學(xué)、汽車(chē)工程等諸多技術(shù)學(xué)科,同時(shí)需要汽車(chē)控制(剎車(chē)、轉(zhuǎn)向、燈光、油門(mén)等)配件的支持。

目前,自動(dòng)駕駛執(zhí)行相關(guān)的技術(shù)和部件產(chǎn)品將依然長(zhǎng)期掌控在大型Tier1手中。如博世、大陸、Delphi等傳統(tǒng)的Tier1掌握的執(zhí)行控制專(zhuān)利技術(shù)已經(jīng)可以支撐到自動(dòng)駕駛階段,無(wú)論在性能還是價(jià)格上都有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。

此外,由于電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)的快速革新,傳統(tǒng)汽車(chē)制造業(yè)受到了沖擊,此前發(fā)動(dòng)機(jī)和變速箱等壁壘技術(shù),逐漸被車(chē)輛電控、電動(dòng)機(jī)、電池等技術(shù)取代。這種變革,讓創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)自己造車(chē)成為了可能。

因此,國(guó)內(nèi)外眾多電動(dòng)汽車(chē)、互聯(lián)網(wǎng)造車(chē)、智能汽車(chē)企業(yè)極有可能成為自動(dòng)駕駛汽車(chē)行業(yè)的新貴。

智車(chē)優(yōu)行CEO沈海寅曾表示,在智車(chē)優(yōu)行未來(lái)戰(zhàn)略規(guī)劃中,自動(dòng)駕駛是關(guān)鍵一環(huán)。目標(biāo)是在三到四年內(nèi)在一些局部路況下的全自動(dòng)駕駛。

算法與自動(dòng)駕駛汽車(chē)運(yùn)營(yíng)

目前,大多數(shù)踏入自動(dòng)駕駛行業(yè)的初創(chuàng)公司,可以看作算法集成層面的公司。

他們利用高精度地圖進(jìn)行路線(xiàn)規(guī)劃,采用新型計(jì)算平臺(tái),整合多傳感器信息,開(kāi)發(fā)相應(yīng)的車(chē)輛控制算法對(duì)汽車(chē)進(jìn)行行為控制。

目前,自動(dòng)駕駛技術(shù)公司的兩級(jí)分化比較嚴(yán)重,一方面是看準(zhǔn)時(shí)間和角度切入的初創(chuàng)企業(yè),另一方面則是大型互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭,如谷歌、百度、Uber等。此外,像博世這樣,少量擁有相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)的Tier1,也在踏足這一領(lǐng)域。

不過(guò),這些進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車(chē)研發(fā)的公司,大多有更深的想法,它們并不把自己看做單純的技術(shù)提供方,而是希望深入到運(yùn)營(yíng)中去。例如智行者希望能夠首先在低速園區(qū)內(nèi)進(jìn)行無(wú)人駕駛運(yùn)營(yíng),而圖森互聯(lián)則在一開(kāi)始就瞄準(zhǔn)了長(zhǎng)途高速貨運(yùn)。Uber與其收購(gòu)的Otto也將目光分別聚焦在了無(wú)人駕駛共享出行和長(zhǎng)途貨運(yùn)上。

圖森互聯(lián)CEO陳默表示,相比于賣(mài)車(chē),運(yùn)營(yíng)服務(wù)公司是更靠近產(chǎn)業(yè)鏈下游和利益鏈頂端的方式。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)的另一個(gè)特點(diǎn),就是解放了我們?cè)诔鲂羞^(guò)程中的雙手、眼睛和大腦,因此車(chē)內(nèi)活動(dòng)也有了更多的想象空間。馭勢(shì)科技CEO吳甘沙曾在多次公開(kāi)演講中表示,未來(lái),自動(dòng)駕駛汽車(chē)很有可能成為新的商業(yè)場(chǎng)景,為人們提供出行時(shí)的觀影、辦公、餐飲服務(wù)。

傳統(tǒng)車(chē)廠去了哪里?

與自動(dòng)駕駛相對(duì)應(yīng)的,是自動(dòng)駕駛+共享經(jīng)濟(jì)的出行模式,C端用戶(hù)消費(fèi)的將不再是汽車(chē),還是出行服務(wù)。

業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為,在自動(dòng)駕駛時(shí)代,汽車(chē)?yán)寐蕦⒅本€(xiàn)上升而銷(xiāo)量必定下降,車(chē)廠的選擇,一是盡快尋求合作,進(jìn)行技術(shù)開(kāi)發(fā),向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域轉(zhuǎn)型;二則是淪為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的代工廠和供應(yīng)商。

因此,大多數(shù)車(chē)廠更希望看到的是Lv4甚至以下等級(jí)的自動(dòng)駕駛技術(shù),而不是Lv5狀態(tài)下的全路況無(wú)人駕駛汽車(chē)。

目前,包括福特、寶馬、沃爾沃在內(nèi)的整車(chē)廠商,也都在進(jìn)行自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)。

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn),任重道遠(yuǎn)

雖然自動(dòng)駕駛在產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)層次上,均有不錯(cuò)的公司提供支撐,基本形成了上下游產(chǎn)業(yè)格局,但依然存在以下問(wèn)題需要解決:

①道路基礎(chǔ)設(shè)施不完善,需要進(jìn)行智慧城市及智慧交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

②法律法規(guī)不明確,目前,亟待出現(xiàn)相關(guān)法律法規(guī),以供相關(guān)公司制定安全及設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。

③算法不可解釋?zhuān)蠖嘧詣?dòng)駕駛控制程序采用“端到端”的訓(xùn)練方式,這當(dāng)中的策略規(guī)劃有許多不透明的區(qū)域。

④設(shè)備價(jià)格昂貴,無(wú)論是激光雷達(dá)還是計(jì)算平臺(tái),目前價(jià)格不能滿(mǎn)足大規(guī)模推廣的要求。

因此,要真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛乃至無(wú)人駕駛,我們依然任重道遠(yuǎn)。

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原文標(biāo)題:一文讀懂自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈上下游

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    隨著未來(lái)汽車(chē)變得更加互聯(lián),汽車(chē)逐漸變得更加依賴(lài)技術(shù),并且逐漸變得更加自動(dòng)化——最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 10-29 13:42 ?556次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>汽車(chē)</b>安全嗎?

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些優(yōu)勢(shì)?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)勢(shì),這些優(yōu)勢(shì)使得FPGA成為自動(dòng)駕駛技術(shù)中不可或缺的一部分。以下是FPGA在自動(dòng)駕駛
    發(fā)表于 07-29 17:11

    FPGA在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?

    低,適合用于實(shí)現(xiàn)高效的圖像算法,如車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別等。 雷達(dá)和LiDAR處理:自動(dòng)駕駛汽車(chē)通常會(huì)使用雷達(dá)和LiDAR(激光雷達(dá))等多種傳感器來(lái)獲取環(huán)境信息。FPGA能夠協(xié)助完成這些傳感器
    發(fā)表于 07-29 17:09

    國(guó)產(chǎn)FPGA的發(fā)展前景是什么?

    門(mén)陣列)等,提升產(chǎn)品的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。 四、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展 上下游合作:國(guó)產(chǎn)FPGA廠商加強(qiáng)與EDA軟件、IP核、封裝測(cè)試等產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的合作,共同打造完整的FPGA生態(tài)系統(tǒng)。 供應(yīng)
    發(fā)表于 07-29 17:04

    深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的關(guān)鍵技術(shù)

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,自動(dòng)駕駛技術(shù)作為其中的重要分支,正逐漸走向成熟。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中,深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
    的頭像 發(fā)表于 07-01 11:40 ?806次閱讀

    鴻海強(qiáng)化北美AI服務(wù)器產(chǎn)能,深化產(chǎn)業(yè)鏈布局

    鴻海旗下負(fù)責(zé)服務(wù)器制造的工業(yè)富聯(lián)董事長(zhǎng)鄭弘孟曾表示,鴻海集團(tuán)已整合了AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游并在全球各大重要區(qū)域設(shè)有生產(chǎn)基地,這使其不僅能更好地滿(mǎn)足客戶(hù)需求,增強(qiáng)客戶(hù)粘性,同時(shí)也能在AI產(chǎn)業(yè)鏈
    的頭像 發(fā)表于 05-23 09:03 ?499次閱讀

    禾賽科技與Momenta簽署戰(zhàn)略合作,助力自動(dòng)駕駛行業(yè)升級(jí)

    隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)逐步走向成熟并得到廣泛應(yīng)用,提升創(chuàng)新、迭代效率成為技術(shù)普及和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“大腦”和“眼睛”,Momenta和禾賽科技將聯(lián)手推行信息驅(qū)動(dòng)的智能
    的頭像 發(fā)表于 04-22 09:40 ?530次閱讀

    【核芯觀察】IMU慣性傳感器上下游產(chǎn)業(yè)梳理(二)

    慣性傳感器產(chǎn)業(yè)鏈上下游進(jìn)行梳理,從市場(chǎng)現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)分布、發(fā)展趨勢(shì)等幾個(gè)部分剖析IMU產(chǎn)業(yè)。 ? MEMS IMU
    的頭像 發(fā)表于 04-14 06:53 ?2830次閱讀
    【核芯觀察】IMU慣性傳感器<b class='flag-5'>上下游</b><b class='flag-5'>產(chǎn)業(yè)</b>梳理(二)

    【核芯觀察】IMU慣性傳感器上下游產(chǎn)業(yè)梳理(一)

    慣性傳感器產(chǎn)業(yè)鏈上下游進(jìn)行梳理,從市場(chǎng)現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)分布、發(fā)展趨勢(shì)等幾個(gè)部分剖析IMU產(chǎn)業(yè)。本期主要介紹MEMS I
    的頭像 發(fā)表于 04-01 09:17 ?1993次閱讀

    智芯公司榮獲第七屆“IC創(chuàng)新獎(jiǎng)”產(chǎn)業(yè)鏈合作獎(jiǎng)

    領(lǐng)獎(jiǎng) “IC創(chuàng)新獎(jiǎng)”,即“集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”,由中國(guó)集成電路創(chuàng)新聯(lián)盟(大聯(lián)盟)于2018年創(chuàng)立,旨在重點(diǎn)鼓勵(lì)集成電路技術(shù)創(chuàng)新、成果產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作,以體現(xiàn)大聯(lián)盟倡導(dǎo)全
    的頭像 發(fā)表于 03-26 10:02 ?816次閱讀
    智芯<b class='flag-5'>公司</b>榮獲第七屆“IC創(chuàng)新獎(jiǎng)”<b class='flag-5'>產(chǎn)業(yè)鏈</b>合作獎(jiǎng)

    自動(dòng)駕駛發(fā)展問(wèn)題及解決方案淺析

    隨著科技的飛速進(jìn)步,自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)從科幻概念逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。然而,在其蓬勃發(fā)展的背后,自動(dòng)駕駛汽車(chē)
    的頭像 發(fā)表于 03-14 08:38 ?1192次閱讀

    【核芯觀察】充電樁上下游產(chǎn)業(yè)梳理(一)

    產(chǎn)業(yè)鏈上下游進(jìn)行梳理,從市場(chǎng)現(xiàn)狀、充電樁構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)分布、技術(shù)方案等幾個(gè)部分剖析充電樁產(chǎn)業(yè)。 ? ? ? 充電樁概念 ? 充電樁是新能源汽車(chē)
    的頭像 發(fā)表于 03-03 07:14 ?1.3w次閱讀
    【核芯觀察】充電樁<b class='flag-5'>上下游</b><b class='flag-5'>產(chǎn)業(yè)</b>梳理(一)
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