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自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。收起

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  • 自动驾驶矿卡领域还值得做吗?
    自动驾驶行业在2026年进入冷静期,而矿区无人驾驶赛道却表现出强劲增长势头。易控智驾和希迪智驾分别在港交所和交付量上取得显著成绩,无人矿卡渗透率大幅提升,市场规模迅速扩大。政策支持和技术进步成为推动行业发展的两大关键因素,同时,矿区环境的特殊性带来了技术和成本上的挑战。尽管存在盈利压力和技术难题,但矿区无人驾驶赛道依然充满潜力,头部企业的竞争优势逐渐显现。
    自动驾驶矿卡领域还值得做吗?
  • 轻量化模型部署,如何让自动驾驶从能跑到跑得好?
    2026年的自动驾驶行业有一些数据蛮有意思的,据工信部7月公开的信息,搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车市场渗透率已经达到70%,配备领航驾驶辅助功能,也就是NOA的车型渗透率也超过了30%。短短几年时间,智驾就从高端车型的选配变成了新车的常见配置。
    轻量化模型部署,如何让自动驾驶从能跑到跑得好?
  • Robotaxi狂奔背后真实发展如何?
    2026年被视为Robotaxi行业从试点走向大规模商业化的转折之年,多家企业运营数据印证了这一判断。百度、小马智行、文远知行等企业展示了显著的增长,成本降低促使单车经济模型改善,部分企业已实现盈利。技术路线呈现分化,但多数企业仍坚持多传感器融合。中国企业在商业化速度上占优,Waymo则在技术和品牌上有优势。行业竞争重点转向规模化能力和成本控制,标志着Robotaxi进入商业运营阶段。
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  • 全球统一的自动驾驶考卷长什么样?ADS GTR法规技术拆解
    2026年6月,联合国WP.29会议批准发布全球首份自动驾驶系统技术法规(ADS GTR),标志着自动驾驶行业迈向统一监管。该法规强调系统安全高于一切,采用“多支柱法”验证体系,要求仿真、封闭场测和公共道路测试相结合。法规禁止AI在线学习,要求明确人机交互逻辑并记录安全相关数据。ADS GTR不仅简化跨国认证流程,还将促使企业重新配置研发资源,注重安全体系建设,推动自动驾驶行业的规范化发展。
    全球统一的自动驾驶考卷长什么样?ADS GTR法规技术拆解
  • 从720条关键前瞻技术看汽车工程化落地创新方向 | 2025全球前瞻技术情报总结报告
    2025年全球汽车产业加速迈向系统级融合重构,AI大模型、800V高压平台、固态电池等技术突破推动智能化、电动化发展。盖世汽车研究院发布全年720条前瞻技术情报,聚焦智能网联、自动驾驶等领域,揭示技术创新新特征与发展趋势,助力企业把握产业机遇。
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  • 自动驾驶激光雷达为什么在雨雾天气下表现不佳?
    这两天,随着台风巴威逐步逼近,我国东南沿海地区将迎来持续性强降水和狂风天气,部分地区能见度显著降低,路面湿滑且存在积涝风险。气象部门提醒公众,台风影响期间应尽量减少不必要的外出,注意人身安全。
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  • 地平线的HSD V2.0让端到端走到了哪一步?
    2026年自动驾驶端到端已成为主流,地平线发布HSD V2.0,采用一段式端到端全场景辅助驾驶系统,利用世界模型增强主动安全,提升无接管里程和反应速度。行业正从功能落地转向体验优化,强化学习成为共识路线。
    地平线的HSD V2.0让端到端走到了哪一步?
  • 纯视觉自动驾驶硬件选择上有什么要求?
    本文探讨了纯视觉自动驾驶中的摄像头硬件及其背后的技术挑战。首先介绍了摄像头的数量和布置原则,强调了摄像头数量与芯片算力、数据传输能力的关系。接着详细阐述了图像传感器的进步,包括分辨率提升带来的优势与挑战,以及如何通过更高带宽接口和动态范围优化应对这些问题。随后讨论了图像信号处理器和车载计算芯片的作用,以及征程6系列芯片的设计优势。文章进一步介绍了BEV感知、占用网络和端到端技术的发展,展示了这些技术如何改善系统的感知和决策能力。最后,文中提及红外热成像和事件相机作为补充传感器的应用前景,指出纯视觉自动驾驶正朝着系统化设计迈进。 关键词:纯视觉自动驾驶,摄像头硬件,传感器技术,芯片算力,BEV感知,占用网络,端到端技术,红外热成像,事件相机。
    纯视觉自动驾驶硬件选择上有什么要求?
  • 智能网联汽车自动驾驶系统安全要求(报批稿)标准摘要
    工信部联合多部委发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》,并已附条件许可首批两款L3级自动驾驶车型产品,加快自动驾驶系统落地应用。同时,我国将GB/T44721一2024修订为首部针对L3级和L4级自动驾驶系统的强制性国家标准,并计划于2027年7月1日正式实施。此外,我国还将在国际上牵头制定联合国自动驾驶系统全球技术法规,促进我国标准与联合国全球技术法规技术内容保持协调。
    智能网联汽车自动驾驶系统安全要求(报批稿)标准摘要
  • 智能网联汽车开放道路自动驾驶安全监管建议
    我国智能网联汽车正处于由“试点验证”迈向“规模化运营”的关键阶段,城市开放道路自动驾驶安全风险与监管挑战日益凸显。车百智库调研报告《智能网联汽车开放道路自动驾驶安全监管建议》结合第六届车路城融合发展论坛的专家观点与行业实践,聚焦安全监管痛点,从车端、路端、云端、运营端、制度端五方面提出对策建议。
    智能网联汽车开放道路自动驾驶安全监管建议
  • 自动驾驶大模型训练中合成数据能替代真实数据吗?
    自动驾驶领域,真实数据与合成数据的对比与互补关系日益受到重视。尽管合成数据在数量和多样性上迅速增长,但在某些极端场景和高质量标注方面仍不及真实数据。然而,合成数据在补充长尾场景和提高图像质量方面表现出色。为了平衡二者,业界倾向于有选择地采集真实数据作为锚点,同时利用合成数据进行高效训练。未来,随着合成数据市场的快速增长,真实数据采集和标注工具链也将不断完善,两者结合将是发展趋势。
    自动驾驶大模型训练中合成数据能替代真实数据吗?
  • 小鹏汽车何小鹏:我坚信未来三至五年,L4、L5级自动驾驶将实现商业化落地
    7月2日,小鹏MONA L03正式开启预售,共六款配置,两种动力,预售价与最终上市价高度接近。L03是一款“30万级旗舰标准”的15万级车,旨在从众多车型中脱颖而出。L03配备了强大的智驾系统,搭载1500TOPS算力,提供多种续航选项,并具有出色的风阻系数和安全性能。此外,L03的设计由全球团队打造,注重细节和用户体验。
  • 从Momenta上市,聊聊物理AI这阵风,到底在吹什么?
    Momenta在港交所上市,成为“物理AI第一股”,总市值突破700亿港元。公司核心技术R7强化学习世界模型,通过大量真实驾驶数据预训练、仿真训练和强化学习,使AI具备理解真实世界物理规律的能力。物理AI有望重塑制造业和物流业,市场预测其潜在价值可达数十万亿。Momenta凭借其物理AI技术,不仅在自动驾驶领域取得成功,还计划将其应用扩展至其他领域,如家庭服务机器人等。
    从Momenta上市,聊聊物理AI这阵风,到底在吹什么?
  • 上一代汽车供应商巨头,“落幕”来得猝不及防
    德媒报道,大众集团计划终止与博世在自动驾驶领域的合作,引发传统汽车供应商面临的挑战。随着汽车制造赛道的变化,博世等“隐形巨头”正遭遇衰退,部分企业陷入破产或重组困境。与此同时,新兴供应商崛起,如比亚迪、华为等,逐渐占据市场份额。传统供应商面临压力,利润持续承压,不得不寻求多元化发展或转向新能源市场。
    上一代汽车供应商巨头,“落幕”来得猝不及防
  • 激光雷达点云为什么会出现“拖尾”现象?
    激光雷达点云拖尾现象主要来源于几何光学中的能量切割、时间轴上的运动位移、硅片端的电学瓶颈以及环境介质与多径反射等因素。几何光学中的拖尾源于激光束发散导致的混合像素效应;运动位移则是由于传感器运动与扫描时间的非同步性造成的;电学瓶颈涉及探测器和放大器的饱和与恢复时间;环境介质与多径反射则增加了额外的噪声源。解决方法包括高频位姿补偿、多回波逻辑和光学空间滤波技术。
    激光雷达点云为什么会出现“拖尾”现象?
  • 从感知到使用,自动驾驶系统如何处理激光雷达数据?
    激光雷达在自动驾驶中扮演着至关重要的角色,通过发射激光脉冲并接收反射信号来构建厘米级精度的三维世界模型。然而,原始点云数据缺乏语义信息,需要经过一系列复杂处理才能被自动驾驶系统理解和利用。首先,要消除由车辆运动引起的畸变,然后进行坐标系转换,接着去除噪声,再进行体素化处理和几何聚类,最后进行语义分割和目标检测,以生成结构化的环境描述。处理过程中需在实时性和准确性之间找到平衡,确保系统的高效和安全性。
    从感知到使用,自动驾驶系统如何处理激光雷达数据?
  • 端到端、世界模型与VLA三者到底是什么关系?
    2026年上半年,自动驾驶行业技术迭代加速,主要聚焦于端到端、VLA和世界模型三大技术路线。端到端简化了传统模块化设计,但缺乏深层理解;VLA通过加入语言模型增强理解能力,但存在推理延迟和模型不适配问题;世界模型则通过模拟物理世界预测未来,提高决策主动性。随着技术融合加深,行业正朝着让AI理解物理世界的趋势发展,预计下半年的竞争将集中在技术融合的深度和速度上。
    端到端、世界模型与VLA三者到底是什么关系?
  • 物理AI升温,Robotaxi进入“车企时间”
    Robotaxi 的叙事正转向具身智能,资本聚焦具身智能赛道。尽管Robotaxi热度下降,但车企仍看好其作为智驾能力的终极考验。小鹏、吉利和特斯拉分别采取不同策略:小鹏利用现有平台降低成本,吉利从零开始研发专用车型,特斯拉双线并进验证技术和运营效率。车企的加入将推动Robotaxi从单一技术验证迈向全面商业化,重塑出行生态规则。
  • 博世与CARIAD推出面向大众市场的L2级驾驶辅助系统
    博世与CARIAD联手开发自动驾驶技术,推出适用于多款车型的人工智能软件栈,预计于2027年应用于大众ID.EVERY1。此技术不仅提升了L2级驾驶辅助系统的性能,还将在多种路况下实现脱手驾驶。双方通过实地测试和数据采集,确保技术的全面性和适应性。
  • 我国首个L2级组合驾驶辅助强制国标正式发布,2027年1月起实施!
    工信部发布《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准,将于2027年1月1日起实施。该标准是国内首部专门针对L2级组合驾驶辅助系统的强制性国家标准,涵盖了功能安全、人机交互、数据记录和测试验证全链条,旨在提高智能网联汽车产业的安全性和可靠性。标准将组合驾驶辅助系统划分为基础单车道、基础多车道和领航驾驶辅助三类,并提出了适用性要求和最低安全基线。此外,标准还强调了驾驶员状态监控要求,设置了风险减缓策略。标准的实施将加速行业洗牌,推动企业调整研发方向和技术水平。
    我国首个L2级组合驾驶辅助强制国标正式发布,2027年1月起实施!

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