随着自动驾驶技术在全球范围内持续地发展，另一套互补技术V2X通也逐渐得到关注。我们都晓得，本地硬件（例如雷达、激光雷达、摄像头和超声波）使车辆能够立即感知并对周围事物进行相应，而V2X通信则提供了车辆近距离环境以外的智能。V2X是一个笼统的术语，涵盖了V2V、V2I（vehicle-to-infrastructure）、V2P（vehicle-to-pedestrian）和V2N（vehicle-to-network）。它们彼此之前其实区别不小，这篇文章重点介绍一下之前很少提过的V2P在自动驾驶中的重要性。
研究数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用。旨在构建高度开放的数字孪生自动驾驶测试平台，结合仿真测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元，形成丰富的测试验证环境，支持各类自动驾驶解决方案和算法验证测试，具备在有限资源条件下开展虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力。提供一种全新的自动驾驶整车测试方法。
感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等多项技术，可认为是一种先进的传感器技术，所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。由于单一传感器存在感知的局限性，并不能满足各种工况下的精确感知，自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行，需要运用多传感器融合技术，该技术也是感知层的关键技术。
V2X是车联网技术的关键环节以及智能交通系统的重要实现手段。V表示Vehicle，X表示Everything，包括车辆Vehicle、道路设施Infrastructure、行人Pedestrian和网络Network等。V2X通过车辆与车辆之间、车辆与道路设施之间、车辆与行人之间以及车辆与移动互联网之间的信息交互，使得车联网平台能够实时获取路况信息，并将外部环境的信息进行汇聚和分析后实时反馈到车载终端，为车辆的行驶提供智能决策依据，从而提高交通管理效率，降低安全事故概率，以及实现无人自动驾驶。
自动驾驶分级制度，对智能网联汽车的研发和检测认证有着基础性的重要作用重要作用，本文从对不同国家、不同机构制定的自动驾驶分级方法分析比较入手手，重点阐述了基于自动驾驶等级所开展的试验及认证技术研究，以及在研究中所采用的分析方法所采用的分析方法，最后介绍了国内外以及项目组针对自动驾驶试验认证方面所开展的相关研究工作开展的相关研究工作。
自动驾驶汽车是汽车电子、智能控制以及互联网等技术发展融合的产物，其原理为自动驾驶系统利用感知系统，获取车辆自身以及外界环境信息，经过计算系统分析信息、做出决策，控制执行系统实现车辆加速、减速或转向，从而在无需驾驶员介入的情况下，完成自动行驶。2013年，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）根据辅助控制系统的自动化功能，将自动驾驶技术分为0~4级，如表1所示。从表1可了解到，自动驾驶的发展升级是从辅助驾驶到主宰驾驶，从提供单一功能、应对简单场景，到可掌控所有场合，完全解放驾驶人。期间，感知系统需不断提高获取周边环境信息的全面性、准确性和高效性，它是自动驾驶的基础，也是贯穿升级的核心部分。本文将介绍自动驾驶感知系统常用方案，及其各自技术方法、特点和应用情况。
“十三五”期间国家、省市政府以及各部委在自动驾驶领域设立了大量的重点科技项目，建设了一批极具代表性的示范工程，出台了一系列相应政策文件，例如2019年9月中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》[1]，2020年2月国家发展改革委等十一部门印发《智能汽车创新发展战略》[2]，2020年8月交通运输部印发《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》[3]，2020年11月国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》[4]，2020年12月交通运输部印发《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》[5]，对加快推动自动驾驶技术在我国道路交通运输中发展应用起到了极为重要的作用。本文结合承担的重点科技项目、产品测试以及应用示范，系统性地梳理了自动驾驶技术发展所存在的问题，并提出了相应的解决思路。
全自动驾驶是指将列车驾驶员执行的工作完全交由自动化的、高度集中控制的列车运行系统完成。国际电工协会标准 IEC 62290-1《铁路应用——城市轨道交通管理与控制系统 第1部分：系统原则和基本原理》中，将城市轨道交通自动化等级分为从GoA 0到GoA 4共5个等级，其中GoA3、GoA 4称为全自动驾驶。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控，随时远程控制能源浪费，调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况，使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据，不断优化用能结构及能源利用率。
中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。
中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
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