面向下一代车联网的V2X关键技术研究

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。

2022-04-02
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自动驾驶汽车决策控制系统技术解读

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。

2022-04-02
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数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用研究概述

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。

2022-04-02
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一文读懂自动驾驶的关键推动力——V2P通信

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。

2022-04-02
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一种核电仪控系统用线槽结构的设计与实现

核电仪控系统使用的线槽结构需满足抗震要求，但是目前线槽结构普通为插接式，不满足抗震要求。根据多个核电项目的实际需求，设计出一种既满足抗震，又方便快捷拆卸的一款免维护线槽结构，该线槽具有安装简单可靠、线缆防护优良、生产成本低、维护方便的特点，尤其适用于核电站等使用周期长且对质量要求苛刻的使用环境，该线槽已通过相关机械试验，满足核电站使用要求，目前在多个核电站相关项目中已有应用。

2022-04-13
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自动驾驶OS市场的现状及未来

随着车企对软件技术投入的加大和能力的提升，Linux在自动驾驶市场的占有率大将会逐步上升，而QNX的市占率则会逐步下降；同时，对基于Linux自研OS失败的车企而言，还有QNX这条“退路”可以依赖，这反而让他们在自研OS时少了些“后顾之忧”。

2022-04-02
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浅谈自动驾驶系统测试

目前AI是以深度学习为主流技术，该技术需要有算法模型和数据。对于数据来说，需要满足几个条件：？数据的标注方式适用于数据驱动的算法模型？数据需要在应用场景中有合理分布？算法表现不好的方面，需要有对应数据不断扩充

2022-04-02
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面向网联化的城市多场景智慧道路管控系统

十三五期间，我国智能网联汽车建立了以《智能汽车创新发展战略》为顶层设计的政策法规体系，形成了从战略、规划、示范运行到标准及关键技术支撑的系统化政策体系。《智能汽车创新发展战略》由国家11部委联合发布，是涉及政府部门最多的顶层设计政策之一，为我国智能网联汽车产业发展做出前瞻规划。明确2个阶段愿景，2025是关键节点，有条件自动驾驶规模生产；提出突破短板，规划六大任务，构建智能汽车自主技术体系，完善扶持政策，鼓励中小企业和初创企业发展。2020年底发布的《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》中，提出高度自动驾驶汽车（L4级以上）规模化应用，并提出鼓励智能网联汽车与新能源汽车融合发展，智能新能源汽车将是未来重要的发展方向。

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新一代智能终端蓝皮书：从“人工智能+终端”到人工智能终端（2025年）

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出，“新一代智能终端”是基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验为特征，能够执行多元化复杂任务，为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来，以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。