文章阐述了关于高工汽车智能,以及高工智能汽车市场峰会的信息,欢迎批评指正。
集度ROBO-01已发布了其中“星河紫、星宇灰、星辉橙、星晨白”四种主要配色。本次探店的展车是一台工程样车,***用的是星宇灰配色。集度ROBO-01是一款五座中大型SUV,其定位是“最美、最强的智能电动车”。
体验中心一共分为上下两层,一层是展示的是即将上市的ROBO-01量产版车型。此前该展厅展示的是集度与中国探月合作推出的ROBO-01探月限定版汽车机器人,而未来还有可能展出ROBO-02。
作为一款“汽车机器人”,在软件方面集度点到点领航辅助PPA(Point to Point Autopilot)是高阶智能驾驶系统中的一项核心功能。在集度ROBO-01交付时,PPA的可用场景覆盖度将达到国内领先。Robotic(机器人化)、Emotional(共情)、Futuristic(未来主义)三大设计DNA,是集度对未来智能汽车设计的极致探索。
集度ROBO-01探月限定版上市:售价398万元,认真了解过这款车的配置之后,我觉得它还是值这个价的,并不算是胡乱标价,可以算物超所值。
高工智能汽车研究院数据可以从以下途径获取:官方网站:您可以访问高工智能汽车研究院官方网站,查看相关技术报告、研究成果、新闻公告等内容,了解相关数据和趋势。学术期刊:智能汽车和自动驾驶等领域的学术期刊和论文集中,也可以获取相关的数据和研究成果。
根据高工智能汽车研究院的监测数据,2022年中国市场乘用车前装标配搭载激光雷达的数量还不到8000颗。然而,到了2023年1-9月,前装搭载激光雷达的数量已经迅速增长至7万颗。预计全年搭载量将达到12万颗,实现了10倍以上的增长。
高工智能汽车研究院数据显示,2023年前9个月,中国市场乘用车前装标配W/AR HUD交付量达到1454万辆,同比增长486%,其中AR-HUD搭载量为123万辆,同比增长848%,显示其市场增长态势明显。
汽车黑匣子EDR:板块介绍EDR(EventDataRecord)即汽车事件数据记录系统,也就是俗称的“黑匣子”。这套系统主要负责记录车辆发生事故时的行车数据,包括发生碰撞前、碰撞时、碰撞后三个阶段的汽车运行数据,例如速度、ABS状态、方向盘转向角度、气囊状态、车辆制动状态等。
总而言之,在AR-HUD技术支持下,用户可以更轻松地获取车辆、道路信息,提升驾驶的安全性;此外,源自电商平台、服务设施等渠道的多元化信息接口,也在一定程度上提高了用车的便利性。结语 目前,AR-HUD产业仍是一片蓝海市场。
根据高工智能 汽车 研究院的数据来看,在现阶段的前向的ADAS辅助驾驶感知方案市场,外资巨头几乎处于垄断地位。 大家都知道, 汽车 要实现智能驾驶,必须先通过传感器(包括车载摄像头/超声波雷达/毫米波雷达/激光雷达等)感知车身周围环境。然后才能根据感知到的信息来做出决策,进而执行操作。
东软睿驰副总经理刘威博士关于多域融合趋势下域控制器开发实践的主要观点如下:多域融合和中央计算的开放架构成为智能汽车发展必然趋势:随着电子电气架构的演进,多域融合成为智能汽车发展的核心趋势。中央计算的开放架构是支撑多域融合的关键技术路径。
近期,东软睿驰副总经理刘威博士在第五届高工智能汽车市场峰会上发表了《多域融合趋势下域控制器开发实践》的主题演讲,深入阐述了多域融合架构趋势下,东软睿驰在自动驾驶领域的创新实践与产品开发策略。
东软睿驰总经理曹斌受邀参加智能汽车论坛并发表演讲,阐述产业处于新变革的窗口期,如何构建“广义”与“狭义”兼容的汽车操作系统新生态以及东软睿驰在多域融合趋势下积极推动广义操作系统的形成与生态建设。
东软睿驰副总经理刘威博士在2023年度高工智能汽车市场峰会上,针对多域融合趋势下的域控制器开发实践进行了深度剖析。他认为,随着电子电气架构的演进,多域融合和中央计算的开放架构成为智能汽车发展的必然趋势,主要关注点在于降低开发成本和提升研发效率。
FUTURUS是2023年国内乘用车市场HUD上车量增速最快的供应商,预计2023年HUD产品总交付量有望迈上35万台新台阶,空间光场AR-HUD(空间连续光场)正在开发中,预计2026年初实现量产。
企业竞争:国外集团占比较高 国内企业努力追赶中国HUD行业市场空间广阔,吸引了众多供应商,包括全球汽车零部件供应商日本精机、日本电装、德国大陆集团等,也包括国内的华阳集团、泽景电子等。目前,国外HUD供应商主要服务于奔驰、宝马、奥迪等中高端品牌,而本土HUD供应商则多服务于国内车企。
同时,LBS、光波导等技术也进入了量产前期,锐思华创与大众投控就LBS技术的量产达成合作。泽景电子展示了光波导AR-HUD,体积较传统产品减小30%以上,并具有多风挡匹配能力。中国AR HUD产业包括众多关键零部件供应商,涵盖了PGU模组、芯片、光源、光学镜片和光波导技术等领域,满足不同车型需求。
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