专家：必须开发汽车情报

中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 在线音频 - 视觉节目许可证（0107190）（北京ICP040090） 目前，全球汽车行业的结构正在发生深刻的变化。特别是在驱动“新的四个现代化”波的力量下，自动化领域的智能“手臂竞赛”进入了白热阶段。作为这一变化的重要力量，中国的车辆行业是双重变化的关键节点，即导致“智能成功”的“电动性导致”，以及从“地方市场优势”到“维修全球价值链”。 “ 2030年，接下来的两三年将是L3级有条件的自主驾驶技术从'飞行员'转变为“大规模应用”的窗口时期。因此，了解开发速度并确定目前的开发速度并确定行业发展的速度尤为重要。”EW质量开发论坛（因此被称为“新能源智能车展”），张杨韦，副主席兼秘书长，中国电动汽车洪德副主席兼秘书长协会（从现在到2030年），从2030年到2030智力SA自动化领域？如何更好地调整大型短期投资与汽车公司长期漫长回报之间的矛盾？在新的Energy Intellighent Corum论坛中，来自完整车辆，供应链和大学的专家和学者对这些问题进行了深入的交流和讨论，并探讨了从技术成功，实际路径，A的新车开发的新质量ND生态合作。统计数据表明，在世界级别之前，中国具有L2级合并市场渗透率的明智汽车超过50％。同时，新技术（例如停车辅助驾驶）的渗透率也加速了。但是，随着高水平的自动驾驶逐渐变得越来越大，喉咙驾驶中复杂情景的挑战变得越来越众所周知，许多严重的交通事故与今年上半年智能辅助驾驶有关的许多严重交通事故引起了广泛的关注。毫无疑问，智能汽车目前在安全性和一般系统安全功能方面面临着重大挑战和用户关注。 “自主驾驶系统发展的实际发展已被极大地引起了人们的期望。”在新的Energy Intellighent Corum论坛上，车辆学院和Tsinghua University的战车院长Wang Jianqiang说这是有缺陷的甚至智能汽车也可以通过增加传感器数量和增加数据量表来提高各种情况下的审查和决策能力。但是，由于“黑匣子模型”的无法解释和总体整体功能，面对超级复杂的场景时，系统安全仍然很难得到足够的保证。记者发现，智能汽车的安全技术将主要沿着这两条路径开发。在早期阶段，“规则驱动”是行业的主流。它具有清晰的结构，易于实施和强烈的解释的优势，并且适合已知的有组织情况。但是，该方法取决于预设规则，并且适应情况有限，因此很难满足要求高级自主表现的过度和自主发展。在这种情况下，具有独立学习能力的“数据驱动”，强大的模块IntegraTion和一些一般方案技能逐渐成为当前汽车安全技术的开发的主要发展。但是，这条路线也有明显的缺点：首先，制定过程是在“黑匣子”状态下，没有解释。其次，它高度取决于培训数据的分布，并且一般能力有限。第三，神经网络模型的参数很大，受孕的速度很慢，很难满足实时要求。在王江的看来，在极端情况下缺乏数据和模型的“黑匣子”特征等因素的障碍下，主要的“数据驱动”市场路线仍然面临着巨大的安全保护挑战，并且仍然很难支持高水平高级高级驾驶的高水平的实施。 “尽管'规则驱动'和'数据驱动'具有自己的优势和缺点，但他们两个很难占据将智能驾驶的演变移至更高的水平。 Faced with high-risk traffic situations such as complex, general and unknown, traditional driving systems are susceptible to bottlenecks." Wang Jianqiang emphasized that "wise cars" should be "safety vehicles", and the safety of intelligent cars must achieve a human driving leap of cognitive model through "like a brain-cognitive architecture". To break the "hardness" limits of the rule system and the "black box" of the data system, Wang Jianqiang建议将人脑的认知机制作为灵感来结合由数据驱动的策略和能力的解释性，以打开一种新的“认知驱动”路线，一方面，“认知驱动的”路线可以启用“系统驱动器系统”，以使“系统驱动系统”具有进化的能力，以适应更多的场景;另一方面，它促进了“数据驱动”系统的“脱黑拳击”，以将其更改为特定系统，以实现清晰的过程and credible results." Wang Jianqiang explained. However, to explore and even realize the "cognitive drive" that Wang Jianqiang thought, it not only requires long-term systematic technical cultivation, but also requires a high-spec and high-reliability automotive-grade chips to play the role of the "nerve center" to support the daily operation of intelligent systems. “The safety bottom line of the wise onesOng car often depends on the stability of the bottom芯片水平。 “在新的Energy Smart Car论坛中，Xinchi Technology的MCU产品经理Zhang Xitong指示，”芯片级芯片和芯片级筹码之间存在很大差异。在安全性，生活服务等方面，有更高的要求和技术阈值。据了解，由于车辆必须处理复杂而严峻的环境，例如高温，低温，雨水，雨水，雪，沙子和尘埃，颠簸，汽车公司对机器人的可靠性有更高的要求D芯片，他们的服务寿命需要花费10到15年。此外，芯片级芯片的工作温度范围从减去40摄氏度至150摄氏度，而芯片级消费者在70摄氏度下仅需要0摄氏度。因此，在制作芯片级芯片时，有必要使用对高温，腐蚀和凝结的材料。芯片级芯片的缺陷通常需要小于1 ppm（一百万分之一），而级消费者芯片则允许500 ppm，这意味着芯片级芯片的安全保证金比消费级芯片更高。面对严格的生产要求和级筹码的质量安全质量，国内公司正在通过技术成功积极响应市场需求。新奇技术是代表之一。根据Zhang Xitong的说法，Xinchi Technology MCU芯片的E3系列是新一代的高性能微控制RSCE可以涵盖10多个应用领域，例如区域控制，车身控制，电动驱动器，BMS，智能机箱，ADA等，填补了国内高端和高安全性汽车MCU市场的空白。迄今为止，E3芯片已用于基本情况，例如Chery的主动悬架和完美的封面。 “如果智能系统能够准确预测像人类这样的危险，并且当每个芯片可以承受极端环境的测试时，智能汽车可以真正从'运输工具''升级为“移动安全空间”。现在，我们所有的努力都是为未来行业的高质量发展奠定坚实的基础。”张Xitong告诉记者。通过提供高可靠性，汽车级芯片的“神经”保证，智能汽车的“神经”保证，智能汽车的竞争尺寸不再限于在安全方面开发坚固的基础，从而从“基于大脑的“认知驱动”决策概述中，从智慧汽车行业竞争的新边界制冷，从产品定义和消费选择的逻辑。现在，这一比例不到50％，预计在未来几年内将降低30％以下。同时，电子软件，硬件和AI的重量将继续增加。 Yongwei共享这样的数据。他认为，这一趋势确定公司应该集中精力智力和人工智能。 Neuso -Ruichi Automobile Technology（Shanghai）Co，Ltd。的总裁兼首席技术官Du Qiang正在如火如荼地进行，因为“ AI在开发汽车智能中起着重要作用”。他认为，人工智能技术对整个自动化行业的用户的基本竞争和经验有深远的影响，并已成为塑造未来工业结构的主要变量。面对这种技术发展，企业不仅应迅速做出反应，而且还应确保基础基础的稳定基础。应该注意的是，在F中在基础操作系统上，中国的软件链已经变得更加成熟，能够快速调整芯片以及电子和电气建筑，这些筹码可以满足人们对汽车公司的高速需求。迄今为止，在AI技术的支持下，软件开发效率已大大提高，工具链和半自动开发不仅降低了阈值，而且提高了人力效率。面对加速工业情报和人工智能转移的趋势，企业应如何建立新的障碍？关于这个问题，张杨韦提出了我们的观点，即我们需要“看看汽车的汽车”，打破传统行业的界限，并通过整合跨境来重建竞争。 Zhang Yongwei建议企业重建其发展模式。一方面，“配对”应该是车辆制造商与技术公司之间合作的标准。通过资本合作和技术具有约束力的车辆制造商可以迅速填补其情报缺陷，而技术公司可以越过技术和实施的“死亡谷”。 “一些技术公司已经很长一段时间没有建立，并且面临缺乏资金，人才和数据，而且技术很难实施和应用。”张旺（Zhang Yongwei）补充说：“与车辆制造商的深入合作。” “另一方面，企业需要积极打破行业的界限，并连接到专业服务的外部资源。”传统汽车公司在情报领域具有许多陌生和缺乏经验的联系。 “张杨韦的视图”，而不是从一开始就开始包括云服务，算法和kakacomputing等外部资源，并将上述资源的好处转变为自己的竞争。 “如果您想继续在电气化和智力领域前进，E车产业将需要将更智能的功能与更开放的模型相结合。例如，公司的传统车辆公司和公司的组件应尽快无缝连接到更多的计算和算法公司，以便这些外部力量可能是内源性产品。中国日 - 中国青年网络记者王齐尤恩来源：中国青年每日7月31日，2025年第08页