中国自动驾驶行业研究——商业化落地脚步加速

最新推荐文章于 2025-11-24 15:05:14 发布
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分类专栏： 智驾域控 文章标签： 自动驾驶 行业分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Allen_Spring/article/details/125625869
本文对中国自动驾驶行业进行了深入研究，探讨了其定义、分类、发展历程和广泛应用场景。报告指出，市场规模正在扩大，产业链逐步完善，政策导向也日益明确。同时，文章分析了驱动行业发展的积极因素及面临的制约挑战。
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康谋分享 | 自动驾驶联合仿真——功能模型接口FMI（二）
hongkeaimotek的博客
06-26 1626
功能模型接口在复杂系统的建模与仿真中具有重要作用。本文探讨了FMU的时间概念、模型交换和联合仿真的通信机制。通过C代码示例，介绍了联合仿真接口的实现过程，并详细说明了模型描述文件的作用及其在导入工具中的应用。
从技术表演到价值落地——从云栖大会透视中国AI商业化落地密码
科技峰行者的博客
10-02 1065
2025年云栖大会展现中国AI商业化新路径：从技术驱动转向场景价值落地，形成可持续盈利模式。核心转变体现在：技术成本大幅降低（如阿里云Qwen3模型训练成本降92%），产业需求从"可选"变为"刚需"。商业化产品呈现四大象限：算力基础设施（如阿里云"灵骏"智算集群）、工业智能装备（宇树机器狗）、企业级应用（通义千问代码生成）、消费终端（AI眼镜）。成功关键在于成本控制、场景刚需和服务闭环，但仍面临中小企业付费意愿、数据安全等挑战。中国AI商业化正从&
【专题】2024端到端自动驾驶行业研究报告合集PDF分享（附原数据表）
拓端研究室TRL
06-27 1347
原文链接：https://tecdat.cn/?p=36585"端到端"技术正以其巨大的潜力全面"点燃"高阶智能驾驶市场的新纪元（查看文末了解专题报告合集PDF版本免费获取方式）。2024年3月，特斯拉在北美地区正式发布了FSD v12，其最大的亮点便是搭载了端到端的神经网络模型，为驾驶体验带来了革命性的突破。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末454份自动驾驶相关行业研究报告。与此同时，国内...
康谋分享 | 自动驾驶联合仿真——功能模型接口FMI（三）
hongkeaimotek的博客
07-10 1715
功能模型接口是一个开放且独立于工具的标准，便于实现自动驾驶仿真工具间的模型交换和联合仿真。本文以康谋aiSim为例，来展示如何建立一个FMU并实现基于UDP和FMI联合仿真数据通信。
【自动驾驶技术】自动驾驶汽车AI芯片汇总——地平线篇
使者大牙ℂypher的博客
06-02 1万+
地平线公司自动驾驶SoC芯片介绍，重点是征程6芯片产品的介绍。
【自动驾驶仿真在做什么——初学者总结（陆续补充）】
路有瑶台的博客
07-04 1854
可以极大程度上保障驾驶员在使用这些自动驾驶功能时的安全性。根据不同场景的业务需求进行合理地ODD设计以及测试已经成为了所有自动驾驶企业们着重关注的目标。ODD的划分标准与框架都有相关的标准可以清晰定义，那么在对ODD场景进行分类之后，如何去测试这些ODD的边界来判断现有的自动驾驶系统是否合格达标呢？
史上最全的自动驾驶研究报告（上）
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喜欢打酱油的老鸟
05-11 1万+
https://www.jianshu.com/p/b85a982ad4c8 自动驾驶是百年汽车工业史上又一次伟大的范式转移，将重新定义汽车产业规则。汽车的产品定义将不再是 「行走的精密仪器」，也不只是一台「行走的计算机」，而是「行走的第三空间」；车厂的角色将从传统的汽车制造商向移动出行服务商转型。自动驾驶是产业发展的必然趋势，关乎时间、生命，是重塑未来出行生态的关键技术。2018 年下半...
创新趋势｜自动驾驶出租车（Robotaxi）商业化2023年趋势展望
upskill2018的博客
12-22 972
本文着眼识别自动驾驶出租车（Robotaxi）商业化的核心内涵，定义商业化不同发展阶段的模式特点、能力要素和关键任务。结合中国式发展路径在生态打造和落地模式的演变提出见解，阐明运营和技术螺旋式推动商业化的落地意义，期望能够为Robotaxi商业化实现提供路径判断和洞察思考。
云仿真-自动驾驶商业化落地的催化剂
jiuzhang_0402的博客
11-26 1902
引言：汽车的ADAS功能仅需要在有限、特定的场景下进行仿真测试验证即可，而高阶自动驾驶系统需要面对海量的测试场景。在此情形下，传统的单机仿真测试呈现出算力不足、且无法实现加速测试的问题，导...
自动驾驶专题分析报告：新星初现，商业化落地正当时--自动驾驶先行者Waymo潜力几何（26页）.pdf
06-28
本专题分析报告聚焦于自动驾驶行业的前沿企业Waymo，深入分析了该行业的发展趋势、技术壁垒、商业化模式和潜在价值，以下是根据报告提供的内容整理的知识点。 一、软件定义汽车共识下的行业发展趋势 在软件定义汽车...
国金证券-汽车行业自动驾驶专题分析报告：自动驾驶先行者Waymo潜力几何，新星初现，商业化落地正当时.pdf
05-19
自动驾驶先行者Waymo潜力几何，新星初现，商业化落地正当时》和描述《国金证券-汽车行业自动驾驶专题分析报告：自动驾驶先行者Waymo潜力几何，新星初现，商业化落地正当时》传递了对自动驾驶行业的深入分析和对Waymo...
【重磅】2021最新智能汽车+新能源汽车+自动驾驶等行业研究报告合集（58份）.zip
11-10
V2X商业化落地路径分析 A_USE_CASE_APPROACH_TO_DESIGNING_AND_ASSESSING_VEHICLE_SAFETY_FUNCTIONS Aurora Investor Presentation_public_2021 Aurora+Investor+Presentation Autonomous-Driving-Network-white...
汽车行业自动驾驶专题分析报告：自动驾驶先行者Waymo潜力几何，新星初现，商业化落地正当时.rar
09-06
自动驾驶是21世纪最具革命性的技术之一，尤其在汽车行业，其潜力无穷，正在逐步改变我们的交通方式。...随着技术的不断发展和政策的逐步完善，自动驾驶的商业化落地已近在咫尺，汽车行业正迎来一场深刻的变革。
当自动驾驶技术遭遇【电车难题】，专利制度如何处理？
imgpat008的博客
11-23 865
当自动驾驶技术遭遇【电车难题】，专利制度如何处理？
未来智能交通：自动驾驶与车联网的融合革命
2501_94098244的博客
11-21 759
例如，当一辆自动驾驶汽车接近一个交叉路口时，通过车联网，系统可以实时获取前方的红绿灯状态、其他车辆的行驶轨迹，从而提前判断是否需要减速或停车。车联网（V2X，Vehicle-to-Everything）是指通过无线通信技术，使得车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）等之间实现信息交互的系统。自动驾驶与车联网的广泛应用仍然面临着技术难题，如实时通信的可靠性、道路基础设施的智能化、自动驾驶算法的优化等。如何确保技术的成熟与安全，消除公众的顾虑，将是实现普及的重要挑战。
小米具身大模型 MiMo-Embodied 发布并全面开源：统一机器人与自动驾驶
攻城狮7号的博客
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小米最新开源的 MiMo-Embodied 模型，首次成功地将具身智能（机器人）与自动驾驶这两个长期分离的领域，整合到了一个统一的AI大脑中。通过创新的四阶段“渐进式”训练方法，该模型不仅在29项基准测试中取得了领先，更重要的是，它证明了室内精细操作与户外动态驾驶所需的核心智能可以相互促进。这不仅是一次技术的突破，更可能为通用物理智能体的未来发展指明了一条全新的道路。
未来交通：自动驾驶与智能交通的融合
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智能交通系统（ITS）是指通过现代信息技术、数据通信、传感技术、人工智能等手段，提升交通管理、交通运输效率和道路安全的系统。智能交通的核心目的是优化交通流量、减少拥堵、提高行车安全和降低环境污染。
自动驾驶场景下基于 C++ 构建高性能多传感器融合与实时决策系统的架构设计与工程实践分享
2501_94108919的博客
11-24 212
本文结合实际工程案例，从系统架构、传感器融合、实时调度、决策算法、并发优化、网络通信及工程化实践等方面，分享 C++ 在高并发自动驾驶系统中的落地经验和优化策略。每一层独立部署并可扩展，确保系统的高可用性。结合模块化架构、实时调度、多传感器融合与决策优化，以及工程化部署和可观测体系，C++ 为自动驾驶车辆提供安全、稳定、可扩展的运行环境，为智能交通系统落地提供坚实技术保障。在性能验证与持续优化方面，系统结合仿真与实车测试，压测关键指标如帧率、延迟、轨迹偏差和碰撞率，确保算法在各种场景下的鲁棒性。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
自动驾驶技术演进与商业化落地关键分析（2019）
本报告由36氪研究院于2019年6月发布，聚焦自动驾驶行业的发展现状、技术路径、关键成功因素（KSF）以及投资视角分析，系统梳理了当时自动驾驶产业链的技术演进趋势与商业化落地前景。报告明确指出，L2级辅助驾驶系统...
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