博世拿下百亿ADAS订单

作者 | 钟声 来源 |  红色星际

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据业界人士透露,近期智驾行业堪称“史无前例”的全球订单落地:全球汽车销量常年稳居榜首的丰田,正式敲定百亿级全球ADAS项目合作伙伴,最终花落博世。该项目覆盖北美、欧盟、英国、日本等核心主力市场,可实现L2 级智驾功能,包含高速NOA。这不仅是目前全球智驾领域规模最大的单笔项目,更标志着智驾竞争从中国单一区域的“内卷”,全面升级为全球范围内的“体系化竞合”。

在汽车产业百年变局的关键节点,这场合作的分量远超“百亿订单”本身。一边是凭借“极致品控”与全球化产销网络定义行业基准的丰田——其产品销往全球190多个国家和地区,对供应链的稳定性、合规性、本地化适配能力的要求堪称行业天花板;另一边是深耕汽车产业链139年、稳坐全球Tier 1头把交椅的博世。两者的联手,本质是全球汽车产业“顶流资源”的战略锚定,更是丰田以全球龙头身份,为智驾全球化时代的供应商选择立下的“行业标尺”。

值得细品的是,丰田此次的“百亿重拳”绝非智驾领域的试探性布局,而是向全球智驾竞赛发起的全面冲锋。作为全球车企的风向标,丰田的这记落子,直接将智驾竞争的主场从中国拓展至全球全域,宣告跨国车企已全面加速智驾全球化进程,行业竞争的核心正从区域技术炫技,转向全球范围内的工程落地与生态适配。

对中国车企而言,这绝非“隔岸观火”的信号,而是必须直面的全球化考题。当“汽车出海”成为中国车企的核心战略,智驾能力已从提升产品竞争力的“加分项”,变成能否在海外市场立足的“必答题”。过去,“智驾出海”或许只需响亮的口号;如今,面对不同国家的地缘壁垒、迥异的法规体系、多元的用户习惯,必须拿出能真正落地的工程方案——而这,恰恰是中国车企出海的核心痛点。

值得深思的是,作为全球布局最广、产销体系最成熟的车企之一,丰田同样面临着覆盖多国家、多地区的合规与本地化适配难题。对于丰田而言,选择智驾供应商的逻辑早已超越单纯的技术参数比拼:技术能力只是入门的“入场券”,能否构建覆盖全球核心市场的合规网络、能否精准匹配不同区域的本地化需求、能否搭建本地化的运营生态,才是决定合作成败的“胜负手”。而丰田最终锁定博世,恰恰印证了博世在这些核心维度的“不可替代性”。

作为全球布局最广、渗透最深的Tier 1,博世的全球服务能力堪称“先天硬核”。其渠道网络与服务体系已像毛细血管般深度渗透全球各区域,能够为丰田搭建起从技术适配、法规对接,到落地运营、售后保障的全链条合规体系。放眼全球,当丰田要在北美、欧盟等核心市场普及智驾时,能将这套复杂体系全域跑通、且能保障极致品控的供应商,博世几乎是丰田绕不开的“最优解”。

即便是在智驾竞争最激烈的中国市场,博世也展现出老牌巨头的“进化能力”——今年博世实现弯道超车,行业首发量产一段式端到端方案。当国内多数玩家还停留在模型设计、数据训练的理论阶段时,博世已带着工程车深入车企开展实测,并击败其他头部智驾公司获取项目率先实现量产落地。这家老牌Tier 1不仅适应了国内智驾在“唯快不破“的竞争规则,而且还能”游刃有余“了。

丰田选博世,还有个隐藏逻辑:押注“油电同智”的蓝海,而这恰恰是博世的“主场优势”所在。当前,传统车企普遍加速补齐油车与混动车型的智驾功能,给智驾行业带来近1500万的潜在增量。但油车智驾的门槛极高,不仅需要供应商具备油车动力系统的核心knowhow,更需要丰富的油车智驾工程落地经验。而这些,博世均完美契合。

作为全球最大的汽车零部件供应商之一,博世在油车时代就深度参与全球主流车企的智驾项目,积累了海量工程经验;更关键的是,油车动力系统的诸多核心零部件本身就由博世生产,其对油车动力系统的理解远超其他供应商。对于拥有庞大混动车型与油车体量的丰田而言,博世不仅是智驾方案提供商,更是能深度协同动力系统的“天选队友”,这种先天的协同优势,是其他供应商难以企及的。

站在行业发展的十字路口回望,丰田与博世的这场合作,早已超越两家企业的单纯联手,更折射出智驾行业的深层转向:竞争维度从区域对决升级为全球竞合,评价标准从技术炫技转向工程落地与本地化能力。对中国车企而言,这场合作既是警示,也是启示——智驾全球化的终极较量,从来不是技术参数的比拼,而是“谁更懂本地”的综合实力博弈。若能借势找到具备全球合规网络与本地化深度运营能力的合作伙伴,中国车企未必不能在这场全球竞赛中占据一席之地。

毕竟,全球化的终极答案,永远是“懂全球,更懂本地”——而丰田的百亿订单,早已为这一答案投下了最有分量的一票。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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