• 英特爾或將推動中國汽車智能的發展

    英特爾或將推動中國汽車智能的發展

      2017年4月19日,上海車展第一日,英特爾和長安汽車宣布建立戰略合作伙伴關系,雙方簽署了戰略合作備忘錄。次日,東軟集團與英特爾同臺亮相英特爾“軟件定義駕駛艙”媒體溝通會,展出了全新一代基于英特爾智能駕駛艙平臺解決方案的C4-Alfus下一代座艙系統。這既是英特爾在中國加速智能駕駛進程又一里程碑,也是中國邁向世界智能駕駛生態的一大步。      英特爾與長安“喜結良緣”,將從四大領域展開合作   長安汽車一直積極尋求與智能駕駛、智能互聯、智能交互領域的融合,早已不斷探索,自主創新,先后與百度、科大訊飛、蔚來汽車等多家跨界行業及同行業巨頭形成戰略合作伙伴。此次與英特爾合作,意味著長安汽車的智能化取得了跨越性進展。   長安汽車將和英特爾開展大數據分析和智能駕駛技術創新等多方面的合作,雙方將結合各自技術優勢,資源共享,共同促進汽車智能化領域的科技創新與戰略發展。   其一,在駕駛智能性方面,結合長安對智能駕駛的要求和英特爾的核心技術,探索智能駕駛技術的解決方案,雙方將基于英特爾GOTM自動駕駛開發平臺,驗證基于人工智能的環境感知、高精定位、路徑規劃和決策仲裁等技術的可行性。   其二,在互聯高速性方面,雙方將基于英特爾5G技術,在美國共同開發V2X應用,雙方將合作利用在美國MTC的資源,參與網聯汽車開發測試驗證項目,以期待降低成本。   其三,在交互優化性方面,雙方將在互聯領域共建大數據平臺,開發人機交互技術,開發智能汽車人機交互信息接口,在確保車輛信息安全和用戶數據安全同時,收集分析用戶數據并解決用戶痛點,優化智能化產品的用戶體驗和深入售后服務的完整性。   其四,在人工智能方面,雙方將共同開展在人工智能相關技術領域的合作,制定人工智能的開放框架,搭建人工智能的工具平臺,促進和推動長安、英特爾人工智能在多個領域的生態應用。      英特爾和東軟“再續前緣”,全面打造新一代智能駕駛艙平臺解決方案   英特爾已經不是第一次和東軟合作了,東軟在汽車電子領域有著20多年的積累,無論從經驗還是實力上都是中國汽車電子的翹楚,本次英特爾與其合作可謂是加強版的強強聯合,在本次上海車展上,觀眾已經初步體驗到兩家強強聯合帶來的智能駕駛艙豪華升級。   此次車展智能駕駛艙的豪華升級是兩家公司共同合作的最有效證明,最突出并且直觀的智能駕駛艙體驗就是此次C4-Alfus下一代座艙系統,由東軟與英特爾合作研發完成,其合作的優良性能在于以下三方面。   1、智能駕駛艙的安全性,為了加強汽車的安全性,高度配合核心處理單元高性能計算和快速響應使檢測和應對道路危險需要傳感器和成像設備。而通過傳感器和攝像頭獲取到的信息,同樣也可以被快速響應。   2、智能駕駛艙的智能性,讓車載信息娛樂系統、數字儀表、后座娛樂和先進駕駛輔助系統可以融合在統一平臺上,整合車內信息,讓汽車與人交互實現多屏互動。   3、智能駕駛艙的連接性,它全面支持各種互聯技術。在互聯領域處于領先地位“智能駕駛艙平臺”有開放的云應用框架,在安全策略方面會確保從云端到車端的數據安全,而且這些安全技術已經應用到國外一些車型。   英特爾憑借五大技術優勢推動中國智能駕駛   這次英特爾也是帶著獨一無二的技術,希望在這次跨界齊頭并進的合作中以革命性的方式重塑駕駛體驗,那么同時吸引中國兩家不同行業品牌領跑者的英特爾帶著怎樣的不可取代屬性?   一、高性能的車內計算   高性能計算平臺將是汽車的中央大腦,能夠運算和分析所有來自于傳感器、LIDAR(激光探測與測量)、攝像頭的數據,并通過5G通信模塊實現與數據中心之間的通信,實現深度學習以創建訓練模型,是支持機器深度學習的強大中樞,英特爾架構是構建端到端智能駕駛解決方案的理想平臺。   英特爾提供了基于凌動處理器的軟件定義計算(SDC)解決方案,用于將強大的CPU、GPU功能與工作負載進行整合,并借助虛擬化雙操作系統支持數字集群、信息娛樂系統以及最佳的用戶體驗。英特爾提供的人機界面(HMI),可以適應不同乘客的偏好、安全地變道、創建一系列新的交通警告以監控駕駛員、乘客和行人的安全,建立起乘客與車輛之間的相互信任。   二、強大的云和機器學習解決方案   云和機器學習方案相當于人工智能的學習,旨在支持人工智能學習數百萬輛汽車的數據和集體經驗后,形成汽車面對所有的情況都能迅速在汽車、云和數據中心之間進行無數的內存密集型計算后,立刻做出決策與反應的深度學習模型。以此提高駕駛安全,提升車內體驗和個性化人機交互服務等,簡單說來就是能讓機器變得更聰明。   首先作為人工智能和深度學習領域的業界引領者,英特爾正致力于推動技術組合方面的關鍵創新,對于在城市環境中行駛的智能駕駛汽車,為了處理其復雜的工作負載問題,英特爾提供了從酷睿處理器到至強處理器的計算能力。同時,英特爾在美國亞利桑那州、加利福尼亞州、俄勒岡州和德國建立“卓越中心”,對無人駕駛汽車進行路測。路測項目可收集創建深度學習模型所需的數據,從而為智能駕駛汽車提供相關的智能學習庫。   三、高帶寬、低延遲的5G連接系統   無論是海量設備的相互連接、設備與云端的互聯互通,還是智能駕駛的安全,性能,功能5G都是最重要的基石。5G 的到來將實現更高的數據帶寬、更快的傳輸速度和更低的延遲。   英特爾在 5G技術上可謂行業的領軍者,是首個全球通用的 5G 調制解調器,提供針對不同使用場景的連接。英特爾發布了 XMM 7560 調制解調器,能夠實現全球覆蓋,并且能在單一的 SKU 內提供千兆級 LTE 速度。   四、FPGA技術和強大的內存   FPGA的優勢是計算的高吞吐量、低延時、低功耗。在機器學習領域的海量數據計算,網絡安全領域有更安全、更低延時的需求,大規模圖像處理,自然語言處理和語音識別都需要FPGA發揮計算的高吞吐量、低延時、低功耗優勢保駕護航。強大的內存和FPGA技術可以說是所有程序運行的堅實后盾。   英特爾收購可編程邏輯芯片巨頭Altera,FPGA和英特爾處理器封裝的一體化芯片帶來至少30%-50%的性能提升,而最終的性能提升將達到2-3倍。同時英特爾在存儲技術上已經取得的突破,英特爾提供兩項顛覆性的技術,速度比目前市場上的閃存快1000倍,這種芯片可用于移動設備存儲數據。   五、人機接口以及安全技術   人機接口簡單來說就是機器與人類交互的方式,終極人機界面應該是基于具有人工智能的機器,讓使用者以自然語言交談的方式進行,使用者無需做任何的學習,全憑機器的人工智能來全方位了解使用者,服務使用者。   英特爾專門設一億美元用于研究人機交互并新成立了一個部門,名為人工智能產品事業部(AIPG),針對AI產品去做各種解決方案。在云端有多種支持的方法,在實際應用中還處理大量的視覺、聲音等各種數據,進行歸納和推理。此外,還會有通用計算的需求,以及專門針對某些負載去做針對性的加速,用戶可以很容易地切換需要處理的應用類型。   而安全方面英特爾合作的Mobileye在ADAS領域大名鼎鼎,ADAS系統是利用車上裝置的傳感器,在汽車行駛過程中感應周圍環境,提前為駕駛者發出可能發生危險的提醒。Mobileye旗下的幾款產品就占到了這一領域90%的市場份額。為英特爾的安全技術又更添一層保障。   擁有其強大技術的英特爾在與長安汽車和東軟集團的合作中,不僅能共同發展共同進步,探索智能駕駛領域的美好未來和綠色生態,也為推動中國智能駕駛汽車落地發揮巨大作用。   在英特爾的推動下,中國智能駕駛正在加速落地   據公開數據顯示,截至2015年,中國智能駕駛乘用車滲透率已經達到了15%,但其中大量的智能駕駛乘用車處于等級1-等級2水平。預計到2019年,中國智能駕駛乘用車滲透率將超過50%,且等級3-等級4水平的智能駕駛汽車占比亦將大幅提升。未來汽車工業的發展方向,中國智能駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億元人民幣,前景可期。   在英特爾的推動下,智能駕駛行業技術不斷完善,中國智能駕駛市場規模在保持持續擴大趨勢下,也正在加速落地。   首先,英特爾與中國各大汽車企業合作,不僅是東軟和長安,還有一汽紅旗等,將共同克服傳統駕駛缺陷,通過技術手段在智能駕駛初步推廣中,進一步解決中國傳統駕駛方式產生的用戶痛點減少交通事故、減少道路擁堵、增加車速、緩解停車問題、減少交警數量、減少道路標志、減少車輛失竊,培養用戶對智能駕駛的使用習慣,加速智能駕駛生態化的真正落地。   其次,科技巨頭和傳統車企對智能駕駛領域的關注度提升為中國創造資本利好,以推動智能駕駛不止廣度更從深度研究發展,在技術研發細分中進一步專業化,例如東軟集團,使其反向流入西方市場,資本從國際市場不斷涌入,進一步帶動中國經濟和社會發展,促進對智能駕駛的支持與合作,加快了智能駕駛在中國的技術升級和應用普及。   最后,英特爾帶動中國智能駕駛產業技術升級后,將推動中國智能駕駛芯片、傳感器、電池技術等相關產業鏈的發展速度,不僅智能駕駛成本降低,也讓中國智能駕駛快速形成細分產業生態鏈:一是整車制造商;;二是大型互聯網企業;三是小型智能駕駛創業企業。   綜上所述,在英特爾與長安汽車、東軟集團合作的推動下,中國的智能駕駛技術一定會不斷完善,也許在不久的將來,我們就真正能隨處可見智能汽車在中國的各大城市飛馳了……

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 英特爾 人工智能 長安汽車

  • 電動汽車什么牌子好?不用看了!中國或將引領全球電動汽車技術研發!

    電動汽車什么牌子好?不用看了!中國或將引領全球電動汽車技術研發!

      據英國路透社4月19日報道,2017上海車展期間,多家車企的高管表示,中國對機動車污染的治理將使自身成為尖端電動汽車技術樞紐,結束從歐美引進技術的局面。一系列促進清潔駕駛的提議將鼓勵海外車企在中國加大研發力度,業內預計這可能會使中國成為先進技術的領導者,以及行業未來發展的主要力量。據麥肯錫(McKinsey)管理咨詢公司稱,2016年生產的78萬輛電動汽車中有43%來自中國,德國和美國占比分別為23%和17%。   多年來,汽車制造商一直在努力增加規模經濟效應以降低電動汽車成本,某種程度上來說,電動車價格一直都沒有得到消費者青睞。然而,中國在支持電動車發展方面給予了強大動力—通過采納多方提議,要求汽車制造商提高 “新能源汽車”的銷售占比。瑞銀分析師表示,從燃料動力汽車到電動汽車的轉變為汽車制造商提供了提供了1000億歐元的收入機會。   大眾品牌總監赫伯特•迪斯(Herbert Diess)深信中國將成為電動汽車的主導市場。迪斯稱中國政府出臺了明顯利于電動車發展的政策(比如高額補貼及合資公司形式的工業框架)來鼓勵各方投資此類技術。為了保證市場份額,大眾也會在中國投資開發電動汽車及軟件技術,從而促使企業轉型。   總部位于英國的全球工程集團吉凱恩(GKN)為寶馬i8及沃爾沃XC90提供零件。該集團表示,中國將于2018年開始成為電氣化傳動系統的全球生產中心,到2025年實現新能源車100萬的銷量目標。其中國合資企業上海納鐵福傳動軸有限公司(SDS)將于2018年開始為國內的中國汽車制造商生產吉凱恩傳動系統,并計劃于2019年開始生產吉凱恩首個完整eDrive系統,包括電動機、逆變器、車軸以及變速箱等。該系統將首先應用于一家歐洲汽車廠商的小型車平臺,該小型汽車將會在全球范圍內出售。   GKN 傳動系統首席執行官Phil Swash表示,已有四家全球汽車制造商同意購買GKN的電動機,這些電機將首先在中國推出。他在接受路透社采訪時也表示,這是30年來GKN首次在中國研發并部署新技術,因為中國現今在eDrive方面處于世界領先地位。   戴姆勒集團也正準備在華投產奔馳電動車。戴姆勒中國業務負責人唐仕凱(Hubertus Troska)表示,將會促使奔馳電動汽車的本地化生產。同時他也補充道,由于擔心技術外泄,戴姆勒的發展重點不在技術轉讓上。 過去兩三年間,奔馳的中國研發業務規模翻了三番,研發團隊達到700人。   戴姆勒首席執行官蔡澈(Dieter Zetsche)表示,中國團隊有能力研發整車,而不僅僅是定制歐洲的設計。對于中國及其他奔馳研發中心的任務分配,仍有待確定。他表示會根據具體情況決定如何分配任務,但是必然會考慮到中國團隊在華發展電動汽車的能力。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 大眾 新能源汽車 電動汽車

  • 板車懸架就不行?好好講講汽車懸架那些事!

    板車懸架就不行?好好講講汽車懸架那些事!

      在車友熱議的話題里面,發動機、變速器以及懸架的話題,一直是汽車圈議論不斷的話題,而在中國消費者消費最多的10萬~15萬元級別緊湊級家用車當中,被問最多的問題就是這輛車的懸架怎么樣?“板車”能買嗎?等等話題,今天猹先生就來講講關于緊湊型家用車的懸架選擇問題!      說起汽車懸架,很多人可能不太明白,其實大家平時說的汽車底盤、汽車懸掛基本上都是指汽車懸架。簡單的說就是一端固定在車身上,另一端鏈接著車輪,這個中間的部分就叫做懸架,看著就是幾根金屬桿加上彈簧和一個能壓縮的阻尼筒。而車輛的駕駛特性、整體舒適性、運動性表現大多都來自懸架,所以懸架非常重要,下面猹先生就來講講10萬~15萬元緊湊型家用車有哪些懸架的類型。      10萬~15萬元級別緊湊級家用車的懸架類型   仔細觀察過配置表或者熟悉汽車的車友都會發現,這個級別的家用車搭載的懸架形式各式各樣,一個車的前后懸架都不一樣。其實這個級別的車型搭載的懸架種類并不多,很多高端的形式都沒有搭載,前懸架的形式基本都是搭載的麥弗遜式前懸架。主要是麥弗遜式前懸架比較成熟,而且結構緊湊,能給發動機倉節約不少空間,這里就不多贅述,主要談談大家問的最多的后懸架。      這個級別的家用車后懸架的類型可真的就五花八門了,多連桿式獨立懸架,扭轉梁式非獨立懸架,鋼板彈簧式懸架等等。而目前各大汽車廠家對于后懸架的搭載趨勢一共分為兩種,那就是多連桿式獨立懸架和扭轉梁式非獨立懸架。很多車友都管扭轉梁式非獨立懸架叫做“板車懸架”,爭論也由此產生,下面就來好好講一講這兩種。      獨立后懸架解析   多連桿形式的后懸架一般被叫作獨立懸架,詳細的結構形式可以看下面配圖,而下面配圖的結構形式也僅僅是其中的一種,雖然都叫多連桿,但是變化形式頗多,包括連桿的連接形式、位置,阻尼筒和彈簧的安裝形式都有很大的區別。多連桿形式的懸架系統優點非常的多,由于后面兩個車輪能夠完全獨立上下運動,所以舒適性相比于扭轉梁式的后懸架就有優勢。多連桿懸架由于可調節的參數比較多,所以就容易標定出更具有運動特性的懸架運動取向,所以車輛操控性表現方面也有一定的優勢。      這兩個方面在評價一個懸架是否優質占據的比重比較多,在研發懸架多時候這兩個參數也是比較重要的。但是多連桿形式的后懸架也同樣有缺點,價格相比于扭轉梁形式的后懸架較高,另一方面就是多連桿式的后懸架由于結構比較復雜,所以占據空間比較大,因為汽車排氣系統一般會和后懸架有交叉,所以多連桿式的后懸架也會一定程度上影響后排的空間和舒適性及后備箱的空間。談了這么多,下面談談“板車”的扭轉梁非獨立懸架。      非獨立后懸架解析   扭轉梁形式的后懸架大多被稱作非獨立后懸架,詳細結構也看下面的配圖。扭轉梁形式的后懸架結構形式差不多都是這個形式的以。這種懸架雖然被稱作非獨立后懸架,但是并不是真正的非獨立,這種形式被成為半獨立還是比較貼切。懸架工作時可以通過中間的那根具有扭轉特性的梁的扭轉使左右兩側懸架相對獨立的工作。這種獨立工作也是相對的,所以這種扭轉梁形式的懸架相比多連桿形式的后懸架舒適性就有一些差距。      而在操控性方面,由于扭轉梁形式的后懸架結構的原因,在對于操控性的調教上就不如多連桿形式的后懸架調教的表現豐富。但是扭轉梁形式的懸架系統優點也很多,價格優勢是對于企業最重要的優勢。而對于消費者來說,扭轉梁能夠給予汽車后地板底部更多的布置空間,排氣系統的后端、消音器、二級三元催化劑的空間利用也可以更合理,所以大多數搭載扭轉梁形式后懸架的車型后排空間及后備箱空間都有更好對表現。      到底選擇何種懸架形式呢?   分別解讀了兩種后懸架的特點,可能有一些消費者感覺還是有一些難懂,那么就簡單總結一下。大部分多連桿形式的獨立懸架相比扭轉梁式的非獨立懸架操控性更好、舒適性更好,但是空間表現不太好。那么我們如果真的要因為懸架系統而選擇一輛車我們應該選何種形式的懸架呢?猹先生建議10萬~15萬元緊湊型家用車型中,如果要是因為選擇懸架而選車的話,還是選擇扭轉梁式的非獨立懸架。      首先雖然多連桿形式的懸架相對于扭轉梁形式的懸架舒適性更好,但是10萬~15萬元緊湊型家用車由于阻尼筒和其他連接件的選用成本問題,加之調教投入成本不宜過高,所以在這個級別的車型上兩種懸架舒適度的具體表現相差并不大,并不能引起用戶感知。這只是一方面,另一方面就是操控性上,多連桿懸架相比于扭轉梁懸架只是極限操控表現更加,而家用車能開到極限操控或者說接近于極限操控的情況基本沒有,只能停留在理論上的更好,所以也沒有更多的意義。      而對于消費者感知更大的是車內的空間層面,所以扭轉梁形式的懸架更有優勢。但是也并不是所有扭轉梁形式的后懸架都有優勢,因為有一些車型在高配低配車型上同時配備兩種后懸架,主要原因就是降低成本和區分車型配置。而配備兩種形式后懸架的車型在設計上就會顧及多連桿形式的后懸架,所以空間表現上并沒有優勢,面對這種車型的消費者也要注意這一點。   

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 懸架

  • 深度揭秘特斯拉Model S電池組

    目前,國際、國內眾多通信標準同臺競技,精彩紛呈,十年之前2G網絡讓國內運營商借拇指經濟賺得缽滿盆溢,許多人看好這片市場,借此衍生彩鈴、彩信等諸多明星產品,不過,時至今日,2G網絡已完成網絡基礎建設使命,正垂垂老矣,走在逐步退出歷史舞臺的路上,十年前,誰能想象到今天這一幕? 今天的網絡通信技術也是日新月異,有眾所周知的WIFI、Bluetooth、Zigbee、2G、3G、4G蜂窩網絡,也有新興的LiFi、AirGig、量子通信等,更有物聯網產業爆發前夜,市場衍生出來的一些比較有前景的通信技術,如以窄帶物聯網NB-IOT為代表的商業化應用,眾多技術都是根據不同的應用場景,為解決不同現實問題而被開發出來。下面讓我們見識一下這些技術到底應該如何應用? 藍牙 重要的短距離通信技術,曾經因功耗過大備受非議,經過20多年漫長歲月的進化,如今已進入4.0+版本,傳輸速度和功耗控制都已經脫胎換骨,請看詳細參數: 標準:藍牙4.2核心規格 頻率:2.4GHz(ISM) 范圍:50-150米(智能/ BLE) 數據速率:1Mbps(智能/ BLE) Zigbee 該技術市場化比較早,工業領域應用廣泛,基于IEEE802.15.4協議,應用于100M內相對不頻繁的數據交換,具有低功耗、高安全性、高擴展性、高節點數等優點,最新推出3.0版本,整合了各種基于Zigbee的無線標準為單一標準,一起看參數: 標準:基于IEEE802.15.4的ZigBee 3.0 頻率:2.4GHz 范圍:10-100米 數據速率:250kbps Z波 Z-Wave是一種低功耗射頻通信技術,主要用于諸如燈控制器和傳感器之類的產品的家庭自動化。支持全網狀網絡,而不需要協調器節點,并且是非??蓴U展的,可以控制多達232個設備。目前,唯一的芯片制造商是Sigma Designs。 標準:Z-Wave Alliance ZAD12837 / ITU-T G.9959 頻率:900MHz(ISM) 范圍:30m 數據速率:9.6 / 40 / 100kbit / S 6LowPAN 6LowPAN即IPv6低功率無線個人區域網絡,它是基于IP(Internet Protocol)的技術。該標準一個關鍵的屬性是IPv6(互聯網協議版本6)堆棧,可以借此實現物聯網,具有強大的可擴展性和自愈性。 標準:RFC6282 頻率:(適用于各種其他網絡媒體,包括藍牙智能(2.4GHz)或ZigBee或低功率射頻(亞1GHz) 范圍:N / A 數據速率:N / A 線程 線程于2014年中推出,是一種針對家庭自動化環境的新型基于6LowPAN的IPv6網絡協議。它基于各種標準,包括IEEE802.15.4(作為無線空中接口協議)、IPv6和6LoWPAN,并為物聯網提供了一種彈性的基于IP的解決方案。 標準:線程,基于IEEE802.15.4和6LowPAN 頻率:2.4GHz(ISM) 范圍:N / A 數據速率:N / A WIFI 目前,WIFI技術因基礎架構廣泛,并提供快速的數據傳輸和處理大量數據的能力,在局域網內辦公或家庭環境中WiFi迅速普及,是為解決文件傳輸問題而開發的技術,在IOT應用方面,此技術功耗甚巨,尚無有效降低功耗的解決途徑。 標準:基于802.11n(今天最常見的用途) 頻率:2.4GHz和5GHz頻段 范圍:約50m 數據速率:最大600 Mbps,但根據所使用的通道頻率和天線數量(最新的802.11-ac標準應提供500Mbps至1Gbps),150-200Mbps更為典型。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 電池 特斯拉 s model

  • 特斯拉 MODEL X為何會自燃爆炸?一封來自車主的信

    特斯拉 MODEL X為何會自燃爆炸?一封來自車主的信

      在2017年2月19日,注冊在廣州市的一輛特斯拉Model X發生交通事故,隨即爆炸起火,車上三名乘客分別有不同程度的傷勢。   以下是車主李田田的公開信:   特斯拉MODEL X 全球首次爆炸起火過程說明   各位朋友大家好:   我叫李田田,是此次事故車輛車主!就本次特斯拉MODEL X全球首次爆炸,嚴重威脅生命安全事故跟大家做一個說明。   本人于2016年11月28日提車,一輛白色特斯拉MODEL X,型號:拓速樂5YJXCCE2。2016年12月16日上牌,牌照號:粵A L90E。   僅僅使用了三個月不到,2017年2月19日上午,由司機鄭楚煜開車搭載我和男朋友趙利剛,從深圳返回廣州,11時50分左右,途徑沈海高速廣州支線北行8公里800米路段,行駛在高速公路最中間車道的特斯拉MODEL X以75.78km/h(數據來自道路交通事故車輛技術檢驗報告,道路限速120公里)的速度與路中心護欄刮擦碰撞,車輛失控,車頭碰撞后調轉不到180度,再次與迎面而來的福特??怂馆p微碰撞,碰撞前??怂乖谖覀兊能嚭竺嬉?0.82km/h行駛,??怂顾緳C有明顯剎車行為,第二次碰撞那一刻,兩輛車車速極慢,??怂管囶^沒有任何變形。     碰撞發生后,車輛很快濃煙滾滾,繼而火光沖天伴隨不少于四次的爆炸聲。周圍車輛拿出滅火器滅火沒有任何效果,很快三噸重的大型SUV被燒成一堆廢渣!特斯拉燃燒引起??怂管囶^燃燒。   危急時刻,MODEL X 兩側后門均無法打開,本人短暫休克,男朋友幫我從車里拉出,從前門逃生,離開汽車不到10秒,車輛已經火光沖天。   駕駛位汽車安全氣囊沒有打開,導致司機鄭楚煜嚴重受傷,腸子撞斷,脊柱骨裂,一直住院四十多天天直到3月31日才出院。   本人鼻骨骨折、鼻部軟組織挫傷、鼻中隔偏曲;下唇腫脹撕裂縫了二十幾針。我男朋友受輕傷。   本次車禍給我們帶來了嚴重身體傷害的同時,給我們帶來了更為嚴重的精神傷害,事故發生后直到今天還經常做噩夢被燒死在特斯拉MODEL X里面。出門不敢坐車,寧愿做地鐵!   事故發生后,特斯拉服務經理廖麗敏在第一時間到醫院對傷者進行了“慰問”,后面也陸續“慰問”了幾次,大談特談特斯拉的安全性和公司的經營理念以及他們的“鋼鐵俠”老板,就是只字不提傷害賠償的事情。   保險公司說要看車架號,讓我們把車從事故車輛停車場拉出來,4月12日我們把車從事故車輛停車場拉出來,停在朋友的庫房里,4月13日上午10點左右,保險公司的人查看事故車輛,說找不到車架號,讓我們把車給特斯拉,特斯拉在4月13日中午把車拉走。   車拉走后,特斯拉就不再“慰問”了,以“駕駛員駕齡不滿一年”把自身責任全部抹光了。   如果說駕駛員鄭楚煜駕齡不滿一年上高速是我們的錯,但是車在發生輕微碰撞就起火爆炸,駕駛員位置安全氣囊無法打開,后門雙側無法打開影響逃生,難道特斯拉一點責任也沒有?難道這就是你們宣揚的全球最安全汽車?   以上內容為車主的公開信,僅供參考。本次事故中的白色Model X為何會起火,請等待權威部門調查結果。   我們也希望特斯拉中國能就此事進行正面回復,并從技術層面做出合理解釋。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 新能源汽車 電動汽車 特斯拉

  • 如果共享汽車是這樣的?你還敢用么?

    如果共享汽車是這樣的?你還敢用么?

      今年初各種“紅的、黃的、綠的”共享單車刷爆了朋友圈,沒過多久,汽車也扎進“共享”這個圈子來了。      前兩天,朋友聚會也聊起“共享汽車”這事兒。其中一位朋友A說到自從考了駕照以后,一心想著買輛車子來開開,可是未來丈母娘下了指示“沒房就不能結婚”,只好把錢存著當買房的首付。“共享汽車”的出現對于他來說算是福音,只需要交付一定的押金,提供身份證和駕駛證注冊,每次使用只要掃一下二維碼就可以了,挺方便的。費用也比一般的專車和出租車還便宜。      另一個朋友B也說要是“共享汽車”早點出現該多好?,F在買了車,還要定期給車子充“奶粉錢”,什么停車費,油費啊,保險費啊,樣樣都要錢。最近老婆說:“為什么很少見你出去玩,不是每個月都給你留了零用錢了嗎?”是給了零用錢啊,但是都給車子“吃”了,有時候還要透支一下信用卡呢。      確實,買車少則幾萬,多則幾十萬,對于一般人來說占用資金過多,而“共享汽車”在一定程度上能滿足出行的需求,使用成本也不算太高;同時大部分“共享汽車”都是小排量的汽車甚至是純電動等能源車輛,能起到節能減排的作用,很符合時下國家大力推行的環保政策;再者,一些小型車企由于新車銷量不可觀,而造成產能過?;蛘呤巧a線閑置,共享汽車給一些小型車企找到發展的路線避免了資源浪費的現象。   凡事都有好有壞,盡管共享汽車給部分人帶來了便利,而且也合理地利用了資源,但也有它的不足之處。   像共享單車剛投放之時一樣,由于投放數量不足,覆蓋范圍不夠廣闊,導致需要使用時沒有想象中的便利性。據說其中某一個“共享汽車”APP,注冊會員已達39萬多名,但是全國累計投放車輛僅8400多輛,用車數量與用戶實際需求差距還是很大。(感覺找到一輛車來用比考公務員還難)      共享汽車本打緩解交通壓力的口號應運而生,但是結果卻與預料中相反。這讓我想起當時打車軟件盛行的時候,起初也是打著相同的口號,結果吸引了更多的車輛上路,讓原本擁擠的道路更加擁擠,即使后來交通管理方面出臺相關管理法規也于事無補。      而且如何保障“共享汽車”的車況安全也是個重要問題,不少“共享汽車”APP都這樣的一條免責條例:概不就汽車做出任何保證。這一免責規定也是目前“共享汽車”的槽點所在,例如行駛在路上,假如一個剎車踏板的螺絲松了或者某個輪胎螺絲松了,導致不可避免地撞上其他車輛或者物體,這造成的損失該由誰來陪呢?這類型的交通事故責任又該怎么劃定?      與許多游戲設置一樣,盡管有防沉迷設定(即未成年人在同一天累積游戲時間到達一定的上限就禁止游戲),但是阻止不了小學生。共享平臺本身也存在著許多監管漏洞,就在前幾天一個小學生利用家長手機掃碼而駕駛共享汽車上路,撞飛路人后逃逸。      諸如此類的問題還有很多,盡管看起來“共享汽車”是一塊美好的蛋糕,擁有很多的便利性,合理利用資源。但是希望政府以及各車企,在盈利的前提下做好各項安全的輔助,完善法律的監管,保障消費者的利益才是一個負責任的態度,才能使這個行業走得更遠。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 共享汽車

  • 蘋果“野心計劃”決議通過?完整計劃檔案大驚四座!

    蘋果“野心計劃”決議通過?完整計劃檔案大驚四座!

      蘋果最近獲得了加利福尼亞州車輛管理局(DMV)許可證,許可證固定蘋果可以在公共道路上測試自動駕駛車輛。根據車輛管理局網站信息顯示,蘋果計劃使用三輛2015款雷克薩斯RX450h SUV車型,這三臺車將由6名機器學習專家駕駛。   國外媒體通過公共記錄查詢請求獲取了這份共18頁的完整文檔。蘋果正在開發的自動駕駛軟件平臺。最初蘋果計劃是打造一臺完整的電動車,但由于困難太多,蘋果選擇先開發一種自動駕駛軟件,逐步入手整車研發。   該文檔名為“開發平臺專項培訓”,指的就是自動駕駛汽車中使用的“蘋果自動系統”,據文檔介紹,蘋果司機必須經過七次不同的測試,才能得到充分的培訓。每個安全駕駛員有兩個練習和三個試驗才能通過測試,其中包括了如何在緊急U型轉彎,突然加速,突然制動時控制汽車,看起來像是一個私人課程。根據培訓指導,蘋果自動駕駛汽車使用羅技駕駛盤和踏板,并通過電線驅動。   此前蘋果于打造自動駕駛汽車的傳聞出現了好幾個月,但現在更多證據表明蘋果已經將目標轉向打造自動駕駛軟件,但不管如何,蘋果進入汽車行業已經是公開的秘密。   此外,還有外媒BI今日披露的關于蘋果無人駕駛汽車平臺“Automated System(自動化平臺)”的相關培訓文件和材料。測試駕駛者在接受培訓后,需要通過7項基本測試,隨后測試駕駛者將有資格參與用于數據收集的無人駕駛車輛實際道路測試。顯示已經有6位蘋果員工已經通過了全部培訓測試。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 蘋果 新能源汽車 自動駕駛

  • 科大訊飛聯手寶馬打造智能車載語音搜索應用

    科大訊飛聯手寶馬打造智能車載語音搜索應用

    近日,科大訊飛與寶馬首次實現產品級合作,在iDrive4.0版本的“社交互聯”APP中加入深度定制NLU語音技術,為APP實現了利用自然語言理解技術搜索目的地和興趣點功能,此次合作彌補了目前市面上約80%寶馬iDrive4.0系統中該功能的空白。 “社交互聯”是一款專門為寶馬車主打造的、可以實現即時聊天和通訊的手機應用。裝有可選配“BMW應用”或“BMW互聯駕駛”的BMW汽車,車主可通過車內iDrive系統,使用蘋果手機與BMW汽車互聯?;ヂ摮晒?,用戶就可以使用科大訊飛提供的語音搜索功能來尋找目的地和興趣點了。 使用“社交互聯”的語音搜索功能,車主可以一次說出整條命令開始導航,例如“導航到火車站”,系統會根據當前的GPS定位信息,為用戶查找POI信息,進行導航,整個過程簡單、便捷。 寶馬作為擁有百年歷史、享譽世界的豪華汽車品牌,此次與科大訊飛合作是汽車與智能語音行業的強強聯手,也標志著科大訊飛車聯網產品在國際化的進程中又邁進了新的一步。以此次合作為契機,未來雙方還將繼續共同探索智能語音技術在汽車中的應用,推動人工智能+汽車的不斷發展。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 寶馬 科大訊飛 語音搜索

  • 當年我有魄力把ThinkPad賣給聯想,我就已經知道了未來,IBM投入研究自動駕駛“很多年”!

    當年我有魄力把ThinkPad賣給聯想,我就已經知道了未來,IBM投入研究自動駕駛“很多年”!

      可能現在在大家的心目中科技強大的公司有蘋果,三星,微軟,英特爾諸如此類的公司吧,但是小伙伴們可能忘了一個公司,Intel曾經只為這個公司做芯片,微軟也只是給這個廠打工寫程序,然后,它還嫌棄intel效率太低,讓它把技術無償交給AMD,然后它知道了筆記本電腦將走向末路,把ThinkPad的核心技術賣給了聯想(當初我還以為聯想收購了它O__O “…),說打這里大家應該知道是哪個公司了吧,可以說現在美國比較強的科技公司和它都脫離不了關系,那就是科技公司的“祖宗”IBM。   前日,IBM宣布了2017年第一季度的業績,隨后股票被賣空。根據Bernstein的Toni Sacconaghi所言,“IBM的營收不算好。”IBM交付了180   億美金的業績,每股凈收益2.38美金,同比上漲。我不相信結果很差。年付營收連續20個季度下滑,但是長期投資者和分析師應該明白,IBM的業務模式是屬于未來的,實際上他是一個人工智能公司。   筆者堅信,拋售是個錯誤的選擇,當然這時候低價買入也是一個機會。Post Watson認為,IBM的下一個增長動力將會是自動駕駛。和當今行業領導者如英特爾、英偉達相比,Big Blue在自動駕駛領域的方式與眾不同。其最近宣布的與自動駕駛有關的人工智能專利具有巨大的潛力。盡管如此,投資者和分析師并不認為IBM在自動駕駛領域是重要角色。筆者將會分析一下IBM的專利如何改變自動駕駛。   IBM:專利是重要的里程碑   從觀察者的角度看,獲得專利是一個令人鼓舞的消息,因為它早晚會幫助IBM獲利。全自動駕駛汽車十年之內不會上路,而半自動及時汽車將會在2020年之前完成。   當谷歌的Waymo和Uber正在試圖進入這場復雜的市場時,一家中國背景的汽車公司已經透露其電動汽車具有L4的自動駕駛等級,叫做NIO EVE,這家公司的產品預計在2020年會在美國市場落地。   那么,什么是4級自動駕駛汽車?根據美國國家公路交通安全管理局規定,   4級自動駕駛汽車能夠自主執行幾乎所有的駕駛功能以及道路監測。然而,這樣的車輛不能完全代替司機,這意味著駕駛中司機還是需要的。   這里IBM的專利就會起到作用,它將引入AI駕駛技術。這項技術將會監測什么時候需要人為控制,什么時候是半自動駕駛,就像即將落地的NIO EVE。   這項技術將會不斷監測駕駛員的生理狀況,以及半自動汽車的自動技術系統。大量的在線傳感器將被兼容的軟件反饋信息,使得該技術起作用,這將會提升IBM來自自動駕駛的營收,術的終極目標是預防事故發生。   為什么專利很快會幫助IBM贏得業績?   盡管英特爾、英偉達和Waymo一起在為自動駕駛研發相關技術,他們的技術不專注在人和機器的交互上。反而,他們對研發全自動駕駛汽車比較感興趣,例如逐步實現5級安全。   投資者應該注意的是,在這個逐步發展進程中,IBM公司在以上提到的首要任務和終極目標是使得車輛達到5級自動駕駛。中級目標,如即將到來的4級,只是最終目標正在研究的一部分。然而,實際上5級目標實現起來路還遠,甚至是十年以后的事情了。   雖然當前的炒作點是車輛自動化可以從根本上減少交通事故,事實上,對比全球道路上的車禍總數,人為失誤造成的交通事故比例可以忽略不計。在這種背景下,如果我們看一下半自動駕駛的特斯拉Model S事故,我們會得出一個結論,相比全人工駕駛汽車,半自動駕駛車輛將會在道路上引起更多事故。   事實上,美國安全道路交通局的調查員沒有發現在特斯拉的半自動技術中發現任何錯誤,這并不意味著在即將到來的4級自動駕駛車輛中,事故發生問題不會受到重視。這起交通事故實際上是由于司機過度地依賴汽車的自動駕駛技術而導致。似乎驅動半自動駕駛汽車時,司機首先需要學會如何與特定的技術交互。我相信這比駕駛手動車更困難。標準化是下一步要解決的大問。隨著多款汽車和芯片制造商紛紛采用多種技術,完全適應新的駕駛環境將不會是小孩對人工駕駛的玩法。   Alphabet委托弗吉尼亞科技交通研究所做了一項研究表明,與人工駕駛的汽車對比,自動駕駛汽車造成的車禍更少。同時研究人員也承認,由于缺乏人工駕駛的車禍數據。作為投資者,我懷疑研究的可信度。相反,2015年的研究看起來更令人信服,聲明如下:   大部分車禍是人為失誤造成的。如果更好的自動駕駛操作減少或者消除這些失誤,那么對道路安全的益處可能是巨大的。然而,大部分駕駛不會出事故。自動駕駛汽車的真正安全測試將會是他們如何復制人類駕駛員的無事故   現。   IBM的專利將會解決這個問題,比如復制人工駕駛無碰撞的表現(在人工駕駛員的幫助下)。AI公司已經獲得美國專利 #9,566,986,意在控制半自動駕駛車輛的自動駕駛系統和駕駛員之間的控制駕駛模式。IBM的專利聯合發明人James Kozloski解釋:   自動駕駛車輛具有巨大的發展前景和潛力,但是保護乘客和司機的安全是車輛廠商研發者和制造商首先考慮的。我們專注于尋找新方法并利用我們對人類大腦的理解和發明系統幫助這些企業提高自動駕駛車輛的安全性。   其它專利IBM獲得較早,美國專利 #9,361,409,用于幫助半自動駕駛車輛更好地與駕駛員交互。清楚地是,IBM的目標是從半自動駕駛車輛中獲得收益,而汽車和相關行業正在忙于制造全自動駕駛車輛。   全自動駕駛的車無法快速成為現實,在可預見的未來,IBM的技術將會在半自動車輛市場上有合理的需求。此外,自從IBM與沃森合作成功,使得該公司成為AI領域的領導者,其在汽車行業的AI技術也會順利通過。   IBM的競爭優勢:差異化方案   L4的半自動汽車在美國道路上普及只是個時間問題。這樣的車輛要統治汽車領域至少需要十年的時間。這樣的車輛的ADAS平臺需要AI的幫助。IBM在AI領域的領導地位使其可以在自動駕駛汽車領域站在領先位置。目前的問題是英偉達的GPU驅動ADAS技術和英特爾收購了以色列自動芯片制造商Mobileye進行追趕,這會使得他們有能力將AI并入ADAS平臺嗎?回答是,IBM的方法與眾不同。   英偉達和英特爾關于自動駕駛的方法涉及在ADAS平臺上使用設備拓展各種傳感器,包括3D映射雷達、運動測量雷達和物體識別相機,IBM的方式是將認知能力拓展到車輛的ADAS平臺。IBM的最初目標是讓車輛的自動駕駛系統像人一樣,因此駕駛員和車輛自動駕駛系統能否像兩個人一樣交互。俗話說“三個臭皮匠抵得過一個諸葛亮”,這樣路上的車禍會大大降低。   開發這樣的系統,我相信IBM將專利轉換成實際設備不會花費多少時間,因為公司已經通過沃森的認知平臺在IoT領域做了重要積累。IBM將如何通過AI技術推動它的自動駕駛汽車技術獲利?回答很簡單。出售和合作伙伴一起研發的傳感器,如德州儀器,開發軟件Bluemix平臺也會獲利。軟件是IBM自動車輛平臺的一部分,它由AI驅動。   總之,雖然IBM現在的營業額的確是大不如以前了,但是未來IBM還有很大的上升空間,潛力就在于其在自動駕駛領域的專利和人工智能,我相信這個巨人是不會輕易倒下的。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: IBM 人工智能 智能駕駛

  • 自動駕駛汽車領域,背后還有IBM這只黑手!

    日本、歐美等國家已經大量使用機器人參與工業制造,從各種宣傳的視頻及業內人士的評價看得出來工業機器人的技術已經很成熟。工業機器人既提高生產效率又提高產品質量,在中國為什么不推廣使用呢?不管是政策上還是技術上的原因,本文針對此問題進行了討論! 產業升級和轉型這幾個詞,從開始聽到到現在國家在中央層面已經喊了十多年了,但是要說真正讓人感覺產業升級和轉型迫在眉睫,不升級不轉型就死的時間段也就是08年以后,但我認為嚴格說應該是11年開始,也就是這幾年,大家才真正認識到制造業自動化迫在眉睫,因為雖然十幾二十年一直以來中國的勞動力成本都在持續上升,但是自從08年后的四萬億雞血以及之后的通貨膨脹指數飆升,勞動力成本和其它各項成本的突然飆升,才讓企業家深刻體會到人工的昂貴以及這種人工的制造業不可持續。 所以,這一兩年產業升級以及自動化,也就是國家提出的“兩化”————信息化和自動化,這已經上升到了國家戰略,中央層面高度重視,已經在開始著手頂層設計,既然是頂層設計,那么當然國家是大力支持和扶持的,也在對很多進行自動化改造升級的企業進行補貼。財政方面,銀行貸款也優先這類型企業,也就是所謂的先進產業,所以,在國家層面,是大力鼓勵發展和大規模應用的,而題主問為什么不進行大規模推廣應用,我想說,這不是國家不支持的原因,而是中國制造業的問題,導致有心而無力。 既然國家鼓勵和補貼,那為什么在國內沒見大范圍應用和推廣倒是機器人公司大把呢? 首先,工業機器人產業正是國家鼓勵的優先扶持和發展的先進產業,各方面政策優惠都利好,加上國內外資本的青睞,這類企業自然就多。 其次,過去中國的制造業大部分屬于低端制造業和勞動力密集型的,這也就是說,中國工廠雖然多,員工上千上幾萬大工廠也很多,但是真正盈利高的不多,大部分工廠看似很大很多員工,但只不過都是在低價走量,勉強生存罷了,比如服裝鞋帽企業,動輒幾千員工,其實一件衣服一雙鞋也就賺幾塊錢而已,有些還沒有。那么如此低利潤的產品何以容得下這昂貴的工業機器人? 觀點一: 一、制造業要自動化確實不是你上一個工業機械手就解決的,因為工業機器人是沒有感情的,沒有思維和思考能力的,一切都是按照程序走的,這就意味著你要提前編好程序,告訴機器人怎么走怎么做,我什么東西放在哪,要移動到哪里,而且還要在規定時間執行相應命令,要做到這些,必須有個重要的配套設備——夾具,夾具是固定產品位置的,一般在設置好的位置上,然后把該位置通過程序告訴機器人。 二機器人的代表就是機械手,機械手有六個自由度,自由度越大越靈活,就像人的手,捆綁住限制了自由性也就靈活度降低,也就夠不著拿不到放不到某個位置上的東西。 三、機器人沒有任何情感,那怎么讓它有感覺,那就使用傳感器,讓機器人感知溫度和位置等信息,感覺有了,就像人的神經,感覺到了,也要有反饋和修正回路吧,這一條“執行神經”關系到伺服電機、控制系統、編程軟件、傳感器等軟硬件。這每一個環節都需要技術員。 四、一條使用機器人的自動化產品線涉及到操作它的產業工人、指揮它的工程師和編程師、工裝夾具、維護它的后勤技術員。 綜合上述一二三四點,先從軟硬件上看,國內目前沒有穩定性和精度高的伺服電機,在機器人上使用的諸如傳感器等元件上,國內的技術還不是很高,雖然有,但品質真的不怎么樣,這個可以關注一下中國的軍事實力(但不是看那些什么國際領先,自助知識產權等類的優越感報道。這就意味著要進口,目前使用較多的還是日本的產品,也就推高了機器人價格。再者中國雖有職業學校和高等院校培養技術人員,但能真正能獨立設計夾具和編寫機器人程序的真沒有多少,這就意味著使用這類產業工人成本較高。另外,目前世界上自由度最高的六自由度機器手,中國現在的技術靠自己不知還要多少年,自由度越高,技術難度越大,價格也不便宜。 所以,從目前來看,國內從機器人制造到產業技術人員等方面都還不具備,機器人制造主要還是依靠日本德國等國在中國的機器人工廠(那些遍地都是的國產企業就忽略吧有點低端,高品質軟硬件也依賴進口,產業技術人員匱乏,成本高昂,這里面的編程軟件也基本使用外國軟件,還有控制系統,就像人的大腦,也有聰明和笨的區別,體現出來就是穩定性,國內的控制系統好像基本屬于空白吧!那么這一路下來的成本都不是中國的大部分低端制造企業可以承受的。 最后也說一下,也不是基本沒有,而是主要應用在諸如合資汽車廠和一些有資金有實力的大企業中,一些產品有前景的中小企業也有應用,但是真的不多(如果你是一位懂機器人的工程師,你愿意去中小企業嗎?但不管怎樣,中國會一直進步的,但是路還真的好遠??! 觀點二: 工業機器人能完成任務的有限。 首先,是末端執行器,一般是夾子,因此能抓取的物體有限,日本有個實驗正的研究的就是能抓取的多種物體機械臂(例如靈巧手)。但是一旦是多類型的物體,就要加額外的傳感器,例如攝像頭,這將涉及機器視覺,這又是個問題。如果抓取的柔性體,又是坑爹的事。因此一般能完成都是單一的重復性工作任務; 第二, 是負載質量比(機械壁能抓取的物體的質量與本身質量的比),但是串聯式機械結構,帶負載能力有限; 第三, 力的問題。重物限使能抓起,還涉及動力學問題,特別是高速高負載高精度(又涉及電機了),這是一個麻煩的問題。目前一般用的都是運動學(當然存在累積誤差、摩擦力、噪聲等),目前學術上動力學研究比效多-----想讓一個機械臂快速重復抓取雞蛋,是相當難的; 第四, 多機械臂合作,但這又不是很成熟的技術,能做到工業級的是N人,學院派不說; 第五, 工作空間,工業機械臂工作空間不大,如果轉為移動式機器,你可以看一下[email protected],實際應用還要等幾年。 最后一個問題:程序和硬件(要完成軌跡規劃、避障還是有點難度),不過國內這個只要有市場,應該沒問題。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: IBM 人工智能 自動駕駛

  • 飛行汽車正式接受預訂,895萬起售,2020年正式交付!

    飛行汽車正式接受預訂,895萬起售,2020年正式交付!

      全踴躍駕駛汽車還沒有搞出來的時分,這款或者飛入地的翱翔汽車正式開售!折合干部幣895萬開售!      據悉,飛翔汽車由一家名為AeroMobil的斯洛伐克新創公司研發。這款車不光能飛,降落伍還能像平凡四輪轎車異樣在路上行駛,采用了混合動力瑣屑驅動。      海外年光4月20日,飛行汽車正式揭曉,僅450kg,開發團隊操縱鋼材制造框架、碳纖維材質產外殼。機翼如蟲豸般收起,只要3秒就大要再次掀開。當作汽車時,滿油環境的續航力為500公里,作為飛機時的續航力692公里。   

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 飛行汽車

  • 電動汽車充電站變得更智能、更快

    電動汽車充電站變得更智能、更快

    雖然電動汽車(EV)在市場上并不新鮮(它們實際上已存在了一個多世紀),但他們的普及進程卻特別緩慢。電池技術的進步,連同支持用于交通的替代能源的政策法規已加速普及電動汽車的使用率。但電動車仍然面臨星羅棋布的加油站的激烈競爭。與那些需要充電數個小時才可為電動車充滿電的充電站相比,這些加油站可即刻將燃油泵送至傳統的內燃機車輛中。 EV充電站大致可分為三類:基于其功率和充電能力劃分的1、2、3類充電站(見表1)。這三類充電站基于充電技術可進一步劃分為交流(AC)充電站和直流(DC)充電站。1類交流充電站采用慢速充電,使用低電池充電電流,避免損壞電池;慢速充電也有利于匹配當地電網連接的能量容量。2類交流充電站,通常設在公共充電站,可供需要更高電流連接的商業建筑使用。功率處理能力和電池拓撲結構的技術創新促成第3類直流充電站的問世。 第3類充電站自含高電壓AC / DC電源,可不使用車輛的車載充電器(AC / DC),以提供極高的功率充電量。     表1:電動車服務設備(EVSE)類型分類*充電時間不隨EVSE充電容量線性擴展。   雖然3類充電站相比1類和2類充電站具有相對快的充電時間(如表1所示),但前者在全球的總占有率小于10%。充電時間過長(包括3類充電站在內)一直成為普及電動汽車的主要障礙。為EVSE添加遠程監視和控制功能可幫助電動汽車車主減輕因充電時間延長造成的不便。例如,能夠遠程監控,并在辦公室的停車場或在購物中心或高速公路上的公共充電站預留EVSE插槽(見圖1),可以消除在下一休息站找到一個EV充電器相關的不確定性。EV充電完成發出的自動文本消息可確保用戶為下一個用戶騰出地方,而不會增加延遲。在家中充電時可為您的電動汽車自動化充電時間和條件。這使得當上網電價較低時,可在非高峰時段為電動汽車充電。     圖1:遠程監控和EVSE控制用例。 TI新型支持Wi-Fi功能的電動汽車服務設備參考設計(TIDC-EVSE-WIFI)是一個完美組合,可滿足上述用例(及其它更多用例)的遠程監視和控制要求。在EVSE上添加Wi-Fi功能可通過標準的Web瀏覽器從任何Wi-Fi連接的設備監控EVSE。包括在該設計中的一些主要功能是: 1類和2類充電站操作(120V至240V)。 功率輸出高達30A(通過使用更大的繼電器擴展)。 先導信號線通信支持。 鎖存繼電器檢測。 高精度電能計量。 使用SimpleLink™技術通過Wi-Fi收發器進行通訊。 該參考設計是最新加入到TI Designs中TI產品組合的一種設計。此設計可協助工程師開發出加速電動汽車普及進入主流市場的設備。2016年后期,TI計劃推出3類可擴展到600 V和400 A的EV DC充電站參考設計。確保在未來幾個月查看有關這一新型3類EVSE電源子系統設計的詳情。 其他信息 請參閱新聞稿:TI參考設計為電動汽車充電站添加了Wi-Fi功能 查找TI嵌入式和模擬技術和參考設計,幫助您設計1類和2類EVSE及3類EVSE。 查看1類和2類電動汽車服務設備參考設計(TIDA-00637)。 下述圖2是支持Wi-Fi的1類和2類EVSE充電站設計的設計電路板圖片。       圖2:TI最新的支持Wi-Fi的1類和2類EVSE設計的參考設計板。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 充電站 電動汽車

  • 應用運算放大器外部照明時,要考慮的關鍵參數

    應用運算放大器外部照明時,要考慮的關鍵參數

    我是一名大學生,經常深夜駕車回到宿舍。駕駛途中,我總是要在一條很長的路上開車,路的兩側有許多懸垂的樹木。白天這些樹看起來很美麗,但到了晚上很可怕,因為看似其他學生會時不時地突然出現,正好走在我的車前。 幸運的是,我的LED頭燈能夠照到我的“夜貓子”同學。在這一事件背后,可幫助確保我的前燈運行的是一個通常很小但卻很重要的設備——運算放大器(運放)。在本博文中,我將介紹為外部照明應用選擇運算放大器時要考慮的關鍵參數。 在我們深度探討運算放大器之前,讓我們總結一下LED照明的工作原理。 LED的電流是照明系統的主要考慮因素,因為它控制光的亮度和強度。LED實際上在200Hz以上脈沖調制光,在此范圍人眼最終達到平衡。 因為LED電流控制光的亮度和強度,因此運算放大器通常用作電流感測以幫助控制進入LED的電流。脈沖寬度調制(PWM)信號中的高電流峰值可能超過LED的指定電流水平,并對其使用壽命產生負面影響。下圖1所示為LED前燈的整體系統框圖,以及應用中使用的運算放大器。? 圖1:LED大燈照明的高級系統框圖 要選擇合適的運算放大器作為電流檢測,它應該具有: 低失調電壓(Vos),以實現更好的LED輸出電流精度 低溫度漂移,有助于系統在各種溫度范圍內實現恒定亮度。 若運算放大器直接連接到LED(而不是緩沖器或晶體管),則驅動LED的輸出電流能力較強(在某些情況下)。 軌到軌功能,可最大化信號輸入和輸出,并避免削波。 由于在這些系統中成本始終是一個重要因素,TI提供了適用于外部照明應用的大量運算放大器,例如TLC2272A-Q1或TLV2372-Q1。對于更高分辨率的需求,OPA365-Q1是另一個選擇,因為它具有寬帶寬、極低的失調和軌至軌輸出(RRO)特性。 當更早落日時,您在打開前燈,深夜驅車回家時,不要忘記這些運算放大器。請TI大量的汽車運放產品組合,并訪問TI的車身電子和照明概述頁面,了解有關系統級需求的更多信息 其他信息 有關LED照明中功率注意事項的更多信息,請參閱以下博文: 關于TPS92661-Q1的“利用汽前燈改善道路安全:LED矩陣管理器” 關于TPS92515HV-Q1的“照亮前方道路:汽車前置照明中的LED” 對于前燈中的其他運算放大器替代品,請參見關于ALM2902-Q1的“使用雙高電流運算放大器驅動汽車LED燈” 查看TIDM-AUTO-DC-LED-LIGHTING,了解在前燈應用中如何使用運算放大器(OPA4322-Q1和LM2902-Q1)

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 汽車電子 照明 放大器 運算放大器

  • 將智能健康監控功能用于ADAS和自動駕駛

    將智能健康監控功能用于ADAS和自動駕駛

    監測越來越多的汽車攝像頭、雷達和其它高速傳感器模塊的狀態正變得越來越復雜。雖然具有本地處理器的智能傳感器可以監控他們自己的健康狀態,但是原始數據傳感器通常缺少一個執行該任務的本地微控制器,使得中央電子控制單元(ECU)處理器單獨監視每個傳感器。 然而,原始數據傳感器不必“裝聾作啞”。將智能健康監控功能集成到串行器和解串器(SerDes)鏈路芯片組中,可以避免中央處理器不斷輪詢傳感器的運行狀態。本篇博文中,我將一睹這一裝置。 多傳感器先進駕駛輔助系統(ADAS) 下一代車輛可能有十幾個或更多的遠程原始數據傳感器(圖1)。監控每個傳感器的健康狀態增加了中央ECU處理器中的軟件開銷。ECU必須監控諸如傳感器狀態、模塊電壓、模塊溫度、鏈路操作(雙向)等因素,及多個傳感器、串行器、解串器和其他芯片上的其他指示器等因素,以生成傳感器健康狀況的完整圖片。您可以為每個遠程傳感器模塊添加一個小型微控制器進行健康監控和內務處理,但這會增加模塊尺寸和成本——中央ECU仍然必須單獨檢查每個傳感器和鏈路。 將健康監控功能集成到SerDes芯片組中,可集中監控多個傳感器模塊及其鏈路,以便中央ECU只接收一個統一的中斷警告。     圖1:汽車攝像頭和雷達傳感器分布示例   鏈路狀態和保護 自主傳感器監測中的第一層是鏈路完整性自身。鏈路必須提供魯棒控制通道及鏈路數據保護和診斷功能。該鏈路監測電纜故障(開路、對地短路、短路到Vbatt)及位錯誤,并將警報報告回ECU。正向通道和反向通道都由SerDes芯片組監視故障。此外,DS90UB953-Q1串行器對串行器的數據輸入執行奇偶校驗,允許系統確定潛在錯誤是源自傳感器還是來自鏈路。最后,解串器的自適應均衡器提供電纜健康質量測量,使系統能夠對電纜劣化發出警告。   傳感器模塊健康診斷 隨著傳感器激增且系統功能安全性變得越來越重要,為單獨的傳感器模塊提供某種程度的健康監測是有用的。例如,DS90UB953-Q1串行器集成了許多功能支持這一目標(圖2)。在內部,串行器監控自己的狀態,例如鎖定、有效時鐘和溫度。串行器還可監視外部健康因素,如電源電壓和傳入的傳感器數據錯誤。連續發送到解串器的可配置報警位將警告ECU任何監控值是否超出范圍。串行器還報告在到傳感器模塊的控制通道通信中是否存在錯誤。如果發生I2C寫入錯誤,串行器不傳送錯誤的I2C命令,從而有助于防止傳感器模塊錯誤配置。解串器向中央ECU發送警告,使得系統可以采取進一步的動作,如控制數據重傳。     圖2:集成傳感器模塊運行狀況診斷的示例   聚合健康狀態 多輸入解串器集線器(如DS90UB960-Q1)將多達四個傳感器的狀態集成到單個可編程開漏中斷引腳(圖3)。由多個傳感器串行器或鏈路中的任何一個發送的報警可觸發中斷。然后本地處理器讀取狀態寄存器以確定警告的性質和位置。您可以配置解串器中斷引腳,以根據多個可編程變量激活。由于該引腳使用開漏結構,因此您可將多個中斷連接在一起(線OR'd),以組合來自多個芯片的中斷,從而節省處理器I/O引腳。     圖3:解串器中心聚合來自多個傳感器鏈路的報警   智能傳感器的健康 越來越多的高速傳感器正用于汽車中,這導致了自主駕駛的方式。今天的原始數據傳感器可以結合健康監控功能,遠程并自主地監控故障,節省處理器資源并提供額外的系統保護層。這使得這些“健康智能”模塊可更容易地部署未來車輛所需的更多數量的高速傳感器。如想了解更多信息,請查看TI針對ADAS應用的整個。   其他信息 還要考慮DS90UB954-Q1雙FPD-Link III解串器集線器。 將我們的一個解串器集線器與用于ADAS的TDA3x片上系統(SoC)處理器配對。

    時間:2020-08-11 關鍵詞: 傳感器 ecu

  • 汽車“成像革命”的開始:備用攝像頭開始風靡

    汽車“成像革命”的開始:備用攝像頭開始風靡

    2002年10月,Cameron Gulbransen被他的父親Greg Gulbransen殺死。原因是Greg Gulbransen在車道緩慢倒車時,由于SUV后面有一大盲點,他并沒看到自己的兒子在車后。而Cameron Gulbransen跑進那個盲點,意外地被車撞倒。 這是在汽車上安裝電子攝像頭以幫助提高安全性所做努力的轉折點。 Greg許諾自己,發生在他兒子身上的事件永遠不會再發生在其他任何人身上。他加入了兒童安全倡導團體KidsAndCars.org,并啟動了一個活動,通過安裝一個電子備用攝像頭來消除汽車后面的盲點。經過12年的努力,他終于獲得成功。美國交通部(DOT)國家公路交通安全管理局(NHTSA)于2014年3月31日公布了到2018年5月之前所有重量不到10,000磅的新車中安裝后部可視化技術攝像頭的要求。“后部可視化要求可挽救生命,將使許多家庭免受這些悲劇性事件所帶來的痛苦,”NHTSA代理署長David Friedman說。 DOT估計,美國每年的倒車事故會造成210起死亡和15000人受傷事件,這些事故中大多數涉及兒童和老年人。KidsAndCars.org估計,1991年至2012年期間由于倒車事故,1,126名兒童死亡。這些大多數死亡事件可通過備用攝像頭防止。 許多制造商并未等待指令正式下達,就開始安裝備用攝像頭作為選項。到2012年,在美國銷售的汽車中,有近一半的車輛已配備這一功能,許多售后市場制造商開始制造套件來改裝舊車。這是汽車“成像革命”的開始。 現在,基于攝像頭的主動安全系統在汽車中迅速增加。除了備用攝像頭,您的典型2017年型車也可能具有以下設備: 使用四個攝像頭的環繞視圖系統 最多帶三個攝像頭的ADAS前置攝像頭系統 后視鏡輔助攝像頭 監視攝像頭 驅動程序監控攝像頭 側視攝像頭 從2017年起,許多新車型的攝像頭數量將超過12臺,以幫助提高安全性。       圖1.汽車攝像頭       圖2.典型的電子數碼相機 典型的電子數字照攝像頭包括捕獲光的透鏡和在被稱為像素的光傳感器陣列上將光轉換為電信號的圖像傳感器。然后將這些像素信號饋送到圖像信號處理器(ISP)中以處理成期望的圖像,然后發送到顯示器用于觀看,壓縮以存儲或發送出去以進行進一步的計算機視覺分析。 汽車上的攝像頭可以分為兩類——用于視覺顯示和用于機器視覺。用于視覺顯示的攝像頭在駕駛艙的顯示屏上向駕駛員呈現圖像。這些應用程序的示例有: 備用相像頭 使用四個攝像頭的環繞視圖系統 后視鏡輔助攝像機 監視器 側視攝像機——要么增強鏡像,要么完全替換它們 夜視攝像機 用于視覺或分析應用的攝像頭生成圖像以供視覺處理器使用。所述視覺處理器對像素數據進行分析以執行高級駕駛員輔助系統(ADAS)功能。分析功能在一個稱為Vision AcceleraTIon Pac的定制TI異構架構上運行,其由定制嵌入式視覺引擎(EVE)組成,與業界領先的TI C6000™DSP和ARM®內核串聯工作。EVE是專用完全可編程的TI向量處理器,設計旨在以極高速度有效地處理低級和中級計算機視覺算法。它與處理高級視覺算法的TI C6000 DSP形成互補。分析應用程序的示例有: 自適應巡航控制(ACC) 自適應遠光燈 盲點監視器 碰撞回避系統 前方碰撞警告 智能速度適配或智能速度建議(ISA) 車道偏離警告系統 駕駛員監控系統——用于困倦和分心檢測 對于視覺用例的圖像處理的要求與用于視覺/分析用例的圖像處理的要求有著顯著不同。視覺使用案例集中于向觀看者提供最佳感知圖像質量,強調視覺上愉悅的顏色和色調,降低可察覺的噪聲水平,增加動態范圍和邊緣增強以銳化圖像。這些要求直接映射到人類視覺系統的感知。 另一方面,分析用例并不關心感知圖像質量,因為它們專注于一類輔助計算機視覺的圖像處理算法。因此,當處理分析時,不需要增加感知視覺質量的算法,如顏色校正和白平衡校正。 ADAS應用依靠相機為計算機視覺算法提供數字視頻流,以幫助提供安全性及駕駛員的舒適性。視頻流必須具有高質量,沒有缺陷,實時并且具有低延遲。它必須能夠處理寬視場和高動態范圍的典型汽車挑戰。最后,攝像機系統應該能夠在低功率和熱預算下操作,并且在各種溫度和天氣條件下均可保持信號完整性。 

    時間:2020-08-11 關鍵詞: acc adas

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