DriveCore?是一个完整的技术平台，由硬件、车载中间件和基于PC的软件开发工具套件组成，满足3级以上无人驾驶对开发机器学习算法的要求。在伟世通集中计算技术的成功基础上，DriveCore?是一款安全可靠的域控制器，计算能力扩展性强，可以整合多个摄像头、激光雷达、雷达传感器的数据。

  日前，伟世通推出了DriveCore?无人驾驶平台。DriveCore?作为第一个支持汽车制造商与第三方的开放合作，快速开发无人驾驶解决方案的技术平台，将大大加快无人驾驶技术的开发和商业化。

  DriveCore?是一个完整的技术平台，由硬件、车载中间件和基于PC的软件开发工具套件组成，满足3级以上无人驾驶对开发机器学习算法的要求。在伟世通集中计算技术的成功基础上，DriveCore?是一款安全可靠的域控制器，计算能力扩展性强，可以整合多个摄像头、激光雷达、雷达传感器的数据。

  伟世通总裁兼首席执行官Sachin Lawande认为：“为满足3级和以上无人驾驶解决方案的计算要求，需要强大的车载信息处理能力和多种传感技术上的支持。DriveCoreTM 是业内首款开放协作的平台，提供强大的信息处理能力和先进开发软件，促使无人驾驶系统的加快速度进行发展。”

  ·Compute是一个模块化、可扩展的硬件计算平台，很容易适应各级无人驾驶技术的要求，它的运算能力覆盖500 GFLOPS - 20 TFLOPS（基于现有SoC而言），且具有可拓展性，不依赖任何中央处理单元。它可以无缝支持英伟达、恩智浦、高通等处理器，未来还会支持别的类型的处理器，从而保护汽车制造商的有关技术投资。

  ·RunTIme是车载中间件，它提供的安全框架，使应用程序与算法能进行高性能的实时通信。该中间件在支持传感器融合的同时，还支持传感器抽象（Sensor AgnosTIc）。因此，当更先进的传感器出现，例如车载雷达从2D升级为3D等，可以每时每刻对传感器进行升级。

  ·Studio基于PC的开发环境，它使汽车制造商可以为算法研发人员搭建生态系统，加速基于传感器的AI算法的开发，可以充分释放创新潜力。 完善的物体识别、摄像头车道识别算法的模拟、验证、测试环境，使Studio可以很容易的集成第三方算法和访问真实传感器数据。

  为了促进汽车制造商与第三方的开放式合作，伟世通还公布了四个技术合作伙伴。

  ·DeepScale的深度学习技术能搭配任意传感器组合，实时创建环境模型。同时，DeepScale的深度神经网络（DNN）还能带来无人驾驶所必需的感知能力。

  ·Steer提供全自动泊车解决方案。汽车在指定地点让乘客下车，然后自动停放到距离最近的自动停车区，等收到“召唤信号”时，再驶向指定乘车点。

  伟世通首席技术官Markus Schupfner认为：“无人驾驶技术要成功实现，需要很多公司合作，在每个方面发挥自己的专长。我们不仅要取得在机器学习等新技术上的研发成果，更要加强伟世通与合作伙伴的紧密合作，必将推动无人驾驶的发展进程。”

  伟世通在推出DriveCoreTM的同时，还推进了全数字化座舱解决方案。伟世通的产品有全数字仪表、最新一代高清数字显示器技术、驾驶员监测、高级无人驾驶辅助系统（ADAS）、座舱域控制器等。伟世通的产品在当前车联网和无人驾驶转型革命大潮中，均将扮演重要角色。

  全无人驾驶一直是汽车圈津津乐道的一个线G技术商用化，全自动驾驶的落地貌似离我们仅一步之遥。今年6月份，滴滴出行在上海首次向公众开放自动驾驶服务，更是刺激了一大批全自动驾驶爱好者的神经，大肆的媒体宣传及称赞，坚定了大家对全自动驾驶技术落地的信心。 全自动驾驶，顾名思义就是仅依靠车辆配置的硬件设备及控制系统软件实现车辆载人无固定使用场景从一个目标点自动行驶到另一个目标点。在如今的日常生活中，已经随处可见类似设备的布设，在工业园、学校、医院等固定场所，经常可以看见无人配送车工作，很多人称之为“全自动驾驶”，可是这真的就是“全自动驾驶”吗?前面所说的全自动驾驶，在这个场景下有几个方面依旧没有实现，那就是“无固定场景”及“载人”

  据外媒报道，近日，美国专利商标局公布了苹果公司新获得的53项专利，这中间还包括一项泰坦项目的专利，允许用户利用手势与无人驾驶汽车交流并且指挥无人驾驶汽车。 苹果手势控制专利（图片来自： 苹果该项专利与其无人驾驶项目泰坦项目有关，特别涉及到一些系统和算法，能利用手势和其他乘员生成的信号来控制无人驾驶或部分无人驾驶汽车的运动。 在乘员给出很少信息或没有给出信息时，无人驾驶汽车就能够感知周围环境，导航至目的地，因此此类车辆越来越成为人类的研发焦点。考虑到现实环境中，车辆会有多种行进轨迹选择，在选择轨迹时，因无需传统的转向、制动、加速等操作，乘员的输入或指导信息对无人驾驶车辆的运动控制组件将

  车内用手势指导车辆行进 /

  据外媒报道，日本安立公司（Anritsu Corporation）和仿真专家dSPACE，以及广域网仿真工具供应商Apposite Technologies合作开发出用于自动代客泊车（AVP）的测试和仿真环境。 图片来自：安立 dSpace基于软件的工具可在PC上集成和模拟环境、基础设施、传感器和车辆信息。此次演示安装了AVP系统。利用安立5G基站模拟器的5G通信，AVP系统生成的车辆运动控制命令（VMC）被传输到OEM应用程序，可显示车辆控制状态。

  汽车开发自动代客泊车测试环境 /

  近期，一辆 无人驾驶 汽车在公共道路来测试时意外致死行人的事件引发了业界和公众对无人驾驶安全的广泛关注。虽然恐惧与担忧并存，但整个汽车行业向智能化、电动化、互联化发展的大趋势已不可逆转。以特斯拉、通用、谷歌为代表的企业正在大力推动无人驾驶产品的研发。想要实现不需要人类介入的完全自动化驾驶，一定要具有三个条件——即车辆完全了解环境，并依据环境变化做出相应动作，同时确保汽车本身安全和信息安全。这其中离不开高级驾驶辅助系统（ ADAS ）技术的不断演进。   确保驾驶安全是ADAS的及其重要的作用，目前ADAS系统的基本功能是为驾驶人提供车辆工作情形、车外环境变化等相关信息，同时做多元化的分析，预先警告有几率发生的危险状况，让驾驶人提早采取对应措施，

  10月19日消息，高通在中国香港举办的4G/5G峰会已经接近尾声，今天，本站随高通高层探讨了关于高通新品的更多应用场景。 高通网络摄像头方案        高通为什么重视网络摄像头产品？         让我们略感惊讶的是，高通将网络摄像头作为其全力发展的业务线之一，那么原因是什么呢？让我们先来看看目前的网络摄像头大体应用分类：消费级产品、企业级产品、运动摄像机、车载记录仪以及有必要进行360°全景拍摄的VR产品。      高通方面认为，通过多年的技术积累，高通具备在移动摄像芯片等移动领域的技术优势，而事实也证明，目前市场上多数具备良好摄像功能的高端智能手机，均搭载高通的芯

  最近特斯拉( Tesla )一台Model S 电动车 的致命意外事故引发了众多问题，并让 无人驾驶 车辆的可行性再度被质疑...   最近特斯拉(Tesla)一台Model S电动车的致命意外事故引发了众多问题，并让无人驾驶车辆的可行性再度被质疑；那一辆被货柜车撞毁的特斯拉电动车当时是设定在半无人驾驶状态，而肇事货柜车是突然从左方超车，电动车的驾驶──以及车上以摄影机为基础的防碰撞系统──就没有时间反应。   特斯拉在一篇部落格文章中表示，事故原因是其无人驾驶系统未能辨识出被佛罗里达明亮日光反射的白色货柜车，而刹车没有作动；此外该篇文章也指出，这是特斯拉电动车的自动驾驶功能启用以来，已知的首起致命交通事故。

  前不久，由清华大学 智能网联汽车 与交通研究中心、清新汽车、清研车联主办的智轮行第三期沙龙「智能化的新能源汽车如何引领新出行？」在北京清华大学举行。清华大学汽车工程系主任、教授杨殿阁做了主题演讲。   智能汽车的发展不单单是汽车产业的革命，也是未来交通出行的一场革命。百姓需要更加多的车辆解决交通需求，但交通资源的限制导致城市的严重拥堵。智能汽车的出现会大幅度的提升单车的运输的效率，有了智能汽车和 无人驾驶 ，中国未来不需要像美国、日本和德国一样保持每千人 600 ~ 800 辆汽车的保有量，就可以较好地解决百姓的出行服务需求。   清华大学汽车工程系主任 杨殿阁教授   智能汽车到底在何时会产业化？在中国，2020 年之前重点推

  1月4日，近场闪光LiDAR技术开发商PreAct Technologies （PreAct） 宣布推出一系列新型闪光激光雷达（flash LiDAR）传感器，包括 Sahara™、Borrego™ 和 Moab™，旨在应对农业、医疗、智慧城市、零售、安防、交通、教育等多个行业的各种用例，或任何的需要详细的3D映射和建模的领域。这些高性能、低成本的传感器解决方案为规模达300亿美元的近场感测市场提供了一种更好的替代方案，超越了目前使用长达几十年的传统技术。 PreAct Technologies 的联合发起人兼首席执行官 Paul Drysch 表示：“通过与现有客户和潜在客户的互动，我们越来越意识到如何利用我们的核心技术

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