车辆通信是实现更高的自动驾驶水平的重要推动因素。但是，长期以来，汽车厂商一直在研究分析所需的无线接入技术应基于蜂窝技术（也称为C-V2X）还是基于直接接入技术（称为DSRC）。在本文中，我们将展示未来的自动驾驶场景需要协调或组合使用这两种技术。

5月23日，后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。

机器视觉解决方案需要先进的传感器，以取得实时性的行为数据，并在韧体或硬件层级进行处理，提供高阶信息给决策制定的算法(最终是以AI为基础)。适合车用与机器人机器视觉应用的传感器技术案例，包括雷达和LiDAR。SiLC开发的新型LiDAR技术，是仰赖同调传感器为车辆、机器人和工业应用实现4D视觉。

当谈到汽车应用中的GPU时，大多数人会将其与车载显示器和仪表盘联系起来，但GPU的功能远不止这些。具体来说，它们可以显示并且驱动当今汽车标准的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。

在严重交通事故等紧急情况下，需要分秒必争，而且充分宽敞的救援车道还可能决定生死。如果驾驶人能够听到警铃声，为什么自动驾驶汽车不能也这样做呢？

许多人都梦想可以轻易穿梭往来不同的地方，这个梦想在影集“霹雳游侠”(Knight Riders)中的人工智能霹雳车“伙计”(K.I.T.T.)或电影“第五元素”(The Fifth Element)中的车辆上得到了充分体现。现代的汽车越来越接近这些未来愿景，而各式各样的传感器技术在其中扮演着重要角色，其中最具潜力的技术是：光学雷达(lidar)。

复旦大学引入了美团的自动送餐配送车，为全校师生提供三餐无接触的配送服务，已经不是美团第一次助力疫情了，这项技术已经落地近2年而且不断地发展壮大，与各社会企业进行融合..

为什么会提出雷达系统这个话题？每年，全球约有130万人死于交通事故，而在交通事故中受重伤人的更是多达几百万。雷达技术在高级辅助驾驶系统（ADAS）的应用至关重要，能够有效避免交通事故的发生并挽救生命。 

新平台通过尖端开发环境推动创新，为“软件定义汽车”铺平道路

激光雷达系统的视场 (FOV) 决定了激光雷达能够捕捉到的图像的宽度，因此该视场对于自动驾驶决策算法十分重要。扩大FOV的方法有很多种，其中之一就是利用机械扫描，使用电机帮助实现360度FOV。无刷直流 (BLDC) 电机可以实现此目标，且高效低噪，因此广受欢迎。

瑞萨R-Car SoC和RH850 MCU将被用于Honda SENSING系统

2021年4月，黑芝麻智能发布车规级高性能自动驾驶计算芯片华山二号A1000 Pro，并于同年7月流片成功。华山二号A1000 Pro自动驾驶计算芯片是目前国产性能最强的车规级高性能自动驾驶计算芯片。

华山二号A1000 Pro自动驾驶计算芯片是目前国产性能最强的车规级高性能自动驾驶计算芯片。产品基于最高等级ASIL D车规安全标准打造，依托两大自研核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及车规级低功耗神经网络加速引擎DynamAI NN，得益于DynamAI NN大算力架构，芯片算力达到106TOPS(INT8)，最高可达196 TOPS(INT4)，继续保持国内最高算力自动驾驶算力芯片的位置，算力能支持高级别自动驾驶功能，从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接。

Switchtec第4代PCIe交换机可为ADAS设计提供低延迟、低功耗和高性能连接

自动驾驶汽车有许多棘手的技术问题仍远未解决。在我看来，这里有三个关键问题：为什么自动驾驶汽车问题如此难以解决？不同的自动驾驶汽车用例如何影响自动驾驶汽车问题？自动驾驶汽车用例的部署将如何发展？