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东风商用车取得自动驾驶速度重规划专利，有效进行速度重规划，避免车辆发生抖动

公告，东风商用车有限公司取得一项名为“自动驾驶速度重规划方法、装置、设备及可读存储介质“，授权公告号CN114489073B，申请日期为2022年1月。专利摘要显示，本申请涉及一种自动驾驶速度重规划方法、装置、设备及可读存储介质，涉及自动驾驶技术领域，包括获取本车的实时速度及与实时速度对应的规划速度；检测实时速度与规划速度间的差值是否大于预设的速度阈值；若是则获取本车在当前时刻的第一实时状态信息，基于第一实时状态信息和目标障碍车在当前时刻的第二实时状态信息进行速度重规划得到第一速度重规划曲线；否则判断目标障碍车的运动状态是否发生变化；若目标障碍车的运动状态发生变化，获取本车在上一时间周期的规划状态信息和目标障碍车在下一时间周期的预估状态信息；基于规划状态信息和预估状态信息进行速度重规划得到第二速度重规划曲线。本申请可有效进行速度重规划，避免车辆发生抖动。

金融界2024-02-06

TMT在2月胜率高！5GETF(515050)涨超3%

费电子、PCB等5G基础设施板块，也在自动驾驶、云计算、物联网等应用场景板块有较高权重，指数成分股包括华工科技、卓胜微、立讯精密、兆易创新、中航光电、新易盛、三安光电、歌尔股份、中科创达等华为、苹果产业链公司，以及中兴通讯、中际旭创、紫光股份、工业富联、天孚通信等5G概念股。（联接基金A类：008086 C类：008087）以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-06

江铃汽车上涨5.07%，报21.36元/股

商用车领域率先搭载北斗导航并推出L4级自动驾驶产品，拥有400多家一级经销商，经销商总数超过1000家，美国福特汽车公司持有公司32%股份。截至9月30日，江铃汽车股东户数3.68万，人均流通股2.35万股。 2023年1月-9月，江铃汽车实现营业收入235.08亿元，同比增长6.70%；归属净利润10.09亿元，同比增长40.75%。

金融界2024-02-06

上海市智能网联汽车发展报告发布

其中提到，截至2023年底，上海市实现自动驾驶开放测试总面积达912平方公里，其中嘉定464平方公里和临港386平方公里实现全域开放。累计向32家企业774辆车颁发道路测试和示范应用牌照。测试总里程963.3万公里，其中自动驾驶测试里程743.7万公里，较2022年分别增加25%、43%；测试总时长115万小时，其中自动驾驶测试时长65万小时，较2022年分别增加190%、200%。

金融界2024-02-05

睿创微纳上涨5.04%，报33.79元/股

泛应用于夜视观察、人工智能、机器视觉、自动驾驶、无人机载荷、智慧工业、安消防、物联网、医疗防疫等领域。公司致力于成为世界领先的智慧感知技术解决方案提供商，打造中国最有价值的特种芯片企业。截至9月30日，睿创微纳股东户数1.47万，人均流通股3.04万股。 2023年1月-9月，睿创微纳实现营业收入26.62亿元，同比增长55.70%；归属净利润3.87亿元，同比增长112.12%。

金融界2024-02-05

市场V型反转！5GETF(515050)翻红，持仓股天孚通信涨超10%

费电子、PCB等5G基础设施板块，也在自动驾驶、云计算、物联网等应用场景板块有较高权重，指数成分股包括华工科技、卓胜微、立讯精密、兆易创新、中航光电、新易盛、三安光电、歌尔股份、中科创达等华为、苹果产业链公司，以及中兴通讯、中际旭创、紫光股份、工业富联、天孚通信等5G概念股。（联接基金A类：008086 C类：008087）以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-05

东风汽车集团申请基于特征映射和自注意力机制的红外可见光视觉融合方法专利，能够有效降低图像信息损失，提升图像融合的准确性

3年10月。专利摘要显示，本发明涉及自动驾驶车辆场景感知技术领域，具体涉及一种基于特征映射和自注意力机制的红外可见光视觉融合方法。采用深度学习模型解决融合过程中核心的透视变换和图像配准操作，使用所有像素进行映射关系计算，并且使用自注意力机制进一步加强不同模态视图相关性特征提取，克服了现有技术多模图像融合需要根据特征点来建立映射关系带来的采样点(有效参与计算像素点)数量较少，以及某些差分算法要求不同图像具备相近或相同视场角的限制问题；本发明能够有效降低图像信息损失，提升图像融合的准确性，且易于部署实施、可操作性好。

金融界2024-02-04

文件显示苹果去年加大力度测试自动驾驶汽车里程超70万公里

最近苹果向加州一家机构提交的记录揭示了自动驾驶项目的最新动态。数据显示， 2023年，苹果在公共道路上的自动驾驶测试里程约72万公里，几乎较2022年增加了三倍，比2021年更是增加了30多倍。这些数据包括了2022年12月至2023年11月的测试，其中大部分发生在报告期内的下半年。他们在8月的测试里程达到了13.5万公里，创下了峰值。虽然苹果在加州获准在公共道路上测试自动驾驶汽车技术，但必须有一名安全驾驶员。这是自动驾驶汽车公司在街道上收集更多数据并验证其软件在实际交通中表现的重要步骤。其他公司，比如谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo和亚马逊的Zoox，也获得了在加州测试自动驾驶技术的许可，甚至可以在没有安全驾驶员的情况下进行测试。但加州目前只允许Waymo和自动驾驶快递公司Nuro在加州部署商业自动驾驶技术。尽管如此，苹果的测试里程数与其他先进的自动驾驶汽车开发商相比仍有较大差距。例如，Waymo在有安全驾驶员的情况下在加州测试了595万公里，在无安全驾驶员的情况下测试了193万公里。此外，Waymo还在凤凰城运营自动驾驶服务，并在得克萨斯州奥斯汀进行测试，但这些城市的业务数据并未包含在此次公布的数据中。即使是陷入困境的通用汽车旗下自动驾驶汽车部门Cruise，在2023年也在加州完成了近426万公里的测试里程，比苹果的测试里程多出350多万公里。然而，去年10月，Cruise被暂停了在加州的部署许可，不久后也停止了全美范围内的测试。加州政府公布的数据引起了业界的广泛关注。据上月报道，苹果已调整了其自动驾驶汽车的研发目标。从原先打造一款全自动驾驶汽车，转变为开发具有自动驾驶辅助功能的汽车，这与特斯拉、福特和梅赛德斯-奔驰等汽车制造商提供的现有功能更为接近。尽管这些功能包含了自动化的元素，但它们要求驾驶员始终保持对道路的关注。据报道，苹果电动汽车的上市时间从原定的2026年推迟到了2028年。对于这一系列的调整和变化，苹果并未做出回应。苹果的汽车项目经历了漫长而曲折的历史，由于该公司对外界一直保持低调，很少公开谈论这一项目的进展，使得外界对其真实情况产生了诸多猜测和解读。早在2017年，苹果就获得了加州的许可，得以测试有司机驾驶的自动驾驶汽车。同年晚些时候，苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）在接受采访时表示，该公司“专注于研发自动驾驶系统，而该系统的目标显然是用于自动驾驶汽车”。苹果聘请了特斯拉的前工程主管道格·菲尔德（Doug Field）来领导其汽车项目，然而他于2021年离开了苹果并加盟福特。最近又有一位曾参与启动苹果汽车项目的关键人物跳槽至电动汽车公司Rivian。

金融界2024-02-04

解码Web3 AI：下一代技术堆栈

注释数据以进行突破性研究，从医学分析到自动驾驶汽车培训。IPFS 和 Filecoin 等工具可确保安全的分布式存储，使个人能够控制自己的数据并因贡献而获得奖励。这不仅仅是数据——它是一种关于所有权、协作和共享进步的新社会契约。数据隐私区块链成为你信息的盾牌。想象一下，借助先进的加密和零知识证明，在敏感医疗数据上训练人工智能而不暴露患者身份。Privasea 和 Modulus Labs 等公司正在引领潮流，将范式从侵入式、中心化模型转变为隐私优先的人工智能。这是 Web3 的承诺：人工智能能够学习和成长，同时保证你的数据安全并处于你的控制之下。验证 EZKL 和 Worldcoin 等解决方案提供安全、自主主权的身份管理，无需中心化平台来保存你的登录凭据。想象一下，无需依赖 Facebook 或 Google 即可登录人工智能应用程序，从而增强安全性并让你掌控自己的数字身份。 AI驱动的分析 Dune Analytics 和 NumerAI 等平台利用尖端的 AI 算法来转变 Web3 中的数据分析。想象一下，无缝地探索复杂的 DeFi 协议、识别投资机会并做出明智的决策，所有这些都由 AI 在透明且社区驱动的生态系统中提供支持。智能体 Web3 支持 Autonolas 和 Fetch.ai 等智能体的开发，它们能够导航去中心化网络并代表你自主执行任务。想象一下 AI 代理管理你的投资、谈判去中心化交易或跨 Web3 协议优化你的资源分配，从而开启自动化和个性化服务的新时代。最后的想法区块链和AI在 Web3 领域的协同作用预示着创新的新时代，将区块链在数据所有权、透明度和道德治理方面的优势与AI的先进功能相结合。这种集成为增强数据所有权、提高人工智能系统的透明度以及促进直接数据货币化铺平了道路。它还承诺最大限度地减少人工智能的能源足迹并促进道德人工智能发展。来源：金色财经

金色财经2024-02-04

东风商用车申请商用车自动驾驶纵向控制方法、系统、车辆及存储介质专利，提高了商用车自动驾驶纵向控制的效率和平稳性

东风商用车有限公司申请一项名为“商用车自动驾驶纵向控制方法、系统、车辆及存储介质“，公开号CN117485363A，申请日期为2023年10月。专利摘要显示，本发明提供了一种商用车自动驾驶纵向控制方法、系统、车辆及存储介质，其方法包括：获取商用车的车辆实时状态量；构建定参数闭环控制器和至少一个变参数闭环控制器，基于车辆实时状态量与期望状态量的状态量偏差及变速箱换挡状态设定目标控制参数；基于定参数闭环控制器和变参数闭环控制器确补偿驱动力；基于补偿驱动力确定整车轮边驱动力，并基于整车轮边驱动力判断商用车的纵向控制方式；当为牵引力控制时，基于整车轮边驱动力确定引擎需求扭矩，并基于引擎需求扭矩确定油门开度，并基于油门开度控制商用车纵向加速；当为制动控制时，通过线控请求制动减速度，控制商用车纵向减速。本发明提高了商用车自动驾驶纵向控制的效率和平稳性。

金融界2024-02-04

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