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。

  据外媒报道，近日，东芝（Toshiba）发布了新型激光雷达。与该公司2021年6月推出的上一款激光雷达相比，新型激光雷达投影装置的尺寸缩小了四分之三。 （图片来自：东芝） 新款激光雷达使用两个新的投影仪单元，体积仅为206立方厘米，可轻松放于手掌。其测距范围扩大至300米，图像分辨率为1200×84像素。此款激光雷达可灵活配置投影仪单元组合，以处理各种远程和广角探测应用。此款激光雷达将推动东芝在无人驾驶和基础设施监控等重点应用领域的发展，并进一步应用于探索机器人、无人机和小型安全设备等其他领域的合作。 东芝启动了激光雷达研究，以提高无人驾驶和基础设施的灵活性。除了扩大测距范围，提供更宽的视角和更高的分辨

  ，仅为手掌大小测距可达300米 /

  近年来，随着无人驾驶、机器人等热门行业兴起，推动了核心感知 传感器 的迅猛发展。其中，激光雷达因测量精度远高于毫米波雷达以及其他标准雷达，且具有使用环境限制较小等优势，成为了谷歌、百度、宝马产品的传感器首选。 国内专利申请后来居上 从2001年起，国外激光雷达的专利申请量开始迅猛增长，每年申请量均在220件以上，2013年至2015年的申请量分别达到312件、395件以及344件。相比之下，国内激光雷达的专利申请量在2007年以前均未破百，但从2007年开始，专利申请量直线件。由此可见，近几年该技术的国内申请量超过国外申请量，这在某些特定的程度上反映了国内各企业、科研机构

  北京时间5月23日上午消息 美国知名金融机构表示，美国汽车制造商通用汽车未来有望成为无人驾驶汽车领域的领头羊，这或将带动通用汽车公司股价迎来牛气冲天的上涨行情。 分析师Utay Michaeli认为，尽管在未来12个月里，通用汽车股价有望在现有水平上增长近一倍达到每股70美元，但他同样也觉得，随着无人驾驶汽车技术网络的普及，通用汽车股价从长久来看有望攀升至每股134美元。 Michaeli在周日的分析中写道：“我们大家都认为，通用汽车未来将依然无可争议的稳坐无人驾驶汽车领域的头把交椅。获得无人驾驶汽车领域大量的订阅，即便作为传统租赁业务的替代，都会大大增强现有低利润率部门的盈利能力，诸如汽车，甚至跨界车部门。”

  在今年2月份的世界移动通信大会MWC上，很多手机生产厂商带来了折叠屏幕设计的展示，比如三星Galaxy Fold和华为Mate X。实际上，OPPO在2018年10月就向世界知识产权局（WIPO）申请了可折叠手机专利，现在专利已经出版，包括设计草图和彩色渲染图。其中能够正常的看到这款手机的摄像头采用弹出式设计。 采用了弹出式摄像头的设计，能够大大减少边框的厚度，并能让手机在展开或者折叠状态下都能够实现图片拍摄和视频录制。通过摄像头和图像处理器的控制，能轻松实现，也就是说这款摄像头可以切换前置和后置。 目前这款手机没有公布太多的信息，出了这个弹出式摄像头之外，手机上还有一个3.5mm的耳机接口。之前三星的Gala

  基于Windows CE5．0的无线 引 言 传统的视频监控系统主要以模拟信号监控系统和基于插卡的数字监控系统为主。其中模拟信号监控系统布线工程量大，要耗费大量的存储介质，查询取证也十分繁琐；基于插卡的数字监控系统是由1台PC机加图像采集卡完成的，系统的成本高，而且PC机需要有人值守，无法在恶劣环境下使用。在视频监控领域中，如何使信息传输得更快，更稳定，距离更远，系统的成本、体积、功耗更低等问题是摆在当前研发技术人员面前的最要紧的麻烦。 在此提出一种基于嵌入式Windows CE5．O的无线视频监控系统。解决了传统视频监控系统成本高、体积大、传输距离有限、功耗大、安装不方便等问题。该系统的设计将为无线视频监控提供一种新的思路、方法和技术路线；在安

  11 月 4 日讯，无人驾驶安全吗？近日有研究团队研究表明：无人驾驶不安全。 伊利诺伊大学香槟分校的一个研究团队在分析了无人驾驶公司 2014 年至 2017 年提交的所有安全报告（涵盖 144 辆无人驾驶汽车，累计行驶 1116605 英里）后，得出一个截然相反的结论：在行驶相同里程的情况下，无人驾驶汽车发生事故的可能性是人类驾驶汽车的 4000 倍。这个研究团队开发的一种针对无人驾驶的故障评估技术，在对百度 Apollo 3．0 和英伟达专有自动驾驶系统 DriveAV 的测试中，短短 4 小时就发现了 561 个关键安全故障！ 这个研究团队致力于用AI和机器学习，通过软件和硬件的改进来提高无人驾驶技术的安全性。 “由于

  据外媒报道，以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）的研究人员在研究雷达技术时采用了一种新颖的方法，结果发现，与人们一致认为的情况相反，雷达的精度不一定取决于使用的波段（发射电波的频率范围）或带宽。此次研究由特拉维夫大学电气工程学院Pavel Ginzburg教授、Vitali Kozlov、Rony Komissarov以及Dmitry Filonov共同主导实施，研究成果已经发表在科学杂志《Nature Communications》上。 此次研究打破了多年来指导雷达技术发展的原则，特别是将更大的频率范围与更高的精度联系起来的原则，科学家们此种非传统的方法受光学相干断层成像术（Optical Coheren

  Uber CEO达拉·科斯罗萨西(Dara Khosrowshahi)今日在接受NBC采访时称，虽然Uber的一辆无人驾驶汽车上个月出现了致命交通事故，但公司不会放弃无人驾驶汽车项目。   上个月，一位49岁的妇女在美国亚利桑那州凤凰城的街道上行走时，被Uber的一辆无人驾驶汽车撞倒，并最终死亡。这起事故导致Uber暂停了无人驾驶汽车的测试。   对此，科斯罗萨西今日称，Uber“绝对”会继续开展无人驾驶汽车项目。但科斯罗萨西同时也承认，当前的无人驾驶技术仍要进一步完善。   他说：“最终，无人驾驶汽车要比人类司机更安全。但目前，无人驾驶汽车还需要继续学习，它们还是个‘学生’。”   科斯罗萨西昨日还曾表示，无人驾驶汽车是“解决

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