RSS模型技術(shù)：為自動駕駛決策筑牢安全屏障

隨著人工智能與汽車產(chǎn)業(yè)的深度融合，自動駕駛正從技術(shù)研發(fā)走向規(guī)?；涞?，成為重塑未來出行的核心力量。然而，安全始終是自動駕駛技術(shù)推廣的前提與底線，如何讓自動駕駛車輛在復(fù)雜多變的交通場景中做出精準、安全的決策，破解深度學(xué)習(xí)“黑箱”帶來的安全隱患，成為行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵難題。在這一背景下，RSS(責(zé)任敏感安全)模型應(yīng)運而生，作為一套可數(shù)學(xué)驗證、技術(shù)中立的安全框架，它將人類駕駛常識與安全規(guī)則公式化，為自動駕駛決策提供了明確的安全準則，全程保駕護航自動駕駛的安全前行。

BCM控制信號解碼匹配與CAN報文數(shù)據(jù)采集及應(yīng)用

在現(xiàn)代汽車電子控制系統(tǒng)中，車身控制模塊(BCM)作為核心執(zhí)行單元，承擔著門窗、燈光、雨刮、門鎖等車身電器的控制任務(wù)，其控制信號的精準解碼與匹配的可靠性，直接決定車身電器的運行穩(wěn)定性。同時，CAN總線作為汽車內(nèi)部主流的通信總線，負責(zé)傳輸BCM與其他電控單元(ECU)的交互數(shù)據(jù)，CAN報文數(shù)據(jù)的高效采集、解析與應(yīng)用，是實現(xiàn)汽車電子系統(tǒng)智能化診斷、優(yōu)化升級的關(guān)鍵支撐。本文結(jié)合汽車電子工程實踐。

直流充電樁的散熱方式與防護等級解析

隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的快速迭代，直流充電樁作為高效補能核心設(shè)備，廣泛應(yīng)用于公共充電站、高速服務(wù)區(qū)、居民小區(qū)等場景。其工作穩(wěn)定性直接決定補能效率與設(shè)備壽命，而散熱方式與防護等級正是保障設(shè)備長期可靠運行的兩大關(guān)鍵核心。直流充電樁在電能轉(zhuǎn)換過程中會產(chǎn)生大量熱量，若散熱不及時會導(dǎo)致器件老化、性能衰減甚至起火;同時戶外復(fù)雜環(huán)境中的灰塵、雨水、高低溫等因素，也會對設(shè)備內(nèi)部電路造成侵蝕損壞。因此，深入了解直流充電樁的散熱方式與防護等級，對行業(yè)設(shè)計制造、運維管理及用戶安全使用具有重要意義。

在ADAS傳感器模塊中實現(xiàn)精確的溫度和濕度傳感

隨著汽車智能化水平的不斷提升，高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)已成為保障行車安全、提升駕駛體驗的核心配置，其性能直接取決于傳感器模塊采集數(shù)據(jù)的精準度與可靠性。攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等ADAS核心傳感器的工作狀態(tài)，極易受到環(huán)境溫度與濕度的影響，溫濕度的波動會導(dǎo)致傳感精度偏移、設(shè)備壽命縮短，甚至引發(fā)安全隱患。因此，在ADAS傳感器模塊中實現(xiàn)精確的溫度和濕度傳感，構(gòu)建穩(wěn)定的環(huán)境感知體系，成為推動ADAS技術(shù)向高階升級的關(guān)鍵支撐，也是汽車電子領(lǐng)域的重要技術(shù)突破方向。

引入EIS技術(shù)，能否破解電車自燃難題?

隨著電動汽車普及，安全問題成為行業(yè)發(fā)展的重中之重，其中電車自燃事故更是牽動著消費者與行業(yè)從業(yè)者的神經(jīng)。電車自燃的核心誘因多與動力電池?zé)崾Э叵嚓P(guān)，而電池管理系統(tǒng)(BMS)作為動力電池的“大腦”，其監(jiān)測精度與預(yù)警能力直接決定著電車的安全底線。傳統(tǒng)BMS依賴電壓、電流、溫度等表面參數(shù)監(jiān)測，難以捕捉電池內(nèi)部的早期隱患，在此背景下，將電化學(xué)阻抗譜(EIS)技術(shù)引入BMS，成為破解電車自燃難題的重要探索方向。

MCNEX 與 Valens Semiconductor 聯(lián)合推出業(yè)內(nèi)首款支持非屏蔽線纜傳輸?shù)能囈?guī)級 QHD 前后視攝像頭

無線充電機借助充電樁通信模塊實現(xiàn)電動汽車充電測試的研究

隨著電動汽車產(chǎn)業(yè)的快速迭代，無線充電技術(shù)憑借其便捷性、安全性和無觸點損耗等優(yōu)勢，逐步從示范應(yīng)用向商業(yè)化落地過渡，成為新能源汽車補能體系的重要組成部分。截至2025年，全球電動汽車無線充電市場規(guī)模持續(xù)擴容，相關(guān)技術(shù)標準不斷完善，但無線充電機的性能驗證、兼容性測試仍面臨效率檢測難、參數(shù)協(xié)同差、場景模擬單一等痛點。充電樁通信模塊作為連接充電機與電動汽車、后臺系統(tǒng)的核心樞紐，具備多協(xié)議適配、實時數(shù)據(jù)傳輸、遠程控制等功能，其與無線充電機的深度融合，為解決電動汽車無線充電測試難題提供了高效可行的技術(shù)路徑，推動無線充電測試向智能化、精準化、標準化方向發(fā)展。

從驅(qū)動方式及相關(guān)主要技術(shù)看混合動力汽車

在汽車產(chǎn)業(yè)向新能源轉(zhuǎn)型的進程中，混合動力汽車憑借“燃油與電力協(xié)同”的獨特優(yōu)勢，成為銜接傳統(tǒng)燃油車與純電動車的關(guān)鍵橋梁。它既破解了純電動車的續(xù)航焦慮，又彌補了傳統(tǒng)燃油車油耗高、排放高的短板，其核心競爭力集中體現(xiàn)在驅(qū)動方式的多樣性與核心技術(shù)的先進性上。

車載激光雷達點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)探析

在自動駕駛技術(shù)飛速迭代的當下，車載激光雷達(LiDAR)憑借高精度三維空間建模能力、不受光照影響的主動感知優(yōu)勢，成為L3級及以上自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器，被譽為自動駕駛感知的“深度之眼”。其通過發(fā)射激光束并接收反射信號，生成包含目標三維坐標、反射強度等信息的點云數(shù)據(jù)，為車輛環(huán)境感知、路徑規(guī)劃提供核心支撐。然而，原始點云數(shù)據(jù)存在稀疏無序、噪聲干擾、數(shù)據(jù)冗余等問題，需通過一系列關(guān)鍵處理技術(shù)提煉有效信息，才能滿足自動駕駛實時性與高精度的需求。本文結(jié)合行業(yè)最新進展，探析車載激光雷達點云數(shù)據(jù)處理的四大關(guān)鍵技術(shù)，展望其發(fā)展趨勢。

電動汽車BMS：守護電池高效穩(wěn)定運行的“智能管家”

在電動汽車核心三電系統(tǒng)中，動力電池是能量核心，而電池管理系統(tǒng)(BMS)則是掌控電池運行的“智能大腦”與“安全衛(wèi)士”。作為連接動力電池與整車的關(guān)鍵樞紐，BMS通過“監(jiān)測-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)控制，融合硬件采集與軟件算法，實時調(diào)控電池狀態(tài)，破解電池衰減、安全隱患、能效不足等痛點，直接決定動力電池的使用壽命、充電效率與運行穩(wěn)定性，為電動汽車的可靠出行筑牢根基，其技術(shù)水平已成為衡量新能源汽車核心競爭力的重要指標。

三坐標測量機：汽車零部件質(zhì)量提升的核心支撐

汽車制造是一個精密化、規(guī)?；膹?fù)雜產(chǎn)業(yè)，零部件的尺寸精度、形狀公差與裝配匹配度，直接決定了整車的性能、安全性與舒適性。隨著汽車行業(yè)向新能源、智能化、輕量化轉(zhuǎn)型，市場對零部件質(zhì)量的要求愈發(fā)嚴苛，傳統(tǒng)測量工具已難以滿足復(fù)雜結(jié)構(gòu)、微小公差的檢測需求。三坐標測量機作為一種高精度、全方位的三維測量設(shè)備，憑借其精準的探測能力、強大的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢，貫穿汽車零部件研發(fā)、生產(chǎn)、裝配全流程，成為把控質(zhì)量、優(yōu)化工藝、降低損耗的核心裝備，為汽車零部件質(zhì)量提升提供了堅實保障。

汽車軟件AUTOSAR的優(yōu)勢與作用

隨著汽車產(chǎn)業(yè)向電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化加速轉(zhuǎn)型，軟件已從汽車的輔助組件升級為定義車輛競爭力的核心要素，其復(fù)雜度呈指數(shù)級增長。從燃油車時代簡單的嵌入式控制代碼，到智能汽車時代涵蓋三電系統(tǒng)、高級輔助駕駛、車云協(xié)同的億級行代碼生態(tài)，汽車軟件的開發(fā)與管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。在此背景下，AUTOSAR(汽車開放系統(tǒng)架構(gòu))作為全球汽車制造商、供應(yīng)商和軟件企業(yè)聯(lián)合推動的標準化軟件框架，應(yīng)運而生并逐漸成為行業(yè)主流，其獨特的優(yōu)勢的不僅破解了傳統(tǒng)汽車軟件開發(fā)的痛點，更為汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了堅實基礎(chǔ)。

AI技術(shù)超越傳感器融合 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動雷達邁向新高度

在智能感知領(lǐng)域，傳感器融合長期以來被視為突破單一設(shè)備局限的核心路徑，通過整合攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多類器件的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，試圖破解復(fù)雜環(huán)境下的感知難題。然而，這種融合模式始終存在難以逾越的瓶頸，時空同步要求嚴苛、信息冗余與損失并存、復(fù)雜場景下魯棒性不足等問題，限制了感知系統(tǒng)的性能上限。如今，隨著人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，雷達技術(shù)正迎來顛覆性變革，不再依賴多傳感器的簡單堆砌，而是通過算法賦能實現(xiàn)自我進化，真正突破傳感器融合的局限，開啟“智能認知”的全新階段。

引入EIS技術(shù)，能否破解電車自燃難題?

隨著電動汽車普及，安全問題成為行業(yè)發(fā)展的重中之重，其中電車自燃事故更是牽動著消費者與行業(yè)從業(yè)者的神經(jīng)。電車自燃的核心誘因多與動力電池?zé)崾Э叵嚓P(guān)，而電池管理系統(tǒng)(BMS)作為動力電池的“大腦”，其監(jiān)測精度與預(yù)警能力直接決定著電車的安全底線。傳統(tǒng)BMS依賴電壓、電流、溫度等表面參數(shù)監(jiān)測，難以捕捉電池內(nèi)部的早期隱患，在此背景下，將電化學(xué)阻抗譜(EIS)技術(shù)引入BMS，成為破解電車自燃難題的重要探索方向。

車規(guī)級i.MX SoC啟動鏈路解析：從Boot ROM到U-Boot的時序驗證與電源管理

在汽車電子領(lǐng)域，車規(guī)級i.MX SoC的啟動過程是確保系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其啟動鏈路涵蓋從Boot ROM初始化到U-Boot加載的完整時序，需結(jié)合嚴格的電源管理策略與硬件驗證流程。本文以i.MX8系列為例，解析其啟動鏈路的時序邏輯與電源管理要點。