隨著人工智能與汽車產(chǎn)業(yè)的深度融合,自動(dòng)駕駛正從技術(shù)研發(fā)走向規(guī)模化落地,成為重塑未來出行的核心力量。然而,安全始終是自動(dòng)駕駛技術(shù)推廣的前提與底線,如何讓自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜多變的交通場景中做出精準(zhǔn)、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(yùn)而生,作為一套可數(shù)學(xué)驗(yàn)證、技術(shù)中立的安全框架,它將人類駕駛常識(shí)與安全規(guī)則公式化,為自動(dòng)駕駛決策提供了明確的安全準(zhǔn)則,全程保駕護(hù)航自動(dòng)駕駛的安全前行。
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(dān)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(hào)的精準(zhǔn)解碼與匹配的可靠性,直接決定車身電器的運(yùn)行穩(wěn)定性。同時(shí),CAN總線作為汽車內(nèi)部主流的通信總線,負(fù)責(zé)傳輸BCM與其他電控單元(ECU)的交互數(shù)據(jù),CAN報(bào)文數(shù)據(jù)的高效采集、解析與應(yīng)用,是實(shí)現(xiàn)汽車電子系統(tǒng)智能化診斷、優(yōu)化升級(jí)的關(guān)鍵支撐。本文結(jié)合汽車電子工程實(shí)踐。
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(bǔ)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(bǔ)能效率與設(shè)備壽命,而散熱方式與防護(hù)等級(jí)正是保障設(shè)備長期可靠運(yùn)行的兩大關(guān)鍵核心。直流充電樁在電能轉(zhuǎn)換過程中會(huì)產(chǎn)生大量熱量,若散熱不及時(shí)會(huì)導(dǎo)致器件老化、性能衰減甚至起火;同時(shí)戶外復(fù)雜環(huán)境中的灰塵、雨水、高低溫等因素,也會(huì)對(duì)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(hù)等級(jí),對(duì)行業(yè)設(shè)計(jì)制造、運(yùn)維管理及用戶安全使用具有重要意義。
隨著汽車智能化水平的不斷提升,高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)已成為保障行車安全、提升駕駛體驗(yàn)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(zhǔn)度與可靠性。攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)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(dòng)會(huì)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(shí)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(dòng)ADAS技術(shù)向高階升級(jí)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。
隨著電動(dòng)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(dòng)著消費(fèi)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(dòng)力電池?zé)崾Э叵嚓P(guān),而電池管理系統(tǒng)(BMS)作為動(dòng)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。
隨著電動(dòng)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(diǎn)損耗等優(yōu)勢(shì),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(bǔ)能體系的重要組成部分。截至2025年,全球電動(dòng)汽車無線充電市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)容,相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不斷完善,但無線充電機(jī)的性能驗(yàn)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(diǎn)。充電樁通信模塊作為連接充電機(jī)與電動(dòng)汽車、后臺(tái)系統(tǒng)的核心樞紐,具備多協(xié)議適配、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸、遠(yuǎn)程控制等功能,其與無線充電機(jī)的深度融合,為解決電動(dòng)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(dòng)無線充電測試向智能化、精準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。
在汽車產(chǎn)業(yè)向新能源轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中,混合動(dòng)力汽車憑借“燃油與電力協(xié)同”的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),成為銜接傳統(tǒng)燃油車與純電動(dòng)車的關(guān)鍵橋梁。它既破解了純電動(dòng)車的續(xù)航焦慮,又彌補(bǔ)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(dòng)方式的多樣性與核心技術(shù)的先進(jìn)性上。
在自動(dòng)駕駛技術(shù)飛速迭代的當(dāng)下,車載激光雷達(dá)(LiDAR)憑借高精度三維空間建模能力、不受光照影響的主動(dòng)感知優(yōu)勢(shì),成為L3級(jí)及以上自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心傳感器,被譽(yù)為自動(dòng)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(hào),生成包含目標(biāo)三維坐標(biāo)、反射強(qiáng)度等信息的點(diǎn)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(diǎn)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(dòng)駕駛實(shí)時(shí)性與高精度的需求。本文結(jié)合行業(yè)最新進(jìn)展,探析車載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的四大關(guān)鍵技術(shù),展望其發(fā)展趨勢(shì)。
在電動(dòng)汽車核心三電系統(tǒng)中,動(dòng)力電池是能量核心,而電池管理系統(tǒng)(BMS)則是掌控電池運(yùn)行的“智能大腦”與“安全衛(wèi)士”。作為連接動(dòng)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(shí)時(shí)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(diǎn),直接決定動(dòng)力電池的使用壽命、充電效率與運(yùn)行穩(wěn)定性,為電動(dòng)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(biāo)。
汽車制造是一個(gè)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(duì)零部件質(zhì)量的要求愈發(fā)嚴(yán)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(biāo)測量機(jī)作為一種高精度、全方位的三維測量設(shè)備,憑借其精準(zhǔn)的探測能力、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢(shì),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(jiān)實(shí)保障。
隨著汽車產(chǎn)業(yè)向電動(dòng)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(jí)為定義車輛競爭力的核心要素,其復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長。從燃油車時(shí)代簡單的嵌入式控制代碼,到智能汽車時(shí)代涵蓋三電系統(tǒng)、高級(jí)輔助駕駛、車云協(xié)同的億級(jí)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(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)化軟件框架,應(yīng)運(yùn)而生并逐漸成為行業(yè)主流,其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)的不僅破解了傳統(tǒng)汽車軟件開發(fā)的痛點(diǎn),更為汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
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(dá)、毫米波雷達(dá)等多類器件的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),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(shí)空同步要求嚴(yán)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,雷達(dá)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(shí)現(xiàn)自我進(jìn)化,真正突破傳感器融合的局限,開啟“智能認(rèn)知”的全新階段。
隨著電動(dòng)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(dòng)著消費(fèi)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(dòng)力電池?zé)崾Э叵嚓P(guān),而電池管理系統(tǒng)(BMS)作為動(dòng)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。
在汽車電子領(lǐng)域,車規(guī)級(jí)i.MX SoC的啟動(dòng)過程是確保系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其啟動(dòng)鏈路涵蓋從Boot ROM初始化到U-Boot加載的完整時(shí)序,需結(jié)合嚴(yán)格的電源管理策略與硬件驗(yàn)證流程。本文以i.MX8系列為例,解析其啟動(dòng)鏈路的時(shí)序邏輯與電源管理要點(diǎn)。