車輛通信是實現更高的自動駕駛水平的重要推動因素。但是，長期以來，汽車廠商一直在研究分析所需的無線接入技術應基于蜂窩技術（也稱為C-V2X）還是基于直接接入技術（稱為DSRC）。在本文中，我們將展示未來的自動駕駛場景需要協調或組合使用這兩種技術。

5月23日，后摩智能宣布，其自主研發的業內首款存算一體大算力AI芯片成功點亮，并成功跑通智能駕駛算法模型。

機器視覺解決方案需要先進的傳感器，以取得實時性的行為數據，并在韌體或硬件層級進行處理，提供高階信息給決策制定的算法(最終是以AI為基礎)。適合車用與機器人機器視覺應用的傳感器技術案例，包括雷達和LiDAR。SiLC開發的新型LiDAR技術，是仰賴同調傳感器為車輛、機器人和工業應用實現4D視覺。

當談到汽車應用中的GPU時，大多數人會將其與車載顯示器和儀表盤聯系起來，但GPU的功能遠不止這些。具體來說，它們可以顯示并且驅動當今汽車標準的高級駕駛員輔助系統(ADAS)。

在嚴重交通事故等緊急情況下，需要分秒必爭，而且充分寬敞的救援車道還可能決定生死。如果駕駛人能夠聽到警鈴聲，為什么自動駕駛汽車不能也這樣做呢？

許多人都夢想可以輕易穿梭往來不同的地方，這個夢想在影集“霹靂游俠”(Knight?Riders)中的人工智能霹靂車“伙計”(K.I.T.T.)或電影“第五元素”(The?Fifth?Element)中的車輛上得到了充分體現?，F代的汽車越來越接近這些未來愿景，而各式各樣的傳感器技術在其中扮演著重要角色，其中最具潛力的技術是：光學雷達(lidar)。

復旦大學引入了美團的自動送餐配送車，為全校師生提供三餐無接觸的配送服務，已經不是美團第一次助力疫情了，這項技術已經落地近2年而且不斷地發展壯大，與各社會企業進行融合..

為什么會提出雷達系統這個話題？每年，全球約有130萬人死于交通事故，而在交通事故中受重傷人的更是多達幾百萬。雷達技術在高級輔助駕駛系統（ADAS）的應用至關重要，能夠有效避免交通事故的發生并挽救生命。?

新平臺通過尖端開發環境推動創新，為“軟件定義汽車”鋪平道路

激光雷達系統的視場?(FOV)?決定了激光雷達能夠捕捉到的圖像的寬度，因此該視場對于自動駕駛決策算法十分重要。擴大FOV的方法有很多種，其中之一就是利用機械掃描，使用電機幫助實現360度FOV。無刷直流?(BLDC)?電機可以實現此目標，且高效低噪，因此廣受歡迎。

瑞薩R-Car?SoC和RH850?MCU將被用于Honda?SENSING系統

2021年4月，黑芝麻智能發布車規級高性能自動駕駛計算芯片華山二號A1000 Pro，并于同年7月流片成功。華山二號A1000 Pro自動駕駛計算芯片是目前國產性能最強的車規級高性能自動駕駛計算芯片。