解密 DeepSeek：如何让每个企业都能负担得起专属大语言模型
本文深入探讨了中国初创公司 DeepSeek 在大语言模型（LLM）开发方面的创新实践。阐述了其如何以低成本克服技术限制，通过独特的训练方法，如利用少量高质量数据和迭代强化学习，为小型组织开发 LLM 开辟新路径。对比传统 LLM 开发的高成本，分析了 DeepSeek 模式对小型企业和组织的价值，包括降低成本、提高效...
弥合人工智能代理鸿沟：跨越自主能力光谱的实施困境与突破路径
本文深入剖析了人工智能代理实施现状，通过对超 1250 个开发团队的调查数据，揭示了计划构建复杂代理工作流程与成功生产部署之间的巨大差距。详细阐述了从 L0 到 L5 的自主能力框架，分析各自主级别面临的技术挑战、技术栈考量及实施现实。还探讨了开发方法、未来方向和技术路线图，为人工智能开发者提供了极具价值的实践指导与深...
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
ECU自适应模糊测试：用于增强漏洞检测的模块化测试平台方法
本次演示介绍了一种自适应模糊物理测试平台，旨在识别汽车系统中的漏洞，特别聚焦于控制器局域网（CAN）总线
符合ISO 26262的汽车嵌入式应用控制流检查的实验评估
我们在本文中介绍的方法是在编译应用程序代码之前，将针对CFE的SIHFT方法（在文献中称为控制流检查(CFC)）应用于用C语言编写的应用程序代码
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
具身智能产业全景剖析：从技术底座到产业生态
具身智能与通用AI有着本质的区别。通用AI旨在构建能够处理各种复杂任务、具备广泛知识和推理能力的智能系统
具身智能产业演进：历史溯源与当下格局之思
让我们带着这些疑问，一同探索具身智能的“前世今生”，揭开它神秘的面纱，展望它为我们带来的无限可能。
具身多模态大模型：开发、数据集与未来趋势解析（下）
具身多模态大模型（EMLM）是融合语言、视觉、触觉等多模态数据与物理交互能力的前沿 AI 系统，由广东人工智能和数字经济实验室等机构牵头研究。本文系统梳理 EMLM 技术体系，剖析 PaLM-E、RT-1 等典型模型及 Open X-Embodiment、Habitat-Sim 等数据集，重点探讨跨模态对齐、实时决策等...
具身多模态大模型：开发、数据集与未来趋势解析（上）
具身多模态大模型（EMLM）是融合语言、视觉、听觉等多模态数据与物理交互能力的前沿 AI 系统，由斯坦福李飞飞团队等机构推动发展。本文系统梳理 EMLM 核心技术，涵盖大语言模型（LLM）、视觉模型（LVM）及跨模态架构，聚焦家庭服务、自动驾驶等场景的具身感知、导航与交互应用。剖析 PaLM-E、RT-1 等典型模型及...
解密 DeepSeek：如何让每个企业都能负担得起专属大语言模型
本文深入探讨了中国初创公司 DeepSeek 在大语言模型（LLM）开发方面的创新实践。阐述了其如何以低成本克服技术限制，通过独特的训练方法，如利用少量高质量数据和迭代强化学习，为小型组织开发 LLM 开辟新路径。对比传统 LLM 开发的高成本，分析了 DeepSeek 模式对小型企业和组织的价值，包括降低成本、提高效...
将人工智能驱动的预测分析集成到联网汽车平台
除了提供有关应用和部署AI驱动的预测算法的难题和挑战的想法之外，我们还描述了一些最佳实践，这些最佳实践对于确保AI驱动的洞察力在不影响其准确性和可靠性的情况下体现出来至关重要
使用利用人工智能幻觉评估影像真实感：大型视觉语言模型与自然语言推理的应用智慧幻覺來評估影像真實感
SEO 即搜索引擎优化，是一种通过优化网站内容、结构、代码等多方面元素，来提高网站在搜索引擎自然排名结果中的位置，进而增加网站流量、提升网站曝光度和用户访问量的技术和策略。它旨在使网站更符合搜索引擎的算法规则和用户的搜索习惯，包括关键词研究与布局、优化页面标题和描述、提高网站加载速度、创建高质量的内容、获取外部链接等操...
从单词到概念的跨越：大型概念模型革新语言理解与生成全解析
深度解析大型概念模型（LCM），它作为人工智能领域新兴架构，突破大型语言模型局限，从处理单词迈向处理概念，实现语言理解与生成的变革。文中详细阐述 LCM 的定义、训练方式、显著优势，也剖析其面临的计算成本、可解释性等挑战及未来研究方向。带你全面了解 LCM 如何重塑 AI 语言处理格局，是人工智能爱好者与从业者不可错过...
突破传感器局限！AnyTouch 如何重塑机器人触觉感知，实现跨传感器统一表征？
本文围绕视觉触觉传感器在机器人领域的应用展开，介绍了人大、武汉科技大学和北邮联合研究的 “AnyTouch: Learning Unified Static-dynamic Representation Across Multiple Visuo-tactile Sensors”。文中指出，视觉触觉传感器标准化程度低阻...
两年3万+缺口！汽车功能安全工程师究竟长什么样？
功能安全工程师的工作内容有哪些专业比较匹配该岗位功能安全工程师岗位如何快速入门功能安全工程师的日常工作协作关系功能安全工程师的发展前景功能安全工程师的上升通道功能安全工程师需要掌握的技能以及工作难点1功能安全工程师的工作内容功能安全工程师主要实在功能安全经理和项目经理的管理和指导下，完成产品功能安全设计、开发和验证。
弥合人工智能代理鸿沟：跨越自主能力光谱的实施困境与突破路径
本文深入剖析了人工智能代理实施现状，通过对超 1250 个开发团队的调查数据，揭示了计划构建复杂代理工作流程与成功生产部署之间的巨大差距。详细阐述了从 L0 到 L5 的自主能力框架，分析各自主级别面临的技术挑战、技术栈考量及实施现实。还探讨了开发方法、未来方向和技术路线图，为人工智能开发者提供了极具价值的实践指导与深...
AlphaDrive：华中科技大学 - 地平线联合提出强化学习框架，突破自动驾驶 VLM 规划瓶颈（MetaAD 提升 22%）
华中科技大学联合地平线提出 AlphaDrive 框架，创新性结合强化学习与推理技术，突破自动驾驶 VLM 规划瓶颈。通过 GRPO 算法与四种定制奖励（规划准确性 / 动作加权 / 多样性 / 格式），在 MetaAD 数据集上实现横向决策 F1 提升 22%、纵向决策 F1 提升 18%。采用 SFT+RL 两阶段...
Chameleon：清华 - 博世联合提出快 - 慢神经符号框架，突破无地图自动驾驶车道拓扑提取精度（OpenLane-V2 提升 22%）
清华大学联合博世研发的 Chameleon 框架，创新性提出快 - 慢神经符号推理架构，突破自动驾驶无地图场景下的车道拓扑提取难题。通过动态合成程序的快速系统处理常规车道关系，结合 GPT-4 视觉模型的慢系统解决极端路口场景，在 OpenLane-V2 数据集上实现车道段检测 DETIs 提升 22%、邻接矩阵预测 ...
Occ-LLM：基于运动分离 VAE 的大模型架构，突破自动驾驶 4D 占用预测精度极限（港科大广州）
香港科技大学广州分校最新研究提出 Occ-LLM 框架，创新性融合大语言模型与 3D 语义占用表示，突破传统自动驾驶感知瓶颈。通过运动分离变分自动编码器（MS-VAE）有效解决动态 / 静态场景分离难题，在 nuScenes 数据集上实现 4D 占用预测 IoU 提升 6%、mIoU 提升 4%。支持多任务协同：未来 ...
“舱驾一体”渐行渐近，“好用”的车载AI芯片该如何设计与定义？
“舱驾一体”渐行渐近，“好用”的车载AI芯片该如何设计与定义？
智能网联汽车多域电子电气架构会如何发展？
本文总体车载软件架构设计、硬件系统、通信系统和软件系统四个角度对ICV多域E/E架构研究的关键技术进行了深入分析，并展望了未来的发展趋势。
详解智能座舱通信技术
本文主要介绍了智能座舱通信技术相关内容。
汽车网络安全及相关标准 | 你的智能座驾有多脆弱？
基于简单的案例分析和标准介绍，得出除了车厂必须保证所设计的车辆系统的安全性，还有其他能减少“表面攻击”的工作要做。智能汽车的出现为技术和创新的无限可能性打开了大门，但也为汽车本身以外的威胁打开了大门。
基于AUTOSAR实现带行人检测的自动紧急制动碰撞预警系统
本文阐述了一项复杂的创新技术——带行人检测功能的自动紧急制动碰撞预警系统（CWAB-PD
【汽车软件】AUTOSAR：适用于时序保护机制的任务调度方法
本文针对汽车领域的实时操作系统规范AUTOSAR提出了一种时间保护机制，以便在调度实时任务时遵守每个任务的截止时间。
【汽车软件】基于AUTOSAR的系统快速原型设计
本文提出了一种在AUTOSAR系统中自动集成不符合AUTOSAR的原型代码的概念，以及特定于应用程序的配置和完整系统的生成。
AP AUTOSAR ：平台健康管理 PHM 详解 （下）
本文详细介绍了 AP AUTOSAR ：平台健康管理 PHM的相关内容。
AP AUTOSAR：平台健康管理 PHM 详解 （上）
本文详细介绍了AP AUTOSAR：平台健康管理PHM的相关内容。
多芯片神经处理单元对自动驾驶感知的性能影响
摘要我们研究了新兴的基于chiplet的神经处理单元在受限的汽车环境中加速车载人工智能感知工作负载的应用。其动机源于chiplet技术如何成为新兴车载架构的重要
IAR 环境下的 FlashLoader 设计
本文介绍了基于 IAR 的 Flash Loader 设计关键点。
ECU 的车规级试验：DV 试验（一：标准概述）
本文初步介绍了 ECU 的车规级试验即 DV 测试，包括什么是 DV 测试，DV 与 PV 的关系，相关的试验标准等
一文了解ECU硬件都有什么
本文介绍了ECU硬件，包括其组成和作用，与此强相关的传感器，执行器和电源管理模块等内容。 希望对您的学习有所帮助。
解密汽车嵌入式芯片CPU、MCU、SBC
本文针对CPU，MCU，SBC这些基本的芯片概念进行阐述。
ECU自适应模糊测试：用于增强漏洞检测的模块化测试平台方法
本次演示介绍了一种自适应模糊物理测试平台，旨在识别汽车系统中的漏洞，特别聚焦于控制器局域网（CAN）总线
符合ISO 26262的汽车嵌入式应用控制流检查的实验评估
我们在本文中介绍的方法是在编译应用程序代码之前，将针对CFE的SIHFT方法（在文献中称为控制流检查(CFC)）应用于用C语言编写的应用程序代码
用于确定ASIL的功能安全驾驶情况分析模型
在本文中，我们试图提出一个对危险事件的三个属性进行分类的系统模型，并给出确定 ASIL 的优化流程
控制器局域网（CAN）总线安全挑战评估
本文对 CAN 总线进行了全面分析，以探讨其安全问题，并阐述了 CAN 的安全漏洞、现有攻击面，列举了已实施的攻击场景案例
基于现场可编程门阵列（FPGA）的电机驱动器功能安全增强
本文展示了如何使用失效模式、影响及诊断分析（FMEDA）来分析 FPGA 控制驱动器的功能安全性，并通过诊断方法加以增强，以达到 ISO 26262 汽车安全完整性等级 B（ASIL B）或 IEC 61508 安全完整性等级 2（SIL 2）
汽车应用中基于非CAN和CAN的基础通信研究与原型实现
本文重点研究早期汽车应用中使用的非 CAN 系统，以及 Arduino 等开源硬件和 MCP 2515 等 CAN 控制器
基于机器学习的CAN总线网络攻击检测智能安全框架
本文提出一种新的基于改进的一类支持向量机的 CAN 流量异常检测模型
车载网络通信“CAN总线”的安全与漏洞
本研究的目的是调查CAN总线协议在安全通信方面的当前局限性，以及汽车领域的研究人员为克服CAN总线在不同层面的局限性所提供的各种解决方案。
基于车辆行驶模式下恒定CAN消息频率的汽车入侵检测
本文提出了一种简单且经济高效的方法，通过在车辆不同行驶模式下保持恒定的消息频率来确保 CAN 总线的安全。
抽象通信建模：以汽车CAN总线为例
本文报告了一项案例研究，其中汽车通信协议控制器局域网（CAN）在不同的抽象级别进行了建模，协议的特定功能（如位填充）在模型中有的被体现，有的被抽象掉
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