一辆开启辅助驾驶的汽车驶近路口，红灯还亮着，交警却示意车辆通行。人类驾驶员一般能结合现场情况理解指挥。 但对智驾系统来说，遇到这种场景不只是识别一个手势，还涉及判断指令是否适用于本车，以及如何将指令转

维科网智能制造10月8日消息，科捷智能今日晚间披露《关于自愿披露项目中标的公告》显示，公司收到中标通知书，确认中标欧洲波兰的某智能物流自动化项目。 项目概况 公告显示，项目属公司主营业务，中标金额约人

最近，越来越多小伙伴转行到了具身智能领域。 其实自动驾驶和具身智能，在感知、Transformer、端到端学习、强化学习、仿真及数据闭环等多个技术上是可以迁移的。 但具身智能有一个蛮有意思的点，那就是

自动驾驶汽车想在复杂的高速公路或城市路况下实现安全行驶，前方的视线范围至关重要。 当车辆以120km/h的速度行驶时，紧急刹车和系统响应需要超过百米的深度感知距离。 作为自动驾驶的核心传感器，激光雷达

今年，英伟达 Alpamayo Summit 的第二场分论坛，讲的是整个开放生态的核心——推理模型本身。主讲人 Yurong You 是英伟达自动驾驶研究组的高级研究科学家，Alpamayo 模型的主

今年，英伟达 Alpamayo Summit 的第二场分论坛，讲的是整个开放生态的核心——推理模型本身。主讲人 Yurong You 是英伟达自动驾驶研究组的高级研究科学家，Alpamayo 模型的主

这是新能源正前方的第1397篇原创文章。 文章仅记录《新能源正前方》思想，不构成投资建议，作者没有群、不收费荐股、不代客理财。 -------- 是时候重新审视自动驾驶的机会，尤其是独立的专业自动驾驶

引言 达拉斯的下午，阳光很好。 你站在街角，打开手机，屏幕上一辆无人驾驶汽车正在靠近。它没有司机。你拉开车门，方向盘自己转了一下。 你坐进去，车汇入车流。 这不是科幻电影，这是2026年达拉斯的日常。

一段真实驾驶视频，可以告诉我们车辆当时看到了什么、做了什么，却无法回答另一个问题，那就是如果当时换一种决策，接下来会发生什么？ 这正是自动驾驶测试正在面对的问题。 对于越来越多直接从传感器输入学习驾驶

一段真实驾驶视频，可以告诉我们车辆当时看到了什么、做了什么，却无法回答另一个问题，那就是如果当时换一种决策，接下来会发生什么？ 这正是自动驾驶测试正在面对的问题。 对于越来越多直接从传感器输入学习驾驶

芝能科技出品 自动充电机器人解决的是补能流程最后一米。车辆已经能自动泊车，充电却仍需要用户下车、取枪、插枪和结束后归位。大功率液冷枪线更重，到了兆瓦级，这个动作对普通用户和无人车队都会成为限制。 三种

高工智能汽车研究院的数据显示，2025年前11个月中国市场乘用车前装V2X（Vehicle-to-Everything，车对外界的信息交换）标配搭载交付66.23万辆，同比增长59.67%，搭载率3.

从模块化到端到端，自动驾驶理解世界的方式被彻底颠覆。 模块化虽逻辑清晰，却在城市复杂路况前捉襟见肘。 端到端的常出现恰是为了解决模块化架构存在的哪些问题，那端到端出现后，模块化架构真的消失了吗？ ?

如果人类开车遇到路面深坑，并不会先想这是什么目标，而是会直接判断继续开有没有风险，要不要减速，能不能绕开。 端到端自动驾驶面对同样的问题处理起来只会更加复杂，那端到端自动驾驶能应对路面深坑吗？ ? 0

很多人会觉得，自动驾驶只要能识别车辆、行人和红绿灯，就已经具备了基本的道路感知能力。 但真正开起来就会发现，看见路上的东西和知道自己应该走哪里是两码事。 一段道路如果车道线清晰，车辆很容易获得明确的车