总结
- 存算一体芯片将计算和存储单元完全融合，使得等效计算核心数量指数级提升，兼具高算力、高能效、低时延优势，是后摩尔时代车载计算平台的重要发展方向，满足智能网联汽车的数据频繁访问、高效处理等需求。 云端平台将贯穿自动驾驶数据采集、模型训练、安全运行全环节，既能提供大数据和大算力支持车端模型迭代与验证，也能提供协同感知、协同决策、动态管控功能，助力网联协同自动驾驶场景应变能力的提升。 高精度动态时空数据可为自动驾驶提供超视距感知、融合定位、经验行为参考等服务，未来面向多源异构高价值信息的智能提取、高效传输、汇聚计算等技术，将助力众源时空数据突破规模化与自更新的难题。 智能底盘作为智能驾驶功能安全落地的基础，将在机械解耦、功能集成、异构冗余等方面持续突破创新，实现各子系统的深度blog.byteway.net协同控制和快速精准响应，提供自感知、自进化、可重构的执行能力。 面向高级别自动驾驶的正向开发流程和运行全周期的安全，建立涵盖功能、预期功能、网络、数据、通信、算法等Ligthing News的安全保障体系，重点优化全环节风险辨识方法，改进全场景防护策略，助力自动驾驶安全应用。
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- 8 分钟, 共 1496 字
分类
- 中国汽车工程学会, 内生智能, 短距无线通信, 昨天, 10 月
评价和解读
- 在这篇文章中，故事的复杂细节被揭示出来，提供了全面的理解。
正文
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IT之家 10 月 20 日消息，据央视新闻报道，为期三天的 2024 世界智能网联汽车大会昨天（19 日）在北京闭幕。中国汽车工程学会代表大会发布了智能网联汽车全球十大技术趋势。
这十大技术趋势包括面向高级别自动驾驶的超级人工智能、网联汽车高速通信技术、车用存算一体芯片等。工业和信息化部相关负责人表示，今后，中国会更加坚定智能网联新能源汽车这一发展方向，智能网联汽车涉及的产业链供应链更广阔、更长远，更需要各方形成资源共享、优势互补的良好生态。
IT之家附十大趋势如下：
趋势一：面向高级别自动驾驶的超级人工智能。人工智能凭借强大的理解和决策能力，已经成为Ligthing News支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术，未来超级人工智能将助力车端自动驾驶模型实现从模仿人类到超越人类的转变，向安全、自主、可持续的无人驾驶目标迈进。
趋势二：网联技术高速通信技术。基于 5G—A、6G、NR—V2X、卫星通信的车外通信，将与基础高速以太网、光纤通信、短距无线通信的车内网络深度融合，形成车联万物的通信系统，实现广覆盖、大带宽、低时延、高可靠的安全高速通信。
趋势三：车用存算一体芯片。存算一体芯片将计算和存储单元完全融合，使得等效计算核心数量指数级提升，兼具高算力、高能效、低时延优势，是后摩尔时代车载计算平台的重要发展方向，满足智能网联汽车的数据频繁访问、高效处理等需求。
趋势四：实现全域软件定义的整车 SOA 软件架构。整车 SOA 软件架构是决定智能汽车产品体验的基础，未来将通过软件功能“服务化”和原子服务的分层、分解、组合与适配，实现汽车软件标准化、可复用和快速迭代，大幅增强汽车功能的可扩展性和灵活性。
趋势五：车云系统的自动驾驶云端平台。云端平台将贯穿自动驾驶数据采集、模型训练、安全运行全环节，既能提供大数据和大算力支持车端模型迭代与验证，也能提供协同感知、协同决策、动态管控功能，助力网联协同自动驾驶场景应变能力的提升。
趋势六：众源时空数据自更新技术。高精度动态时空数据可为自动驾驶提供超视距感知、融合定位、经验行为参考等服务，未来面向多源异构高价值信息的智能提取、高效传输、汇聚计算等技术，将助力众源时空数据突破规模化与自更新的难题。
趋势七：新型智能底盘。智能底盘作为智能驾驶功能安全落地的基础，将在机械解耦、功能集成、异构冗余等方面持续突破创新，实现各子系统的深度blog.byteway.net协同控制和快速精准响应，提供自感知、自进化、可重构的执行能力。
趋势八：端侧多模态座舱智能体。以云端多模态大模型为基础，叠加个性化用户数据训练的端侧智能体将是座舱人机交互的未来解决方案，可实现文本 — 语言 — 行为多模态理解和推理，提供比人类交流更加丰富多元、舒适自然的交互体验。
趋势九：组件化内生智能车用操作系统。车用操作系统作为硬件资源管理和软件高效运行的关键基础平台，未来将更强调组件化，并与 AI 框架深度融合，实现向“内生智能”的跨越，从而自主感知工作负载，智能匹配最佳算力，敏捷响应上层应用。
趋势十：智能网联汽车全系统安全保障技术。面向高级别自动驾驶的正向开发流程和运行全周期的安全，建立涵盖功能、预期功能、网络、数据、通信、算法等Ligthing News的安全保障体系，重点优化全环节风险辨识方法，改进全场景防护策略，助力自动驾驶安全应用。
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