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2025 年 1 月 22 日
印度正经历着向软件定义汽车 (SDV) 的快速转变，通过电气化、自动驾驶和连接方面的进步改变了汽车生态系统。Tata Elxsi 的高级架构师 Sreeja KS 解释了 SDV 如何将硬件与软件分离，实现无缝更新和云集成，从而提高车辆性能和客户体验。Tata Elxsi 支持 OEM 减少 ECU 和接线重量，同时利用 AI-ML 对电动汽车进行预测分析，例如电池健康和续航里程估计。尽管存在云策略模糊性和延迟问题等挑战，但 SDV 的分阶段采用正在获得发展势头，乘用车处于领先地位。
本田和日产同意下一代SDV平台基础技术的联合研究 - 谅解备忘录唱歌以加深战略伙伴关系-NIS
Honda和Nissan同意下一代SDV平台基本技术的联合研究 - 媒体唱歌以加深战略合作伙伴关系 - Nissan Motor Co.，Ltd。今天宣布，它已同意在下一代软件电动机（SDVS）的Interation ant at anda Motiles and the Infiritions和Honda Motors的平台中对基础技术进行基础技术的联合研究。理解加深战略伙伴关系框架的备忘录。有关详细信息，请参阅附件。
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
VPI：车辆计算的车辆编程接口
摘要软件定义的车辆（SDV）的出现以及自动驾驶技术结合了车辆计算的新时代（VC），车辆是一个移动计算平台。然而，汽车系统和多种技术要求的跨歧视复杂性使得对机动车的发展应用具有挑战性。为了简化在SDV上运行的应用程序的开发，我们提出了一个全面的车辆编程接口（VPI）套件。在这项研究中，我们严格探讨了VC领域内的处理开发的细微要求，以我们对开放车辆数据分析平台（OpenVDAP）的建筑错综复杂的分析进行了分析。然后，我们详细介绍了一组全面的标准化VPI套件，涵盖了五个关键类别：硬件，数据，计算，服务和管理，以满足这些不断发展的程序要求。为了验证VPI的设计，我们使用室内自动驾驶汽车Zebra进行实验，并开发OpenVDAP原型系统。通过将其与行业影响的汽车界面进行比较，我们的VPI在编程效率方面表现出显着提高，这标志着SDV应用程序开发领域的重要进步。我们还展示了案例研究并评估其表现。我们的工作强调了VPI可显着提高开发VC应用程序的效率。他们满足了当前和未来的技术要求，并推动软件定义的汽车行业迈向更相互联系和聪明的未来。
在软件定义的车辆中进行实时和高效的感知工作流
摘要 - 随着对软件定义的VEHICE（SDV）的需求不断增长，基于深度学习的感知模型在智能运输系统中变得越来越重要。但是，由于其实质性的要求，这些模型在实现实时和有效的SDV解决方案方面面临着巨大的挑战，这些要求在资源约束车辆中通常不可用。因此，这些模型通常会遭受低吞吐量，高潜伏期和过多的GPU/内存使用量，因此对于实时SDV应用而言，它们不切实际。为了应对这些挑战，我们的研究重点是通过在各种组合环境中整合修剪和量化技术来优化模型和工作流程，并利用诸如Pytorch，ONNX，ONNX运行时和Tensorrt之类的框架。我们系统地进行了分类并评估了三种不同的修剪方法，并结合了多个精确量化工作流程（FP32，FP16和INT8），并根据四个评估指标呈现结果：推理吞吐量，延迟，延迟，GPU/内存使用情况以及准确性。我们设计的技术，包括修剪和量化，以及优化的工作流程，可以达到最高18倍的推理速度和16.5倍越高的吞吐量，同时将GPU/内存使用量最多减少30％，所有这些都对准确性的影响最小。我们的工作建议使用用FP16精度和组修剪来量化的火炬 - 荷兰 - 托管工作流，作为最大程度地提高推理性能的最佳策略。它表现出在SDV中优化实时，有效的感知工作流程的巨大潜力，这有助于增强深度学习模型在资源约束环境中的应用。
单剂量小瓶现在可用于辉瑞（12+）更新...
更新的（二价）辉瑞（Pfizer-Biontech Covid-19 Covid-19疫苗12岁及以上）的单剂量小瓶可供订购，为疫苗管理合作伙伴提供更大的灵活性，以扩大更新的疫苗的访问和可用性。对于卫生部门，卫生系统和其他卫生领导者，单剂量小瓶为吸引从未提供Covid-19-19疫苗的提供商提供了机会，并提供了他们入学所需的任何支持。有兴趣的提供商可以在这里找到成为Covid-19提供商所需的信息。与未接种疫苗或仅接受过主要系列的人相比，与1900次疫苗接种的最新疫苗接种的人患严重疾病，住院和死亡的风险要低。单剂量小瓶（SDVS）的优势
Deloitte-2024-SDV-Global-Manufacturer-Resrinessency-tudy。 ...
对SDV准备就绪的看法是从德勤全球调查点出现的最引人注目的差异之一，即技术和商业部门在SDV方面看待公司的竞争性位置的方式。在技术角色中，有十分之一的OEM执行人员认为他们的公司已经成为SDV开发和实施的领导者。相比之下，不到一半的商业角色受访者也这样说。像研发这样的技术部门以激光专注于其SDVS解决方案的开发和实施。另一方面，战略或产品管理等商业部门将重点放在SDV实施的计划和财务方面，这可能使它们更加广泛地了解了现有景观的现状。跨职能集合可以是促进知识和见解的交流，有助于更快地过渡到新的方法和工具，从而增强公司的竞争优势。
减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。