2026百人會論壇：卓馭科技｜從智駕到物理AI，沈劭劼說這是生存判斷不是戰(zhàn)略判斷
如果你只能從這場演講里記住一句話，應該是這句："未來能夠存活下來的智能駕駛公司，都會轉換為物理AI公司。這不是戰(zhàn)略判斷，這是生存判斷。" 在2026年百人會論壇上，卓馭科技CEO沈劭劼用不到20分鐘，
2026 百人會論壇：地平線｜推艙駕融合的“智能體芯片”
一顆芯片，能同時跑自動駕駛和智能座艙，還能幫你每臺車省下最多4000塊錢——這件事，地平線說今年4月22日就能見到實物。 在2026年中國電動汽車百人會論壇上，地平線創(chuàng)始人余凱把演講從12分鐘壓縮到6
智駕技術路線分化，你更看好哪一派？
近期，多家企業(yè)相繼推出了各自的高階智駕方案，不斷刷新著公眾對輔助駕駛能力的認知。 無論是華為乾崑智駕的再次進化，還是小鵬、理想、Momenta、地平線等發(fā)布的新一代系統(tǒng)，都表明了這一領域競爭的激烈與技
自動駕駛汽車如何探測路面的積水深度？
對于自動駕駛汽車來說，雨天和積水一直是非常棘手的挑戰(zhàn)。在晴朗的天氣里，傳感器可以輕松識別車道線、行人和其他車輛，但當路面出現(xiàn)大面積積水甚至發(fā)生內澇時，情況就變得復雜了。 自動駕駛系統(tǒng)不僅需要發(fā)現(xiàn)前方有
從“奢侈品”變“白菜價”，激光雷達正在經(jīng)歷什么？
純視覺還有活路嗎？激光雷達白菜價之后，路線之爭更熱鬧了 8295智艙+激光雷達+8650智駕，這套組合放在一輛純電動車型時，你覺得定價會是多少？ 過去單一項激光雷達可能都只會出現(xiàn)在30萬以上的車型上，
自動駕駛里的清洗系統(tǒng)：細節(jié)決定成��？！
芝能科技出品 在L4無人駕駛級別的自動駕駛系統(tǒng)，通常會想到攝像頭、雷達、算法和算力這些“高大上”的東西。 但現(xiàn)實里，有些被忽略細節(jié)往往會決定“成敗”，那就是傳感器能否看清外部環(huán)境。下雨天泥水飛濺、雪天
為啥有人認為自動駕駛純視覺方案比激光雷達方案好？
激光雷達曾被視為自動駕駛不可或缺的“安全拐杖”，但以特斯拉為代表的自動駕駛方案讓大家看到了純視覺的潛力。視覺方案不僅在成本上有優(yōu)勢，更在模擬人類駕駛行為、處理復雜語義信息以及系統(tǒng)決策的一致性上，提供了
從單車智能到車群智能，為何很難實現(xiàn)？
隨著組合輔助駕駛逐步落地，自動駕駛的路徑也愈發(fā)明確，單車智能方向成為主流。所謂單車智能，就是在車身上堆疊激光雷達、毫米波雷達和高清攝像頭，配以高算力芯片，讓車輛具備獨立感知環(huán)境、決策路徑并執(zhí)行操作的能
VLA 與世界模型之爭：誰才是輔助駕駛的正確方向？
芝能科技出品 輔助駕駛的方向，從端到端之后大家就看不明白了，到了2026年自動駕駛與機器人的路線之爭被推向了高潮。 但在GTC2026 “選邊站隊”的辯論，我們將這場紛繁復雜的爭論，拆解為三個收斂的維
4D毫米波雷達是如何識別高度信息的？
在自動駕駛感知系統(tǒng)中，毫米波雷達有著不可替代的作用。由于其工作在微波頻段，能夠輕易穿透雨、雪、霧、煙塵等介質，并在強光、黑暗或光線劇烈變化的極端環(huán)境下保持高度的穩(wěn)定性，因此一直是車輛感知環(huán)境的堅實后盾
自動駕駛感知的側向進化，激光雷達競爭的新賽道？
智能駕駛技術正在經(jīng)歷從高速公路到城市復雜道路的跨越式發(fā)展，這一過程不僅僅是算法模型從感知向認知轉化的演進，更是底層感知硬件布局的深刻變革。早期的自動駕駛方案一直將注意力集中在車輛正前方，通過安裝在車頂
自動駕駛占用網(wǎng)絡是依靠哪個傳感器實現(xiàn)的？
自動駕駛技術的演進過程，本質上是人類試圖賦予機器理解物理世界幾何結構能力的過程。在過去很長一段時間里，感知系統(tǒng)高度依賴于對特定目標的分類與識別，這種方式雖然在簡單的道路環(huán)境下卓成效，但在面對復雜多變的
城市復雜環(huán)境下自動駕駛定位失準如何解？
對于自動駕駛車輛而言，不僅需要感知周圍的障礙物，更需要時刻明確自己的精確位置，以及相對于道路邊界的細微偏差。然而，在真實的城市街道中，實現(xiàn)厘米級、高頻率且具備極高魯棒性的定位是一項極其復雜的系統(tǒng)工程。
油電同智？為什么燃油車很難做自動駕駛？
“油電同智”的口號已經(jīng)被喊出很長一段時間了，它所描繪的愿景是讓傳統(tǒng)燃油車也能擁有與電動車并駕齊驅的智能駕駛和智能座艙體驗。 然而，細心的小伙伴應該會發(fā)現(xiàn)，雖然市面上智能電動車的自動駕駛功能日新月異，但
如何克服毫米波雷達點云稀疏問題？
在自動駕駛感知系統(tǒng)的傳感器中，毫米波雷達憑借其全天候探測能力、對運動目標的極高速度敏感度以及相對低廉的成本，始終占據(jù)著核心地位。 相較于激光雷達每秒產生的數(shù)百萬個、能夠細致描繪物體輪廓的致密點云，毫米
自動駕駛汽車如何依靠攝像頭判斷距離？
車載攝像頭在自動駕駛中，就像是“看見世界”的眼睛，其主要任務是把外界的光學信息轉換成計算機能理解的像素數(shù)據(jù)，再通過一系列算法，從這些像素中提煉出“有什么物體、在什么位置、如何運動、可能想做什么”這類高
FMCW和ToF激光雷達，哪種更適合自動駕駛？
在自動駕駛系統(tǒng)里，激光雷達被視為最重要的感知硬件，其通過激光探測前方路況的具體情況，并生成三維信息。正因為它看得“準”，圍繞激光雷達的技術路線一直是自動駕駛領域長期爭論的話題。其中ToF和FMCW這兩
如何處理自動駕駛激光雷達點云畸變？
激光雷達作為自動駕駛系統(tǒng)中的核心感知傳感器，通過發(fā)射激光脈沖并接收反射信號，能夠實時構建出周圍環(huán)境的高精度三維輪廓。激光雷達在獲取環(huán)境信息的過程中，并不像高快門相機拍攝瞬間照片那樣簡單。像是旋轉式激光
已有VLM，自動駕駛為什么還要探索VLA?
自動駕駛技術正處于發(fā)展的轉折點。過去十幾年間，行業(yè)長期依賴模塊化的技術路徑，即將駕駛任務拆解為感知、預測、規(guī)劃和控制四個獨立環(huán)節(jié)。這種結構雖然清晰，但在面對突發(fā)狀況時（長尾場景），會因規(guī)則覆蓋不足而表
1厘米的定位精度，正成為自動駕駛征服物理世界的全新標尺？
引言 當自動駕駛行業(yè)還在為感知算法和決策模型爭得不可開交時，一場更為基礎的技術革命正在定位領域悄然發(fā)生。 當?shù)貢r間2025年11月20日，美國舊金山高精度定位初創(chuàng)公司Point One Navigat
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