安徽大时代讯 汽车应用领域已经出现了一系列新技术，包括电力系统的改进、非常复杂的远程信息处理，还有自动驾驶。今天的汽车有更多的电子产品。然而，随着诸如高级驾驶辅助系统（ADAS）等功能成为标准配置，而不是昂贵的选项，更多的先进功能模块将会进入寻常百姓家的汽车当中。
　　通过改进传感器、处理器和内存、软件，甚至是需要实时集成的人机接口，使得一些变化正在悄然实现（见图1）。下面介绍一些最新技术，以及他们与其它技术的关系如何使其在汽车应用环境中更为重要。
　　汽车应用受益于可以流式传输4K视频的相机，与人工智能（AI）中的机器学习（ML）软件一起，高清晰度摄像机正用于先进ADAS应用的障碍物和物体识别。这里，更高的分辨率是至关重要的，它也对备份相机有用。
　　多个摄像机组合使用可以用来提供汽车周围的鸟瞰图瑞萨电子的，例如R-Car开发套件将来自4个摄像机的视频流编组成360度视图（见图2）。当在狭窄的地方停车或导航时，这是非常有用的。更先进的ADAS系统突出了可能遇到的冲突的区域。
　　最近，有两种量程传感器呈现出显显著的改进，他们是LiDAR和相控阵雷达。这些都不是什么新技术，但小型化和成本降低的重大进步将影响这些系统的使用时间和地点。
　　具有200米的深度精度优于2厘米的范围。它保持100度~25度的视场，0.1~0.1度的空间分辨率。该设备以超过6 Mpixels/s的3D分辨率提供25帧/秒。
　　相控阵雷达克服了LiDAR的许多局限性，允许它在雨雪中操作，否则可能会误导光学系统。雷达可用于补偿LiDAR和图像系统。一些公司正在努力在这一领域提供技术。例如，德州仪器（TI）单芯片毫米波传感器mmWave可处理传感器和ADAS应用的76~81 GHz传感器阵列。
　　所有这些技术都在多个领域得到了应用，从制造到安全，甚至是3D扫描和打印。
　　、软件进展
　　目前，AI和ML正在引起兴起，因为它们能为ADAS带来高效的图像识别，这对于安全的自驾驾驶或增强的驾驶体验至关重要。AI和ML的基础技术基于深层神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。
　　即使在汽车应用环境中，神经网络也不会取代常规的软件应用，而只是解决一些较为困难的问题。结合新的硬件，他们也可以实现实时执行，这在对安全性要求较高的应用程序（如自动驾驶）中是必需的。在这种情况下，多核处理器会发挥重要作用，但GPU能实现更好的工作效果（见图4）。定制硬件最好，如专门的数字信号处理器（DSP）可以处理机器学习任务。
　　这些解决方案的并行处理性能在设计中的多核和晶体管数增长方面表现良好，即使上级时钟频率达到峰值。与更传统的处理器解决方案相比，定制的解决方案具有较低的功耗。
　　车载信息娱乐（IVI）系统的进步正在改变司机和乘客的可视化方式，以及如何将智能设备和基于云的应用程序连接到他们的车上。所有汽车制造商均提供基于蜂窝的Wi-Fi汽车热点。更多的选择需要更强大和开放的方法。在这方面，GENIVI联盟促进了与操作系统无关的开放标准。