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宝马与Meta联合展示了在快速移动的汽车内，向乘员准确显示稳定的虚拟现实（VR）和混合现实（MR）内容的表现，包括转弯、越过减速带和加速状态下。通过将Meta Quest的跟踪系统与宝马的传感器数据相结合，研究人员实现了一系列稳定的“车锁（car-locked）”游戏、娱乐、生产力和冥想体验。宝马相关负责人表示，现在准确判断这项技术将如何或何时进入客户手中还为时过早，但已经设想了XR设备在车辆中的许多潜在用例，从协助驾驶员在拥挤的停车场找到车辆，到提醒他们注意道路上的危险，以及显示有关车辆状况的重要信息。未来的AR眼镜和VR设备将对乘客和驾驶员产生重要影响。与Meta的研究合作将使宝马能够发现未来的沉浸式车载XR体验的形式，并引领将此类设备无缝集成到汽车中。

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合成数据平台Parallel Domain宣布推出最新合成数据生成引擎——Reactor，整合了先进的生成式AI技术与专有3D仿真功能。该平台旨在为机器学习开发人员提供控制功能和可扩展性，帮助开发人员生成完全带注释的数据，增强AI性能，为实际应用程序创建更安全、更具灵活性的AI系统。相关负责人表示，Reactor通过生成高质量图像，提高了自动驾驶汽车和无人机等各行业内AI系统的性能。此外，该工具利用生成式AI技术的强大功能生成带注释的数据，而这对于机器学习（ML）任务而言是非常关键的要求。通过生成边界框（用于目标探测）和全景分割式注释（提供全面/全景视图），Reactor确保AI模型可以有效利用视觉数据，以生成更精确、更可靠的结果。

(资料图片)

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国外研究团队近日开发了一种无溶剂工艺，用来制造锂离子电池电极。比起目前市场上的电极，这种电极更加环保、成本更低、充电速度更快，有望改善电动汽车电池的制造过程。在制造商用锂离子电池电极时，通常将活性材料、导电添加剂、聚合物和有机溶剂混合制成浆料，然后将浆料粘在金属基板上，经烤箱干燥，再切成块用于电池。溶剂通过蒸馏回收。与之相反，该团队的工艺将带电干粉混合在一起，使其在喷到金属基板上时保持粘合状态，然后用辊子加热和压缩干涂电极。研究人员表示，因为不需要传统的干燥和溶剂回收过程，估计电池制造能耗可减少47%。

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RoboSense速腾聚创官方宣布，其正式加入NVIDIA Omniverse生态系统，加速旗下激光雷达技术的研发、测试和验证。据悉，NVIDIA Omniverse是一种基于Pixar的USD和NVIDIA的RTX技术的可扩展、多GPU的实时开发平台。速腾聚创现已将第二代智能固态激光雷达模型引入基于NVIDIA Omniverse构建而成的DRIVE Sim平台，能够实现基于物理现实的高仿真激光雷达传感器模拟。车企或自动驾驶方案商等用户可以通过该平台，直接调用该激光雷达模型进行研发或测试。据了解，DRIVE Sim平台结合了NVIDIA的核心技术，可以为自动驾驶系统的研发和测试验证提供数字孪生仿真环境。开发人员可以利用该平台可以大规模执行多样化和可重复的测试场景，从而加速开发过程并降低研发成本。

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在寒冷的地区或季节，液体在零度以下开始结冰，严重影响电动汽车的充电效率。为了解决这一问题，国外研究团队开发了一种含氟电解液，甚至在零度以下也表现良好。据悉，该团队不仅发现了一种防冻电解液，其充电性能在零下4华氏度也不会下降，而且在原子层面上发现了是什么让它如此有效。在实验室中测试电芯时，该团队的氟化电解质可在零下4华氏度保持稳定的储能能力，实现400次充放电循环。即使在零下温度环境中，其容量仍与在室温下使用传统碳酸基电解液的电芯表现相当。另外，这种防冻电解液不会着火，比目前使用的碳酸盐电解液要安全得多。

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Intangles Lab Pvt宣布推出其用于电动汽车（EV）的环境认知人工智能技术，旨在解决里程焦虑问题。相关负责人表示，该技术能够在不同的驾驶条件下达到94-96%的准确度，从而补充了车辆HMI（人机界面）的续航里程预测。考虑到不同地区和一天中不同时间段的不同驾驶条件，Intangles的AI模型对不同变量进行多参数预测，包括电机扭矩、车速、环境温度引导电池化学和影响HVAC和照明使用的日落-日出趋势。这种方法可以在动态驾驶生态系统中实现一致准确的续航里程预测。此外，该平台还可提供有关电池使用情况、电机健康状况和节能驾驶行为的有意义的见解，使电动汽车车队能够更有效地规划路线和充电时间。

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KRICT-KNU联合研究小组开发出透明透镜材料，且当使用放大镜等简单工具照射聚焦阳光时，可以在60秒内去除传感器表面的划痕。聚合物内的分子自由运动时可以自我修复，因此柔性材料通常有利于确保优异的自我修复性能。然而，镜片或保护涂层材料由硬质材料制成，因此很难赋予自修复功能。为了解决这个问题，研究团队将已被用作镜片材料的硫代氨基甲酸酯结构与透明光热染料相结合，设计出一种“动态化学键”，其中聚合物在阳光照射下会重复分解和重组。特别是，开发的透明有机光热染料可以选择性地吸收特定近红外波长（850-1050 nm）的光，而不会干扰用于图像传感器的可见光区域（350-850 nm）和用于LiDAR传感器的近红外区域（~1550 nm)。

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Nexar推出新的映射层，可提供对预期驾驶礼仪与实际驾驶员行为的理解。通过识别人类驾驶员行为偏离官方道路规则、影响缺乏直觉和背景知识的自动驾驶汽车的场景，Nexar进一步推动自动驾驶。主要示例包括虚拟停止线和虚拟人行横道，即当出现障碍物或常见的乱穿马路，车辆会减速和完全停止。其他场景涉及转弯车道，即绝大多数驾驶员会选择在十字路口转弯，以及限速，即驾驶员需要以高于或低于该数值的速度行驶。此外，Nexar的综合调查结果强调了实时驾驶员行为地图的重要性，即增强AV和ADAS性能，以及使道路更安全、更高效。通过使用实时数据，驾驶员行为地图可以提供对影响自动驾驶车辆的模式的全面理解。

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国外科学家们研发出一种成像系统，可不采用非球面组件模仿人类的视觉，因为非球面组件会增加透镜系统的复杂性。该成像系统是计算机视觉领域内的突破性发展，可能会提高机器学习和人工智能的准确性和效率。在该项新研究中，研究人员已经证明，利用简单的球形光学元件，可以制造出一种模仿人类视力某些特征的透镜系统，这是一个重大的突破，因为其无需复杂的非球面透镜，此类透镜制造困难且昂贵。研究人员研发的成像系统结合使用了多个不同焦距和焦点位置的球面透镜，产生了一个类似人眼所看到的图像。该系统与人眼一样，还具备调节焦点和适应环境变化的能力。

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香港理工大学的研究人员开发出用于感知动态运动的光电分级神经元，丰富了视觉传感器的敏捷反应功能。研究证明，光电分级神经元可以进行高信息传输率（>1000 bit/s），并在感觉终端融合空间和时间信息。值得注意的是，该研究发现赋予了传统图像传感器全新的功能。该研究对需要大量计算资源的运动处理提出了挑战。现在，人工分级的神经元可以直接感知和编码时间信息。仿生视觉传感器阵列可以对时空视觉信息进行编码并显示轨迹的轮廓，以有限的硬件资源实现运动感知。从昆虫视觉系统的敏捷运动感知中得到启发，该研究以智能方式在机器视觉系统的传输速度和集成静态和动态运动的处理方面取得了重大进展。

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索尼影视娱乐有限公司将于今年夏天推出面向汽车制造商提供车载娱乐的新服务RIDEVU。该车载平台专为集成到车辆信息娱乐系统而开发。消费者可通过RIDEVU从Sony Pictures优质内容库中购买或租借数百部故事片和电视剧，以便随时播放。该车载服务的创新功能包括：最简单、最直观的车载用户体验；车载屏幕和其他个人设备的多屏集成；最先进的视频播放，允许在六个不同的屏幕和设备上同时流式传输，或在每个设备上独立观看；短途旅行的定时内容推荐；从车辆仪表板轻松访问家长控制；通过中央控制面板对所有屏幕（车载屏幕和移动设备屏幕）进行独特的服务控制；与Android、iOS、Android TV、Apple TV和Linux等兼容，无论连接设备网络如何；智能网络数据管理，随时随地连续播放。

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国外研究团队使用低成本光学质量聚合物和塑材来开发透明AR显示屏，并取得突破性进展。在制造过程中，研究人员开创性采用增材制造技术（即3D打印）。KDH设计公司将把这一技术应用于AR眼镜、AR运动护目镜和AR头盔等头戴设备的遮阳板上，以及汽车显示屏。据悉，新开发的显示屏不仅柔韧，而且功能多样，可以弯曲并适应不同形状（如弯曲或不平整的表面），给设计师提供更多的自由。该透明显示屏可以铺展数字信息，为用户提供自然畅通的视野。在设计和生产过程中使用增材制造技术，有利于精确控制，提高产品质量。这还为大规模生产开辟了可能性，有助于降低生产成本。

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科思创启动了一条新的高性能热塑性聚氨酯（TPU）生产线，以生产油漆保护膜（PPF）。对这种材料的高度兴趣主要源于车主越来越关注车辆的美学外观，尤其是表面。TPU是PPF中质量、长期美观和表面完整性的性能基准。科思创是最大的负责PPF生产的TPU树脂国际供应商之一。在PPF中，材料的选择及其配方起着决定性的作用。科思创对配方和先进制造技术进行了多年研究，为基于Desmopan®UP的PPF热塑性聚氨酯奠定了基础。新材料可提供卓越的紫外线耐久性、出色的耐水解性和耐化学性，以及出色的光学透明度，从而确保了持久的性能、耐候性和抗冲击性。此外，Desmopan®UP使PPF能够快速轻松地适应不同车辆的复杂设计和表面。

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法拉利最近的一项专利申请表明，一种更先进的相关系统正在研发之中。法拉利提出，在四个车轮上，通过一个控制单元和若干电子执行器，调整弹簧和减震器的紧固度（适合带有被动式或磁性减震器的汽车）；并根据实时传感器数据，使用另一个电子或液压执行器来调整后转向角，以使汽车保持在理想路线上。法拉利指出，每次调整的幅度可能有所不同。例如，在横向加速度较低的中速弯道，后轮转向可能发挥较大作用，而减震器只是作为辅助调整手段。在高速稳定性接近极限的情况下，改变四个车轮与车架的连接刚度，可以降低车辆重心，从而实现更好的效果。后轮转向角度的大小可在两个极端之间变化。

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索尔维宣布推出新型聚醚醚酮（PEEK）挤出化合物KetaSpire® KT-857，专为电机中的铜漆包线绝缘而设计。据悉，除了可在更快、更具成本效益的单层工艺中确保更好的附着力外，索尔维的新型电磁线PEEK绝缘材料还具有重要的可持续性优势。单个绝缘层的挤压需要更少的能量，并且与搪瓷工艺相比，不需要使用任何挥发性有机化合物。同时，KetaSpire® KT-857 PEEK可形成更均匀的绝缘层。官方表示，更高电压的电机通常需要厚度达180微米的磁体绝缘层。与使用单个PEEK挤出层应用绝缘材料相比，聚酰亚胺工艺涉及多个应用程序，从而可能会出现缺陷，且会随着层数添加而不断扩大；另一方面，标准PEEK挤出的最大挑战之一是获得足够的绝缘层与漆包铜线的粘合度，而该公司的KetaSpire® PEEK KT-857技术可消除这两个限制。

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SiPhOG™开发商ANELLO Photonics推出世界上最小的光学陀螺仪惯性导航系统ANELLO GNSS INS，以在GPS失效（GPS-Denied）环境下实现长期的稳健可靠的导航和定位。据悉，ANELLO GNSS INS由ANELLO独特的光学陀螺仪技术和ANELLO基于AI的传感器融合引擎提供支持，可为农业、建筑、卡车运输和自动驾驶汽车领域的应用提供强大、高精度的定位和定向。与其他参考系统不同，ANELLO GNSS INS可在高温和高振动应用中提供卓越的精度。另外，ANELLO GNSS INS系统的设计考虑了安全性、稳健性和易用性。由于可在具有挑战性的GPS失效环境中进行无缝导航和定位，ANELLO的光学陀螺仪技术能够支持多种应用和用例。

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亨斯迈开发出创新的聚氨酯、碳纳米管和环氧树脂材料，旨在帮助改进电池集成至电动汽车中，并增强其保护和性能。据悉，为了帮助提供高性能复合电池结构，以及设计和生产灵活性，亨斯迈组装了一系列可定制、快速固化、高强度聚氨酯和环氧树脂，以用于制造车身底部和顶盖电池保护组件，其速度比部分现有技术快30%。至关重要的是，这些产品还可以降低整体零件重量并提高强度和结构性能。此外，对于希望增加电池容量或对减轻电池重量的电池生产商，亨斯迈还推出了MIRALON® NMP Dispersions和MIRALON® Current Collectors，其中用于LFP和高镍阴极的MIRALON® NMPDispersions具有高导电性，浓度远低于炭黑，并且倍率性能与快速充电协议兼容；而用于超轻型应用的MIRALON® Current Collectors可以替代较重的金属电流。

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Commsignia与三菱电机建立战略合作关系，以在车联网（V2X）平台中提供结合Commsignia V2X解决方案和三菱电机高清定位器（HDL）技术的V2X技术，其中该V2X平台将支持自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的安全功能。Commsignia的V2X解决方案将通信软件与安全功能和应用软件集成在一起，具有优化的软件结构，可确保下一代车辆的可扩展性。三菱电机已经在量产HDL系统，可根据专有的高精度定位和地图数据准确确定车辆位置，具体地图数据包括移动车辆附近的道路、车道和其他物理条件。通过Commsignia的V2X解决方案与三菱电机的HDL信息相结合，双方将有望实现能够准确检测车辆周边动态状况的系统，并大大提高潜在碰撞警告的准确性。

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智驾科技近日正式发布全新单视觉L2解决方案牧童MonoToGo™，该产品基于感知-融合-规控核心技术链自研，一站式实现L2全功能集成和多维度性能优化，数据闭环全场景复现，视频输出集成复用等多个功能亮点，致力于以功能加成和成本下探双轮驱动，刷新极致化L2产品定义，助力智能驾驶系统规模化量产。据悉，牧童MonoToGo™是智驾科技MAXIEYE基于MAXIPILOT®1.0智能驾驶系统平台打造的极简单视觉智能产品，MonoToGo™水平FOV参数100°，目标探测距离最远支持200m，针对性优化了夜间/阴雨/光线变化等场景适应性，集成MAXI-NET深度学习网络模型，支持十余种目标属性感知和预测，针对单视觉应用强化了速度/航向角等属性估计的性能，支持4D感知网络，可满足SAE J3016TM定义的自动驾驶等级中的L0-L2级全功能。

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国外科学家开发出一种历经500次充放电循环性能仍优异的钙金属充电电池原型，有望成为目前广泛使用的锂离子电池（LIB）的替代品。据悉，研究所实现了一种基于氢簇（单碳硼烷）的新型无氟钙电解质，这种电解质具有很高的导电性和电化学稳定性。在最新研究中，该团队更进一步，结合硫化铜纳米颗粒化与碳材料，研制出能够储存大量钙离子的阴极。硫化铜是一种天然矿物，具有良好的电化学性能，它的层状结构使其能够储存锂、钠、镁、钙等多种阳离子，其能量容量是目前锂离子电池阳极材料的3到4倍。在此基础上，研究团队开发出硫化铜纳米颗粒/碳复合阴极和氢化物电解质的钙金属电池原型。测试表明，原型电池历经500次循环后，仍具有92%的容量保持率。