# 1. 引言..在上一篇文章[【J6】VP简介与单算子实操](https://developer.horizon.auto/blog/12886) 中，介绍了VP是什么，并以单算子rotate为例，介绍了VP API使用方法，但对于对C++不那么熟悉的伙伴，可能会有这样的疑问：一个main函数就让VP示例跑起来了？没有什么依赖吗？CMakeLists.txt没看到，xxx.h头文件也没有，甚至连

# 1. 轨迹预测的定义.轨迹预测是自动驾驶系统“感知-预测-规控”流程中的核心环节，位于感知与规划模块之间，起到承上启下的作用。感知系统负责检测道路环境中的动态和静态元素，包括车辆、行人、自行车、交通标志、车道线等，而预测模块的任务是对这些动态对象（Agent）的未来轨迹进行推测，为后续的决策和规划提供参考。..在实际应用中，轨迹预测通常基于以下两类输入信息：..- map信息：包括车道线、交叉

J6X电源状态.=================================..J6X芯片电源域.-------------------------..J6x内部有AON、MCU和Main域三个电源域。其中AON为非下电状态需要一直供电的电源域，MCU电源域用于给Hsm和MCU及其内部IP供电，Main域给其他部分供电。..J6X电源状态列表.------------------------

.自动驾驶长尾问题是指自动驾驶汽车中的边缘情况，即发生概率较低的可能场景。感知的长尾问题是当前限制单车智能自动驾驶车辆运行设计域的主要原因之一。自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，剩下的5%的长尾问题，逐渐成了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为。..... .........自动驾驶中的边缘场景.长尾”是指自动驾驶汽车 (AV) 中的边缘情

. ..什么是图像噪声？.        图像噪声（image noise）是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有)，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数字相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品，给图像带来了错误和额外的信息。. .. . .2DNR（2D 降噪）     

.技术背景.在进行模型压缩与加速的过程中，量化技术成为了提升推理速度和降低计算资源消耗的重要手段。然而，在实际应用中，许多用户发现，采用 resize 操作时，仅能使用 int8 精度量化，这一限制导致了模型精度的显著下降。尽管 int8 精度在提升计算效率方面具有优势，但精度的丧失却使得模型的推理结果偏差增大，给实际应用带来了不少困扰。如何在保证性能的同时，最大程度地减少精度损失，成为了当前技术

从8向换向阀到12种工作模式的自动控制，Model Y实现硬件结构集成创新并配以硬件软化，以及产生的引领效应，可能加速热泵空调在电动汽车上的应用。. .1、Model Y整车热管理系统架构..2、Model Y整车热泵空调系统原理框图.Model Y整车热泵空调原理框图。..从视频中也可以看到Model Y机舱有电动压缩机，液冷冷凝器，AC-Chiller，膨胀水壶，HVAC总成进风口，冷却模块等

.        联合国欧洲经济委员会（UNECE）的R46法规《关于批准间接视野装置和机动车安装这些装置的统一规定》，针对M类、N类及车身有封闭的L1类车辆的间接视野装置（内后视镜、外后视镜、电子后视镜等）的要求进行了详细规定。.间接视野装置分为七类分别是：.I类“后视装置”（内后视镜）：. ....II类“主后视装置”（外后视镜）：....III类“主后视装置”（外后视镜）：. ....IV类

.1.R79认证涵盖的智驾功能.2.R171认证涵盖的智驾功能.3.R79与R171的关系. .1.R79认证涵盖的智驾功能. .        R79涵盖了转向系统从产品设计、性能、安装到使用等各个方面的要求，包括转向器的设计、转向力矩、转向角度等方面的要求。通过满足这些要求，车辆可以在欧盟以及其他认可UNECE法规的国家（《1958年协议书》缔约国）内销售和使用。.        除了转向系统

MIPI TX到车机显示系统设计指南..IDE介绍.==========..J6 IDE架构图.---------------..IDE（Image Display Engine）包含图像显示单元（Image Display Unit）、图像数据输出模块（MIPI CSI2 Device和MIPI DSI）。通过IDU从内存中读取图像数据进行处理，在IDE内部支持像素格式转换和像素结构转换，使ID

本篇分享论文HERMES: A Unified Self-Driving World Model for Simultaneous 3D Scene Understanding and Generation，介绍首个统一3D场景理解与生成的自动驾驶世界模型。. .论文：https://arxiv.org/abs/2501.14729.仓库：https://github.com/LMD0311/HE

在我们深入探索产品及相关技术应用的过程中，大家针对诸多关键环节产生了一系列疑问。针对这些疑问我们经过收集与系统整理，将高频问题及精准解答汇总呈现，该FAQ旨在为您扫清知识障碍，助力您高效使用产品或技术。另外，我们会根据用户的反馈情况持续进行FAQ的整理和迭代并分期分享给用户。当你遇到困难，不妨来此查找看看，也是这里有与你“志同道合”的伙伴。.# 1. 开发环境.- **Q**：J5 镜像拉取失败或

前言.DeepSeek 是一款基于人工智能的搜索引擎，旨在提升用户的搜索体验。它利用先进的自然语言处理技术，通过理解查询的上下文和意图，为用户提供更精确、相关的搜索结果。与传统的搜索引擎不同，DeepSeek 不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。此外，DeepSeek 还具备语义理解能力，能够处理复杂的查询，并在短时间内给出最符合用户需求的答案。 .D

问题..现在无图/轻地图的智驾方案比较火，主要就是因为依靠高精地图来为感知兜底的方式成本太高，那么为什么现在大家都齐刷刷地转向bev/occ+transformer的方案呢？这种方案相比于用SLAM方法实时建立一定时间范围内的局部语义地图，再在此地图上做规划的方案优势在哪儿？以SLAM为基础做局部导航的缺陷在哪儿？.. ..风吹青年心的回答..作为SLAM算法方向的研究生来发表一下自己的看法。首先

ipc demo.================..功能概述.----------..本文的IPC Sample实现Acore与MCU之间的IPC收发通信，展示IPC多实例多通道多线程的使用示例。..软件架构说明..Acore与MCU之间IPC Sample软件架构..![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyuncs

线控技术正逐渐改变着车辆的控制方式和性能表现。它通过电子信号替代传统的机械和液压连接，实现了对车辆核心转向及制动系统的精准操控，为电动汽车和自动驾驶的发展提供了关键支撑。去年年底，蔚来打响中国线控转向第一枪，其宣布，“在经过了五个月的反复论证和评审后，蔚来ET9的线控转向系统正式获得评审通过，中国第一辆搭载真正意义上线控转向的，也终于能够量产上市。”成为继特斯拉cybertruck之后，全球第二款

..       俗话说 “十次事故九次快”，超速一直是交通安全的严重威胁。千呼万唤始出来，智能限速的国标GB/T 44433-2024终于也出来了。..      欧盟一般安全条例（EU）2019/2144（GSR）要求：..           2022年7月1日之后的所有M、N类新车型；..           2024年7月1日之后的所有M、N类新车；..        均需要强制安装智能

近几年，自动驾驶技术的发展日新月异。从ECCV 2020的NeRF问世再到SIGGRAPH 2023的3DGS，三维重建走上了快速发展的道路！再到自动驾驶端到端技术的问世，与之相关的仿真闭环开始频繁出现在大众视野中，新兴的三维重建技术由此在自动驾驶领域也逐渐焕发新机。2023年8月特斯拉发布FSD V12；2024年4月商汤绝影发布面向量产的端到端自动驾驶解决方法UniAD；2024年7月理想夏季

为什么要在现代汽车整车软件架构中采用面向服务架构（SOA）？面对日益增长的复杂性和集成挑战，传统的方法似乎已经不足以应对。那么，到底是什么促使汽车行业转向SOA呢？为了解答这个问题，我们将深入探讨当前我们面临的问题、早期尝试所提供的解决方案，以及当今的做法如何为未来的智能网联汽车铺平道路。..1.我们现在面临的问题..在讨论SOA之前，首先我们需要理解当前汽车行业中存在的问题。现代车辆集成了越来越

最近，DeepSeek对OpenAI的突然袭击可以说成为了震动全球的“黑马事件”。可以说这样的重大突破在业内引起了轩然大波，很多专业人士意识到了三方面业务调整正在如火如荼的进行中：即整个算力霸权正在转移、开源生态正在进行商业重构、中国式0-1的创新已经开始崛起。大家体会下这句话的分量，以及对于CUDA的启示.....可以说，幻方这帮人都是手撸算子的天才。即当OpenAI沉迷于通过基于足够的算力作为