经过半年多的开发测试，佐思数据平台微信小程序开放试用啦！数据平台同时提供手机和PC端入口。佐思数据平台（小程序）每天更新十几条企业和行业动态，十几篇PDF资料。未来还将开放智能网联车型配置库和供应关系库。数千条动态信息、PDF资料分别与200个产品技术分类，2000多家企业进行了关联，使得阅读和检索都很方便。佐思数据平台同时是一个开放的数据平台，可以分享信息和资料（杜绝侵权涉密）获取积分，同时凭积分查询获取更多数据资料。欢迎业内朋友加入，成为佐思数据平台信息顾问。
一、近期企业和行业信息
1、国内首个5G V2X Box合作项目落地，东软助力车企迈入5G互联时代
2、踏歌智行加入腾讯5G生态计划，共同打造智慧矿山新生态
3、伟世通在2020年国际消费电子展上展示下一代数字驾驶舱技术平台
4、北斗星通与Velodyne公司双方将在激光雷达业务领域开展深入合作
5、智能网联汽车测试再添利器—重庆车检院（交通部自动驾驶封闭场地测试基地）联合重庆大学发布C-V2X规模测试平台
6、拜腾已与电动出行服务提供商DigitalCharging Solutions达成战略合作
7、《自动驾驶数据安全白皮书（2020）》发布
8、威伯科和采埃孚宣布预计于2020年第二季度完成合并
9、Otonomo扩展其互联汽车数据生态系统
10、小鹏汽车宣布将与英伟达继续合作 首款合作车型P7即将上市
11、亿咖通投资企业—芯智科技宣布业界首款车规级全栈语音AI芯片流片成功
12、浙江省智能网联汽车创新中心与海康智联共建“车路协同研究所”
13、ADASKY与自动驾驶汽车OEM签订战略合同
14、裕太车通YT8010A以太网物理层芯片通过AEC-Q100Grade 1车规认证
15，Rightware助力Origo概念方向盘开辟全新交互模式
二、PDF资料介绍
佐思数据平台汇集了上千篇PDF资料。以下是其中几篇的介绍。
1，高通2020CES汽车电子产品线
2020年CES大展上，高通隆重介绍了其汽车电子产品线，首先是路虎卫士采用了高通的820AM平台，这是全球最早量产的采用820AM平台的车型，已经于2019年8月上市。路虎卫士搭载的10寸触控PiviPro主机中，具有2个LTEModem调解器，是全球首款支持双eSIM虚拟SIM卡的车型。而卫士中的2个LTEModem，皆是由高通提供的X12Modem。一个eSIM进行SOTA远端下载PiviPro软件更新的同时，另一个eSIM则可负责车内其他包含音乐串流、连网App功能的网络数据，相当于将车辆系统更新、连网功能都是由双eSIM进行分流，各自保持高速网络数据下载、不会互相干扰。高通也介绍了其针对ADAS和自动驾驶的Snapdragon Ride平台，高通也将提供全套软件栈。高通还介绍了C-V2X进展。
2，UBER致死事故分析
2018年3月，Uber的自动驾驶原型车在测试时发生致死事故，美国交通部历经1年的详细调查后发布了调查报告，报告详细分析了Uber自动驾驶原型车在发生事故时的状态，包括事故发生前10秒内的各种详细参数。事故的关键原因是随着推着自行车的行人的位置变动和车辆的位置变动，依靠深度学习的识别系统无法适应这种变化，自动驾驶系统对物体分类发生几度混乱，在“汽车”“其他”之间摇摆不定，浪费大量宝贵时间。自动驾驶的摄像头在整个过程中没有任何反应，整个过程只有激光雷达和毫米波雷达有反应，在碰撞前1.2秒，激光雷达再次识别为行人，但制动系统延迟长达1秒钟，最中导致死亡事故。3，Mobileye2020年推介会
Mobileye一如既往在CES大展上发布新年推介会，2019年Eyeq系列芯片出货量达1740万片，同比大增40%。全球范围内有26个整车厂47个项目在运行，2019年共获得33个项目，预计车型生命周期内出货量达2800万片。2019年有16个新发车型使用EyeQ系列芯片，包括本田的100°FOV项目和大众的高尔夫与帕萨特车型。REM和RSS都在稳步推进，其中RSS将被IEEE作为量化评估自动驾驶的依据。REM在2020年1季度会拓展到欧美的大部分地区。新技术方面，利用多个摄像头联合构成虚拟激光雷达即VLIDAR技术。
4，RTMaps实时多传感器应用
在实验室或车辆中开发这些应用时，通常需要实时采集、同步和处理各种传感器（摄像头，激光扫描器，雷达或 GNSS 接收器等）传输的数据，并需要连接CAN/CAN FD、LIN 或以太网等通信网络。在测试和开发阶段，能够录制、可视化和回放与时间相关的数据也十分重要。Intempora 公司提供的 RTMaps（实时多传感器应用）专为这些应用实例而设计。它为 x86 平台和 ARM 平台（支持 Microsoft Windows和 Linux 等操作系统）提供模块化开发和运行环境。利用 RTMaps 可以异步采集数据，每个数据样本都按自己的节奏进行采集，而且可以带有时间戳。这确保了所有数据都与时间相关。RTMaps 为汽车传感器、总线和感知算法提供全面的组件库，可支持任何类型、任何数量的传感器和执行器。通过模块框图或使用专门的软件开发套件集成自己的 C++ 和 Python 代码，从而轻松开发算法。其甚至能够在多个分布式平台上处理数据，并同时保留异构数据流的时间相干性和同步性。
5，棒状像素
棒状像素（或柱状像素）即Stixels。因为地面相对于任何交通元素是无限宽度的大，任何交通场景中的元素都可以看做是垂直于地面的棒状物体，这一个棒状物体的深度值是相同的，因此像素级的深度值计算意义甚微。Stixel定位于pixel和region的中间位置。每个Stixel是由一组长条形区域组成，通常是位于前方障碍物的像素区域，它的值代表相机与此障碍物直接的深度（距离）。Stixel由奔驰视觉感知首席科学家UweFranke在2009年提出，在2013年奔驰S级上商业化。如果相机的水平分辨率为640像素，Stixels的宽度值为5个像素，那么整个画面就可以用最少128 Stixels表示，计算量大大缩减，实时性大大提高。6，目标检测20年回顾
回顾了这20年来Object Detection的发展历程，2001年CVPR上Viola.P.和 Jones.M提出Viola-Jones人脸检测算法，这是一个至今为止都算的上经典的算法，拉开目标检测20年大幕，2006年则有Dalal的HOG算法，2008年则有DPM算法，2012年传统算法结束，深度学习开始蓬勃发展，深度学习分单级和两级两条路线，单级路线奠基是2015年的YOLO，2016年则有SSD，2018年则有Retina。两级则有2014年的RCNN奠基，之后是SSPNet，2015年则有Fast RCNN，2017年则有金字塔网络。未来似乎两级更有前途。7，奔驰L3系统分析
奔驰官方对其L3系统即DRIVE PILOT的详细介绍，共54页，2019年2月发布。即将于2020年上市奔驰S级将第一个搭载奔驰DRIVE PILOT。这也是奔驰S级历经7年后全新换代。未来E级、C级甚至A级也会搭载DRIVE PILOT。文档分7部分，首先介绍奔驰在自动驾驶上的成绩和对无人驾驶的看法。第二部分介绍DRIVE PILOT如何工作，核心是双目传感器，能够做到不漏捡。使用光流算法，可预测目标轨迹。第三部分介绍DRIVE PILOT的设计规则，包括运行设计区域（ODD)、目标与事件检测及其对应措施、HMI设计、紧急应对方案与最小风险状况，第四部分是安全设计规则。第五部分为碰撞原则。第六部分验证评估模式，环境感知和定位测试评估，驾驶员交互式验证、仿真测试、场地测试、集成评估。第七部分为安全、数据政策和法律框架。包括车辆网络信息安全，数据记录，消费者教育及培训。
8，德州仪器毫米波雷达的AVP应用
AVP自动泊车对感知系统要求更高，同时也要求成本不能高于超声波传感器太多，环视系统有效距离太近，通常只有3米，超声波传感器的缺点也是距离太近，一般不超过6米，角分辨率也不高，还有明显的盲区。如果用传统窄FOV摄像头，需要SLAM算法，对运算资源要求较高，整体成本增加比较多。同时单目系统无法获得准确的深度信息，地下停车场的光线通常也比较弱。传统窄FOV摄像头的覆盖范围有限。德州仪器单芯片毫米波雷达AWR1843，集成度高，整体成本较低，可以实现多个级联达到360度覆盖，能够获得准确的深度信息。覆盖距离从4厘米到40米，水平FOV有100度，垂直FOV有30度。德州仪器推荐毫米波雷达与超声波雷达互补使用。
发表于2019年3月，由沃尔沃与Veoneer合资公司Zenuity与瑞典查尔姆斯利大学合作完成，共搜集了38个测试数据集并做了对比，其中包括百度阿波罗、巴克利大学DeepDrive、奔驰双目数据集、CMU视觉定位数据集、奔驰行人数据集、奔驰6D视觉数据集、苏黎世理工学院行人数据集、密支安大学、博世与海德堡大学双目与光流数据集、 Karlsruhe大学双目数据集、安波福数据集、清华大学道路标识数据集、多伦多大学、斯坦福大学、约克大学、马普尔研究院、剑桥大学、巴塞罗那大学、牛津大学，提供数据集下载地址。对自动驾驶研发人员非常有价值。
10，纽约智能网联车V2X项目
35页。详细介绍了纽约曼哈顿区布鲁克林街区的V2X部署情况，这也是目前全球最大规模的V2X试验项目。纽约有大约8千辆汽车安装了V2X设备，包括5800辆出租车，700辆MTA公交车，1050辆交通部与救护车，400辆DCAS车。平均每天激活14小时，行驶130万公里。360个RSU。对服务器系统有详细描述，包括NYCWiN、无线路由、TMC本地网络、CVPEP、SCMS、RTCM、NWS、Steakholder。
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