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仿真测试研究:国外自动驾驶仿真企业本土化服务稳步推进

佐思汽研 佐思汽车研究 2022-12-24

佐思汽研发布了《2022年自动驾驶仿真产业链研究报告(国外篇)》

随着ADAS和自动驾驶系统的功能开发及SOTIF预期功能开发周期日益缩短,车企竞速中新车型的推出离不开大量的测试。其中,仿真测试已被国内外车企广泛采用,理想状态下, 自动驾驶算法测试约80%~90% 通过仿真平台完成,9%~20% 在测试场完成,1% 通过实际路测完成。


一、仿真工具迭代速度加快,3D逼真可视化仿真不断提升测试置信度


随着宏观仿真、中观仿真、微观仿真工具技术的不断进步,尤其是微观仿真工具功能日趋丰富细腻化,对交通流仿真控制更加灵活,模拟复现道路环境及天气状况(涵盖极端天气如雨雪、浓雾、光线度等)和极端工况(事故触发等),以及针对各类传感器仿真(毫米波、激光雷达、摄像头等)设置的把控及场景变体的重构等。

各类仿真企业均加快其仿真软件的迭代速度,持续扩大验证corner case、长尾场景及难例,不断缩窄车企功能开发甚至预期功能开发中可能出现的各类异常场景,以可视化3D高逼真度结果输出,来验证车企不同模型及算法缺陷,持续提升车企对其仿真工具的信心度及置信度。


国外典型交通流仿真软件公司软件动态概览

来源:佐思汽研


  • 仿真道路环境需要定义众多组件,比如道路(车道线、路面材质等)、交通标识、交通灯、交通参与者(机动车、非机动车、行人等)、道路周边元素(如绿化带、车站、建筑)以及天气条件(白天、夜晚、晴天、雨天等)。可以使用各种传感器模型和用户定义的传感器来检测这些对象。一般通过采集实际环境信息,结合已有的高精度地图构建静态场景,或者人为创建所需的环境元素。



  • 场景仿真传感器,包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达,GPS/BDS、IMU、V2X等模块,其中摄像头仿真上,需模拟各种复杂的真实天气情况,自主调节天气,支持各种天气和光线条件下的摄像头仿真;激光雷达仿真,参照真实激光雷达的扫描方式,模拟每一条真实射线的发射,与场景中所有物体求交,生成真实的点云数据。


NI monoDrive仿真软件高保真传感器配置图例


部分国外传感器仿真公司产品特点

来源:佐思汽研


二、通过无限场景变体覆盖,实现ADAS/ADS数字化的全面测试验证


现实世界中的场景具有无限丰富、极其复杂、不可预测等特点,在虚拟环境中完全复现这些场景十分困难。如何利用有限的测试场景去映射出无限丰富的世界是实现自动驾驶有效测试验证的关键。基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶路测数据匮乏的重要路线。场景库中的测试场景对现实世界的覆盖率越⾼,仿真测试结果的准确性就越⾼。

自动驾驶仿真领域,ASAM的OpenX标准得到了全球广泛的关注,其标准包括OpenDRIVE、OpenSCENARIO、OSI、OpenLABEL、OpenCRG五个部分,其中OpenDrive定义了静态场景的描述方法;OpenSCENARIO定义的内容主要涵盖动态场景描述,涵盖主车的位置与速度等信息及其他交通参与者的信息;OpenCRG主要聚焦道路表面的有关物理信息描述,主要用于轮胎和地面接触中与摩擦相关的问题。

仿真测试是为了模拟危险工况场景,包含大量恶劣气候环境、复杂道路交通以及典型交通事故等。参数重组场景是将已有仿真场景进行参数化设置,并完成仿真场景的随机生成或自动重组,具有无限性、扩展性、批量化、自动化等特点。参数重组场景的目的是补充自然驾驶场景、标准法规场景、危险工况场景等未覆盖的未知场景,有效覆盖自动驾驶功能测试盲区。

来自以色列的Foretellix在验证未覆盖的未知场景方面,采用特色的覆盖率驱动法(CDV),提供了一套测试验证平台Foretify(一方面,高度自动化地生成及调控数以百万计的测试向量以验证各式场景;另一方面,具有大数据分析能力的安全及生产效率显示面板展示可量化、可衡量的验证和测试的客观工作状态)。Foretify解决方案在开发的初期即可发现系统缺陷、边缘条件及未知领域,有助于防止由于设计缺陷(有些缺陷是致命的)而带来的高成本的召回,并能将场景移植到不同的地图和ODD上。目前其客户包括Denso、Valeo、NVIDIA、Mobileye、Volvo等。


Foretify覆盖率驱动验证CDV流程


三、国外自动驾驶仿真企业持续扩大与国内企业合作,本土化服务稳步推进


国外自动驾驶仿真企业正在加大在中国市场的业务布局,比如德国PTV集团、法国ESI集团、以色列Cognata在中国建有子公司推进仿真业务拓展,其中PTV在中国90多个城市已覆盖600+客户;此外,还有NI、dSPACE、VI-grade等持续深化与国内车企及方案提供商的合作力度,比如国汽智控、速腾聚创等。


典型国外仿真企业与部分国内汽车行业企业的合作举例

来源:佐思汽研


《2022年自动驾驶仿真产业链研究报告(国外篇)》目录

本报告共350


01

自动驾驶仿真概述及国外企业布局


1.1 自动驾驶仿真标准化国际组织:ASAM

1.1.1 ASAM标准布局领域

1.1.2 ASAM项目路线图:Non-Simulation Domains

1.1.3 ASAM项目路线图:OpenX

1.1.4 ASAM的OpenX系列标准(1)

1.1.4 ASAM的OpenX系列标准(2)

1.1.5 用于高级自动驾驶的新ASAM标准(1)

1.1.5 用于高级自动驾驶的新ASAM标准(2)

1.1.5 用于高级自动驾驶的新ASAM标准(3)

1.1.5 用于高级自动驾驶的新ASAM标准(4)


1.2 国外主机厂&自动驾驶仿真平台合作关系


1.3 一体化仿真平台

1.3.1 国外一体化仿真平台对比

1.3.2 国外一体化仿真平台近期动态


1.4 车辆动力学仿真

1.4.1 国外车辆动力学标杆企业


1.5 交通场景仿真(交通流仿真)

1.5.1 交通场景仿真分类

1.5.2 国外交通场景仿真标杆企业(1)

1.5.2 国外交通场景仿真标杆企业(2)


1.6 虚拟场景仿真

1.6.1 道路环境仿真&天气环境仿真

1.6.2 国外虚拟场景仿真标杆企业(1)

1.6.2 国外虚拟场景仿真标杆企业(2)


1.7 传感器仿真

1.7.1 激光雷达&超声波雷达仿真

1.7.2 毫米波雷达仿真

1.7.3 传感器仿真标杆企业


1.8 仿真系统接口

1.8.1 仿真系统接口分类

1.8.2 硬件在环仿真

1.8.3 硬件在环仿真

1.8.4 国外硬件在环仿真标杆企业

 

02

国外一体化仿真平台研究


2.1 ANSYS

2.1.1 公司简介

2.1.2 ANSYS产品分布(1)

2.1.2 ANSYS产品分布(2)

2.1.3 ANSYS通过投资收购加强仿真能力(1)

2.1.3 ANSYS通过投资收购加强仿真能力(2)

2.1.4 ANSYS在ADAS及自动驾驶仿真的扩展:企业收购

2.1.5 ANSYS自动驾驶仿真工具链

2.1.6 ANSYS SCADE

2.1.7 Ansys SCADE Suite

2.1.8 ANSYS VRXPERIENCE(1)

2.1.8 ANSYS VRXPERIENCE(2)

2.1.9 ANSYS SPEOS光学仿真(1)

2.1.9 ANSYS SPEOS光学仿真(2)

2.1.9 ANSYS SPEOS光学仿真(3)

2.1.9 ANSYS SPEOS光学仿真(4)

2.1.10 ANSYS仿真规划:5G在自动驾驶汽车上的运用

2.1.11 ANSYS SPEOS 2022 R1更新

2.1.12 ANSYS 2021 R1更新

2.1.13 ANSYS 2022 R2更新

2.1.14 合作伙伴分布

2.1.15 合作动态


2.2 西门子

2.2.1 公司简介

2.2.2 西门子自动驾驶汽车领域的解决方案

2.2.3 西门子在ADAS及自动驾驶仿真的扩展:企业收购

2.2.4 PreScan

2.2.5 Prescan 传感器模型

2.2.6 PreScan支持的传感器类型和部分场景

2.2.7 PreScan自动驾驶仿真及详细功能(1)

2.2.7 PreScan自动驾驶仿真及详细功能(2)

2.2.7 PreScan自动驾驶仿真及详细功能(3)

2.2.8 PreScan 版本更新

2.2.9 PreScan自动驾驶仿真及详细功能:PreScan应用案例

2.2.10 PAVE360

2.2.11 配套客户

2.2.12 合作动态


2.3 NVIDIA

2.3.1 公司简介

2.3.2 仿真云平台:DRIVE Constellation

2.3.3 自动驾驶汽车仿真平台Drive Sim

2.3.4 神经重建引擎NRE

2.3.5 计算模块DRIVE AGX Pegasus——NVIDIA DRIVE AGX XAVIER

2.3.5 计算模块DRIVE AGX Pegasus——NVIDIA DRIVE PX PEGASUS

2.3.6 NVIDIA DRIVE PX Pegasus AI计算平台

2.3.7 DRIVE AV Safety Force Field

2.3.8 合作事件


2.4 CARLA

2.4.1 CARLA简介

2.4.2 CARLA的基本架构

2.4.3 CARLA产品特征

2.4.4 Carla 0.9.11版本

2.4.5 2020-2021年版本更新(1)

2.4.5 2020-2021年版本更新(2)

2.4.5 2020-2021年版本更新(3)


2.5 AVSimulation(LG)

2.5.1 公司简介

2.5.2 仿真软件SCANeR

2.5.3 仿真软件SCANeR studio 1.9版本

2.5.4 仿真软件SCANeR studio 2021.1/2022.2

2.5.5 合作事件


2.6 SVL Simulator(LG)

2.6.1 开源仿真方案LGSVL

2.6.2 SVL Simulator 2021.3版本


2.7 AirSim(Microsoft)

2.7.1 开源仿真方案AirSim

2.7.2 AirSim 版本更新

 

03

国外车辆动力学仿真平台研究


3.1 CarMaker(IPG Automotive)

3.1.1 公司简介

3.1.1 主要产品

3.1.2 动力学仿真软件CarMaker(1)

3.1.2 动力学仿真软件CarMaker(2)

3.1.2 动力学仿真软件CarMaker(3)

3.1.2 动力学仿真软件CarMaker(4)

3.1.3 CarMaker在ADAS开发中的应用

3.1.4 CarMaker客户运用实例

3.1.5 合作事件


3.2 CarSim(Mechanical Simulation)

3.2.1 动力学仿真软件CarSim(1)

3.2.1 动力学仿真软件CarSim(2)

3.2.1 动力学仿真软件CarSim(3)

3.2.2 动力学仿真软件CarSim 2021.0

3.2.2 动力学仿真软件CarSim 2022.1


3.3 VI-Grade

3.3.1 公司简介

3.3.2 汽车动力学实时仿真工具VI-CarRealTime

3.3.3 驾驶模拟器DiM 动态模拟器

3.3.3 驾驶模拟器DiM 150/250

3.3.4 虚拟试验场


3.4 AVL

3.4.1 公司简介

3.4.2 AVL CRUISE

3.4.3 AVL Smart ADAS Analyzer

3.4.4 ADAS 整车在环解决方案AVL DRIVINGCUBE™

3.4.5 合作事件


3.5 Simpack(Dassault Systemes)

3.5.1 产品简介

3.5.2 Simpack Automotive应用(1)

3.5.2 Simpack Automotive应用(2)

3.5.3 SIMPACK 2023版本更新


3.6 TESIS DYNAware(Vector)

3.6.1 TESIS公司及产品简介

3.6.2 TESIS DYNAware

3.6.3 DYNA4介绍

3.6.3 DYNA4的运用场景(1)

3.6.3 DYNA4的运用场景(2)

3.6.3 DYNA4的仿真场景

3.6.4 DYNA4 R7版本更新


3.7 MATLAB/Simulink(MathWorks)

3.7.1 产品简介

3.7.2 汽车相关解决方案(1)

3.7.2 汽车相关解决方案(2)

3.7.3 自动驾驶仿真三维场景设计:RoadRunner产品简介

3.7.3 自动驾驶仿真三维场景设计:RoadRunner功能介绍

3.7.4 借助 MATLAB 与 Simulink 构建 ADAS 功能(1)

3.7.4 借助 MATLAB 与 Simulink 构建 ADAS 功能(2)

3.7.5 车辆动力学工具箱Vehicle Dynamics Blockset(1)

3.7.5 车辆动力学工具箱Vehicle Dynamics Blockset(2)

3.7.6 自动驾驶工具箱Automated Driving Toolbox(1)

3.7.6 自动驾驶工具箱Automated Driving Toolbox(2)

3.7.6 自动驾驶工具箱Automated Driving Toolbox(3)

3.7.6 自动驾驶工具箱Automated Driving Toolbox(4)

3.7.7 MATLAB 和 Simulink R2022b版本

 

04

国外场景仿真平台研究


4.1 PTV-VISSIM

4.1.1 PTV公司简介

4.1.1 PTV主要产品

4.1.2 仿真方案Vissim(1)

4.1.2 仿真方案Vissim(2)

4.1.2 仿真方案Vissim(3)

4.1.3 Vissim 驾驶行为—跟车模型(1)

4.1.3 Vissim 驾驶行为—跟车模型(2)

4.1.3 Vissim 驾驶行为—跟车模型(3)

4.1.4 PTV Vissim中微观及混合仿真模型

4.1.5 Vissim列队跟驰

4.1.6 Vissim的自动驾驶应用(1)

4.1.6 Vissim的自动驾驶应用(2)

4.1.7 Vissim产品新功能(1)

4.1.7 Vissim产品新功能(2)

4.1.7 Vissim产品新功能(3)

4.1.8 PTV Vissim与第三方软件联合仿真


4.2 TSIS-CORSIM

4.2.1 TSIS-CorSim产品简介

4.2.2 TSIS-CorSimC特点及建模

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(1)

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(2)

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(3)

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(4)

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(5)

4.2.3 TSIS-CorSim 2023版本(6)


4.3 Paramics

4.3.1 PARAMICS简介

4.3.2 Paramics Discovery产品(1)

4.3.2 Paramics Discovery产品(2)

4.3.2 Paramics Discovery产品(3)

4.3.3 Paramics Discovery 第25版(1)

4.3.3 Paramics Discovery 第25版(2)

4.3.4 Paramics赋能项目及客户


4.4 Transmodeler

4.4.1 Transmodeler简介

4.4.2 TransModeler特点概述

4.4.3 TransModeler优势(1)

4.4.3 TransModeler优势(2)

4.4.3 TransModeler优势(3)

4.4.3 TransModeler优势(4)

4.4.4 TransModeler功能

4.4.5 TransModeler集成交通规划和运行管理

4.4.6 TransModeler应用

4.4.6 Transmodeler项目应用(1)

4.4.6 Transmodeler项目应用(2)

4.4.6 Transmodeler项目应用(3)

4.4.6 Transmodeler项目应用(4)

4.4.7 TransModeler中文版推出

4.4.8 TransModeler SE版本简介

4.4.9 TransModeler SE与TransModeler对比

4.4.10 数字孪生交通仿真BrightMap+TransModeler


4.5 AIMSUN

4.5.1 AIMSUN简介

4.5.2 Aimsun框架模型与混合仿真

4.5.3 Aimsun Next模型工具

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(1)

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(2)

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(3)

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(4)

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(5)

4.5.4 Aimsun Next 22新增内容(6)

4.5.5 Aimsun应用领域:城市、高速公路和区域的交通规划 

4.5.6 Aimsun应用领域:实时交通管理

4.5.7 Aimsun应用领域:互联和自动驾驶车辆(1)

4.5.7 Aimsun应用领域:互联和自动驾驶车辆(2)

4.5.7 Aimsun应用领域:互联和自动驾驶车辆(3)-案例


4.6 SUMO

4.6.1 SUMO简介

4.6.2 SUMO主要功能模块

4.6.3 SUMO主要功能特点

4.6.4 SUMO应用领域


4.7 ESI Pro-SiVIC

4.7.1 ESI公司简介

4.7.2 ESI集团收购历程

4.7.3 ESI集团产品分布

4.7.4 ESI Pro-SiVIC简介

4.7.5 ESI Pro-SiVIC优势(1)

4.7.5 ESI Pro-SiVIC优势(2)

4.7.6 ESI Pro-SiVIC 应用领域

4.7.7 ESI Pro-SiVIC的主要操作流程及元素库

4.7.8 ESI Pro-SiVIC客户案例


4.8 rFpro

4.8.1 rFpro简介

4.8.2 rFpro仿真软件(1)

4.8.2 rFpro仿真软件(2)

4.8.3 rFpro数字道路模型(1)-概述

4.8.3 rFpro数字道路模型(2)-公共道路

4.8.3 rFpro数字道路模型(3)-试验场

4.8.4 rFpro ADAS & AV解决方案

4.8.4 rFpro在ADAS & Av应用例子(1)

4.8.4 rFpro在ADAS & Av应用例子(2)

4.8.5 rFpro ADAS/AV:合成训练数据

4.8.6 rFpro ADAS/AV:SIL、HIL和实时DIL

4.8.7 rFpro客户及合作伙伴

4.8.7.1 合作案例一:rFpro + Xylon

4.8.7.2 合作案例二:rFpro + Nardo试验场


4.9 Cognata

4.9.1 Cognata公司简介

4.9.2 Cognata自动驾驶仿真概览(1)

4.9.2 Cognata自动驾驶仿真概览(2)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(1)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(2)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(3)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(4)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(5)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(6)

4.9.3 Cognata仿真模拟产品(7)

4.9.4 Cognata大规模场景生成(1)

4.9.4 Cognata大规模场景生成(2)

4.9.5 Cognata合作动态


4.10 Parallel Domain

4.10.1 Parallel Domain公司简介

4.10.2 Parallel Domain仿真平台

4.10.2 Parallel Domain仿真平台:Batch模式

4.10.2 Parallel Domain仿真平台:Step模式

4.10.3 Parallel Domain公共数据集

4.10.3 Parallel Domain公共数据集示例(1)

4.10.3 Parallel Domain公共数据集示例(2)


4.11 AAI

4.11.1 AAI公司简介

4.11.2 AAI主要产品&解决方案

4.11.3 AAI传感器仿真

4.11.4 AAI Replicar

4.11.5 AAI 场景克隆与提取(1)

4.11.6 数据标注服务


4.12 Applied Intuition

4.12.1 Applied Intuition公司简介

4.12.2 Applied Intuition仿真平台(1)

4.12.2 Applied Intuition仿真平台(2)

4.12.3 Applied Intuition验证 L3+ AV

4.12.4 Applied Intuition验证ADAS

4.12.5 Applied Intuition最新动态


4.13 Ansible Motion

4.13.1 Ansible Motion简介

4.13.2 DIL驾驶模拟器产品

4.13.2 Delta 系列 S3 DIL模拟器

4.13.2 Sigma 系列 DIL 模拟器

4.13.2 Theta 系列 DIL 模拟器

4.13.3 Ansible Motion驾驶模拟器应用

4.13.4 Ansible Motion DIL模拟器 技术合作伙伴


4.14 UNITY

4.14.1 UNITY简介

4.14.2 Unity SimViz

4.14.3 AirSim on Unity


4.15 CityEngine

4.15.1 CityEngine简介

4.15.2 CityEngine更新


4.16 VTD

4.16.1 MSC Software

4.16.2 VTD简介

4.16.2 VTD简介

4.16.2 VTD简介

4.16.3 VTD组成部分

4.16.4 VTD应用领域

4.16.5 OpenDRIVE Scenario Editor

 

05

国外传感器仿真平台研究


5.1 monoDrive

5.1.1 monoDrive公司简介

5.1.2 monoDrive产品概览

5.1.2 monoDrive传感器模拟器(1)

5.1.2 monoDrive传感器模拟器(2)

5.1.3 monoDrive模拟器功能

5.1.4 monoDrive相机模拟器

5.1.5 monoDrive Real to Virtual

5.1.6 monoDrive实时SiL与HiL

5.1.7 monoDrive测试模式

5.1.8 monoDrive场景编辑器—灯光API

5.1.9 monoDrive地图+Carla地图

5.1.10 monoDrive激光雷达传感器模拟示例


5.2 RightHook(隶属VI-grade)

5.2.1 公司简介1

5.2.2 VI-grade仿真器系列

5.2.3 VI-WorldSim(1)

5.2.3 VI-WorldSim(2)

5.2.4 VI-WorldSim环境/场景搭建(1)

5.2.4 VI-WorldSim环境/场景搭建(2)

5.2.4 VI-WorldSim传感融合

5.2.4 VI-grade模拟器第三方软件工具/接口

5.2.5 VI-grade客户情况


5.3 Foretellix

5.3.1 Foretellix简介

5.3.2 Foretify解决方案

5.3.2 Foretify覆盖率驱动验证CDV流程

5.3.3 Foretellix M-SDL/OSC2.0与测试验证模组包

5.3.4 Foretellix客户及合作案例


5.4 OTSL

5.4.1 公司简介

5.4.2 COSMOSIM(1)

5.4.2 COSMOSIM(2)

5.4.3 OTSL企业动态

 

06

国外仿真接口和HIL平台研究


6.1 NI

6.1.1 NI简介

6.1.2 NI自动驾驶测试解决方案

6.1.3 NI数据记录系统AD

6.1.4 NI ADAS应用的摄像头接口模块

6.1.5 NI传感器融合HIL&SIL闭环测试

6.1.6 NI ADAS/AV传感器融合测试

6.1.7 NI ADAS/AV车载雷达传感器测试 VRTS

6.1.8 NI ADAS/AV测试覆盖率分析

6.1.9 NI ADAS/AV测试V2X一致性测试

6.1.10 NI合作事件


6.2 ETAS

6.2.1 ETAS简介

6.2.2 ETAS测试与验证服务:LABCAR(1)

6.2.2 ETAS测试与验证服务:LABCAR(2)

6.2.2 ETAS测试与验证服务:LABCAR(3)

6.2.3 ETAS测试与验证服务:协同仿真平台COSYM(1)

6.2.3 ETAS测试与验证服务:协同仿真平台COSYM(2)

6.2.3 ETAS测试与验证服务:协同仿真平台COSYM(3)


6.3 Vector

6.3.1 Vector简介

6.3.2 Vector闭环测试系统仿真环境简介

6.3.2 Vector闭环测试系统仿真环境功能

6.3.2 Vector闭环测试系统仿真环境应用

6.3.3 VECTOR HIL的具体应用案例

6.3.4 VT System:与CANoe无缝集成的HIL系统

6.4 dSPACE

6.4.1 dSPACE简介

6.4.2 dSPACE ADAS/AD开发和验证解决方案

6.4.2.1 dSPACE 快速原型制作&机器学习(1)

6.4.2.1 dSPACE 快速原型制作&机器学习(2)

6.4.2.2 dSPACE SIL 和硬件在环测试

6.4.2.3 dSPACE 仿真建模

6.4.2.4 dSPACE总线和网络仿真

6.4.2.5 dSPACE自动驾驶传感器数据管理平台(IVS)

6.4.3 dSPACE合作事件(1)

6.4.3 dSPACE合作事件(2)

6.4.4 dSPACE合作伙伴

6.4.4 dSPACE汽车领域客户

6.4.5 dSPACE企业动态


更多佐思报告


报告订购及合作咨询联系人:
张女士:13716037793(同微信)

佐研君:18600021096(同微信)

佐思2023年研究报告撰写计划

智能网联汽车产业链全景图(2022年11月版)


自主品牌主机厂自动驾驶汽车视觉(国内)高精度地图
合资品牌主机厂自动驾驶汽车视觉(国外)高精度定位
ADAS与自动驾驶Tier1-国内环视市场研究(本土篇)汽车网关
ADAS与自动驾驶Tier1-国外环视市场研究(合资篇)数据闭环研究
自动驾驶与座舱域控制器红外夜视汽车信息安全硬件
多域计算和区域控制器汽车仿真(上)汽车信息安全软件
乘用车底盘域控汽车仿真(下)OEM信息安全
域控制器排名分析激光雷达-国内篇无线通讯模组
E/E架构激光雷达-国外篇汽车5G融合
L4自动驾驶毫米波雷达800V高压平台
L2/L2+自动驾驶车用超声波雷达燃料电池
乘用车摄像头季报Radar拆解一体化电池
ADAS数据年报激光和毫米波雷达排名一体化压铸
合资品牌车联网专用车自动驾驶汽车OS研究
自主品牌车联网矿山自动驾驶线控底盘
自动驾驶重卡无人接驳车滑板底盘
商用车ADAS无人配送车电控悬架
商用车智能座舱无人零售车研究转向系统
商用车车联网农机自动驾驶线控制动研究
商用车智能底盘港口自动驾驶充换电基础设施
汽车智能座舱模块化报告汽车电机控制器
智能座舱Tier1V2X和车路协同混合动力报告
座舱多屏与联屏路侧智能感知汽车PCB研究
智能座舱设计路侧边缘计算IGBT及SiC研究
仪表和中控显示汽车eCall系统EV热管理系统
智能后视镜汽车EDR研究汽车功率电子
行车记录仪智能汽车个性化电驱动与动力域
汽车数字钥匙汽车多模态交互汽车线束
汽车UWB研究车载语音汽车音响
HUD行业研究TSP厂商及产品汽车座椅
人机交互自动驾驶法规汽车照明
车载DMS自动驾驶标准和认证汽车镁合金压铸
OTA研究智能网联测试基地电装新四化
汽车云服务研究PBV及汽车机器人造车新势力-蔚来
汽车功能安全飞行汽车造车新势力-小鹏
AUTOSAR研究行泊一体研究造车新势力-理想
软件定义汽车智慧停车研究自动驾驶芯片
软件供应商汽车分时租赁座舱SOC
乘用车T-Box共享出行及自动驾驶汽车VCU研究
商用车T-Box车企数字化转型汽车MCU研究
T-Box排名分析智能表面传感器芯片
蔚来ET5/ET7智能化功能拆解车型供应商调研

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