△（图表由九章智驾整理于2021年8月份）不过，根据各激光雷达厂商在今年1月CES及4月上海车展上释放的消息看，半固态激光雷达（TOF）的技术路线正在快速收敛中。可以简单总结为如下三点：1.

首席专家12:00-13:30午餐13:30-14:00主题演讲5：AI算法在高阶辅助驾驶中的创新研究与量产应用特邀嘉宾5：罗咏刚

△iDVP结构示意图1.1计算与通信架构硬件平台计算和通信架构平台负责设计车辆的计算和通信方式，目前主要包括星型组网和以太环网，如下图所示：△

首席专家12:00-13:30午餐13:30-14:00主题演讲5：AI算法在高阶辅助驾驶中的创新研究与量产应用特邀嘉宾5：罗咏刚

△iDVP结构示意图1.1计算与通信架构硬件平台计算和通信架构平台负责设计车辆的计算和通信方式，目前主要包括星型组网和以太环网，如下图所示：△

point）理论：假设一个平坦的道路模型，清晰的纵向车道线，没有其他目标的边缘和它们平行；要求驾驶车辆速度慢，车道线连续，左右相机的双目配置要左摄像头相对路面的仰角/斜角（yaw/roll

在今天这样的一个聚变的时代，无论是组织还是个体，都需要不断地积累和重构知识体系。专业且有深度的碰撞可以帮助从业者更高效地获取有质量的信息。汽车电子与软件闭门圆桌正是这样一个平台，我们会定向邀请对行业有深刻见解且富有热情的专业人士，就工程实践中的共性挑战课题，以闭门的形式展开深度的探讨！这是一个中立的、纯粹的行业思辨平台！主题：汽车基础软件的热点话题时间：2023年5月21日,

Bridge）直接进行以太网帧转发。低速以太网接口和高速以太网接口之间也可以通过低速以太网桥+DRE+高速以太网桥直接进行以太网帧转发。这种方式大大减少以太网接口之间数据转发的延时时间。TC4xx

2023高阶辅助驾驶技术论坛（2023年7月27日，上海大华虹桥假日酒店）主办单位上海良益企业管理咨询有限公司支持单位九章智驾论坛背景随着整车智能化的深入和普及，高阶辅助驾驶正在逐渐成为整车的标配，为用户带来更多的安全性和便利性，同时，越来越多的新玩家参与到合作和竞争中来，共同推动着高阶辅助驾驶生态系统的蓬勃发展。由于整车市场的竞争日益激烈，高阶辅助驾驶在成本费用、开发进度、产业链合作等方面也面临着越来越大的压力，那么，-高阶辅助驾驶有哪些新的发展趋势和产品形态？-传统辅助驾驶企业如何做好产品升级？-自动驾驶企业如何做好高阶辅助驾驶产品的量产落地？-高阶辅助驾驶产业链如何建立和优化合作？针对以上重点问题，上海良益企业管理咨询有限公司将邀请一线行业专家及相关企业，会聚汽车产业重镇上海，共寻应对之策，共创合作机遇。欢迎您的莅临！论坛议程（特邀嘉宾均为一线实力大咖，欢迎观众积极提问）09:00-09:30主题演讲1：功能安全在高阶辅助驾驶中的实施要点特邀嘉宾1（整车厂/Tier1）09:30-10:00主题演讲2：域控制器芯片选型及硬件架构特邀嘉宾2（整车厂/Tier1）10:00-10:20创新产品介绍和研讨（第一场）（供应链创新企业，待定）10:20-10:40创新产品介绍和研讨（第二场）（供应链创新企业，待定）10:40-11:00嘉宾合影茶歇11:00-11:30主题演讲3：域控制器软件架构特邀嘉宾3（整车厂/Tier1）11:30-12:00主题演讲4：高销量、多平台背景下的高阶辅助驾驶产品规划思考特邀嘉宾4（某头部整车厂智能驾驶平台架构师、系统开发负责人）12:00-13:30午餐13:30-14:00主题演讲5：AI算法在高阶辅助驾驶中的创新研究与量产应用特邀嘉宾5：罗咏刚博士

关于召开第四届位置服务科技论坛暨位置服务高端对话的通知各相关单位：经党中央和国务院批准，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办的2023中国国际大数据产业博览会（以下简称“数博会”）于2023年5月26日—5月28日在贵州省贵阳市召开。党和国家高度重视位置服务相关产业，《中华人民共和国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》和国务院《“十四五”数字经济发展规划》等文件中明确提出要加速建设位置服务相关的北斗与导航定位、遥感、通信等空间基础设施体系和深化应用及产业高质量发展。为探讨精准位置在智能驾驶、智慧出行、北斗产业化应用中起到的关键性作用，在上述单位主办框架下，中国测绘学会、中国遥感应用协会、中国通信工业协会和贵州省自然资源厅、贵州省交通运输厅、贵州省文化和旅游厅、贵州省大数据发展管理局将于2023年5月26日—29日联合承办第四届位置服务科技论坛暨位置服务高端对话。论坛将邀请位置服务（北斗和导航定位、遥感、通信、地理信息、人工智能等）关于智能驾驶、智慧出行、北斗产业化等方面的产、学、研、用机构的相关专家和负责人莅临会议，紧紧围绕国家关于位置服务产业相关的政策方针，以主题报告和嘉宾对话相结合的方式，分为智能驾驶、智慧出行、北斗产业化三个主题进行。帮助相关专业人士更多的了解位置的精准化和智慧化服务，为智能驾驶、智慧出行、北斗产业化应用的发展战略落实起到积极助推作用。期待您的支持与拨冗莅临。详情见附件。附件1、论坛组织与论坛安排附件2、第四届位置服务科技论坛暨位置服务高端对话参会回执表附件3、数博会简介中国测绘学会

200GFLOPSl车规级ISP模块，高达1Gpixel/s图像处理能力，支持800万像素摄像头输入车展官宣合作伙伴：德赛西威、东软睿驰、Unity中国公司名称：安霸产品：安霸宣布推出基于安霸新一代

职位（不备注无法通过好友验证）写在最后与作者交流如果希望与文章作者直接交流，可以直接扫描右方二维码，添加作者本人微信。

我又补充道：“我们原来是打算把这块做起来，组建一个团队让你带，但后来发现投入产出比太低，就放弃了。结果，现在，你整天在给其他人打杂，我其实觉得挺对不住你的。你有没有觉得自己的时间都被浪费了？”

有契约精神。答应别人的事情，务必要按时交付，如有特殊情况不能交付的，一定要提前说明理由；务必替客户及采访对象保守秘密，不要辜负别人的信任。10.有闭环思维。凡事有交代，件件有着落，事事有回音。11.

导读：近年来，汽车电子电控部分域控化已然从个别前瞻项目变成所有主机厂努力践行的方向。为什么现在可以提域控乃至中央计算平台的概念？什么样的功能可以域控？未来有哪些可能的路要走？本文将结合个人多年在汽车行业的开发经历，试图对电子电气域控的演进过程进行深度梳理。作者

ML。此外，在学术界和产业界人士的共同努力下，现在有一些关于如何在预定义搜索空间中选择和组合不同的基本算子来生成稳健且性能良好的神经网络架构的公开的方法——例如谷歌的“神经架构搜索”（Neural

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

环境感知作为自动驾驶的核心技术，是车辆、行人安全的重要保证。然而，单一的传感器及检测技术各有优劣，很难应对复杂的环境条件。利用多传感器进行融合则可以优势互补，提高应对复杂环境的感知可靠度和灵敏度。目前自动驾驶感知融合技术正在快速迭代发展，这种爆炸性的增长同时还带来了许多挑战和机遇：软硬件架构平台众多，行业内各企业专注于研发各自的感知融合技术，缺乏技术交流与联合。在此关键时机，由上海市车联网协会主办的“2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会”将于2023年3月23-24日在苏州举办。本届峰会专注于自动驾驶感知融合、雷达核心技术&关键元器件、感知供应链等热点话题。预计邀请到45+行业大咖，600+与会听众参与此次技术盛会！感知感知供应链雷达会议聚焦传感器多模态融合摄像头扫描二维码报名参会↑权益：2天午餐、4个茶歇、会刊课件参会咨询：阮经理

年全球线控制动系统份额有超过半数被博世占据。而在国内市场，凭借可靠的质量与良好的口碑，博世线控制动系统几乎占据垄断地位。数据来源：佐思汽研其他几家巨头比如大陆One-box方案的MK

4D毫米波雷达与视觉前融合面临诸多难点（置信度及联合标定问题等）3.6

导语：仅仅在北京，这个城市就拥有人工智能核心企业1048家，占我国人工智能企业总量的29%，位列全国第一，同时，北京人工智能领域核心技术人才超4万人，占全国的60%。我们拥有如此多的AI企业，为什么我们对AI的商业成就的认知感并不强？为什么我们只读到天文数字的“预计市场规模”，但很少看到AI企业有漂亮的财务报表?如今的AI行业进入越亏越烧——越烧越亏的循环，笔者和大多数人一样，也一直在总结一些结论，如这些企业商业化的共性问题是诸如技术能力有限、缺少通向行业的痛点清单、实用人才的匮乏等等……事实上，这些问题都存在，而且本文也要进行详细的记述，但是这似乎不完全是问题的终极答案。直到做完了对圈内十几位专业人士的深度调研，笔者才发现，问题的根源，可能源自我们对于AI落地的第一性与第二性的认知错位，进而决定了大多数企业的路径和资源的错配，这才是根本性的原因。阅读提要：1.认知误差—AI落地的第一性问题是什么？2.心智突破—如何让决策者支持而非制约AI落地？3.范式创新—如何解决通用性和专用性的必然矛盾？4.重点突破—在核心行业深度赋能需要“助手心态”5.生态建设—当前AI落地生态的难与痛1

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！https://arxiv.org/pdf/2302.11481.pdf传感器融合是许多感知系统中的一个重要课题，例如自动驾驶和机器人。在许多数据集上的排行榜，基于transformer的检测头和基于CNN的特征编码器（从原始传感器数据中提取特征），已成为性能最高的3D检测多传感器融合框架之一。本文提供了最近基于transformer的3D目标检测任务的文献综述，主要集中于传感器融合，介绍了视觉transformer（ViT）的基础知识，还简要论述了用于自动驾驶的传感器融合的几种非transformer式较少占主导地位的方法。最后总结了transformer在传感器融合领域中的作用，并提出了该领域的未来研究方向。更多内容可以参考：https://github.com/ApoorvRoboticist/Transformers-SensorFusion传感器融合是整合来自不同信息源的感知数据，利用不同传感器捕获的互补信息，融合有助于减少状态估计的不确定性，并使3D目标检测任务更加稳健。目标属性在不同的模式中不具有同等的可识别性，因此需要利用不同的模式并从中提取补充信息。例如，激光雷达可以更好地定位潜在物体，radar可以更好地估计场景中物体的速度，最后但并非最不重要的是，相机可以通过密集的像素信息对物体进行分类。为什么传感器融合困难？不同模态的传感器数据除了在每个传感器的坐标空间的差异之外，通常在数据分布上存在较大差异。例如，LiDAR在笛卡尔坐标空间中，Radar位于极坐标空间，图像位于透视空间。不同坐标系引入的空间失准使得难以将这些模态合并在一起。多模态输入的另一个问题是，当ML网络可以使用camera和LiDAR送入时，会出现异步时间线的问题。现有的传感器融合模型的总体架构图如上所示，基于transformer的Head（绿色），基于CNN的特征提取器（蓝色），用于预测3D鸟瞰图（BEV）边界框（黄色块），每个传感器具有中间BEV特征（紫色块），该传感器融合设置为从多视图相机、激光雷达和雷达接收输入。虽然CNNs可用于在单个模态内捕获全局上下文，但将其扩展到多个模态并精确地建模成对特征之间的交互是非常重要的。为了克服这一限制，使用transformer的注意力机制将关于2D场景的全局上下文推理直接集成到模态的特征提取层中。序列建模和视听融合的最新进展表明，基于Transformer的体系结构在序列或跨模态数据的信息交互建模方面非常有效！领域背景融合level：最近，多传感器融合在3D检测界引起了越来越多的兴趣。现有方法可分为detection-level、proposal-level、point-level

4D毫米波雷达射频芯片国内外主流玩家及产品分析报告详细内容，扫描下方二维码，添加九章小助手，务必备注姓名+公司+职务，即可免费获取报告PDF。（不备注身份将无法通过好友验证）

ChatGPT会有一定瞎编&错误的情况：有时候ChatGPT会对不了解的信息乱编一气，代码中的计算过程也不一定对。你必须足够小心，看看有没有错的地方，这要求你对它使用的数学方法与工具都比较了解。3.

环境感知作为自动驾驶的核心技术，是车辆、行人安全的重要保证。然而，单一的传感器及检测技术各有优劣，很难应对复杂的环境条件。利用多传感器进行融合则可以优势互补，提高应对复杂环境的感知可靠度和灵敏度。目前自动驾驶感知融合技术正在快速迭代发展，这种爆炸性的增长同时还带来了许多挑战和机遇：软硬件架构平台众多，行业内各企业专注于研发各自的感知融合技术，缺乏技术交流与联合。在此关键时机，由上海市车联网协会主办的“2023第三届ICVS中国自动驾驶感知融合技术峰会”将于2023年3月23-24日在苏州举办。本届峰会专注于自动驾驶感知融合、雷达核心技术&关键元器件、感知供应链等热点话题。预计邀请到45+行业大咖，600+与会听众参与此次技术盛会！感知感知供应链雷达会议聚焦传感器多模态融合摄像头01会议信息时：：间：2023年3月23日-24日地：：点：中国

一些对话场景1：和朋友聊天。朋友说DRE越做越像项目经理。-此话怎讲？--追供应商交付，追问题，追进度，各种汇报，哪里有事都先找DRE。-不是转自研了吗，需求和方案总要设计吧？--这部分内容彻底划给系统功能工程师去做了。场景2：和老领导聊天。过去十年里，老领导一手创建、发展并被广泛使用的某工程版ECU，慢慢快要被前装模块替代了。我感慨。-十年奋斗，要成为历史的回忆了。--这是发展的趋势。拦不住的，不是某个人能说的算的。-人怎么办？--还有其他地方需要人的。场景3：和前leader聊天，回想起3年前，我负责定点下一代某ECU时，有供应商出具了融合域控方案。leader当时问我，如果选用了这个方案，你就没有零件可管了。我楞了一下。-系统功能工程师，可以跟着功能走啊。--可是你的DRE怎么办？DRE被分解了DRE，过去十几年OEM的骨干生产力，现如今随着合作模式的转型，职责逐渐地被弱化。过去，在合资车企独领风骚的年代，OEM与供应商的合作模式基本是软硬件全部委外。不知是从互联网巨头踏入造车圈开始，还是从EEA由分布式转集中式开始；不论是主导还是被推着走，OEM开始搞自研。从应用软件自研开始，逐渐地，基础软件自研、软件全栈自研、软硬件全栈自研。从传统车厂跳到一家软硬自研走在前面的OEM后，万万没想到通信终端的32960.2的过检需要自己带着测试、开发、软件项目经理团队，捧着十几个车机域控制器，在实验室里做测试过检。一屋子的供应商为甲方主机厂在台架上吭哧做测试，只有我们是从主机厂亲自来的。规范解读、流程全都自己摸索，测完一遍拿着报告去找中汽研老师，哪里不对改哪里。一遍又一遍。功能定义不对，系统功能工程师改定义；代码bug，开发老师现场改代码。DRE在哪里？全栈自研后，没有所谓的DRE了。传统委外开发模式，DRE的重心是管理结果。DRE释放需求（期望结果）给供应商。供应商进行方案设计，交付结果。由DRE将结果注入工程项目流程，完成数模发布、试验管理、物料管理、装车管理等一系列工程任务。而现如今全栈自研后，原来所谓的Tier1供应商不存在了，只有硬件代工厂、

4D毫米波雷达射频芯片国内外主流玩家及产品分析报告详细内容，扫描下方二维码，填写信息并添加九章小助手，即可免费获取报告PDF。

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

「编者按：这个栏目叫【深吹】，主要我负责吹牛，你负责拍砖。这是本栏目的第2篇，封面源自电影《神偷奶爸》」「之前由于微信公众号的限制，个人新注册公众号没有留言功能。折腾了一个礼拜，花了不少大洋，终于打通了留言功能。看在花了钱的份上，大家尽情留言吧。」2023年，什么车型最火？MPV。无论是新势力，还是老油条，都不约而同的将目光投向MPV市场，将之视为一个待开发的蓝海。众人拾柴火焰高，众人拱火最热闹。这个曾经的被视为小众之小众的市场，突然热闹起来，新车型出的眼花缭乱。极氪009荣威imax8腾势D9岚图

自动驾驶汽车的自主系统的架构通常被分为感知系统、决策系统和控制系统。感知系统通常被划分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测和跟踪、道路映射、交通信号检测和识别等任务。决策系统通常也被划分为许多子系统，负责路线规划、路径规划、运动规划和控制等任务。底盘控制系统主要包括线控驱动、线控制动、线控转向等系统，执行决策与规划系统得出的底盘控制指令。本文详细介绍了有关感知系统和决策系统的各种方法。图1展示了自动驾驶汽车自动化系统的典型分层架构的框图，其中感知和决策系统显示为不同颜色的模块的集合。感知系统负责使用车载传感器（例如LIDAR，RADAR，摄像机，GPS，IMU，里程表等）捕获的数据来估计汽车的状态和创建外部环境的内部（对自动驾驶系统而言）表示，以及有关传感器模型，道路网络，交通规则，汽车动力学等的先验信息。决策系统则负责将汽车从初始出发位置导航到用户定义的最终目的地，在此期间要考虑汽车状态和（感知到的）环境的内部展示，以及交通规则和乘客的舒适度。为了在整个环境中驾驶汽车，决策系统需要知道汽车在哪里。如图1中，定位模块负责估算与环境静态地图相关的汽车状态（姿势，线速度，角速度等）。尽管可以手动注释（即人行横道或交通灯的位置）或编辑（通常需要用于移除传感器捕获的非静态物体），这些静态地图（或离线地图）是在自主操作之前自动计算的，通常使用的是自动驾驶汽车本身的传感器。自动驾驶汽车可以使用一个或多个不同的离线地图（如占据栅格地图，remission地图或地标地图）用于本地离线化。图1

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

进“汽车基础软件群”请加微信号：Faye_chloe备注信息：群名称

首先在各个相机分别通过CNN主干网络和BiFPN提取多尺度特征图层，多尺度特征图层一方面通过MLP层生成Transformer的方法中所需的Key和Value，另一方面对多尺度Feature

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

九章智驾全体员工，祝您兔年大吉！

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

一场说走就走的“迁都”◆万字长文讲清楚4D毫米波雷达◆万字长文解读深度学习算法在自动驾驶规控中的应用◆线控转向量产商用的挑战与曙光◆“在别人恐惧时贪婪”，这支基金将在“自动驾驶寒冬”加大投资力度

今天，是九章成立的第639天，元旦节。九章全体员工在这里祝大家，2023年元旦快乐！2022年，《九章智驾》这个账号里共发布了87篇原创深度内容，内容覆盖了自动驾驶的各个领域，有一直关注我们的读者的深度内容投稿，也有我们行业研究员们四处采编走访撰写的深度分析。感谢大家一直以来的关注和支持！本篇文章，将2022年九章发布的所有原创深度文章，整理分类后展现给大家，点击文章标题即可跳转文章，查看文章内容。那么接下来，就一起来看看这87篇深度原创文章吧~关于九章我们的个人命运，三分靠打拼，七分靠产业红利——《九章智驾》创刊词“好工作”的最佳标准：坚持理想，顺便赚钱——一个媒体人的心路历程“好工作”的最关键指标：场景足够复杂、数据量足够大、杠杆率足够高当候选人说“看好自动驾驶产业的前景”时，我会心存警惕——九章智驾创业一周年回顾（上）数据收集得不够多、算法迭代得不够快，就“没人喜欢我”————九章智驾创业一周年回顾（下）投奔“自动驾驶第一城”——

究其原因，在硬件公司里，公司特别依赖员工的经验，因而，员工不会特别像软件公司的员工那样担心“35岁就被干掉”，安全感相对较足；安全感足够，意味着“忠诚”的风险降低了，因而，“不忠诚”的动力也就少了。

谁有可能第一个吃螃蟹成功？虽然线控转向还未走到量产节点，但作为底盘系统中很重要的一部分，线控转向也受到了很多关注。劲邦资本投资副总贡玺提到，“底盘系统动力学涉及到三根轴，一般称为xyz

真实姓名、公司、岗位几个月前，笔者向一位同时做激光雷达和4D毫米波雷达的朋友提了一个问题：这两类产品你们都做，那你们是如何看4D毫米波雷达“干掉低线数激光雷达”的可能性呢？

需求文档需要什么样的格式？需求文档的格式代表了需求方自身业务的底层逻辑的理解，而好的需求文档反映了甲方对自己的业务是否熟悉、业务运营是否成熟。那么，到底什么样的需求文档才能反映企业的业务较成熟？