自动驾驶安全第一白皮书_自动驾驶可靠性领域
AI安全白皮书
AI安全白皮书执行摘要目录AI安全白皮书目录1. 迈向智能社会 022. AI安全面临五大挑战 033. AI安全典型攻击方式 043.1 闪避攻击 043.2 药饵攻击 053.3 后门攻击 053.4 模型窃取攻击 054. AI安全防御手段 064.1 AI安全攻防 074.2 AI模型安全 094.3 AI业务的安全架构 105. 携手共建安全的智慧未来 12参考文献 130101迈向智能社会近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。
越来越多公司都将增大在AI 的投入，将其作为业务发展的重心。
华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。
人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。
1956年，麦卡锡、明斯基、香农等人提出“人工智能”概念。
60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind 开发的围棋程序AlphaGo 战胜人类围棋冠军，人工智能技术开始全面爆发。
如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。
加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。
2）高扩展计算机和软件系统：近年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU 集群、GPU 和TPU 等专用硬件和相关的软件平台。
3）已有资源的可获得性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI 相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供了随时可获取的计算和存储资源。
自动驾驶行业精选资料
自动驾驶行业精选资料自动驾驶技术的发展正引领着汽车行业进入一个全新的时代。
借助人工智能、传感技术和大数据分析，越来越多的汽车制造商和科技公司踏入了这个领域。
本文将介绍一些关于自动驾驶行业的精选资料，让我们对这个未来产业有更深入的了解。
1. 无人驾驶汽车白皮书《无人驾驶汽车白皮书》是中国国内一家知名科技公司发布的一份权威报告。
该白皮书详细解释了无人驾驶汽车的技术原理、市场前景以及可能带来的经济效益。
它探讨了自动驾驶汽车的潜在风险与挑战，并提出了相关政策和法规的建议。
白皮书内容全面且深入浅出，适合初学者入门阅读。
2. 自动驾驶汽车的道德挑战在自动驾驶汽车变得越来越普及的情况下，我们需要讨论的一个重要话题是其道德挑战。
一篇标题为《谁该为自动驾驶汽车的伦理决策负责？》的文章探讨了这个问题。
它引发了我们对于自动驾驶汽车应该如何处理在道路上发生的紧急状况和事故避免的深思。
这篇文章详细介绍了道德哲学家、工程师和道路安全专家的见解，思考了如何找到平衡点来保护人类的利益。
3. 自动驾驶技术的另类应用除了道路交通，自动驾驶技术在其他领域也有着广阔的应用前景。
一篇名为《自动驾驶技术激发交通运输革命》的文章提到了自动驾驶技术在货运业中的应用。
它强调了自动驾驶技术将如何提高物流运输的效率、降低交通事故率、节省燃料成本以及减少对环境的影响。
这篇文章为我们展示了自动驾驶行业在运输领域的潜力和成就。
4. 自动驾驶与城市规划自动驾驶技术的发展对于城市规划也产生了深远的影响。
一篇题为《自动驾驶汽车如何改变城市规划》的文章详细讲述了自动驾驶技术如何重塑城市的街道设计、交通管理和停车设施。
它探讨了自动驾驶汽车的诸多优势，如减少拥堵、创造更多公共空间以及改善交通安全性。
这篇文章将我们的视野带向了城市未来交通的可能性。
5. 自动驾驶的挑战与前景虽然自动驾驶行业前景看好，但仍然面临许多挑战。
一篇名为《自动驾驶行业面临的挑战与机遇》的文献综述，对自动驾驶技术的发展进行了全面的剖析。
汽车自动驾驶系统课件
汽车自动驾驶系统课件一、概括近年来随着科技的飞速发展，汽车自动驾驶系统成为了人们关注的焦点。
什么是汽车自动驾驶系统呢？简单来说就是能够让汽车自己识别路况、做出决策并安全行驶的技术。
这种技术给人们的出行带来了极大的便利，想象一下以后我们出行不再需要手动驾驶，只需设定目的地，汽车就能自动带我们到达目的地，真是让人期待。
这节课件就是为了让大家更全面地了解汽车自动驾驶系统而准备的。
我们会从基本概念讲起，逐渐深入了解它的工作原理、技术难点以及发展前景。
让我们一起开启这场自动驾驶的奇妙之旅吧！1. 自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车，简单来说就是能让汽车自己识别路况、做出决策，自行前进。
它们使用传感器、雷达、摄像头等设备来感知周围环境，再通过复杂的计算机系统做出判断。
这种技术融合了人工智能、传感器、通信等多个领域的知识，可谓是现代科技的集大成者。
想象一下我们的汽车在行驶过程中，能自动识别红绿灯、避开行人、选择最佳路线，甚至还能自动泊车，是不是感觉像是科幻电影里的场景呢？而且随着技术的不断进步，自动驾驶汽车的普及已经不再是遥不可及的梦想。
许多车企都在积极布局自动驾驶领域，未来可能我们的道路上会有越来越多的自动驾驶汽车与我们相伴。
这种技术的发展不仅仅让我们的生活更加便捷，还能在一定程度上提高道路安全性，减少交通事故的发生。
让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧！2. 自动驾驶系统的重要性和发展趋势——开篇就说几句人话啦。
现在自动驾驶系统可是汽车界的一大热门话题，为什么它这么火呢？还不是因为它给我们的生活带来了太多便利和惊喜，咱们都知道，驾驶其实是一件挺累人的事儿，尤其是在繁忙的城市里，堵车、找车位，够让人头疼了。
而自动驾驶系统呢，它就像是一个超级司机助手，帮我们解决这些烦恼。
说到自动驾驶系统的重要性，那可不仅仅是方便我们出行这么简单。
想象一下有了自动驾驶系统，交通事故的发生率会大大降低，因为系统可以比人类更准确地判断路况、避免危险。
carsim白皮书
carsim白皮书以下是一篇关于CarSim白皮书的文章： CarSim白皮书：驾驶模拟技术的最新进展 CarSim白皮书旨在阐述驾驶模拟技术的发展趋势，以及如何在各种应用场景中为交通行业提供高效的仿真解决方案。
本文将探讨驾驶模拟技术的现状、挑战以及未来发展方向。
一、引言 随着科技的不断进步，驾驶模拟技术在交通领域的研究与应用日益广泛。
CarSim作为业界领先的驾驶模拟软件，已在全球范围内为汽车制造商、研究机构和企业提供了可靠的仿真解决方案。
本白皮书旨在概述CarSim的技术特点、应用领域以及在驾驶模拟领域的最新进展。
二、驾驶模拟技术的发展现状1.高保真度驾驶模拟器：随着计算机技术的提升，高保真度驾驶模拟器的精度越来越高，可以真实还原驾驶员在各种道路条件下的驾驶体验。
2.先进驾驶辅助系统（ADAS）：ADAS已成为现代汽车安全的重要组成部分。
CarSim支持多种ADAS功能的仿真，为研发人员提供验证和优化方案。
3.自动驾驶技术：CarSim支持自动驾驶技术的仿真，涵盖感知、决策、控制等各个环节，有助于加速自动驾驶汽车的研发与测试。
三、驾驶模拟技术的挑战与对策4.实时性：在复杂的交通场景中，驾驶模拟器需要具备高度的实时性，以满足不断变化的交通状况。
CarSim通过优化算法和硬件配置，确保实时性的需求得到满足。
5.系统复杂性：随着驾驶辅助系统和自动驾驶技术的不断发展，驾驶模拟器的系统复杂性也在不断提高。
CarSim通过模块化和可扩展的设计，降低了系统复杂性带来的挑战。
6.数据处理与分析：大量的传感器和车载系统数据需要高效处理和分析。
CarSim提供丰富的数据接口和分析工具，助力研发人员挖掘潜在价值。
四、未来发展方向7.5G技术：5G的高速、低延时特性将为驾驶模拟技术带来新的机遇，有望实现跨地域的实时驾驶模拟数据传输。
8.人工智能：通过将人工智能技术应用于驾驶模拟，有望提高模拟的精度和可靠性，进一步降低交通事故的发生。
自动化技术白皮书
自动化技术白皮书摘要本白皮书旨在探讨自动化技术在工业、商业和日常生活中的应用和发展趋势。
我们将介绍自动化技术的定义、历史背景以及其对经济、环境和社会的影响。
此外，我们还将讨论自动化技术的挑战和未来发展方向，并提出一些建议以促进自动化技术的可持续发展。
1. 引言自动化技术是指利用计算机、机器人和其他先进设备来替代人力完成各种任务的技术。
自动化技术的出现和发展改变了人类社会的方方面面，从工业生产到服务行业，从农业到交通运输，无一不受到其影响。
2. 自动化技术的历史自动化技术的发展可以追溯到工业革命时期，当时的机械化生产为自动化技术的出现奠定了基础。
随着电气和电子技术的进步，自动化技术得以更加广泛地应用于生产和服务领域。
20世纪后半叶，计算机技术的快速发展推动了自动化技术的进一步演进，使得自动化系统能够更加智能化和高效化。
3. 自动化技术的应用3.1 工业自动化工业自动化是自动化技术最早和最广泛应用的领域之一。
通过引入自动化系统，工厂能够实现生产过程的高效、精确和可持续。
自动化技术在工业生产中的应用包括生产线自动化、机器人技术、传感器和控制系统等。
3.2 商业自动化商业自动化是指利用自动化技术提高商业运营效率和创造更好客户体验的过程。
例如，自动化的供应链管理系统可以帮助企业提高物流效率和减少成本。
自动化的客户服务系统可以提供更快速和更准确的响应，提升客户满意度。
3.3 日常生活中的自动化自动化技术已经渗透到我们的日常生活中。
智能家居系统可以实现家庭设备的自动控制和管理，提供更加便捷和舒适的居住环境。
自动驾驶技术正在改变交通运输方式，为我们带来更安全和高效的出行体验。
4. 自动化技术的挑战尽管自动化技术带来了许多好处，但也面临一些挑战。
其中之一是技术的复杂性和成本。
自动化技术的实施需要大量的投资和专业知识，这对于一些中小型企业和发展中国家来说可能是一个障碍。
此外，自动化技术还可能导致部分人力失业，需要我们思考如何解决这个问题。
2023-5G车联网需求与技术白皮书-1
5G车联网需求与技术白皮书目前，人工智能、物联网和5G技术等新兴技术的发展给车联网带来了更多的可能性。
从驾驶辅助到自动驾驶，从车辆安全到旅游信息，车联网无处不在，正在成为未来智能交通发展的重要方向。
因此，建立5G车联网需求与技术白皮书，以规范行业，加强协调，推进5G车联网技术与产业的发展具有十分重要的意义。
本文将对5G车联网需求与技术白皮书进行分步骤阐述。
第一步：技术特点5G车联网的技术特点主要包括以下方面：1.更高的带宽和更快的速度，增强了传输数据的可以性。
2.更多的连接数量，支持大规模的设备接入。
3.更低的延迟，提升车辆之间通信协同的效率。
第二步：应用场景5G车联网的应用场景主要包括以下方面：1.智能交通：智能交通是5G车联网最广泛的应用领域，包括智能导航、交通监管、车辆管理、公共交通等。
2.自动驾驶：5G车联网可为自动驾驶提供高清地图、车辆之间的即时通信以及实时传输来自各种传感器的数据，从而实现车辆的互联互通。
3.智能物流：5G车联网为物流行业带来了更多智能化的机会，包括实时追踪、物流物流数据分析、手术登录等。
4.智慧旅游：5G车联网可以为旅游行业提供更加丰富的信息，包括地图、景点介绍、餐饮、住宿等。
第三步：发展方向5G车联网的发展方向主要可以体现在以下两个方面：1.技术上：提升5G车联网在带宽、速度、连接数量和延迟方面的表现，推动车联互联的互通共享。
2.产业上：推动5G车联网产业的发展，实现车辆智能化、道路能源化、城市服务化的有机融合。
总结5G车联网是未来汽车产业发展的重要方向，通过建立5G车联网需求与技术白皮书，将有助于标准化行业，推进5G车联网技术与产业的发展。
未来，5G车联网技术将更加普及，更多的应用场景将在未来展现。
华为自动驾驶网络解决方案白皮书
01041.1 电信网络发展的机遇与挑战1.2 电信产业自动驾驶网络探索与实践08 1.3 华为自动驾驶网络探索实践1114 2.2 华为自动驾驶网络目标架构011. 电信自动驾驶网络探索与实践112. 华为自动驾驶网络战略与架构2.1 华为自动驾驶网络战略CONTENTS目录694. 自动驾驶网络产业发展建议745. 总结24263.1 华为自动驾驶网络解决方案3.2 网络极简系列产品35 3.3 iMaster智能运维系列产品243. 华为自动驾驶网络解决方案和产品75 6. 参考文献Page 01电信自动驾驶网络探索与实践电信自动驾驶网络探索与实践在历史发展的滚滚长河中，人类追求先进生产力的脚步从不曾停歇。
每一次技术革命的出现，都代表了一次生产力的发展更迭，驱动人类社会迈向新的发展纪元。
工业革命，电力革命和信息技术革命在过去120年间实现了人类文明的三次巨大突破，当今，以人工智能、5G、云计算为主导的第四次工业革命所带来的改变，已在悄然发生，正在塑造一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它比我们想象中更快地到来。
电信网络发展的机遇与挑战华为展望2025年行业发展趋势，大带宽、低时延、广链接的需求正在驱动5G 加速商用，到2025年”全天候实时在线”将成为人与万物的“默认状态”。
GIV预测2025年全球将部署650万基站服务于28亿用户58%的人口将享有5G服务650万28亿58%Page 02电信自动驾驶网络探索与实践蓬勃发展的万物互联和融合智能化给电信产业的ICT投资带来了新的发展机遇，同时也带来了挑战。
根据OVUM分析报告显示，过去十年电信行业的收入增长从来没有跑赢过OPEX的增长，随着网络规模逐年增加，OPEX快速增长，产业结构化矛盾日益突出。
无线工厂将持续演进和发展，智能自动化在建筑、制作、医疗健康等领域中广泛应用。
与此同时，智能云和云边协同技术将成为全社会运行的基础环境。
随着行业数据的不断丰富，AI算法和学习也将不断升级。
智能驾驶行业：智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书
2023.9目录一、智能驾驶计算芯片产业现状 (3)1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况 (3)2、智能驾驶计算芯片应用需求 (7)3、智能驾驶计算芯片标准需求 (8)二、智能驾驶计算芯片标准与评测 (9)1、智能驾驶计算芯片国内外政策和标准现状 (9)2、智能驾驶计算芯片性能评测标准 (11)3、智能驾驶计算芯片标准典型应用案例 (16)三、总结与展望 (28)四、参考文献 (29)一、智能驾驶计算芯片产业现状汽车产业正在被人工智能技术重构。
如同蒸汽机之于工业革命的意义，智能驾驶已经成为人类社会自发明汽车以来的一大颠覆性创新，持续推动汽车产品、整车市场格局和产业链变革，而数据和算力是驱动汽车智能化加速的两大动力。
关于智能驾驶发展的趋势，业内普遍认同的观点是：智能驾驶汽车将在2025年前后开始一轮爆发式增长。
智能驾驶汽车在传统驾驶的电子电气架构基础上，引入基于智能驾驶芯片的智能驾驶模块，搭载各类车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合了现代通信、网络和计算技术，使得车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，从而大大提升驾驶的自动化和智能化。
未来，汽车将从最常用的交通工具变成最大的智能终端，具备高度电动化、网联化、智能化、共享化的特征，传统汽车企业势必将重新定义和塑造自身的商业模式，传统汽车行业的市场也将向芯片厂商、互联网科技公司、造车新势力等逐步打开，生态格局不断走向开放。
1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况——车载计算芯片成为行业竞争热点，国内外企业竞相发力随着智能驾驶技术的不断发展和汽车市场的逐渐开放，作为汽车智能化的核心，智能驾驶芯片的发展在全球范围内日益瞩目，市场也呈现出井喷式的增长态势。
除了传统的汽车制造商，科技公司也开始在智能驾驶芯片市场布局。
例如，英伟达的智能驾驶芯片“Drive”已经被包括奔驰、特斯拉和沃尔沃在内的多家汽车制造商采用。
此外，谷歌旗下的Waymo、苹果、百度和滴滴也都在智能驾驶芯片领域进行了大量尝试。
华为下一代数据中心白皮书说明书
下一代数据中心白皮书01下一代数据中心白皮书前言前言人类社会正在加速迈向智能化，比如智能手机、智能家居、智能制造、自动驾驶等正在重塑人们的工作和生活。
作为智能世界和数字经济的坚实底座，数据中心迎来了蓬勃发展。
同时，碳中和已经成为全球的共识和使命，绿色低碳变成世界新的主题，也是数据中心建设、运营必须考虑的重要因素。
面对ICT技术快速演进、建设需求激增以及绿色低碳要求，数据中心产业正在发生深刻变革，将进入新的时代。
什么是符合新时代需求的“下一代数据中心”？华为携手全球数据中心行业领袖和技术专家，举办了系列“松湖论道”下一代数据中心研讨会，深入探讨了行业和技术发展趋势，并就下一代数据中心定义达成重要共识。
未来已来，相信集业界专家智慧共同定义的下一代数据中心，将为产业可持续发展发挥重要作用！目录前言 01智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展 031.1 数字经济促进数据中心快速增长 04 1.2 碳中和对数据中心可持续发展提出新的要求 04下一代数据中心052.1 低碳共生 062.1.1 全绿色：源头绿色化，与自然共生 062.1.2 全高效：PUE→xUE，评价体系从单指标到多指标 072.1.3 全回收：全生命周期，资源回收利用最大化 082.2 融合极简 092.2.1 架构极简，孕育建筑与机房新形态 092.2.2 供电极简，部件重定义，链路重塑 112.2.3 温控极简，冷热交换效率最大化 122.3 自动驾驶 132.3.1 运维自动，实现无人值守 142.3.2 能效自优，从制冷到“智”冷 142.3.3 运营自治，资源价值最大化 152.4 安全可靠 162.4.1 主动安全，事后到事前，故障快速闭环 172.4.2 架构安全，从器件到DC，全方位构筑安全防线 17总结语1804下一代数据中心白皮书智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展当前，世界正在经历以人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等为代表的数字技术变革，在加速创新的数字技术驱动下，数字经济已成为全球GDP增长的主引擎。
自动驾驶技术白皮书
自动驾驶技术白皮书摘要：本白皮书旨在探讨自动驾驶技术的发展和应用，以及该技术对交通运输、汽车制造和城市规划等领域的影响。
通过对自动驾驶技术的原理、挑战和前景进行分析，我们希望为相关行业提供有益的信息，促进技术创新和发展。
1. 引言自动驾驶技术是指通过计算机和传感器等设备，使汽车能够在不需要人类干预的情况下自主驾驶。
该技术的出现将彻底改变交通运输的方式，提高道路安全性、减少交通事故和拥堵，并提供更高效、环保的交通解决方案。
2. 自动驾驶技术的原理自动驾驶技术的实现依赖于多个关键技术，包括感知、决策和控制等方面。
感知技术通过激光雷达、摄像头和雷达等传感器，获取周围环境的信息，包括道路、障碍物和其他车辆等。
决策技术则通过算法和模型，分析和预测环境，并做出相应的驾驶决策。
控制技术则负责将决策转化为车辆行动，控制方向盘、油门和刹车等。
3. 自动驾驶技术的挑战尽管自动驾驶技术的前景广阔，但仍然存在一些挑战需要克服。
首先，安全性是最重要的考虑因素，自动驾驶技术需要能够在各种复杂的交通环境下保证安全。
其次，法律和道德问题也是需要解决的难题，例如责任归属和道德决策等。
此外，自动驾驶技术还需要解决与人类驾驶员的协同问题，确保人与车的良好互动。
4. 自动驾驶技术的应用自动驾驶技术的应用将涵盖多个领域。
在交通运输方面，自动驾驶技术将提高运输效率，减少交通事故和拥堵。
在汽车制造方面，自动驾驶技术将推动汽车智能化和电动化的发展。
在城市规划方面，自动驾驶技术将改变城市交通结构，提供更高效的城市交通解决方案。
5. 自动驾驶技术的前景自动驾驶技术的前景非常广阔。
随着技术的不断发展和成熟，自动驾驶车辆将逐渐普及，并成为主流交通方式。
预计自动驾驶技术将在未来几十年内得到广泛应用，给交通运输、汽车制造和城市规划等领域带来深远的影响。
结论：自动驾驶技术作为一项创新的技术，将对交通运输、汽车制造和城市规划等领域产生重大影响。
尽管面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，自动驾驶技术将成为未来交通的主要趋势。
四个白皮书内容的心得体会
四个白皮书内容的心得体会白皮书是一种重要的技术文档，用于发布和传播新技术、新产品、新策略等相关信息。
在过去的几个月里，我有机会阅读四个不同领域的白皮书，其中包括区块链技术、人工智能、物联网和可持续发展。
通过阅读这些白皮书，我对这些领域有了更深入的了解，并对未来的发展趋势和可能带来的影响有了更清晰的认识。
在这篇论文中，我将分享我对这四个白皮书的心得体会。
第一个白皮书是关于区块链技术的。
区块链作为一种新兴技术，具有分布式、安全可信、去中心化等特点，潜力巨大。
白皮书从技术原理、应用场景、发展趋势等方面对区块链进行了全面而深入的介绍。
通过阅读白皮书，我了解到区块链可以应用于金融行业、供应链管理、医疗健康等多个领域，为这些行业带来更高效、更安全、更可信的解决方案。
我也了解到，尽管区块链技术有着巨大的潜力，但在实际落地过程中还面临着很多挑战，如性能、扩展性、隐私保护等问题。
因此，未来的研究和发展仍然需要不断地努力。
第二个白皮书是关于人工智能的。
人工智能是在计算机科学和认知科学的基础上建立的一门综合性学科，涉及机器学习、神经网络、自然语言处理等多个领域。
白皮书从人工智能的起源和发展历程、技术核心和应用前景等方面系统地介绍了人工智能。
通过阅读白皮书，我了解到人工智能已经在图像识别、语音识别、自动驾驶等多个领域取得了重要的突破和应用。
我也了解到，人工智能还面临着诸如数据隐私、伦理道德等问题，而且在一些复杂任务的解决上还存在挑战。
因此，未来在人工智能领域的研究与发展还需要更多的关注和投入。
第三个白皮书是关于物联网的。
物联网是一种通过传感器、嵌入式设备和网络连接等技术手段将物理世界和数字世界相连接的技术。
白皮书从物联网的概念和特点、关键技术和应用案例等方面对物联网进行了详细的介绍。
通过阅读白皮书，我了解到物联网可以应用于交通运输、智能家居、智慧城市等多个领域，为我们的生活带来更多方便和智能化。
我也了解到，在物联网的发展过程中，数据安全和隐私保护是一个重要的问题，而且物联网的应用还面临着标准化、互操作性等问题。
三个白皮书交流发言材料
三个白皮书交流发言材料白皮书交流发言材料1：区块链技术的革新与应用尊敬的各位领导、专家和嘉宾：大家好！我很荣幸能够在此向各位介绍一项近年来备受关注和重视的新兴技术，那就是区块链技术。
区块链技术自问世以来，以其去中心化、透明化和可追溯性等特点，在金融、医疗、供应链管理等领域展现了巨大的潜力和应用前景。
本次发言我将从技术原理、应用案例和未来发展等方面进行阐述。
首先，我们来了解一下区块链技术的原理。
区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，其核心是数字资产的安全交易和信息可跟踪。
具体来说，区块链由一系列的数据块构成，每个数据块中包含了不同交易的信息。
每个数据块都通过密码学的方式与前一个数据块进行链接，形成一个不可篡改的链式结构。
这一特性使得区块链能够保证交易的透明性和安全性。
其次，我想给大家介绍一些区块链技术在现实生活中的应用案例。
首先是金融领域。
传统的金融交易需要通过中介机构进行，而区块链技术的去中心化特点使得交易更加高效和安全。
例如，智能合约的引入可以自动化执行与金融交易相关的合约条款，减少人为干预带来的风险。
另外，在供应链管理中，区块链技术可以追踪商品的来源和流向，确保产品的质量和安全。
此外，在医疗领域，区块链技术可以加强医疗数据的安全性和隐私保护，促进医疗信息的共享和协作。
最后，我想与大家分享一些关于区块链技术的未来发展趋势。
随着各国对区块链技术的重视日益增加，我们相信未来将会有更多的行业和领域应用区块链技术。
同时，人工智能、大数据和云计算等新技术的快速发展也将进一步推动区块链技术的创新和应用。
我们可以预见，在未来的数字化时代，区块链技术将成为数字经济的基础设施之一，推动经济的发展和社会的进步。
总结一下，区块链技术是一项具有革新性和应用潜力的新兴技术。
它的特点包括去中心化、透明化和可追溯性。
目前已经在金融、医疗、供应链管理等领域展现出巨大的应用潜力。
未来，随着技术的进一步发展和创新，我们相信区块链技术将在更多的领域得到应用，推动经济和社会的发展。
车联网网联自动驾驶白皮书
车联网白皮书（网联自动驾驶分册）前言车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。
自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网部署发展的核心服务。
我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列，将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径。
本文聚焦车联网支持实现自动驾驶应用，从“协同感知、协同决策、协同控制”等不同环节，重点研究分析网联需求、典型应用场景、体系架构和核心关键技术。
在此基础上，总结提炼网联自动驾驶发展面临的挑战，包括技术融合、基础设施建设以及商业运营等方面。
最终以协同发展总结全文，希望我国能抓住难得的历史发展机遇，坚持网联自动驾驶的协同发展路径，影响形成全球广泛认同。
目录一、网联自动驾驶的内涵 (1)二、网联自动驾驶的需求及典型应用 (2)（一）单车智能自动驾驶发展现状 (2)1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟 (2)2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险 (3)（二）单车智能自动驾驶的挑战和网联需求 (4)1.环境感知的挑战和网联需求 (4)2.计算决策的挑战和网联需求 (5)3.控制执行的挑战和网联需求 (6)（三）网联自动驾驶的典型应用 (7)三、网联自动驾驶的技术体系架构 (10)（一）网联自动驾驶的技术体系视图 (10)1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系 (10)2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12)3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13)4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14)5.网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15)（二）网联自动驾驶的协同关键技术 (17)1.车载视觉感知关键技术 (17)2.车载激光雷达感知关键技术 (18)3.车载毫米波雷达感知关键技术 (18)4.感知融合关键技术 (19)5.网联无线通信（C-V2X）关键技术 (19)6.多接入边缘计算（MEC）关键技术 (20)四、网联自动驾驶的挑战 (22)五、网联自动驾驶的协同发展政策现状和展望 (25)（一）美欧日等发达地区或国家持续布局自动驾驶 (25)1.美国政府、产业在网联路径选择上存在差异性考虑 (25)2.欧盟战略高度重视智能化和网联化的协同发展 (26)3.日韩布局基础设施建设，希望抢占商业化普及先机 (26)（二）我国协同发展环境加速形成 (27)1.协同发展政策体系不断完善 (27)2.应用示范，助力网联自动驾驶技术与产业成熟 (29)（三）网联自动驾驶协同发展展望 (31)附录：缩略语 (34)图目录图1 基于智慧基础设施和边缘计算的不停车汇入 (9)图2 网联自动驾驶的体系架构 (11)图3 智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12)图4 信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13)图5 交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14)图6 网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15)图7 MEC 与C-V2X 融合系统的多层系统架构 (21)表目录表1 网联自动驾驶的典型应用场景 (7)一、网联自动驾驶的内涵自动驾驶是车辆作为运载工具智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网、智慧交通产业发展的核心应用服务。
自动驾驶简介介绍
01
02
03
传感器类型
雷达、激光雷达（LiDAR ）、摄像头、超声波等。
感知范围
识别周围环境中的障碍物 、道路标志、交通信号灯 等。
感知精度
对障碍物的距离、速度、 角度等参数进行精确测量 。
路径规划与决策控制技术
路径规划
根据起点和终点，规划出 一条或多条安全、高效的 行驶路径。
决策控制
根据当前环境和车辆状态 ，选择最佳的行驶路径和 速度，确保行车安全。
政策法规不断完善助力发展
政策法规逐步完善
各国政府将逐步完善自动驾驶相关的法律法规，为自动驾驶的商 业化应用提供法律保障。
交通基础设施改造
政府将加大对交通基础设施的投入，改造道路、交通信号灯等基础 设施，以适应自动驾驶的发展需求。
公共安全与隐私保护
政府将加强对公共安全和隐私保护的监管，确保自动驾驶技术的安 全性和合规性。
随着传感器技术、计算能力和算法的进步，自动驾驶系统 的感知、决策和执行能力将不断提升，逐步实现更高级别 的自动驾驶。
5G/6G通信技术助力
5G/6G通信技术的应用将为自动驾驶提供更稳定、更快速 的数据传输和处理能力，提升自动驾驶系统的实时性和安 全性。
人工智能与大数据融合
人工智能和大数据技术的融合将为自动驾驶提供更精准的 预测和决策支持，推动自动驾驶技术的智能化发展。
跨界合作拓展应用领域
产业链上下游合作
01
自动驾驶产业链上下游企业将加强合作，共同推动自动驾驶技
术的发展和应用。
与出行服务企业合作
02
自动驾驶技术将与出行服务企业合作，共同开发共享出行、智
能交通等应用场景。
与科技公司合作
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国家铁路局介绍《中国交通的可持续发展》白皮书
铁道技术监督第49卷第1期（1）可靠性好。
由于磁致伸缩式液位传感器借助应力波传播来测量，没有机械设备移动，故没有摩擦，不易损坏。
全部传感器封闭在不锈钢钢管内，与所测量物质无触碰，控制器工作可靠，寿命长。
（2）准确度高。
在工作中，由于磁致伸缩式液位传感器通过测量起止单脉冲和停止单脉冲的时间来确定被测偏移量，测量准确度高，准确度高于0.02%FS，是其他传感器难以实现的。
（3）受环境干扰小。
环境温度的变化对传感器的测量准确度几乎没有影响。
（4）量程大。
在不影响测量准确度的情况下，电容式静力水准仪的最大量程一般为2000mm，而磁致伸缩静力水准仪的量程可达5000mm，甚至更大，并且可以定制。
5结语磁致伸缩式静力水准仪具有可靠性好、准确度高、环境适应能力强、使用寿命长、安全性好、量程大而且可定制等优点。
但是，由于磁致伸缩式静力水准仪是利用起始脉冲在波导丝中传播形成的磁场所产生的磁致伸缩效应来测量位移，如果周围环境中存在强磁场，会对磁致伸缩式静力水准仪产生干扰，导致测量数据出现偏差。
另外，磁致伸缩式静力水准仪不适合与导磁材料一起使用。
设备应用时，暂未考虑强磁场环境以及导磁材料对静力水准仪测量准确度的影响。
在后续的研究中，可以进一步考虑利用其他准确度更高、更不易受周围环境影响的技术，提高静力水准仪测量准确度。
参考文献［1］王晓立．电容式位移传感器研究［D］．湘潭：湘潭大学，2010．［2］伍艮常．磁致伸缩式液位传感器［J］．仪表技术与传感器技术，2007（12）：9-12．（编辑冯姗姗）国家铁路局介绍《中国交通的可持续发展》白皮书国务院新闻办公室于2020年12月22日发表《中国交通的可持续发展》白皮书，并于当日下午3时举行新闻发布会。
国家铁路局总工程师严贺祥出席发布会，介绍和解读白皮书有关情况并答记者问。
近年来，铁路行业坚持以人民为中心，贯彻新发展理念，深入推进铁路供给侧结构性改革，努力推动铁路高质量发展。
百度-Apollo智能交通白皮书
........................................................................................................................................................ 14 ( 二 ) 技术优势................................................................................................................ 16 1. 人工智能全球领先.............................................................................................. 16 2. 自动驾驶领跑全国.............................................................................................. 16 3.Apollo 生态全球最大.......................................................................................... 16 4. 车路行闭环全球唯一 .......................................................................................... 17 5. 海量用户终端触达.............................................................................................. 17 ( 三 ) 应用实践................................................................................................................ 18 1. 车路协同，面向未来、服务当下的基础设施智能方案........................................ 18 2. 智能信控，AI 视觉 +地图大数据交通治理工具 ................................................. 19 3. 智能停车，中国第一的高位视频停车解决方案................................................... 20 4. 智能公交，全球领先的智能驾驶公共出行新体验............................................... 21 5. 智能货运，国内最智能、最安全、最高效的物流选择........................................ 22 6. 智能车联，规模化覆盖的智能交通终端 ............................................................. 23 7. 智能出租，全球首个前装量产 +L4 商业化运营.................................................. 24 8. 自主泊车，软硬一体 ASIL-D 最高车规安全等级................................................. 25 9. 园区物种，全球最全场景可量产的自动驾驶产品集 ........................................... 26
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层面需要统一的法律框架 可为自动驾驶系统规范提供基础法律框架 这将为国家公路交通安 全管理局 NHTSA 制定新的联邦机动车安全标准 FMVSS 提供基础
各国政府都有需求分析各自的汽车立法现状 以理解需要根据自动驾驶系统调整的领域 这样将促进和实现不同级别的自动驾驶系统的大规模量产 特别是促进对近期可量产的 SAE L3 和 L4 级技术的安全监管
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此 本出版物试图将该标准扩展至 L3 和 L4 应用 上述标准相互补充 可主要用于定义自动 驾驶系统的设计风险 使工程团队设计出各种安全机制并增强自动驾驶系统的预期功能 以降 低所识别的风险
现有标准并没有解决自动驾驶系统中一些最棘手的问题 例如人工智能的安全保障 相关 的算法来自于机器学习和神经网络领域 参见附录 B 人为因素和心理学 以及作为自动驾 驶系统输入的传感器的技术能力等 尽管如此 应分析与安全相关的用例 以确保必要的安全 水平 这些分析系统地评估了预期用途和可预见的误用可能产生的危害的功能说明 除了安全 的设计和开发过程 系统评估还从验证到确认逐步迭代 包括专家评估 安全分析和试验 根 据其范围的不同 这一过程可采用多种标准
可靠性的系统开发
基于可靠性的系统能力
要素
能力的目的 原则对照 <->能力
通用示例 能力对照<->要素
图2: 可靠性的系统开发
通用体系结构
将要素连接到通用逻辑体系结构
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2�1 由可靠性推导自动驾驶能力要求
由可靠性推导自动驾驶能力时 首先概述了适用于自动驾驶车辆的各国的法律框架 以确 定在 12 条原则以外的能力要求 这些能力同时涵盖了功能安全和应对人为因素的 SOTIF 安 保性作用于逻辑和技术架构 并为这两者提供输入要求 由于目前没有关于汽车信息安全的立 法或国际标准 因此本节提供了有关信息安全方法和措施的建议
会 UNECE 对该法规进行了修订 将高度自动化的系统纳入其中 前提是这些系统可以 让驾驶员随时接管车辆 并且驾驶员可以启动或退出系统 然而 这仍然以每辆车都必须 有驾驶员为前提条件 UNECE WP.1 已经确认 1949 年和 1968 年公约适用于所有驾驶情况 除了车辆完全由车辆系统控制 而驾驶员完全没有承担任何作用的情况以外
由于这样的系统尚未量产 并且由于可用的解决方案不成熟并且未被部署 因此目前尚无 自动驾驶系统的开发标准 汽车工业目前除了 ISO 26262 之外还使用其他资源来定义自动驾驶 系统的安全设计 其他行业开发的经验 文献 研究和标准可以为汽车界定义自动驾驶系统领 域安全标准和流程提供更多资源 ISO 26262 的第二次修订已经结束 以更严谨和结构化的方 式支持更复杂汽车电子系统 最近发布的 ISO/PAS 21448 标准规定了用于分析 验证和确认 非故障情景的开发流程和系统用例 但是 ISO/PAS 21448 仅考虑 L1 和 L2 自动化系统 因
首先应定义安全功能 ISO/PAS 21448 旨在处理由预期功能和可预见的功能误用的引起风 险和危害等级 通过全球制定的 ISO26262 可以解决由系统的 E/E 故障引起的危险 而 ISO/ SAE 21434 从安保性角度来评估故意操纵的危险 实施 ISO/PAS 21448 ISO 26262 和 ISO/ SAE 21434 等安全标准需要将它们的过程和方法组合 根据开发组织的需要 可能需要对这些 标准独立地予以开发 同时考虑其依赖性
UNECE WP.1 目前正在制定一项关于在公路交通中部署高度自动驾驶和全自动驾驶车辆 的决议草案 其中包含了 1949/1968 公约缔约方提出的关于如何安全部署这种新技术的建议 (ECE/TRANS/WP.1/165, 2018) 美国
美国交通部发布了 2016 年联邦自动驾驶车辆政策 U.S. DOT, 2016 , 以及后续取代它的 自动驾驶系统 一个安全愿景 NHTSA 2017 为行业和各州提供了一个适用于 SAE L3-L5 级自动驾驶系统的自愿自我安全评估的框架用于分析和交流安全策略 该框架强调了基于 12 个原则的自动驾驶系统开发和安全验证的广泛需求 为了实现适当的法律框架 自动驾驶系统 规范必须在国际 国家 区域和地方各层面共存 并同时应考虑到现有的汽车法律框架 国家
中国 中华人民共和国工业和信息化部于 2018 年发布了 国家车联网产业标准体系建设指南
智能网联汽车 以整体性强化顶层系统设计并促进智能网联汽车行业的研究和发展 另 外 中国正在密集地制定新的法律规范 2020 年前 30 项新标准 2025 年前 100 项新标准 以适应中系统地开发可靠性以 支持通过设计实现安全
2 系统地开发可靠性以支持通过设计实现安全
本章阐述了三个可靠性领域 预期功能安全 功能安全和信息安全 以及它们如何协同工 作以及如何将它们整合在一起 以创建一个可靠的系统 本章首先介绍每个领域 并从可靠性 中推导出自动驾驶能力要求 然后提供可以实现这些能力要求的要素 最后 通过一套通用的 逻辑架构设计来整合所有要素 参见图 2
除了法规之外 系统除非能够控制由于预期用途或罕见的 E/E 故障导致的安全相关用例 否则无法达到必要的安全水平 此外 应考虑故意的恶意操纵以外的可预见的系统误用 已量 产的部分自动驾驶系统 SAE L2 越来越多地辅助驾驶员完成横向和纵向控制任务 驾驶辅助 系统的进步将减轻用户在驾驶任务中的压力 而高级自动驾驶系统 SAE L3 或更高 的引入 将使用户完全脱离驾驶任务 需要应用全局系统视角来保障整个技术发展过程中的安全 已经 制定的开发标准部分涵盖了这一视角 但是仍然需要制定新的标准
2�1�1 自动驾驶车辆的法律框架
自动驾驶系统应满足那些针对自动驾驶车辆的规定 同时也应满足那些针对其他车辆和道 路使用者的整体规定 例如道路交通法规 所有自动驾驶系统都应符合适用于自身 ODD 的法 律规定 这可能包括一系列联邦 国家和国际法规 例如
欧盟 日本 其他国家和地区 联合国法规 1968 年维也纳公约规定驾驶员必须始终控制他们的车辆 2014 年 联合国欧洲经济委员