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N25Q128A13EF840E

发布时间:2021/3/11 14:00:00 访问次数:201 发布企业:深圳市鹏顺兴科技有限公司

N25Q128A13EF840E正品原装进口现货

N25Q128A13EF840E封装:VDFPN8

N25Q128A13EF840E批号:20+

N25Q128A13EF840E品牌:MICRON/镁光
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制造商: Micron Technology
产品种类: NOR闪存
安装风格: SMD/SMT
封装 / 箱体: PDFN-8
系列: N25Q
存储容量: 128 Mbit
电源电压-最小: 2.7 V
电源电压-最大: 3.6 V
有源读取电流(最大值): 20 mA
接口类型: SPI
最大时钟频率: 108 MHz
组织: 16 M x 8
数据总线宽度: 8 bit
最小工作温度: - 40 C
最大工作温度: + 85 C
封装: Tray
存储类型: NOR
速度: 108 MHz
结构: Uniform
商标: Micron
电源电流—最大值: 20 mA
产品类型: NOR Flash


子类别: Memory & Data Storage

WAIC2020:中国汽车需要怎样的“智能网联”?

来源:华强电子网作者:席安帝时间:2020-07-14 09:45

智能网联汽车


“智能网联”,已经成为当前背景下,中国提振本土汽车产业的“最佳路线”。

尽管如今,行业对自动驾驶和车联网的反响不如往年那般热烈,但却未能浇灭主流汽车玩家们对智能网联技术和商业化领域孜孜不倦的探索热情。据美国车辆管理局公布的2018和2019年自动驾驶脱离报告显示,2018年平均接管里程超1万公里的企业仅仅只有一家,但到了2019年,已有5家企业平均接管里程能够超过1万公里,排名第一的企业更是已经接近了3万公里。同时,在全球Top10的自动驾驶企业中,有中资背景的企业有5家,从这一对比显见,全球自动驾驶技术正在飞速进步,头部玩家也在不断的加大资源,而中国公司正在这股浪潮中充当着越来越关键的角色。

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诚然,这与国内在政策层面持续不断的支持密不可分。从2015年到2020年,国家接连发布多项政策,将智能网联汽车产业的发展上升至国家战略层面,关注点从智能网联汽车细化至自动驾驶汽车;特别是今年年初,国家相继出台了《智能汽车创新发展战略》与《汽车驾驶自动化分级》两项方案,进一步明确了自动驾驶战略地位和未来方向。

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随着政策层面的频送东风,各大城市区域也正抓紧产业变革的浪潮,积极推进自动驾驶,移动出行服务落地。据记者获悉,截止2019年底,国内已经建设了智能网联汽车示范基地50余个,获得地方政府颁发的自动驾驶牌照企业累计40多家。但目前来看,这类项目大多都是以道路测试和示范运行为主,仅是通过测试和示范来提升企业技术积累,真正实现商业化落地的项目较少。这其中,既有技术路线选择的问题,也有应用场景和商业模式不明晰的问题。

单车智能Or车路协同:谁将主导智能网联市场?

在“2020年世界人工智能大会云端峰会”上,上汽商用车技术中心智能驾驶副总监赖杰表示:“首先,在技术层面上,主要是围绕单车智能以及车路协同两种发展路线的选择。目前行业已经达成共识,长期将车路协同作为智能驾驶的终极选择,但就现阶段而言,单车智能和车路协同在实际运行过程中,都存在一定的技术痛点,有待进一步的完善和提升。”

比如,单车智能技术在可靠性、感知范围以及单车成本方面存在瓶颈。同时,单车智能与智慧城市的建设处于割裂的态势,无法融入智慧交通和智慧城市体系,不符合政府层面提升车辆安全监管的总体要求。这也是为何国内会选择将车路协同看作是当前实施智能网联规划的主导方案,毕竟车路协同不仅有助于实现更高等级的自动驾驶,同时也符合我国交通强国的大方向,相较于单车智能,车路协同增加了路端和云端的部署,可以有效的降低单车的成本和技术难度。

但现阶段的车路协同,也有其痛点,赖杰指出:“比如车路协同技术目前行业内仅仅停留在理论框架层面,并未形成统一标准及具体实施方案。车路协同的相关配套基础设施还不够完善,很难形成成熟的车路协同体系;而且,车路协同体系目前还面临法律定责及伦理问题,行业内还没有形成统一的共识。现阶段标准的制定多为测试和示范相关,且不太完备,车路协同的数据传输方案与协议,通信硬件,设备标准体系,路测设备体系等等,都还没有形成统一,自动驾驶车辆的路权限制,仍需要政府在立法层面有所突破。”

而且,从软硬件技术层面来看,目前智能汽车的感知上主要还是以摄像头,激光雷达以及毫米波雷达的多传感器融合为主,走向“摄像头+成像的毫米波雷达+V2X”的感知也还需要一定的时间;同时车载AI芯片要满足自动驾驶的商业化需求,至少是需要300TOPS的算力,目前国内的硬件仅能够提供60TOPS的算力,且仅为样片还没有量产。软件算法层面,也是集中在车端进行感知、决策以及控制,未来还有待逐渐向云端和边缘计算过渡。”

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因此短期内,单车智能和车路协同一定是同步发展,分步推进自动驾驶技术商业化运营落地。从以单车智能为主的协同感知阶段,到以路测为主的融合冗余判断的协同决策阶段,最后到以路测为主的协同管控阶段。

毕竟协同,才是真正能够保证汽车行驶安全的最佳路线。中移(上海)信息通信科技有限公司智慧交通产品二部总经理汪建球表示:“无线通信有自己的优势和劣势,比如红绿灯路口,如果是用图像识别技术来做,其实准确率是很低的,但如果用通信技术来看,只需要将其看做是从A点传到B点,问题就迎刃而解,但怎么保证其安全性是一个问题。因此,这不仅仅只是通信技术一方面的事情,因此我们提到了协同式通信的概念。现阶段,其实5G和V2X的技术,V2X作为专用网络,性价比是比不上通用网络的。所以,现在我们更多是探讨两个技术怎么样去融合发展,在什么场景下用V2X,什么时候用5G,而非将二者割裂开来。”但业界最终的目标,仍然还是全面采用车路协同技术,这一点在国家的政策层面已经明确,当然这还需要时间。

“封闭+低速”的“商业化”打法

按照行业目前已经开展的示范和测试来看,现阶段在封闭场景、半开放道路和开放道路皆有相对应的产品出现。而每个细分场景下又分为载人和载物、低速、中速以及高速等多维度产品。如封闭区域的机场接驳车、智慧园区的员工接驳车、以及用于载物的港口集装箱重卡、矿山的矿卡、高速公路的干线物流,以及面向城市开放的公交车Robotaxi、城市物流和环卫车等等。

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但相比约束更多,路况更加复杂的开放及半开放道路而言,场景相对简单且没有路权约束、法律限制的封闭场景的低速类产品,显然落地速度更快、商业化项目更多、落地更加容易。比如目前汽车界兴起的低速智能泊车系统,上海追势科技有限公司首席技术官蒋如意表示:“今年,对于很多自动驾驶公司来说都碰到了很多困难,商业模式能否产生有利的回报还是不确定的。但无人代客泊车和自主泊车方面算是目前应用落地比较快的场景,因为这类场景克服了自动驾驶对处理复杂场景和不可预判的干扰的痛点。泊车场景下,这两个挑战的难度和风险大大降低,而且低速意味着低卡死、低破坏,限定环境意味着未知干扰的可能极大降低,系统和硬件的成本也会极大降低。”

另外,就是港口的重卡、矿山的矿卡以及封闭园区的接驳与环卫物流车等应用,也成为目前大多数有实力的整车OEM进军的重点市场。上汽集团的智能重卡在去年就已经实现了在东海大桥的试运行,赖杰表示:“今年年底,我们将实现小批量的商业化运营,今年我们也会推出更多的港内的集装箱的智能转运车,以及封闭场景下的短驳车和环卫车,目前已经有产品在临港的环湖一路试运行。”

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当然,“封闭+低速”的商业化打法只适用于“智能网联”的前期。中期来看,随着法规和技术的不断完善,面向高速公路的省级干线物流,局部有路权的环卫以及特定场景下的城市环卫、巴士和公交等等,将逐步应用。后续,面对行业多样化的布局,商业模式也将渐趋多样化,不同的场景面对的市场竞争激烈程度也将极为不同,实现的技术难度也是有较大差异,对企业的运营能力也有不一样的要求。

不过,这还需要以法规和标准的全面化落实为前提。就目前来看,国家出台的政策基本上都是属于纲领性、战略性层面的文件,包括一些法律体系的建设目标。但落实到一些具体的法规上,比如交通安全法等法规,实质上的修订还没有落地,这也让如今业内厂商在探索“智能网联”的商业化之路上显得颇为茫然。

有业内资深人士对记者表示:“严格意义上,从技术层面来说,国家层面的智能网联技术的框架已经确立了,所涉及的技术层面的内容很多,包括通讯、地图、传感器融合、信息交互、测试设备以及车载计算平台,仿真测试标准等等。但我认为,这些标准的拟定还需要时间,特别是形成国标的话周期可能就更长。”因此,要想在实际应用层面提出更有意义的标准和法规,仍需要地级标准和团队标准进行先行先试,提前找到一些落脚点,这样对于行业的相关标准的持续推进才是大有裨益的。





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