汽车电子

RSS模型技术：为自动驾驶决策筑牢安全屏障

随着人工智能与汽车产业的深度融合，自动驾驶正从技术研发走向规模化落地，成为重塑未来出行的核心力量。然而，安全始终是自动驾驶技术推广的前提与底线，如何让自动驾驶车辆在复杂多变的交通场景中做出精准、安全的决策，破解深度学习“黑箱”带来的安全隐患，成为行业亟待解决的关键难题。在这一背景下，RSS(责任敏感安全)模型应运而生，作为一套可数学验证、技术中立的安全框架，它将人类驾驶常识与安全规则公式化，为自动驾驶决策提供了明确的安全准则，全程保驾护航自动驾驶的安全前行。

BCM控制信号解码匹配与CAN报文数据采集及应用

在现代汽车电子控制系统中，车身控制模块(BCM)作为核心执行单元，承担着门窗、灯光、雨刮、门锁等车身电器的控制任务，其控制信号的精准解码与匹配的可靠性，直接决定车身电器的运行稳定性。同时，CAN总线作为汽车内部主流的通信总线，负责传输BCM与其他电控单元(ECU)的交互数据，CAN报文数据的高效采集、解析与应用，是实现汽车电子系统智能化诊断、优化升级的关键支撑。本文结合汽车电子工程实践。

直流充电桩的散热方式与防护等级解析

随着新能源汽车产业的快速迭代，直流充电桩作为高效补能核心设备，广泛应用于公共充电站、高速服务区、居民小区等场景。其工作稳定性直接决定补能效率与设备寿命，而散热方式与防护等级正是保障设备长期可靠运行的两大关键核心。直流充电桩在电能转换过程中会产生大量热量，若散热不及时会导致器件老化、性能衰减甚至起火;同时户外复杂环境中的灰尘、雨水、高低温等因素，也会对设备内部电路造成侵蚀损坏。因此，深入了解直流充电桩的散热方式与防护等级，对行业设计制造、运维管理及用户安全使用具有重要意义。

在ADAS传感器模块中实现精确的温度和湿度传感

随着汽车智能化水平的不断提升，高级驾驶辅助系统(ADAS)已成为保障行车安全、提升驾驶体验的核心配置，其性能直接取决于传感器模块采集数据的精准度与可靠性。摄像头、毫米波雷达、激光雷达等ADAS核心传感器的工作状态，极易受到环境温度与湿度的影响，温湿度的波动会导致传感精度偏移、设备寿命缩短，甚至引发安全隐患。因此，在ADAS传感器模块中实现精确的温度和湿度传感，构建稳定的环境感知体系，成为推动ADAS技术向高阶升级的关键支撑，也是汽车电子领域的重要技术突破方向。

引入EIS技术，能否破解电车自燃难题?

随着电动汽车普及，安全问题成为行业发展的重中之重，其中电车自燃事故更是牵动着消费者与行业从业者的神经。电车自燃的核心诱因多与动力电池热失控相关，而电池管理系统(BMS)作为动力电池的“大脑”，其监测精度与预警能力直接决定着电车的安全底线。传统BMS依赖电压、电流、温度等表面参数监测，难以捕捉电池内部的早期隐患，在此背景下，将电化学阻抗谱(EIS)技术引入BMS，成为破解电车自燃难题的重要探索方向。

MCNEX 与 Valens Semiconductor 联合推出业内首款支持非屏蔽线缆传输的车规级 QHD 前后视摄像头

无线充电机借助充电桩通信模块实现电动汽车充电测试的研究

随着电动汽车产业的快速迭代，无线充电技术凭借其便捷性、安全性和无触点损耗等优势，逐步从示范应用向商业化落地过渡，成为新能源汽车补能体系的重要组成部分。截至2025年，全球电动汽车无线充电市场规模持续扩容，相关技术标准不断完善，但无线充电机的性能验证、兼容性测试仍面临效率检测难、参数协同差、场景模拟单一等痛点。充电桩通信模块作为连接充电机与电动汽车、后台系统的核心枢纽，具备多协议适配、实时数据传输、远程控制等功能，其与无线充电机的深度融合，为解决电动汽车无线充电测试难题提供了高效可行的技术路径，推动无线充电测试向智能化、精准化、标准化方向发展。

从驱动方式及相关主要技术看混合动力汽车

在汽车产业向新能源转型的进程中，混合动力汽车凭借“燃油与电力协同”的独特优势，成为衔接传统燃油车与纯电动车的关键桥梁。它既破解了纯电动车的续航焦虑，又弥补了传统燃油车油耗高、排放高的短板，其核心竞争力集中体现在驱动方式的多样性与核心技术的先进性上。

车载激光雷达点云数据处理关键技术探析

在自动驾驶技术飞速迭代的当下，车载激光雷达(LiDAR)凭借高精度三维空间建模能力、不受光照影响的主动感知优势，成为L3级及以上自动驾驶系统的核心传感器，被誉为自动驾驶感知的“深度之眼”。其通过发射激光束并接收反射信号，生成包含目标三维坐标、反射强度等信息的点云数据，为车辆环境感知、路径规划提供核心支撑。然而，原始点云数据存在稀疏无序、噪声干扰、数据冗余等问题，需通过一系列关键处理技术提炼有效信息，才能满足自动驾驶实时性与高精度的需求。本文结合行业最新进展，探析车载激光雷达点云数据处理的四大关键技术，展望其发展趋势。

电动汽车BMS：守护电池高效稳定运行的“智能管家”

在电动汽车核心三电系统中，动力电池是能量核心，而电池管理系统(BMS)则是掌控电池运行的“智能大脑”与“安全卫士”。作为连接动力电池与整车的关键枢纽，BMS通过“监测-决策-执行”的闭环控制，融合硬件采集与软件算法，实时调控电池状态，破解电池衰减、安全隐患、能效不足等痛点，直接决定动力电池的使用寿命、充电效率与运行稳定性，为电动汽车的可靠出行筑牢根基，其技术水平已成为衡量新能源汽车核心竞争力的重要指标。

三坐标测量机：汽车零部件质量提升的核心支撑

汽车制造是一个精密化、规模化的复杂产业，零部件的尺寸精度、形状公差与装配匹配度，直接决定了整车的性能、安全性与舒适性。随着汽车行业向新能源、智能化、轻量化转型，市场对零部件质量的要求愈发严苛，传统测量工具已难以满足复杂结构、微小公差的检测需求。三坐标测量机作为一种高精度、全方位的三维测量设备，凭借其精准的探测能力、强大的数据处理优势，贯穿汽车零部件研发、生产、装配全流程，成为把控质量、优化工艺、降低损耗的核心装备，为汽车零部件质量提升提供了坚实保障。

汽车软件AUTOSAR的优势与作用

随着汽车产业向电动化、智能化、网联化加速转型，软件已从汽车的辅助组件升级为定义车辆竞争力的核心要素，其复杂度呈指数级增长。从燃油车时代简单的嵌入式控制代码，到智能汽车时代涵盖三电系统、高级辅助驾驶、车云协同的亿级行代码生态，汽车软件的开发与管理面临着前所未有的挑战。在此背景下，AUTOSAR(汽车开放系统架构)作为全球汽车制造商、供应商和软件企业联合推动的标准化软件框架，应运而生并逐渐成为行业主流，其独特的优势的不仅破解了传统汽车软件开发的痛点，更为汽车产业的数字化转型奠定了坚实基础。

AI技术超越传感器融合 机器学习驱动雷达迈向新高度

在智能感知领域，传感器融合长期以来被视为突破单一设备局限的核心路径，通过整合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多类器件的数据，实现优势互补，试图破解复杂环境下的感知难题。然而，这种融合模式始终存在难以逾越的瓶颈，时空同步要求严苛、信息冗余与损失并存、复杂场景下鲁棒性不足等问题，限制了感知系统的性能上限。如今，随着人工智能与机器学习技术的飞速发展，雷达技术正迎来颠覆性变革，不再依赖多传感器的简单堆砌，而是通过算法赋能实现自我进化，真正突破传感器融合的局限，开启“智能认知”的全新阶段。

引入EIS技术，能否破解电车自燃难题?

随着电动汽车普及，安全问题成为行业发展的重中之重，其中电车自燃事故更是牵动着消费者与行业从业者的神经。电车自燃的核心诱因多与动力电池热失控相关，而电池管理系统(BMS)作为动力电池的“大脑”，其监测精度与预警能力直接决定着电车的安全底线。传统BMS依赖电压、电流、温度等表面参数监测，难以捕捉电池内部的早期隐患，在此背景下，将电化学阻抗谱(EIS)技术引入BMS，成为破解电车自燃难题的重要探索方向。

车规级i.MX SoC启动链路解析：从Boot ROM到U-Boot的时序验证与电源管理

在汽车电子领域，车规级i.MX SoC的启动过程是确保系统可靠性的关键环节。其启动链路涵盖从Boot ROM初始化到U-Boot加载的完整时序，需结合严格的电源管理策略与硬件验证流程。本文以i.MX8系列为例，解析其启动链路的时序逻辑与电源管理要点。