华为云：中国云服务的市场结构已经发生变化华为云中国区副总裁、华为云中国区CMO张鹏在16日的华为伙伴暨开发者大会2022表示，随着千行百业纷纷开启数字化转型进程，中国云服务的市场结构已经发生变化，客户的关注点已经从以“上云降本”为重到了“云上创新”的新阶段，客群分布更加多元，客户也更加关注云产品与自身需求之间的匹配度。据了解，目前华为云生态已聚合了全球超过302万开发者，38000多合作伙伴，云商店上架应用超过7400个。华为云表示不与伙伴争利，致力构建共生、共赢的生态伙伴体系。 2022年一季度中国云服务总支出达73亿美元，领跑全球市场研究机构C**ys近日发布报告显示，2022年第一季度，中国大陆云基础设施服务支出同比增长21%，达到73亿美元，与2021年第一季度相比，增长13亿美元，占全球云基础设施支出的13%。尽管云服务总支出低于预期，但中国市场仍然领跑全球云服务市场的增长。C**ys研究分析师YiZhang表示：“云计算已成为IT企业的热门选择，云服务也正在从单纯的提供数据中心服务，向更具行业特色的解决方案升级。多云部署和多服务供应商交付策略在市场上早已司空见惯，头部云服务商和来自垂直行业的软件集成商（ISV）越来越希望能够开发出更灵活的组合。”（来源：央广网） 微软智能云在华发布多项混合云服务及功能更新微软智能云宣布即将在华发布一系列混合云服务及功能更新，包括将于今年下半年发布预览的Azure Stack HCI 22H2版本、Azure Arc-enabled Servers、Azure Arc-enabled Kubernetes公开预览版本，以及针对应用程序、数据和机器学习服务的相关更新。 ​（来源：**网） 有中企正式宣布，又一款适配开源鸿蒙的操作系统诞生了根据统信软件传来的消息称，统信智能终端操作系统V20通过了开源鸿蒙的兼容性测试，同时获得了兼容性证书。统信基于开源鸿蒙，将自主研发的智能终端操作系统Usmart接入开源鸿蒙生态，实现适配和兼容性认证。再加上统信在Linux积累的多端融合操作系统，让Usmart具备多终端平台的应用能力，可用于平板、智能手表、电视等智能设备上。（来源：腾讯网） 马斯克：推特做到像微信就是巨大的成功 特斯拉CEO埃隆·马斯克在推特的全体员工大会上表示，只有学习微信的模式才能实现推特10亿日活的用户目标。他解释，推特应该具有更多的实用性功能才能增加用户并加强与他们的互动，确保“人们获得足够的娱乐和信息”。马斯克强调：“在中国，你就像住在微信里一样，如果推特可以再现这样的状态，就能够取得巨大成功。”（来源：搜狐新闻） 微软永久关闭IE浏览器6月15日，微软永久关闭IE浏览器， IE事实上是网络标准的制定者，在被谷歌Chrome和苹果Safari等浏览器超越后，IE现在几乎已经过时。微软Edge将取代IE浏览器成为Windows用户的默认浏览器。（来源：网易科技） 新东方直播间粉丝破千万，股价本月累计涨超7倍36氪获悉，“东方甄选”6月16日下午粉丝总量突破千万大关，此前的6月9日，粉丝总量刚突破100万。截至发稿，新东方在线股价涨超80%，报30.2港元，6月以来股价涨716%。（来源：36氪） 华为邓泰华：自研仓颉编程语言今年下半年发布，打通鸿蒙欧拉，欧拉目标是增量和存量第一  在华为伙伴暨开发者大会 2022 上，华为公司副总裁、计算产品线总裁邓泰华接受了媒体采访。对于自研编程语言仓颉的进展，邓泰华表示，华为在编程语言领域还在持续提升自主创新，华为要打造根技术，从操作系统、数据库、芯片、编译器、编程语言、指令集，这些都属于根。“编程语言包括底层的编程语言，计划在今年下半年发布，支持多样性算力。仓颉是对应到上层应用编程语言，我们现在也在编程语言的开发过程当中，后面合适的时机还会再做正式的发布。”他说。 华为智选车接连成单，与奇瑞、江淮等敲定合作华为智选车已经在行业里大范围铺开，其在金康新能源之外，已经相继与奇瑞汽车、江淮汽车，以及极狐汽车等敲定智选车业务合作。其中，与奇瑞汽车至少有两款车型的合作，与江淮汽车也有至少一款车的合作。而在和极狐汽车合作HI方案之外，也同样会有一款智选车的合作。（来源：36氪）

近日，由国家市场监管总局开发建设的全国合同示范文本库正式上线，平台收录了500+“权利义务对等、内容完整、条款齐备”的合同示范文本，涵盖网络交易、房地产买卖、教育培训、工程施工、物业服务、汽车买卖、医疗服务、租赁经营等众多领域。（国家合同示范文本库）参照合同示范文本订立合同，既有利于保障合同各方当事人权益，避免产生合同纠纷，又有利于规范签约履约行为，从源头处降低交易风险。通过统一合同范本，押金难退、违约金过高、不可抗力条款缺失等各类合同中的“文字游戏”将受到有效制约。契约锁电子签约平台契约锁第一时间响应，文件模板全面支持国家合同示范文本，及时为客户提供国家统一、规范的业务合同模板。（契约锁电子模板库录入500+国家合同示范文本）汽车买卖合同电子模板商品房买卖合同电子模板水利工程监理合同电子模板特许经营合同电子模板建设工程施工合同电子模板养老服务合同电子模板现在，您只需点击下方文字，即可体验安全、便捷的电子签约：契约锁·数字身份|电子签章|印章管控|电子档案

       IT之家6月9日消息，法拉第未来当地时间周三在向投资者介绍时表示，计划最早于2025年在中国开设一家工厂。       在周三向美国证券交易委员会（SEC）提交的一份文件中，公司表示其正在寻找新的中国市场总部、并将用于建造未来的电动汽车。虽然该公司此前曾提及在中国扩张的计划，但这是该公司首次提供了一些细节。       外媒认为，考虑到该公司推迟已久的首款车型 ——1050马力的FF 91难以交付，同时还在持续烧钱中，FF短期内创收前景渺茫，虽然在中国的扩张计划听起来似乎胸有成竹。       FF 首席执行官卡斯顿・布赖特菲尔德 (Carston Breitfeld) 今年5月警告称，该公司的资金即将耗尽。他还表示，该公司计划在2022年第三季度向客户交付第一辆 FF 91。他补充说，该公司位于加州汉福德的工厂占地110万平方英尺，计划于7月投产，最终将实现每年1万辆的产能。       根据提交给美国证券交易委员会的文件，法拉第已拥有制造汽车所需设备的90% 设备，包括面部识别技术、三个5G 调制解调器和近12块屏幕。       与此同时，今年5月，该公司提交了逾期已久的2021年年报和2022年 Q1财报，勉强避免了在纳斯达克退市的结局。不过，结果表明该公司的亏损正不断扩大，而且缺乏资金来生产第二款车型 FF 81。出处：物联中国原文链接：http://www.50cnnet.com/show-36-217816.html

　　为应对电动车可能带来的火灾、交通事故等安全风险，降低电动车被盗发生率，解决电动单车续航痛点等，中移物联网有限公司针对公安消防、交通城管、社区企业、电摩车车主等多个应用场景、应用对象，推出中国移动电摩车综合治理解决方案。该方案融合北斗定位、时空数据分析等技术，通过电摩车车辆定位、异常充电预警、电摩车自动识别、入梯语音播报、入梯告警等功能，满足对电摩车安全防盗、安全充电、电摩入梯等的监管需求，助力实现电摩车应用安全防控零事故。　　据了解，中国移动电摩车综合治理解决方案采用“端-管-云”业务架构，可实现“人-车-网”的有效联动，具备电摩上牌管理、违章查询、被盗定位追踪、电瓶过充、高温等异常提醒等功能，从而实现车辆场景化管理。例如针对个人车主防盗需求，车主只要将智能终端安装在车辆隐蔽位置，终端便会自动采集电摩车位置、震动、断电和终端电量等数据，通过内置的物联卡及基站把数据传送至云平台，云平台处理数据后再通过基站网络将结果传送至用户端APP和公安管理平台。此外，当车辆出现过度充电、非法移动、电瓶亏电、低电、设备拆卸等异常时，车主均可通过WEB页面、手机APP推送、短信等方式获知，从而实现车辆安全，降低被盗风险。　　目前，中国移动电摩车综合治理解决方案已在江西11个地级市落地实施并全面推广，为江西相关部门提供了全套城市电摩车治理方案，提供包括出行、停放、充电等多方面保障，利用现代高新技术手段，为电动车盗窃案侦破、交通违法行为管理以及车辆乱停乱放现象、车辆充电安全隐患、电摩入梯现象等问题的解决提供助力，受到广泛好评。　　下一步，中移物联网有限公司将不断深耕智慧出行领域，推出更多定制化智慧出行综合解决方案，提供更加专业便捷的服务，助推各地平安城市建设，开启数智出行新篇章。

在科幻影片《克隆人》中，科学家用生物技术在实验室中复制出了真人。而眼下越来越热的“数字孪生”，则是用数字方式“复制”世界。由此，给汽车及零部件设计、制造等环节带来更大发展空间。新一代超集电驱系统、远程智能无人代客泊车APA7.0……近日，长安汽车首次发布了全场景数字孪生开发开放平台，以及从该平台上诞生的一系列新技术。事实上，越来越多的汽车及零部件企业正在走进数字孪生的世界。“数字孪生体是物理世界与数字空间的交互体系。”工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长胡权在接受《中国汽车报》记者采访时表示，数字孪生在汽车行业的应用非常广泛，涉及汽车及零部件研发、生产和个性化服务等多个环节，可以笼统称之为“数字孪生汽车”。无声变革悄然进行对于传统的轮胎制造企业而言，新款产品从设计图纸到走向量产，一般会先试制样品，装到汽车上进行实际道路测试，然后通过测量各项数据，再与理论数据进行比对，从而一步步进行优化和改善，费时、费力、费钱，效率不高。“我们现在采用数字孪生计算机仿真建模方法，只需输入轮胎尺寸、磨损率、原料配比等数据，就可从数字孪生的模型上对轮胎设计进行优化，而不必像以前那样用样品反复试验获得数据，不仅大幅缩短了产品从开发走向量产的时间，也节约了经费。”山东荥光轮胎有限公司副总工程师季瑞江告诉记者，利用数字孪生技术还能在计算机上对轮胎的原料配比、制造工艺等进行细致“打磨”，可极大提高了工作效率。数字孪生不仅有助于解决汽车零部件的研发问题，而且在产品制造及企业管理方面也有令人惊诧的“神功”。“中国一汽新建的新能源汽车工厂占地面积78万平方米，相当于105个足球场。应用数字孪生的虚拟工厂，与真实生产环境1：1对应，人坐在办公室就能看到生产现场的全貌，节省了大量的人力、物力、财力。”阿里云汽车行业架构师黄铮介绍称，阿里云与机械工业九院联合研发了“汽车数字工厂1.0”解决方案，数字孪生是其中的重要基础，该方案在一汽红旗新建的新能源汽车工厂首次应用。他说，一款汽车由上千类、数万个零部件组成，该新能源汽车工厂生产过程有冲压、焊装、涂装、总装、电池五大车间、200多种生产工艺，每个车间的生产设备完全不一样，与其他行业相比，汽车制造更加考验企业的管理能力。在数字孪生的虚拟工厂中，大到上述五个车间，小到车间内的每台设备和每一个生产动作，都可以映射在数字孪生系统上，展现了这项技术对复杂生产系统的掌控力。目前，在汽车产业“新四化”加速变革的大背景下，数字孪生正以前所未有的速度走进汽车及零部件企业。“几乎所有汽车及零部件企业都在逐步应用数字孪生技术提升研发效率、产品制造水平并实现成本节约。”北京翼络数字技术有限公司技术总监刘继业在接受记者采访时表示，数字孪生拥有开放架构，在汽车零部件设计制造中，很容易导入相关技术并实现融合，因为每个环节都可与数字孪生进行整体数据交互，助其更好地实现智能化，从而在产品全链条甚至产业全链条上实现优化。从这个意义上说，数字孪生具有很强的实用价值。“未来的智能座舱会更像一个有智慧的生命体。为此，我们应用了‘用户-车企-开发者’全链路打通的全场景数字孪生开发开放平台。”长安汽车董事长朱华荣在“绿色智能，融合创新”论坛上介绍道，该平台有四个特点：一是功能的无限组合；二是在国内首次实现驾驶、座舱、车控三域打通的整车级虚拟仿真环境，实现全车功能场景可编排；三是通过本地＋云端方式提供无限算力服务；四是支持快速开展单体级、系统级、整车级的体验评价，支持虚拟现实、混合现实体验评价。“很多汽车及零部件企业都已或多或少应用工业互联网，以及虚拟现实、混合现实技术，数字孪生就是其数据来源及不可或缺的重要组成部分，可以贯穿汽车全产业链。”胡权指出。数字孪生带来别样改变对于整车或零部件制造而言，怎样判断一颗螺丝有没有拧好？在传统的流水线上，这项工作需要人工检查，但通过数字孪生技术，可以通过算法算出拧这颗螺丝用了多大力、拧了多少度等。“在汽车及零部件企业的实际应用中，数字孪生主要包括两个方面的内容。”华南理工智能感知与控制工程研究中心研究员张睿林告诉记者，一是对现实中的整车或零部件建立数字模型，二是对计算机设计的数字模型进行复制。换句话说，就是既可以“从实到虚”，也可以“从虚到虚”，目的都是通过计算机技术进行较为复杂、精细的数据处理，提高精确度和效率，同时极大地拓展设计的想象力及实用性，比如根据实际需要将规则的四边形汽车覆盖件，改造成多边形甚至不规则形状，并利用计算机同步解决智能化制造工艺细节问题。电动汽车的安全稳定行驶，离不开动力电池的良好工作状态。“车载电池管理系统计算能力有限、数据存储能力有限，很难做到精确监控动力电池运行状态。”浙江浩迪新能源有限公司总工程师韩玉文告诉记者，动力电池数字孪生监控系统，就可以解决这一问题。据介绍，该系统包括数据感知、数据收集的互联装置，数据存储的云端，数据分析软件，数据可视化用户界面等，通过对动力电池温度、电量、阻抗和电压电流曲线等实时感应并与标定数据实时比对，一旦发现偏差就及时报警，在全面监控动力电池工作状态的同时，提前预测并及早发现问题。很多人会有疑问，数字孪生与汽车及零部件企业设计开发中几乎普遍使用的仿真技术是什么关系？“两者之间既有不同，又有密切的联系。”在北方大数据与人工智能研究院研究员曾文翔看来，首先，数字孪生需要依靠计算机仿真、实测、数据分析、工业互联网等技术对物体状态进行感知、诊断和预测以优化设计；其次，仿真技术作为创建和运行数字孪生的核心，是数字孪生实现数据交互与融合的基础，但由于仿真技术本身以离线方式模拟物体，不具备数字孪生的实时性、闭环性等特征及优化功能；最后，在此基础上，数字孪生必须依托并集成其他新技术，与传感器共同在线才能实现保真性、实时性与闭环性。数字孪生成为全球风潮其实，国外汽车及零部件企业也在加速应用数字孪生技术，进行了有价值的探索和应用。“几乎所有跨国汽车及零部件企业都在引入数字孪生技术，特斯拉称得上是其中的佼佼者，看看该公司车型的智能化程度就能明白这一点，然而特斯拉对此基本闭口不谈，或用其他概念加以模糊处理。”刘继业表示，特斯拉汽车的设计和制造大量使用数字化技术几乎人所共知，但外界并不晓得其数字孪生研究与应用到底达到了何种程度。据悉，特斯拉及其关联企业Space X已大量应用数字孪生技术，并且特斯拉也招揽了不少相关的数字化人才。记者还了解到，零部件巨头西门子通过数字孪生技术实现了高效的设计、制造：一是通过数字孪生，对产品进行数字化设计、仿真和验证产品的机械特性，实现了将汽车电气和电子系统一体化集成；二是基于数字孪生，规划和验证生产过程、工厂布局、选择生产设备并且进行仿真与预测，以及优化人员和制造过程的工作条件；三是在自动生成可编辑控制器的代码后，通过虚拟调试技术，在虚拟环境中验证自动化系统，从而实现快速高效的现场调试，随后利用数字孪生优化的结果，将可编辑控制器代码下载到车间的设备中，通过全集成自动化，实现高效可靠生产；四是通过数字孪生管理制造运行系统，实现排产、生产执行及质量检测，并持续对生产工艺和产品进行优化。曾文翔介绍称，今年6月，博世新建并投产的德累斯顿芯片晶圆厂也应用了数字孪生技术，成为名副其实的数字化工厂。博世通过数字孪生技术，将来自于设备、传感器和产品的所有数据记录在一个中央数据库中，其每秒生成的生产数据相当于500页文本，一天的数据相当于4200万页文本。这座建筑面积达7.2万平方米的工厂，最终只需700名工程师即可运作。同时，保护容易遭黑客入侵的智能汽车相关系统，也是数字孪生的一大专长。如今，智能汽车拥有多达150个电控单元及约1亿行软件代码，从而带来了网络安全隐患。以色列初创企业Cybellum推出了首款智能汽车网络数字孪生平台，以应对不断增加的智能汽车网络安全风险。据悉，该平台能使汽车制造商追踪监控智能汽车运行软件中的潜在漏洞，发现并进行修复，以保证智能汽车在整个生命周期的安全性。正因如此，韩国LG公司近日正在积极筹备收购Cybellum。个性定制化优势凸显今年8月23日，吉利汽车工业互联网正式发布。“打造一个无处不在的数字技术赋能平台，在未来5年内努力发展成为全行业数字化服务的世界级工业互联网平台，而数字孪生是其中的基础。”吉利汽车集团高级副总裁刘向阳表示，汽车行业正从传统赛道进入到数字化“高速公路”，利用工业互联网和数字孪生技术，助力C2M（用户直连制造）柔性定制，为汽车的个性化、定制化提供了基础支撑。“目前，汽车行业将数字孪生应用于研发和生产方面，实际上随着技术逐步发展和成熟，它将为汽车个性化、定制化提供可能。这有些类似如今智能手机相对于传统手机实现的跨越，智能手机打造了一个移动互联网生态，数字孪生汽车也会催生类似的变革。”胡权认为。“汽车行业有望全面应用数字孪生汽车理念，实现数字孪生研发和数字孪生制造。我们为此专门建立了‘数字孪生汽车实验室’，主攻一些关键核心技术。”刘继业表示，已有很多汽车及零部件企业都在推进数字化转型，数字孪生将成为未来汽车产业发展的助推器。“基于增强现实技术的数字孪生互联网及相关的新业态，才是汽车行业的终局。”未来黑科技创始人、首席执行官徐俊峰介绍称，微软和苹果公司在增强现实的数字孪生互联网中的布局，包括感知、决策系统、芯片和光技术四大板块。目前，华为也在研究光技术在汽车领域的应用。华为智能汽车解决方案部门首席运营官王军在日前举行的2021世界新能源汽车大会上透露，华为将把领先的光技术应用于汽车零部件领域，一方面是围绕人眼所及之处的场景化需求，打造AR-HUD（增强现实抬显显示）、座椅背显、智能车灯等多款光成像产品，改变人在车中的视觉体验。据介绍，智能车载光技术的应用，将推进车载显示从液晶屏时代进入超大屏的光成像时代。另一方面则是车内的通信系统，将从电信号转变为光信号。过去10多年来，华为在光通信领域的研究成果一直排名全球第一。这一切都离不开数字孪生技术的支撑。据悉，宁德新能源科技有限公司、柳州五菱柳机动力有限公司等汽车及零部件企业凭借应用数字孪生及相关技术，入选了近日工信部公示的《2021年新一代信息技术与制造业融合发展试点示范名单》。2020年4月，国家发展改革委、中央网信办联合印发了《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案的通知》，要求支持在具备条件的行业领域和企业范围探索数字孪生等新一代数字技术应用；开展数字孪生创新计划，聚焦数字孪生体专业化分工中的难点和痛点，引导各方参与提出数字孪生的解决方案。“如果说汽车、能源等领域都有一个共性的技术支撑，那就是数字孪生。数字孪生技术的应用能够大大降低相关成本，找到共性的技术和应用，可为客户和消费者提供质优价廉的产品及服务。”胡权表示，在汽车“新四化”变革中，5G、云计算、大数据、人工智能都为数字孪生的应用提供了有利条件，数字孪生也将与这些新技术一道，打造一个有利于汽车产业发展的良好生态。数字孪生潮流涌动，正在形成蓬勃发展之势。“数字孪生技术尽管应用较快，但总体还处于发展过程中，能够规范和引领技术发展的相关标准仍是空白，亟待健全。”曾文翔补充说。文：赵建国 编辑：庞国霞 版式：李沛洋来源：中国汽车报

6月13日，意法半导体(STMicroelectronics，ST)宣布推出一个新平台，以加速推出数字汽车钥匙，使消费者可以通过移动设备无钥匙访问车辆。除了加强安全性之外，数字汽车钥匙还可以为车主提供更大的便利，包括可定制的使用权限，同时继续保护车辆。汽车共享、车队管理和车辆租赁等也可受益于此，例如更轻松的密钥发放、使用控制以及代客泊车和服务的访问。图片来源：意法半导体基于最新的ST车规级安全元件硬件，该全球解决方案由意法半导体和德国捷德公司(Giesecke+Devrient，G+D)合作开发，支持最新的Car Connectivity Consortium(CCC)数字钥匙版本3.0版标准，确保最高的安全性和保护。意法半导体安全微控制器营销总监Laurent Degauque表示：“领先的汽车品牌现在可以快速构建基于标准的安全汽车门禁解决方案，为车主和用户带来附加价值。我们基于车规级嵌入式安全元件的解决方案可确保最先进的保护，从而引领市场广泛采用互联汽车的数字钥匙。”捷德全球产品管理连接副总裁Mario Feuerer表示：“作为汽车行业安全和互联的长期合作伙伴，捷德在汽车门禁控制领域拥有丰富的经验。我们的G+D Digital Key?应用程序基于新的ST芯片平台，具有高度的抗攻击性，并提供基于NFC、超宽带和BLE的智能便捷的客户访问解决方案。”ST的STSAFE-VJ100-CCC车载片上系统解决方案基于CC EAL6+认证的车规级 2 ST33K-A安全IC，集成了Java? Card应用程序。该SoC存储凭据和其他敏感信息，并执行实施CCC数字密钥第3版用例所需的加密操作，如所有者配对、车钥匙共享、车钥匙终止/删除。这为客户构建数字车钥匙解决方案提供了坚实的基础。

过去5年，已有超过20亿台智能手机获得了华为4G/5G专利许可。在汽车领域，目前每年约有800万辆获得了华为4G/5G专利许可的智能汽车交付给消费者，华为知识产权部部长樊志勇今日在该公司举办的“开拓创新视野：2022创新和知识产权论坛”上透露。他指出，专利制度的本质是激励创新，促进技术公开，从而推动繁荣。华为大力投入研发，努力让研究创新的成果惠及更多人，为产业发展贡献更多价值。2021年，华为是中国获得授权专利最多的企业，在欧洲专利局专利申请量排名第一，在美国新增专利授权量排名第五，华为PCT专利申请量连续五年位居全球第一。据介绍，华为的专利价值已经得到了广泛认可，尤其是在蜂窝技术、Wi-Fi、音视频编解码等主流标准领域。华为与智能手机、网联汽车、网络技术、物联网和智能家居等领域的厂商签订了专利许可协议，还积极与专利许可运营公司合作，为主流标准提供“一站式”许可。

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福特正在测试使用地理围栏系统的联网汽车技术，有朝一日，这项技术可以让城市完全不再需要树立限速标志。许多城镇在一些重要区域限定车辆速度，比如在学校、医院和购物区周围等。然而，在这些地方看到限速标志可能取决于它们的可见性，它们是否被树枝遮挡，或者可能被其他一大堆路牌所包围。在德国科隆进行的测试试验使用的是全电动福特 E-Transit。该技术将来可以与其他福特商用车和乘用车一起使用。除了可以使街道对其他道路使用者和行人更加安全之外，福特的地理围栏限速控制系统还可以帮助驾驶员避免无意中招致的超速罚款，并改善道路景观。福特欧洲城市参与经理 Michael Huynh 表示：“联网汽车技术已被证明有潜力让日常驾驶变得更轻松、更安全，从而造福所有人，而不仅仅是驾驶者。”“地理围栏可以确保在必要时降低车速，以帮助提高安全性，创造更舒适的环境。”在欧洲，高达29%的道路死亡是行人和骑自行车的人。设置 30 公里/小时的区域被认为是降低城市地区行人风险的关键措施之一，因为驾驶员可以有更多的时间做出反应。驾驶员辅助技术，如福特的智能速度辅助系统和带启停功能的自适应巡航控制系统，已经有助于确保驾驶员不会超速。地理围栏系统比车载系统更加灵活和有效，未来可应用于商用和乘用车。研究人员正在使用两辆 FordPro 车辆来分析限速对改善交通流量和降低事故风险的影响。使用全电动福特 E-Transit 货车进行的测试扩展到德国科隆市中心的所有 30 公里/小时区域，以及该市其他地方选定的50公里/小时和30公里/小时的区域。为期12个月的试验基于福特最近的其他研究项目，这些项目旨在帮助改善道路安全，包括可以自动变绿的物联网红绿灯技术，可为救护车、消防车和警车提供更清晰的路线，以及在车内使用特定扬声器，以提醒驾驶员注意有人员和物体正在接近。福特于2020年在福特Puma上推出的当地危险信息也有助于提高道路安全性。这项联网技术现已在欧洲50万辆福特汽车上应用，它已提醒驾驶员注意超过3.5万辆抛锚的汽车，包括福特和非福特汽车。该试验是福特城市参与团队、科隆和亚琛市政府官员以及美国帕洛阿尔托的福特软件工程师合作的结果。帕洛阿尔托的工程师与亚琛的同事合作，开发了将车辆连接到地理围栏系统的技术，用于GPS跟踪和数据交换。驾驶员通过仪表板显示屏接收信息，当车速超过限制速度时闪烁，同时车辆会根据地理围栏区域自动降低速度。驾驶员也可以随时操控系统，并停用限速控制。德国交通法规中有1000多种路标。在英国，据估计，在过去二十年中，道路标志的数量翻了一番，总数达到460万左右，交通部要求地方议会拆除不必要和难看的路标。减少道路上的标志数量可以在很大程度上消除城市中的拥堵，驾驶员可以专注于道路，而不是留意路标。该试验将持续到2023年3月，是更广泛研究计划的一部分，将福特 E-Transit 的预生产和原型车在各种密集的现实世界运营场景中进行测试，包括邮政、市政和公用事业服务，以及法国、德国、意大利、荷兰、挪威和英国的最后一公里和杂货物流配送部门。福特还利用地理围栏技术改善城市空气质量，确保福特 Transit Custom 插电式混合动力汽车在车辆进入低排放区时自动以零排放电动模式运行。

6 月 9 日消息，去年，特斯拉发布了一款升级包，用户在使用 NFC 钥匙卡打开车门后，无需将卡放在操作台上就能启动发动机。一名研究人员证明，黑客可以利用这一功能轻松窃取用户的电动汽车。澳大利亚安全研究人员马丁?赫福特（Martin Herfurt）很快指出这一功能的“诡异之处”：它不仅使汽车能在使用 NFC 卡打开车门后 130 秒内自动启动，还使汽车处于能接受全新密钥的状态 —— 不会对用户身份进行任何认证，车载显示屏也不会显示任何提示信息。赫福特在接受采访时说，“特斯拉引入这一计时器的目的，是使用户可以通过 NFC 卡更方便地操控汽车，用户无需第二次使用 NFC 卡就可以开车。问题在于：在这 130 秒内，用户不仅获得开车权限，还获得了注册新密钥的权限。”除非与用户账户相连，特斯拉手机 App 不允许注册新密码，但赫福特发现，汽车仍然会“愉快地”与附近的 BLE（低能耗版蓝牙）设备交换信息。赫福特开发出了一款被称作 Teslakee 的 App，表明黑客可以在这 130 秒内轻松注册自己的密钥。利用 Teslakee 秘密注册自己密钥对黑客的唯一要求是：在打开车门后的 130 秒钟内与特斯拉电动汽车的距离不超过 BLE 信号传输距离。车主在使用手机 App 打开车门时，黑客可以通过干扰信号迫使车主使用 NFC 卡，乘机注册自己的密钥。

基于SqueezeNet卷积神经网络的车辆检测魏泽发1, 崔华21 长安大学教育技术与网络中心，陕西 西安 7100642 长安大学信息工程学院，陕西 西安 710064摘要在智能交通系统中，针对车辆目标检测算法可移植性不高、检测速度较慢等问题，提出了一种基于SqueezeNet卷积神经网络的车辆检测方法。通过融合SqueezeNet与SSD（single shot multibox detector）算法的车辆检测方法，在UA-DETRAC数据集上进行训练，实现了车辆目标的快速检测，提升了模型的可移植性，缩短了单帧检测时间。实验结果表明，所提模型在保证准确率的同时，模型单帧检测时间可达22.3 ms，模型大小为16.8 MB，相较于原SSD算法，模型大小减少了约8/9。关键词： 智能交通 ; 卷积神经网络 ; SqueezeNet ; 车辆检测1 引言随着智能交通系统的不断发展和完善，实现车辆的精准、快速检测成为智能交通系统中的关键。车辆检测是自动驾驶的重要组成部分，在减少甚至避免交通事故方面具有重要意义。同时，车辆检测可以为交通管理部门提供准确的数据支撑，在交通管制、拥堵检测和信号配时等方面有广泛应用。传统的车辆检测算法需要对图像进行预处理，然后对整幅图像进行滑动窗口遍历操作，通过初步判断车辆目标可能会出现的位置，人工设计车辆目标的某种特征，如常见的方向梯度直方图（HOG,histogram of oriented gradient）特征[1]、尺度不变特征变换（SIFT,scale-invariant feature transform）特征[2]、哈尔特征（Haar-link feature）[3]和加速稳健特征（SURF,speeded up robust feature）[4]等，最后将特征送入支持向量机（SVM,support vector machine）[5]或 Adaboost[6]分类器进行分类，完成检测任务。但是人工设计特征存在很大弊端，在设计过程中会过于依赖以往经验，且算法在陌生场景下的表现效果不好，检测算法的稳健性不强，极大地阻碍了检测算法的应用。随着深度学习在各个领域取得了较大突破，目标检测将面临新的发展机遇。深度学习目标检测算法在检测准确率上有巨大的提升，主要得益于卷积神经网络强大的特征提取能力。卷积神经网络可以自动提取目标中的关键特征信息，不需要人工设计和经验，只需要向网络中传递足够多的图像数据即可，因此，该算法具有更高的稳健性，更适应不同场景，在实际应用中具有较大优势。基于深度学习的目标检测算法主要包括两类，即one-stage方法和two-stage方法。其中，two-stage方法首先需要使用生成算法产生一系列候选框，然后在候选框上进行回归和分类操作，该方法的特点是检测准确率高、检测速度较慢。2014年，Girshick等[7]提出了R-CNN（region-CNN）目标检测算法，利用选择性搜索（selective search）[8]方法生成候选框，然后将候选框送入卷积神经网络提取特征，最后将特征输入 SVM 分类器进行回归运算。为了改善 two-stage 方法中存在的问题，研究人员提出了one-stage 方法，其主要思路是摒弃候选框生成过程，直接利用卷积神经网络在图像数据上进行卷积操作，然后在后续特征图上不断提取信息，最后从提取出的信息中取部分特征层完成最终的检测任务，该方法的检测速度较快，但是检测准确率较低。2016年，YOLO（you only look once）目标检测系列算法[9,10,11]很好地解决了算法的实时性问题，通过将检测和分类两个过程整合为一个过程，在每个特征单元上预测检测框的位置和类别，然后结合图像中的背景信息在整个图像特征上进行预测，虽然检测准确率下降了，但该算法为未来的研究工作提供了很好的思路和方向。SSD检测算法[12]很好地结合了R-CNN目标检测算法和YOLO目标检测系列算法的优势，继承了 R-CNN 算法的 anchor 机制和YOLO算法的回归思想，通过在多个尺度的特征图上生成不同长宽比的候选框，实现对各种尺寸目标的检测。相比于R-CNN目标检测算法和YOLO目标检测系列算法，SSD算法在各个领域中的应用更广泛。本文提出一种基于 SqueezeNet[13]与 SSD 算法融合的车辆目标检测算法，利用轻量级卷积神经网络SqueezeNet的特性，在保证同等检测准确率的同时，大幅度减少模型的参数量，且缩短了模型的单帧检测时间。这为将算法移植到如现场可编程逻辑门阵列（FPGA,field programmable gate array）这类移动开发板上提供了可能，也意味着服务器在同等时间内可以处理更多数据，大幅度提升了服务器的利用效率。2 结束语本文提出了一种基于 SqueezeNet 卷积神经网络的车辆目标检测算法，解决了在智能交通系统中关于车辆目标检测算法可移植性不高、检测速度较慢等问题，该算法通过将SqueezeNet与SSD算法融合，同时根据融合后的模型表现采取针对性改进方式，在保证模型检测准确率的同时，降低网络参数量，缩短模型的单帧检测时间，实现了对车辆目标的精准、快速检测，为模型的移植、开发提供了可能。因此，利用该技术的车辆目标检测算法可以应用于交通摄像头、车载相机等设备拍摄的场景，对自动驾驶以及交通管理部门工作效率的提升具有重要意义。The authors have declared that no competing interests exist.作者已声明无竞争性利益关系。3 原文链接http://www.infocomm-journal.com/wlw/article/2020/2096-3750/2096-3750-4-3-00120.shtml

数据湖，又叫贴源层，是按业务数据模型的统一标准和规范将源系统数据进行整合。对下不影响源系统不同的数据库类型和业务模型的变化，对上提供稳定的、完整的源系统数据。DWI层有几个特点DWI层来自园区几个业务系统提供，相对比较稳定（这点有别于业界传统模式）。DWI层的数据已经经过清洗，数据质量高于源系统。DWI层保留了历史数据，即使源系统可能没有保留。DWI层表的设计原则按照主题类型分类。数据要求经过清洗。要求保留历史数据。DWI分为10个库，如表1所示。表1 DWI库中文描述Domain人员人员基本信息，人员分类，人员进出数据等person组织组织结构关系，集团、部门关系等org设备设备基本信息，点位信息，设备位置，设备上报消息，告警，能耗数据信息等facility车辆车辆基本信息，车辆与人员绑定关系，停车信息，车辆进出数据等vehicle空间建筑信息，园区位置，天气信息，城市、国家信息，特殊集团区域划分等space资产资产信息，标签信息，资产轨迹信息，标签上报数据等asset资源水、电使用数据，基本资源信息res工单设备维修等服务单信息order告警设备、安防告警事件alarm环境天气信息，如气温、风向、PM2.5等env

基于双层规划的应急物资邮政运输模型优化方法研究周海霞1,2, 梅育荣1,2, 吕福如1,2, 孙知信1,21 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心（物联网技术），江苏 南京 2100032 南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心，江苏 南京 210003摘要应急物流是在发生重大突发事件时保障人员、物资和资金需求的一项特殊物流活动。在应急物资邮政运输模型中，如何快速准确地将应急物资运送至需求点是应急物流面临的巨大挑战。双层规划方法可以在满足需求点对应急物资需求的情况下，使整个物流过程中的物流成本最低，物流时间也最短。构建了一个以上层物流成本最低、下层物流时间最短为目标的双层规划模型，并设计了一种混合禁忌搜索遗传算法（HTSGA,hybrid tabu search genetic algorithm）求解模型，解决了灾后应急物流的运输路径优化问题。最后，实验结果对比验证了所提模型和算法的有效性。关键词： 双层规划方法 ; 应急物资邮政运输 ; 混合禁忌搜索算法1 引言自然灾害的频繁发生使得人们的生命和财产安全遭受到巨大的威胁，因此，为了减少人员伤亡和经济损失，在发生突发灾害时，如何把大量的救援物资快速精准地送到需求地是应急物流面临的巨大挑战。应急物流是在发生严重自然灾害及其他突发性事件时，能够及时地保障人员、物资和资金需求的一项特殊物流活动。在应急响应中，经常会出现一系列问题，如救援物资供应点与需求点相距太远、交通拥堵等导致救援物资不能及时送达等。因此，及时合理地分配和运输救援物资具有至关重要的作用。随着应急物流优化问题的不断演变，应急物资的分配以及运输路线的选择已成为近年来的研究热点，如应急选址[123]、应急物资分配[4]、应急物资运输[5]、应急车辆配送路径[6]以及应急车辆调度[7]等。本文主要考虑在发生重大突发事件后，如何在有限时间内满足需求点需求的情况下进行物资分配，使得物流时间最短、成本最低。通过构建双层规划模型，设计求解算法，进行算例实验，对比本文HTSGA和文献[8]的双层遗传算法的实验结果，验证了HTSGA的有效性与可行性。2 相关技术研究为了优化应急物流系统，一些学者对应急物资分配和运输路线的选择进行了研究，文献[9]提出了一种用于应急资源分配的改进位置分配模型，定义了应急服务级别（ESL,emergency service level）的新概念，然后将该问题表述为混合整数非线性规划（MINLP,mixed-integer nonlinear programming）模型，提出了一种混合枚举搜索规则的遗传算法求解MINLP模型，这种模型确定了应急物资配送中心的数量、选址和规模，但是在预测疾病和后勤管理方面还存在局限性。文献[10]对车辆路径问题（VRP,vehicle routing problem）进行了研究，为了使车辆的调度和操作工作更合理，在满足应急物流及时性的前提下降低了物流成本，对应急物流中 VRP 的特征进行分析。针对 VRP 的实际情况，提出了一种改进的遗传算法并将其应用于应急物流中由VRP 建立的通用数学模型，但该方法需要大量计算，并且计算量与人口规模有关，计算时间较长。文献[11]提出了一种由地震灾害引起的应急物流运输调度问题，该问题分两个阶段进行研究：1) 选择合适的运输方式；2) 确定运送到灾区的救援物资的分配。对粒子群算法进行二进制和自然数编码改进，利用改进后的算法求解模型。由于该算法缺乏对灾区救援物资需求动态变化的考虑，所以存在应急物资后勤计划不准确的问题。文献[12]针对应急物流问题，提出了一种多目标动态遗传算法，该算法通过使用最少数量的救援车辆生成最优路径，使整个救援过程更有效，但是无法解决异构车辆的应急物流运输问题。文献[13]对应急物流配送过程中的位置和需求信息等进行了研究，通过分析风险偏好值设计了一种两阶段的随机规划模型，并提出了一种在合理计算时间内解决问题的简单两阶段启发式方法。1973年，Bracken等[14]首次提出双层规划数学模型，而双层规划和多层规划名词的正式出现是在1977年Candler等[15]的科学报告中。双层规划利用上、下层决策者之间既相互独立又相互影响的特点求解问题，首先上层决策者做出决策，其次下层决策者根据上层决策信息优化自身的目标并做出决策，最后上层决策者利用下层决策者优化后的决策做出最终决策。如何将双层规划方法应用于应急物流，目前已有部分学者对此进行了研究。文献[16]研究了在模糊环境中具有固定费用的双目标应急物流运输问题，构建了模糊环境下的运输模型，其中有3个特殊模型：一些可替代物品模型、一些易损物品模型以及具有安全系数的灾害运输问题（DTP,disaster transportation problem）模型。文献[17]利用双层规划方法构建了应急物流设施选址—车辆路径问题稳健双层优化模型，该模型主要研究了应急物流设施的选址和车辆运输路线的选择，针对需求点在突发事件发生时对救援物资的需求量存在不确定性的情况，利用分散式决策中的转换定理将模型中不确定系数确定化进行求解，开发了一种混合的遗传算法求解转换后的模型。文献[18]建立了一个应急物流设施选址—车辆路径问题的双层规划模型，模型的上层目标为物流系统消耗的时间最短，下层目标为配送成本与时间惩罚成本之和最小，设计了一种混合模拟退火算法，该算法在传统的模拟退火算法的基础上进行改进，引入了带有启发式规则的两阶段式方法。对于存在多种配送方式混合配送的问题，该模型并没有进行考虑，因此，无法解决多车混合配送的问题。文献[19-20]构建的数学模型以物资运送时间最短、物资分配公平性最大为上、下层目标，是一个动态的双层规划模型。该模型考虑了一系列约束条件，如需求点的时间窗、物资最低满足率等，并设计了一种符合双层规划动态模型特点的混合遗传算法。但随着震后救援工作的不断推进，该算法无法动态优化应急物资的配送问题。在文献[16,17,18,19,20]中，现有的双层规划应急物资运输模型主要研究了应急物资分配的公平性与满足率、物资运输时间长短以及物流成本高低等方面。由于应急物流需要很强的时效性，因此，最小化物流时间和物流成本是现有采用双层规划方法构建应急物流运输模型的主要目标，但文献[18,19,20]的模型对物流成本和物流时间的优化缺少对库存成本和应急物资集散点准备时间的考虑。因此，本文在满足各个需求点需求的情况下，考虑时间对模型产生的影响，采用双层规划方法构建数学模型。本文所提模型主要以整个物流过程中的总成本最低为上层目标、耗费总时间最短为下层目标，结合禁忌搜索算法和遗传算法设计了一种HTSGA求解模型，达到应急物流消耗的成本最低和物流时间最短的效果。对比本文所提算法与文献[8]所提算法的实验结果，验证了HTSGA的有效性与可行性。3 结束语本文针对应急物流的时效性和物流成本研究了灾后应急物资邮政运输问题，通过使用双层规划方法构建了一个上层以整个应急物流过程的总成本最低、下层以配送过程所耗费时间最短为目标的数学模型。针对双层规划模型中上、下层目标决策者既相互独立又相互影响的特点，设计了一种带禁忌搜索的遗传算法HTSGA求解模型，最后通过一个简单的算例和对比算法验证了本文所提算法和模型的有效性与可行性。本文仅利用单一的车辆进行运输，未来可以对多种车型混合配送的多联式车辆运输问题以及车辆返回时是否出现空载现象等方面进行研究，提高车辆使用效率。本文暂未考虑道路交通信息，下一步可以利用车载网络技术获取车辆运输过程中的道路交通信息，通过信息实时共享进行车辆的动态规划。The authors have declared that no competing interests exist.作者已声明无竞争性利益关系。4 原文链接http://www.infocomm-journal.com/wlw/article/2020/2096-3750/2096-3750-4-3-00086.shtml

5月28日，2022年粤港澳大湾区车展正式开幕，AITO品牌首次亮相车展，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东现身与车友交流。期间，余承东为问界M7站台：虽然问界M7的造型很紧凑，但是内部空间很大，有足够的信心让老板、领导们坐得非常舒服地休息，我们的新车，舒适性要超过埃尔法、埃尔法凌志版（指雷克萨斯LM），超越所有的高端车、豪华车、MPV的舒适感。此外，余承东表示，智能手机时代的来临如同智能电动网联车的来临一样，是大势所趋，纯燃油车时代肯定会迅速结束。“在实现汽车智能化过程中，希望大家分工协作共同发展，一家企业不能什么都做。像电池、天窗、玻璃、门窗、座椅、底盘这些东西我们没有做，我们做的是电子化部分，没有想过一家吃独食。”余承东表示，华为没有吃独食的理念，否则也不会被美国制裁。“我们以前太相信全球化分工，没有进军半导体制造领域，结果今天在现实面前被打脸了。”余承东认为，核心领域、核心地方不能被卡脖子，在没有很好的外部解决方案时，华为也会选择自身有优势的技术。

中移物联网有限公司协同西藏移动公司与拉萨堆龙德庆区公安局，合作落地了行车卫士公安管理平台项目，对该区全域电动自行车、电动摩托车安装“行车卫士”设备并统一搭建电摩车综合管理平台。截至5月30日，已为35000辆电摩车主提供服务，推进了当地政府电摩车数智化监管和服务。对电摩车安装行车卫士智能终端，实现车辆定位、一键报警等功能。用户可以通过手机APP对车辆进行位置查询，掌握车辆实时位置动态，查看轨迹数据，减少车辆丢失率。一键报警功能为民众提供了便捷的报案渠道，有效保护车主财产安全。中移物联网有限公司联合拉萨市移动分公司工作人员，就改善公安机关的传统电摩车监管方式，提出针对性解决方案。方案采用“端-管-云”设计架构，为公安机关提供数据统计、车辆监控、民警协同追踪等服务，警方在收到失窃报警信息后，通过行驶轨迹等相关具体数据对车辆进行追踪。同时智能调度功能，还可助力警方就近追捕、跨区追捕，极大增加破案效率。中移物联网结合车主的具体需求提供智能告警服务，当电摩车出现过度充电、电瓶亏电、电瓶低电等情况时，会自动告警提醒。接下来，中移物联网有限公司将在智慧出行领域不断深耕，针对客户个性化需求，提供更加专业、便捷的服务。