全息路口拥有“全方位感知 + 超强计算 + 可靠通信”能力，全息路口相关标准正在陆续推出。数字孪生路口通过“三维实时仿真 + 精准预测 + 动态控制”将赋予全息路口更强大的能力。01、全息路口其实是“全信息”路口城市交叉路口是城市道路中环境最复杂、参与者最多、问题状况最频繁的交通场景。它是道路交通系统的节点和枢纽，承担了大量交通流量，交叉路口的畅通程度直接影响交通通行能力。在城市道路发生的交通事故中，有超过60%发生在交叉路口及附近。优化交叉路口是缓解交通拥堵，提升道路通行能力，降低交通事故发生率最有效的手段之一。对交叉路口进行数字化和智慧化升级改造是大势所趋。当下智慧路口的主要发力点在于信控，即如何提升通行效率。除此之外，还需要对交通态势进行掌控，及对路口违法行为进行监控识别等。基于这样的背景，全息路口概念应运而生。全息是指一种技术，即利用激光的相干性原理，把物体反射光的所有信息全部记录下来，并能够重现立体的三维图像。而数字全息技术是用光电传感器件，例如数码相机代替传统的光学记录材料，然后将全息图存入计算机，用计算机模拟光学衍射过程来实现被记录物体的全息再现和处理。数字全息技术与传统光学全息技术相比具有制作成本低，成像速度快，记录和再现灵活等优点。因此，传统意义的全息路口其实是应用光学原理，利用相干光干涉得到全部物体信息，并实时、动态、数字化重现立体三维图像的路口。而实际上，我们现在所提到的全息路口已经远超过摄像机的范畴，用“全信息路口”来定义更加准确。综合来看，全息路口是利用路口雷达+电警/卡口摄像机等各种感知设备，在保证原有正常非现场执法功能基础上，融合行业最新的传感器技术、高精度地图技术、高精度定位技术、人工智能算法、大算力芯片、边缘计算技术，生成车辆时空、过车身份、违法抓拍、分米级车辆轨迹、信号灯状态等多种精准、高效、实时的元数据，为路口精细化管理形成完备的数据基础，减轻中心侧计算、存储以及网络压力。因此，给出如下全息路口定义：“全息路口 = 全方位感知 + 超强计算 + 可靠通信”。（1）全方位感知传统交叉路口信息采集能力偏弱，多以地磁、线圈、断面雷达及电警感知设备组成，感知范围有限，感知信息不全，部分投入巨大的人力进行人工采集，缺乏有效采集手段。受限于当时技术条件，感知系统仅服务于特定业务，数据分裂，利用率低，可挖掘分析价值低，且因感知信息不全面，无法完整体现交通的实际情况。当下的全息路口，会采用多传感器技术，综合使用摄像头、毫米波雷达，甚至是激光雷达，配合高精度地图和高精度定位，来达到全时、全域、全量、精准的全方位数据感知。各种全息路口感知方案对比如表1所示。表1 全息路口感知方案对比表对于交管部门来说，感知的数据类型可以包括：①全息交通流数据（例如车速、排队长度、排队时间、空间占有率、时间占有率等）；②车辆过车数据（例如车牌号、车型、颜色等）；③交通参与者数据（例如非机动车信息等）；④交通违章数据（例如违章行为、违章时间、违章地点等）；⑤交通事件数据（拥堵、停车、路障、施工、交通事故、抛洒物、压线、逆行等）；⑥特殊数据（路面积水、路面结冰、风速、能见度、温湿度等）。（2）超强计算超强计算能力一方面来自于部署在路侧的边缘计算设备，另一方面还应包括在云端的中心侧计算平台。其中，边缘计算设备需要具备视频处理和管理能力、雷视融合处理能力、智能分析能力、信号机控制能力等，这些都需要相应的计算能力来支撑。通过边缘计算设备拟合多方向雷达和视频信息，产生车牌、位置、速度、轨迹、行驶姿态、车辆属性等多种基础元数据，并给出相关的智能分析结果。例如边缘计算设备可以对路口200米范围内感知数据进行融合处理和智能分析，精准刻画每一个路口、每一条车道、每一辆车的行为，轨迹精度可达到50厘米，轨迹准确率可达到95%以上；边缘计算设备可以打通摄像机、雷达、信号机三者之间数据，信号灯可以根据路口实时交通情况进行调整优化。中心侧计算平台通过数据建模的方式，快速合成多种业务指标，如路口溢出、排队长度、路口停车次数、路口行驶速度、各方向过车流量、交通违章事件等，全面服务于城市交通治理全场景。例如在中心侧计算平台，可以结合全息路口数据和互联网数据，做宏观路网OD轨迹分析（30分钟-60分钟）和中观车辆路径重构（5分钟-15分钟）。（3）可靠通信可靠通信能力一方面是路口和中心侧计算平台之间的有线、无线（4G/5G）回传网络，另一方面还包括路口和交通参与者之间的通信网络。回传网络方面，在不考虑路侧摄像头视频流以及激光雷达/毫米波雷达原始点云数据的回传时，每个接入交换机点位的单向带宽宜不小于15Mbps，核心交换机（核心路由器）根据下挂接入交换机点位数满足传输带宽要求，宜不少于1000Mbps带宽。路口和交通参与者之间的通信网络方面，可采用C-V2X、汽车电子标识（RFID）、ETC等。其中，C-V2X不仅可以实现路口基础设施和交通参与者之间的通信，还能实现交通参与者们自己之间的直连通信。基于C-V2X典型路口场景的性能要求如表2所示。表2 路口应用方案功能及性能要求02、全息路口相关标准陆续发布2022年3月16日，中国智能交通协会发布团体标准T/CITSA 20-2022《道路交叉路口交通信息全息采集系统通用技术条件》，主要规定了道路交叉路口交通信息全息采集系统的系统组成、功能要求和性能要求。系统架构如图1所示。前端采集单元包括视频图像采集，结构化数据检测和多维数据采集。边缘计算单元提供摄像机等视频感知检测设备获取的实时视频、抓拍图片等媒体数据和智能检测分析后的结构化数据，以及雷达等多维传感设备获取的结构化数据。边缘计算单元统一部署在路口，对各方向采集的视频图像和结构化数据进行管理和计算，形成路口车辆的融合信息，上传至业务应用平台。业务应用平台功能，包括俯视全景视角的路网监测和路口监测、路口评价、信号评价、组织评价、安全评价等各种功能。图1 道路交叉路口交通信息全息采集系统架构2022年1月17日，浙江省产品与工程标准化协会发布团体标准T/ZS 0265—2022《全息智慧路口建设规范》，规定了城市道路全息智慧路口建设的基本要求、内容、主要方法和实施等内容。系统架构如图2所示。路口终端设备建设内容应包括交通雷达、视觉感知设备、道路交通信号控制机、道路交通智能信号灯和智能机柜，根据应用需求可选择布设可变导向车道控制器和可变导向车道指示标志。在边缘端（通常在路口）布设边缘计算系统，建设内容应包括边缘智能小站、视觉智能识别模块、雷达视频拟合模块和信号控制优化模块。中心基础平台建设内容应包括中心硬件服务器、物联接入平台、数据管理平台、算法管理平台和业务支撑平台。业务应用服务建设内容应包括设备资产管理服务、车流平行仿真服务、运行指标监测服务、智能信号控制服务、事件监测预警服务和视频智慧联动服务。图2 全息智慧路口系统架构2021年8月，湖南省市场监督管理局发布《智慧城市路口智能化路侧系统技术要求(征求意见稿)》，对智慧城市路口智能化路侧系统技术要求做出了规定。车联网路侧系统功能应满足以下要求：①应支持压线、变道、逆行、违停违章检测功能；②应支持停车、逆行、行人、交通拥堵、车辆缓行等事件检测；支持车流量、车流平均速度、车道占有率、车头时距、车头间距、排队长度、拥堵检测；③宜支持社会特殊和警务、政务车辆的识别，如：警车、救护车等；④应支持识别目标交通参与者即时位置、即时速度、方向航向角、加速度等动态属性，支持识别区间内车辆数、空间占有率、平均速度等动态属性；⑤应支持排队长度检测功能，输出排队长度、队首队尾车辆位置、排队车辆数；⑥应能对交通异常事件进行检测，包括行人闯入、异常停车、逆行、变道、超高速、超低速缓行、拥堵、占用应急车道、道路遗撒等，并能输出报警信息；⑦应支持识别车辆的实时经纬度位置和行驶车道；⑧感知目标应提供五类基础元数据（位置、速度、车牌/ID、属性、姿态）。03、从全息路口到数字孪生路口的技术演进数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据、以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。因此，数字孪生路口不仅仅具有仿真能力，还应具备预测和控制能力，给出如下的数字孪生路口定义：“数字孪生路口 = 三维实时仿真 + 精准预测 + 动态控制”。（1）三维实时仿真仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就基本能够正确地反映物理世界的特性和参数。如果说建模是将我们对物理世界或问题理解的模型化，那么仿真就是验证和确认理解的正确性。全息路口拥有“全方位感知 + 超强计算 + 可靠通信”能力。在建设感知网络、可计算路网的基础上，加入目标融合算法，使各类传感器获取的原始不连贯目标信息相互印证、互为补充，形成基本完整的目标属性信息。例如通过地图的关联关系，将雷达检测的目标和视频识别的目标建立联系。同时，将实时检测目标叠加在高精地图上，实现物理空间与虚拟空间的对接，完成数字映射的全息感知，也就是建立了三维立体展示的数字孪生仿真路口。（2）精准预测基于大数据思维，数字孪生路口可以通过分析车辆历史轨迹，寻找车辆潜在的运行规律，并对车辆行为作出大概率的精准预测。例如，通过车辆历史数据的跟踪积累，可以掌握个体车辆的位置、状态及目的地，记录车辆每日每次的精细化出行轨迹，明确车辆从哪里来到哪里去，研判每一车辆的惯用路径特征，为城市交通管控乃至安全监控提供核心数据，还可以实现突发交通事件的检测和报警，为车辆提供道路基础设施静态信息及运营动态信息，保障和提升驾驶汽车安全性。同时，将系统内实时感知的车辆、非机动车等轨迹，以及基于个体行为的交通模型通过大数据获取的预测信息导入交通仿真系统，能够准确作出短时交通路网变化情况预测，实现精准预测交通事件对现有路况的影响。通过将城市中的物理基础设施、信息技术设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来，对数据进行收集、清洗、存储和标准化，基于数字孪生实现交通的精准预测和决策。例如在前方车辆故障导致占用一条车道的情况下，交通仿真系统可以推测在当前管控方案和流量状况下，是否会发生拥堵以及发生何种级别拥堵，相当于向管理者提前预告事件演化过程，将对后期管控策略调整提供坚实的数据基础。（3）动态控制搭建元宇宙的底层架构工具分为四层，最基本的第一层为游戏引擎，此基础上衍生出数字孪生、数字原生、虚实共融：①元宇宙从数字化设计起步，运用到最基础的游戏引擎工具；②为解决现实世界的一些问题，在虚拟世界中对已知物理世界的事物进行仿真建模，做高性能计算去推理预测，即数字孪生；③当人工智能足够智能化，可以在数字世界中原生出很多内容，即AIGC（AI-Generated Content，AI生产内容），或者用户通过轻便化的工具原创出在现实世界中不存在的内容，即数字原生；④当数字原生的东西足够大、足够强盛，必然会反过来影响现实世界，并且与现实世界相互融合，即虚实相生。我们这里定义的数字孪生路口，不仅仅是元宇宙中虚拟世界对物理世界的数字孪生，还应包括虚实相生。数字孪生路口强调虚实之间的交互，即数字孪生模型能生成一定的策略，对物理对象进行动态控制，并对物理世界的作用结果以数据的形式反馈回来，从而进一步优化模型，实现模型的实时更新与动态演化，也就是持续改进。具备实时性、闭环性的数字孪生进入交通领域，正好弥补了交通管理和控制的不足之处。

汽车销售是汽车行业的重要环节，需要通过高效的运营及时推动销售、保证售后服务。汽车销售业务涉及部门多，而且覆盖预算、营销、材料、库存、客服等方面，需要多职能协作保证整个销售活动的高质高效。泛微OA基于低代码平台，连接企业微信，协助汽车销售行业高效构建“市场-商机-销售-库存-售后”于一体的汽车销售服务数字化平台，助力汽车销售企业内部高效协作、外部快速连接客户。协助汽车销售企业统一数字化办公入口，消除各部门、各分支机构以及业务系统之间的信息壁垒，全面提升运营效率。售前、售中、售后泛微全面助力汽车销售服务数字化一、市场部项目管理平台泛微为汽车销售企业市场部搭建了数字化的项目管理平台。实现从前期各分支机构的市场部月度预算、项目立项以及后续财务付款、财务付款之后的数据分析的全生命周期过程管理。（市场活动预算）通过业务流程的流转，对整个月度市场部活动进行线上管控。包括月度预算信息维护、月度立项信息、物料制作信息、月度请款及发票信息等。并对市场部项目执行过程中存在的风险提前预警，实现项目执行过程文档的全过程数字化存档管理，并可以自动形成相应的报表分析。二、销售车辆、加装配件统一管理1、销售、租赁车辆管理泛微协助汽车销售企业将车型信息、配置信息、内饰信息、颜色信息、保险信息、加油信息、维修信息、车辆库存、租赁信息等信息形成台账，相互关联，方便查询。管理者通过台账能清晰了解到每辆车的基本信息和使用情况及日期的提醒，一张表单展现了与该车辆相关的信息，试驾车、公司公用车、新车、租赁车等不同种类的车辆在台账一一展现。（车辆台账）2、加装配件全过程管理实现配件从基础信息、库存信息、加装记录全过程管理。配件信息可在流程审批时进行引用，其入库记录、出库记录可进行与之联动，自动核销仓库库存，实现一体化的管理，流转记录可线上进行追溯。通过建立统一且命名规范的名称，方便后续业务，销售便于选取。通过流程批量入库，选取配件信息，归档后及时更新库存数量，入库记录可在线追溯。入库、外售、出库自动关联配件库存，供业务人员进行及时盘点。（配件管理）与其他模块进行关联，可自动形成销售配件记录台账，方便查询。三、内外协同的销售过程泛微通过集成车企CRM客户管理系统以及企业微信等多种应用，让汽车销售人员能够随时随地连接客户，实现商机汇总-跟单-营销-签约-订单-配送一体化管理。1）沉淀商机、建立客户库，高效跟单各渠道获取的商机线索自动汇总到OA系统，形成客户资源库，负责人每天及时分派销售跟单沟通，及时标记客户需求情况，确保商机不重、不浪费一条商机线索。2）连接企业微信，开展精准营销泛微与企业微信、微信互联互通，让每位销售直接触达客户微信，及时沟通联系，精准开展朋友圈软文营销、产品直播，加快需求转化。同时，可利用企业微信“上下游”功能，可以灵活地将制造商、客户、经销商等上下游伙伴加入到同一个企业微信通讯录里，像同一个公司的同事一样方便地找人、沟通、协作。企业微信+泛微：助力企业全方位开展营销活动，助力业绩增长3）连接电子签章，合同高效签订销售经理在系统中发起新车销售合同流程，一条流程完成审批、财务确认定金、计划人员分配车架号等。审批后内部自动盖章，同时，可以系统自动发送短信邀请客户完成线上电子签名，也可以在企业微信中直接将购车合同发送给客户进行签字，全程无纸化，几分钟就能完成一份购车协议。（在线签署电子合同）泛微合同管理解决方案：全程电子化·全生命周期·一站式处理4）销售订单跟踪管理，高效送货通过流程间的串联，打通订车、合同、车辆库存、配件库存等信息；通过销售订单、关联销售合同，直接选取车辆及销售配件信息，及时关联出库及财务收款情况，各业务部门各司其职，全线上实现新车销售业务。已经签订的销售订单，销售人员每天可以通过OA系统查看审批进度、了解配送状态，确保订单推进过程可视化。（订单查询服务窗口）5）折扣分级分权管理跨区域、跨门店汽车销售经常出现乱打折、错打折的情况，4S店集团折扣管控对集团整体品牌形象至关重要；完成OA与ERP等业务系统的数据集成能实现折扣统一管理、分区授权。集团根据区域、门店等维度进行授权管理，区域或门店负责人对折扣有审批权限。同时，各区域业务运营平台也支持分权管理，极大节省集团总部维护成本。6）汽车销售业绩看板，呈现销售情况借助BI报表，管理层在手机端就能随时了解各品牌车型、各门店的销售情况，及时了解市场爱好，以及门店业绩情况。（销售成绩自动统计）泛微OA集成ERP和电子签章，让销售管理全程电子化四、汽车售后服务管理平台为了提升汽车品牌售后服务质量，泛微OA帮助融合订单、库存、合同、产品等多套系统，借助微信小程序、公众号联通外部客户，打造内外协同售后服务平台。1）面向客户的微信售后窗口连接微信小程序、微信公众号为客户提供便捷的售后服务平台，不仅方便客户随时随地与企业客服人员保持联系，还能查询服务进度情况。2）需求自动汇总高效分派解决无论是微信端还是400电话端的售后服务需求，都能自动沉淀到OA系统，形成服务清单，客服根据客户需求高效分配人员解决，问题登记时间、负责人、解决进度智能汇总，一键了解详情。（意见汇总）3）数据录入通过销售合约管理、维修管理、会员延保管理、抵用券使用等数据录入和分析，形成台帐和报表，助力汽车销售企业对汽车售后业务的管控更加全面。会员信息填报汽车销售企业通过在OA系统填报会员信息，输入车辆和会员的相关信息，会员审核通过之后，自动转为台账数据。（会员管理）会员销售合约管理不同的车辆，维修项目的价格也不同。根据不同客户需求，例如可以在系统中设置车辆品牌型与平均指导价和责任限额数据相联动，实现了车辆自动核价。并且形成了会员玻璃合约销售、会员划痕玻璃销售、会员划痕玻璃维修审批等流程。会员信息报表中该会员的当前维修额度、使用金额能够动态更新。维修统计形成车辆维修统计表。表中清晰地展现各种车型的维修次数、项目、价格成本等因素，所有的信息在一张表中显示，为管理层优化决策提供数据支撑。抵用券管理通过OA系统流程发起抵用券申请、制作、使用流程。活动标题、形成抵用券库存表，并且额度和使用数量动态实时更新。（抵用券管理）泛微全程数字化售后管理方案：统一信息渠道，提高服务效率价值总结泛微通过连接企业微信，借力低代码构建平台，打破信息孤岛，快速对接商机，实现数据间共享，基础数据更加规范化，打通系统间的壁垒，实现统一化的销售业务管理平台。

总部位于华盛顿州柯克兰的 Inrix 正在帮助汽车制造商、企业和城市规划者利用准确和最新的街道和非街道数据，以及驾驶行为来了解停车需求。这项名为“停车需求”的服务可以帮助预测停车位的使用情况，减少最后一公里的拥堵并减少排放。它可以识别每个城市中存在高停车需求的确切区域，并预测未来需求。通过结合最新的停车和车辆数据，汽车制造商、企业和城市现在可以获得准确的停车预测，以帮助减少拥堵、压力和尾气排放。通过结合历史、实时和预测性的停车位可用性信息以及出行洞察，从而提供当地停车需求的完整视图。汽车制造商、公共部门和企业可以将停车需求整合到现有系统中，并进行扩展以满足不断变化的需求。Inrix汽车高级副总裁Greg Corley表示:“从历史上看，为驾驶员提供目的地停车位的准确预测具有挑战性”。“停车需求通过识别目的地附近的停车热点来改善驾驶员体验。我们帮助我们的客户利用可靠、高质量的数据来优化停车操作，而无需新的昂贵硬件。”汽车制造商、企业和城市可以利用停车需求来确定停车热点，改善产品体验，并为客户解决停车难题。例如:即使是在需求旺盛的地区，汽车制造商也可以将驾驶员引导至最合适的停车场城市规划人员可以准确预测拥挤地区的停车需求，以管理可用性、改善交通流量并做出路线优化决策道路管理可以创建数据驱动的模型来预测停车趋势并了解能够实现有效决策的模式和行为Greg Corley 说:“我们的出行和停车数据的独特组合使我们能够更准确地预测需求，并为驾驶员提供最佳体验”。“这不仅仅是能够列出城市中的多个停车位，而是要利用真正的智能来知道最高停车需求在哪里，以确保最佳覆盖范围并将驾驶员引导到正确的位置。”Inrix利用大数据和技术提供经得起未来考验的停车管理，用户可以访问覆盖近150多个国家/地区的312，000多个地点的街道停车数据。Inrix成立于2004年，通过将互联设备和车辆的大数据转化为出行洞察，开创了智能出行的先河。

近日，美国Power Integrations公布了截至2022年3月31日的季度财务业绩，第一季度的营业收入为1.821亿美元，同比增长5%。第一季度的净利润为4620万美元。Power Integrations 总裁兼首席执行官 Balu Balakrishnan表示：“第一季度销售额再创新高，盈利增长强劲。受益于消费电子充电市场需求，包括电器、笔记本电脑、智能手机充电需求增加，以及工业领域应用市场的增长，我们看到高度集成的GaN产品和公司的BridgeSwitch电机驱动IC被广泛采用，我们拥有强大的新产品渠道，利用FluxLink隔离技术和专有的Powigan晶体管等领先技术。”对于目前市场看好USB PD3.1技术推动的大功率市场，还有高速增长的电动汽车市场，PI带来了哪些领先的电源驱动解决方案？PI的IC产品在能耗、散热、设计的系统性上体现了哪些优势？PI给出了精彩的答复。大功率充电方案：采用750W PowiGaN 开关，HiperPFS-5 IC效率高达98.3%PI对于电源市场的变化尤为敏锐。自USB PD 3.1快充标准发布后，充电功率已经由原来的100W上升到240W，并且支持最大48V、5A的电压输出。随着功率的增加，维系系统的高效率面临挑战。这会带来两重挑战：一、大输入功率会有功率因数校正的要求，当输入功率大于75W，PI会在电源的前级上加一个功率校正（PFC）电路，使得交流输入端的的电流的相位完全跟踪电压；二、额外增加的前级PFC开关电路会降低整个系统效率，必须同时提高PFC前级和后级的功率变化器的效率。作为全球USB充电器和适配器电源IC的领先供应商，PI推出了内部集成750V PowiGaN氮化镓开关的HiperPFS-5系列功率因数校正(PFC)IC。新IC的效率高达98.3%，在无需散热片的情况下可提供高达240W的输出功率，并可实现优于0.98的功率因数。这是市场上第一款内置氮化镓开关的功率因素校正产品，耐压750V，可以保证在90V到308V的时候，功率校正因素产品都可以可靠工作。同时，Power Integrations还推出节能型HiperLCS-2芯片组，这一新的IC产品系列可极大简化LLC谐振功率变换器的设计和生产。新推出的双芯片解决方案由一个隔离器件和一个独立半桥功率器件组成，其中的隔离器件集成了高带宽LLC控制器、同步整流驱动器和FluxLink™隔离控制链路，其中的独立半桥功率器件采用Power Integrations独特的600V FREDFET，可提供无损耗流检测，并且还集成上管和下管驱动器。相较于分立式设计，这种高度集成的节能架构无需散热片，并且元件数量可减少高达40%。HiperPFS-5加上HiperLCS-2芯片组的电源方案，与传统方案相比减少了40%的元件数量。这套方案适用于电视机、带USB PD接口的显示器、电动车、电动工具、打印机、投影仪、电源适配器、PC主机电源、游戏机，以及240W功耗的家电应用。PI认为，USB3.1极大地扩展了兼容适配器的功率范围，从略高于100W扩展到240W。这不仅有利于扩大USB-PD的应用范围，还能够明显缩短更大功率设备的充电时间，并且提高用户便利性。PI已经推出了InnoSwitch4和HiperLCS-2开关IC，它们能够实现更高的功率水平，并分别满足设计工程师对反激式和LLC变换器的偏好。现在，PI还推出了基于氮化镓的功率因数校正IC - HiperPFS-5，该器件具有极高能效，适合USB-PD 3.1应用，并且无需散热片，可实现非常小巧的外形尺寸。电动汽车高速增长，PI推出两款碳化硅汽车级开关电源IC对于汽车而言，车辆续航里程通常被认为是电动汽车潜在购买者最关心的问题。快速充电系统的出现有助于解决这个问题，但这些系统需要更高的母线电压，而800V电池正在成为电动汽车的标准配置。800V系统通常从硅基IGBT转向碳化硅 MOSFET，SiC器件可以提供更高的开关速度，因为开关损耗更低。例如保时捷的全电动跑车Tayan的续航历程为420公里，采用了800V的电池架构，在240KW的快速充电站仅需要22.5分钟即可将从5%充电到80%。起亚宣布推出的EV6 800V架构汽车，该车在18分钟内从10%充电至80%。在汽车应用领域，Power Integrations正在迅速扩大其创新解决方案的范围，包括基于碳化硅的器件。最近，公司发布两款新器件，符合AEC-Q100标准，额定电压1700V的IC，为InnoSwitch3-AQ产品系列再添新成员。这两款新器件解决800V系统面临的新挑战。这些新器件是业界首款采用碳化硅(SiC)初级开关MOSFET的汽车级开关电源IC。新IC可提供高达70W的输出功率，主要用于600V和800V纯电池和燃料电池乘用车，以及电动巴士、卡车和各种工业电源应用。使用InnoSwitch3-AQ器件的电路可以使用很小的电路板面积，安全地从主母线上汲取少许能量供控制电路使用，而不会造成能量的浪费。最值得一提的是，新器件还可以大幅简化主牵引逆变器的应急电源的设计。应急电源需要随时准备着在30V和1000V之间的任何电压下工作。PI基于SiC的InnoSwitch3-AQ器件可以轻松应对如此广泛的工作电压范围。对于电源IC的供应问题，PI表示：“在过去的两年里，公司的出货量急剧增加，但我们一直能够满足客户的实际需求，只是订单交货期有所延长，现在为16周。我们预计，随着2022年新增产能的上线，订单交货时间将会缩短。”对于2022财年业绩的展望，PI表示2021财年公司的业绩增长超过40%，今年第一季度增长仍然强劲。PI仍然将主要市场聚焦于消费电子产品，比如适配器（特别是USB PD设备和电视机适配器）、电动汽车和非电动汽车，以及家电产品，PI的BridgeSwitch电机驱动IC十分热销，正在帮助提高产品性能和实现全球能源效率目标。

我国汽车保有量逐年上涨，国民在享受便捷出行的同时，兜兜转转寻位泊车却成为新的困扰，国家发改委城市交通中心数据披露，我国车位缺口已达8000万个。物联网技术与传统停车场景结合应运而生，展现出IoT应用的智慧与便捷，虽然智慧停车省时省力，但智慧停车的前景扑朔，仍然面临使用门槛提升、配套基础设施成本提升的种种困局。在又一轮新基建和智慧城市建设下，能否寻找破局之路？五一即将来临，你想驾车去某景点或商场游玩，为了避开客流，你提前查询了道路信息，确定了出发时间，做好游玩攻略，油箱加满，路上也很顺利，但当你到达目的地时，停车场保安摇着头告诉你：“没有停车位了”。你又不得不另寻他处停车，一来二去，不仅大费周折，还要在停车场与别的车主斗智斗勇。而对于交通管理部门和停车场经营管理者而言，这样的情况也令他们头疼。不仅停车场会压力倍增，停车场附近的道路也会被挤得水泄不通，交警或者安保管理人员除了维护停车场内的秩序之外，还要抽派人手在周边道路上疏导舒缓交通，费时费力。01.全国汽车保有量逐年攀升据公安部统计，2021年全国机动车保有量达到3.95亿辆，其中，汽车3.02亿辆。汽车保有量超过100万辆的城市达到79个，其中，汽车保有量超过200万辆和300万辆的城市分别达到35个和20个，苏州、上海、郑州、西安超过400万辆，成都、重庆超过500万辆，北京则是目前为止汽车保有量唯一超过600万辆的城市。第七次人口普查显示全国有1411778724人，按照14亿计算，相当于每5人就拥有一辆汽车。而欧美日等发达国家平均每2人拥有一辆汽车，与此相比，我国的汽车普及率偏低。但我国机动车保有量增速已连续11年位列世界第一。同时，由于城镇化持续推进，新兴区域龙头城市对人口和资源的虹吸效应会导致城市汽车保有量的进一步增长，使得很多城市会成为一个“大车库”。预计今年年底，我国汽车保有量百万级城市将超过85个。02.出行需求增加，车位不足，加剧交通拥堵城市汽车保有量突破百万辆大关，而当前我国能够提供的停车位相对不足，停车难问题凸显。2015-2020年国内停车配比情况显示5年来我国民用汽车保有量远高于停车位数量，停车位缺口还很大。发改委数据显示，目前我国一、二线城市的停车位数为汽车数的80%，其他城市这一比率不足50%，而国外这一比率高达130%。高德地图发布的《中国主要城市交通分析报告》（2021Q1）显示，医院、商场等是交通出行中的强吸引点。由于车位不足或者停车诱导不到位导致的交通拥堵经常发生。TOP10热度高的医院和商场分别如下图所示：依据高德地图交通大数据，工作日驾车导航去往医院的热度要明显高于节假日，商场则是节假日出行热度高。从24小时变化趋势来看，医院工作日与节假日驾车出行热度变化趋势基本一致，上午出行热度明显高于下午时段，上午9:00-10:00为出行高峰，下午出行高峰出现在2:00-3:00；商场11:00-19:00时段出行热度较为平稳，工作日期间18:00-19:00驾车出行热度最高，节假日期间14:00-15:00为出行高峰。03.智慧停车市场庞大而入局者众政策利好：新基建背景下解决3亿车主痛点国务院发布的《关于推动城市停车设施发展意见》中提到，到2025年，全国将基本建成配建停车设施为主、路外公共停车设施为辅、路内停车为补充的城市停车系统。由于停车资源的供给、管理和服务与城市交通发展息息相关，在包括5G基站建设、大数据中心、人工智能、新能源汽车充电桩等新基建的大背景下，智慧停车也必将成为智慧交通乃至智慧城市的一个重要方面。近年，智慧停车市场呈现出飞速的发展趋势，由2009年的11.5亿元增长到2020年的138.4亿元，仅2020年城市级停车项目就达1007项。预计未来五年内会突破400亿元。我国汽车驾驶人达4.8亿，停车难影响着将近3亿车主的出行生活，已成为智慧城市治理的一大痛点。近期，广东提出停车位缺口近1000万，有缺口意味着有商机，企查查数据显示，我国经营范围含“停车”的企业大概63.2万家，市场玩家之多，令人眼花缭乱。然而，巨头们的虹吸效应碾压千行百业，智慧停车这一香饽饽自然不会例外。早在2016年，万达以15.5亿元人民币投资ETCP，就拉开了智慧停车的市场争夺战。图源智研咨询战端骤起：互联网企业积极布局，传统企业不甘落后该行业的支付入口和大数据价值，使得很多互联网企业也在抢占这份蛋糕，以夺取智慧城市建设的高地。因此，作为互联网时代最后的流量入口，智慧停车吸引各路资本以股权、债权多种形式积极入局。生态整合热度也在持续提升，充电桩、5G、智慧杆、车路协同等场景化与智慧停车的融合也被广泛关注，并不断有项目进行融合建设。阿里2018年阿里旗下蚂蚁金服2亿元战略入股捷停车子公司顺易通，随后阿里又领投停简单C轮，传闻金额在数亿元级别。2019年阿里开始试水城市级智慧停车市场，以2329万元完成并交付杭州城市大脑停车系统1.0版项目。2020年6月，阿里云正式发布新一代轻量化无人值守停车场服务方案——知位停车系统，并联合旗下钉钉、高德地图、支付宝等团队打造“知位停车”项目。腾讯2020年，腾讯2亿战略投资PP停车，曾引发众多关注。“PP停车”的主要功能契合微信无感支付的移动支付属性，因此其除了微信支付入口和智能商圈等B端业务的补充之外，也能为腾讯的出行生态添砖加瓦。前不久，腾讯智慧交通与出行负责人在腾讯生态大会上表示，行业也许不缺一个造车“新势力”，但缺一张数字化的网。表明了腾讯在数字化转型时期，对出行产业全链路各环节的数字化体系重构与升级的重大决心。百度2021年6月份，百度全资收购精英路通，后者成立于2015年，是一家深耕人工智能技术在静态交通领域的应用企业，其自主开发了基于高位视频的智能停车解决方案及城市级停车运营平台，运营有APP“天天泊车”。而前者近期发布的ACE城市级智慧停车解决方案，基于导航地图、大数据、视频算法等优势助力智慧城市发展。小米2021年8月，智慧停车头部企业智慧互通(爱泊车)宣布获得小米集团的战略投资，资料显示，仅2020年一年，爱泊车就完成了4轮融资，截至目前保守估计融资金额累计超过8亿元人民币。华为去年9月28日，华为联合长沙湘江新区发布了协作式智慧泊车解决方案，正式加入智慧停车市场。华为基于高精度厘米级视觉定位和AR、高精地图等技术，推出的车和停车场相结合的协作式智慧泊车方案，直击用户出行核心痛点。该方案的最大优势在于，能够有效解决当前停车场停车难、找车难的问题，还可兼容提供现有智慧停车所需的安防、监控、车位检测、车牌识别等服务，有助于提升业主、运营单位的经济收益。04.各方上台竞技，能否轻易破局？如此看来，目前智慧停车市场齐聚了阿里、腾讯、百度，小米和华为等各大企业，期待能够赋能产业，聚拢生态，充分挖掘数据背后的价值，让城市互联互通、相互感知、持续进化，最终通过智慧停车实现智慧交通乃至智慧城市的治理。然而短期内，这只是一个美好的设想。在笔者看来，主要原因如下：?新建停车场具有时间和成本上的优势，而众多的智慧停车项目是基于已有停车场的升级改造，这个过程会因为成本、技术以及利益平衡等诸多因素，使得项目效果不尽人意。? 智慧停车本质上是智慧交通的一个环节，而智慧交通的发展，离不开“智慧的路”，为车辆提供各种信息交互的数字道路就是“智慧的路”。数字道路沿线需要密集布设大量的5G通信单元、传感器、监控摄像头、边缘计算节点等先进的感知和弱计算设备。当前，数字道路的成本每公里高达数百万到上千万。要想达到智慧停车，免不了多源数据的融合，这极易导致信息安全事件。高精度的地理位置信息、车主画像，一方面为智慧交通提供多种创新应用场景和便利服务，但另一方面也存在个人全维度信息的泄露的巨大风险。2019年，沈阳智慧停车平台就多次受到超大规模恶意网络攻击。?高度信息化、数字化和智能化的智慧项目将进一步提出行门槛，短期来看，智慧停车高度依赖智能手机、互联网等技术，这使得老年人等“互联网”外的弱势群体在重点节假日甚至平时需要放弃驾驶出行。05.更应该基于现实而非概念去解决问题一般认为，停车难问题的本质或者主要矛盾在于车辆多而车位少。但笔者认为，停车问题是一个综合性的城市规划问题，并不仅仅是配建不足的问题。停车行业的重点在于让有限的车位发挥更大的效益，使能拿到停车费的企业获利，才能为企业提供高质量的服务提供资金支持，而高质量服务同时也能带来高消费。具体来说，有如下几点思考和建议：?交通服务中，弱势群体是占最优先级的，因此停车行业不应该将机动车放至最优级。在智慧停车项目乃至智慧交通项目中，不应只站在车主的角度去考虑问题。比如在停车位的建设方面，如果无限制建设停车位解决停车供给，那路网基础设施不能满足机动车的出行需求，会引发更严重的城市矛盾，因此需要控制停车位的建设。?根据交通大数据，考虑在某些时段、某些地点（例如医院、商场等）提高停车收费标准，加大公共交通的出行服务水平，使出行者转变交通方式。在这种模式上，有限的车位才能提供更为优质的服务，使停车企业获得更大利益，从而促进整个行业的健康发展。? 《广东省数字交通“十四五”发展规划2021》指出，以专项场景应用为突破，探索区块链技术在交通领域的深层应用。智慧停车项目可以利用区块链技术，建立完善的个人、企业以及车辆的信用评价体系，如果车主信用评分高，车辆驶出停车场时，可以先离场后扣费，从而提高通行效率。?解决城市停车难问题，满足政府管理与市民多样化出行诉求，交通规划部门或者监管部门运用人工智能、大数据、交通仿真等技术规划更加合理的停车诱导系统，避免出现文章一开始的头疼情景。

5月5日消息  据DigiTimes报道，随着苹果向自研芯片的过渡接近完成，台积电和苹果之间的联系越来越紧密，台积电的苹果业务预计今年将增长近25%。报道称，据说苹果已经订购了2nm芯片，将在2025年交片。此外双方正在联合开发1nm芯片，用于增强现实头戴设备和苹果的汽车项目。根据积电公布的财报资料，2021年台积电第一大客户贡献营收达到4054.02亿元，占公司营收比重达到26%，业界普遍猜测台积电这第一大客户就是苹果。DigiTimes援引消息人士爆料，苹果公司预计6月开始将从台积电出货用于新iPhone和其他设备的芯片。除了2022年iPhone手机芯片的同比增长外，台积电还预计M系列芯片的出货量将 “大幅”增长。

从早期的燃油驱动的汽车到包括混合动力和全电动系统的汽车，汽车工业已经走了很长一段路，但是除了动力类型的进步之外，汽车制造商还在其他领域取得了飞跃。当今的发展已经看到了物联网和自动驾驶汽车的出现，实现了前所未有的自主性。尽管自动驾驶汽车只是一种新兴技术，但联网汽车已经在市场上销售了一段时间。联网车辆装有使它们能够与外部环境连接的设备。这包括在物联网网络中通过物联卡连接无线网络或者Wi-Fi或卫星通信技术共享和获取信息。但是，由于其发展的复杂性，联网汽车需要在软件级别上进行深入的质量保证，以验证其是否与建议的功能级别保持一致。测试专家使用各种方法来确保物联网汽车的质量和安全性。我们将概述在汽车制造业中实施的软件测试技术，但首先，我们需要查看数据在互联汽车内部和之间的实际传播方式。如何在互联车辆中共享和利用数据在深入研究测试方法之前，至关重要的是要了解如何在互联车辆中共享和利用数据。数据收集，共享和使用是互联汽车技术运作的基础。它可以分为五个级别：汽车使用车辆到基础设施来通知驾驶员周围的基础设施；例如，交通安全，交通拥堵，事故，附近的停车场和正在建设的区域。汽车使用车辆对车辆来告知其他道路使用者其位置，以消除事故并减少交通拥堵。车辆到云是一种通信路径，内部传感器监视汽车的状况并将所获取的数据发送到云系统中，以便对其进行评估和诊断，这与预测性维护技术非常相似。此外，制造商可以在无需驾驶员输入的情况下改善和升级汽车软件，以适应和调整其功能。汽车用于行人通行，以检测并通知其他道路使用者道路上的人员。该系统可以通过致电或向其智能手机发送有关可能的危险的消息来通知其他车辆或警告行人，尤其是残疾人。车辆通向万有用于在汽车与其他道路基础设施对象（例如路标，交通信号灯或道路标记）之间交换数据，以改善道路服务。这些系统非常复杂且要求准确性，这就是为什么要采用各种测试方法来确保汽车安全，人的生命完整性和系统可靠性的原因。为此，可以在各种环境中对车辆进行测试：实验室内测试涉及在固定和受控的环境中进行硬件和软件测试；例如，工程师可能会重新创建特定的天气模式或路面。此外，还可以检查汽车的电气安全性，无线连接或单个设备零件的性能。道路测试包括在临时条件下进行测试，以评估实际条件下的功能，安全性和弹性等参数。虚拟环境测试还可以通过捕获现场数据并将其转变为测试场景，同时监控车辆的各个部分来创建实际条件。联网汽车极为复杂，因此其软件的测试和质量检查不可忽略。在各种环境和情况下测试其系统的性能至关重要。通过联网车辆测试降低风险随着互联汽车技术逐年快速发展，应用正确的测试解决方案至关重要。这些解决方案通常涉及两种类型的系统：高级驾驶员辅助系统（ADAS）使用各种传感器，摄像头和警报器来监视整体状况和道路状况，并在监视器上显示收集的数据，以增强驾驶员在道路上的表现。内部环境传感器可以监视速度，停车位置，指示器，远光灯和其他信息。外部环境传感器包括车道偏离，向前碰撞，行人碰撞和其他警告。远程信息处理系统通过使用GPS导航和与сar的实时数据交换来协助驾驶员更好地进行路线选择。它可以帮助您在各种天气条件下和在不同的地形上行驶，并可以针对卡车司机调整时间表。该技术还可以提供有关驾驶员道路行为的反馈，以鼓励车辆操作员提高驾驶技能。ADAS和远程信息处理系统应具有较高的标准和质量，因为它们负责车辆的性能，进而影响人类的生活。缺乏测试可能会导致汽车内部零件出现故障，最终导致车辆或无线连接器损坏。由于缺乏与外界的交流，这可能导致汽车迷失方向。这些系统需要在软件开发的早期阶段进行错误检测，并进行持续测试以确保整个车辆生命周期的质量。为了避免造成破坏性后果，质量检查工程师会使用各种类型的测试，例如：性能测试，以验证软件在极端工作负载下的耐久性以及可处理的数据量。与云交换的数据的速度和数量也在此处测试的参数中。互操作性测试，以检查系统不同部分之间通信协议的兼容性，例如，确保IoT系统可以交换并提供有关车辆部件的数据。安全和访问控制测试，可分析恶意软件攻击风险以及未经授权访问敏感数据的可能性，以及其他网络安全漏洞。进行回归测试以识别和处理在代码更改期间出现的错误。它用于确保每次更新都具有无可挑剔的软件质量。通常，这些类型的测试需要自动化才能连续运行，尤其是在物联网网络中发现大量数据节点的情况下。许多公司使用自动化测试服务来提高测试速度，减少代码错误的数量并优化将软件产品推向市场所需的时间。道路安全测试当用智能半自治系统填充联网汽车时，软件测试是不可忽视的学科之一。最终，它不仅有助于最大程度地减少错误，并减少软件停机的风险，而且还可以提高可靠性，从而防止在道路上发生许多事故。

如果苹果公司要制造一辆电动汽车并以某种形式提供给公众，它确实必须解决车辆充电的问题。与汽油和柴油车持有燃料并在夜间独自离开不同，电动汽车用户习惯于在夜间给汽车充电，因为没有使用的时间是这种活动的最佳机会。苹果汽车可能有自己的MagSafe式充电器对准系统，充电站上的触点会自动与电动汽车上的对应触点完全对准。在一项新批准的名为"具有被动对准机制的充电站"的修订专利中，苹果公司提出了这样一个工程系统，可以让司机停车，让车辆立即开始充电。该系统主要涉及一个充电站，其充电插头被设计成可以插入车辆本身的接收插座中。该插头连接到滑动杆上，可以在垂直和水平方向上移动插头的位置，以允许司机的不完美停车和车辆高度的变化。在操作中，车辆将有一个充电插座的盖子，当它接近充电站时，通过向上移动打开。驾驶员或自动驾驶汽车系统必须尝试将车辆尽可能地靠近其预定的终点，以最大限度地提高与充电站的适当连接机会。停车工作不一定要完美，只要在允许充电插头进行连接的范围内即可。专利的其余部分解释了插头可以将其位置细化到需要的地方，并且可以相对被动地这样做。充电点通过滑动杆的移动，允许插头被车辆推回，比如司机将车辆移到离充电站更近的地方，以减少插头撞击车辆造成的损害。为了增加对可能脆弱的充电插头的保护，在组件上方有一块板，以处理任何沉重的冲击。它还将有助于引导插头向下滑动，通过压住车辆的挡板来满足插座，挡板也有一定的角度，鼓励向插座本身移动。为了进一步增加合适的连接机会，插座周围的区域也可以作为一个漏斗，将插头引向插座。苹果公司还建议使用一块磁铁来固定连接。最后，充电插头本身将能够垂直和水平地旋转，改变角度，以确保一旦被操纵到正确的位置，就能完美就位。苹果公司每周都会提交大量的专利申请，但虽然专利申请的存在表明苹果公司的研究和开发工作有兴趣的领域，但并不能保证苹果公司会在未来的产品或服务中使用这些想法。

物联网利用互联网、数据存储、分析和传感器来提高效率，满足我们的日常需求。曾经有一段时间，人们被科幻电影惊呆了。现在人类生活在一个沉浸在科学中的世界。技术正在迅速发展。互联网或物联网已经成为我们生活中非常熟悉的东西。它指的是物理事物的网络，如家用电器或安全系统连接到互联网上，以方便使用。物联网利用互联网、数据存储、分析和传感器来提高效率，满足我们的日常需求。物联网为现代快节奏的生活提供了许多便利和舒适。人们无法想象在没有互联网和导航的情况下度假。让我们来看看这项奇妙的创新是如何影响我们的日常生活的。智能家居和电子产品家庭自动化或智能家居系统允许业主通过连接到用户界面的智能手机或笔记本电脑远程控制家用电器、房屋温度、照明。家庭安全和报警系统在许多家庭中被用来监视幼儿或一般出于安全原因。这是一种安全的能源，也就是说，当一个人不使用它时，灯就会关闭。智能冰箱可以分析缺少食品杂货，并在你的智能手机购物清单中通知它。畜牧业和智慧农业物联网已经发展到足以为动物安全服务。牛的放牧通过便携式传感器进行监控，这些传感器是动物应该佩戴的。热量摄入、潜在危害、室内湿度和温度监测可通过物联网实现。这些传感器可以帮助农民通过分析动物的生育能力来了解繁殖的最佳时间。气候变化和农业工人的缺乏是影响当今农业的两个因素。物联网技术通过传感器采集数据，分析作物最佳灌溉时间，检测温度、土壤湿度、水位。农业工人的缺乏通过农业机器和互联网设备得到平衡。智能农业通过优化劳动力需求和观测大风、暴雨或极端霜冻等天气模式，改变了农业管理体系。作为高科技农业的一部分，许多西方国家正在采用农业和畜牧业物联网。（瀚云科技）智能汽车智能汽车对于方便通勤来说是一大福音。“互相交谈”的汽车连接技术低，汽车和司机一起工作，创造一个轻松的交通流。特斯拉(Tesla)、沃尔沃(Volvo)和梅塞德斯(Mercedes)等公司正努力让智能汽车成为普通消费者的现实。这种技术可以避免交通堵塞、停车位管理，并使通勤总体上更加舒适。无人驾驶汽车，如联网自动驾驶汽车(CAVs)和自动电动汽车(aev)，可以通过减少人为失误，极大地帮助管理顺畅的交通。这些车辆对老年人和残疾人来说是一个显著的优势，而且它还可以减少碳排放，因为它是电动的。

智能交通是指将一系列先进的信息技术、计算机处理技术、数据传输技术等应用于交通运输行业，从而形成一种智能化、信息化、社会化的新型运输系统。智能交通物联网卡解决方案包含车辆视频监控、交通执法、交通视频监控三个部分，下面物联卡商城来分别介绍一下。首先说一下车辆视频监控部分，物流车辆的监测主要包括车辆位置的GPS/北斗定位、车辆的视频监控、车箱的温度检测、车辆速度检测等。车辆中的摄像头在安装物联卡后，便能采集视频、采集车辆位置信息、温度和车速等信息，还能把采集的各种数据传输到监控平台，进行实时监测，实时把握车辆的位置等信息，确保货物的安全。再来说一下交通执法部分，物联网卡推动了车辆检测技术进一步提升，能准确的自动识别机动车的各种违法行为，然后对违法行为过程进行自动记录，再将其上传和处罚，从而达到有效纠正交通违法行为的目的。系统还支持抓拍闯红灯、超速、违法越线行驶、不按交通标志标线行驶等多种交通违法行为。物联卡商城对接中国移动、电信、联通三大运营商，提供的物联卡采用的是5A级工业材质,这种卡体不仅耐高温、低温、摔打，而且耐腐蚀、寿命长，可以适应各式各样的环境，为智能交通提供物联网卡解决方案。最后提到的就是交通视频监控部分，物联网卡为设备联网后，通过高清视频为城市交通指挥人员提供道路交通的直观信息与实时状况，为交通的日常管理和事件发生时的应急指挥提供一手的可视化信息。可对交通堵塞、交通违法、突发时间等录像取证并及时处理。物联卡商城最后强调，有些企业用过很多小公司的物联网卡,但因卡质不达标经常出现卡片受损而导致各种各样的问题，出现问题后售后也找不到人解决，大家要选择正规物联卡平台的卡片，在节省时间和人力成本的同时提高数据的准确性

结合聚类与CMAB的群智感知车联网任务分配方法冯心欣, 郭丹颖, 柳泽烽, 郑海峰福州大学物理与信息工程学院，福建 福州 350108摘要基于车联网（IoV, Internet of vehicles）用户的群智感知网络具有节点覆盖广泛、数据全面及时等优点。该技术实现的一大难点在于，如何通过充分挖掘和利用车联网用户的信息（如用户地理位置等）来选择合适的感知任务参与者，以合理地进行任务分配，进而提高感知任务的完成质量和任务发布者收益。为此提出了一种结合车辆用户轨迹特征与组合多臂赌博机（CMAB, combinatorial multi-armed bandits）算法的群智感知用户任务分配机制。首先，基于用户历史行车轨迹的相似程度，将用户聚类。然后，利用 CMAB 模型，将轨迹聚类信息作为用户任务分配的依据，求解最佳工作者组合。最后，利用真实出租车轨迹数据集对上述算法进行了验证。实验结果表明，考虑轨迹特征信息的任务分配算法具有更高的准确率，并能使任务发布者获得高收益。同时，所选出的工作者集合有相近的行车轨迹，对于同一地点的任务具有高的完成质量，能有效提高感知数据质量和任务发布者收益，适用于实际应用场景。关键词： 群智感知 ; 车联网 ; 组合多臂赌博机模型 ; 轨迹聚类 ; 任务分配1 引言随着嵌入式设备的更新和互联网覆盖范围的扩大，智能城市[1]的社会感知活动已成为信息和通信领域的研究热点。群智感知技术代替了传统传感网络，规避其缺陷，使传感更实时、便捷和低成本[2-3]。在与群智感知相关的研究中，任务分配是目前国内外学者研究的核心问题之一，该方面的研究主要分为任务自主选择和任务协调分配两类[4-5]，易存在参与感知任务的用户技能水平不高、感知数据质量差的问题。因此，在任务分配环节引入合适的算法进行工作者技能水平筛选，并根据筛选结果进行感知任务分配，可以大大提高感知数据的质量。作为一种新型的动态随机控制模型，具有强大的学习能力的多臂赌博机（MAB, multi-armed bandit）是解决上述问题的方案之一[6]。但是，经典的MAB框架中存在从某些臂观察到的信息被丢弃的问题，导致效率降低。为解决上述问题，进一步提出了CMAB框架，以解决在随机环境中的组合在线学习问题[7]。群智感知车联网（IoV, Internet of vehicles）系统，是群智感知技术在车联网领域的一个典型应用。通过多领域技术协同工作，利用车辆用户携带的移动终端设备，完成交通数据收集等感知任务，进而达到数据预测、监测车辆和交通状况等目的[8-9]。与传统群智感知网络相比，群智感知车联网具有如下特点：（1）其典型任务往往与地理位置紧密相关[10]，比如进行特定位置交通拥堵状态预测、特定区域地图绘制等。（2）车辆用户具有移动性和一定随机性，故任务分配者通常无法提前获得用户相关的先验知识，如用户类型、用户能力、用户忠诚度等，导致传统任务分配方法失效。因此，在IoV系统中进行任务分配，需要兼顾车辆用户的地理位置以及任务要求的地点、完成时间等多方面的因素，并设法深入挖掘用户信息进行感知用户筛选。利用IoV中的海量轨迹数据挖掘车辆行驶的潜在规律，如对具有相似行车轨迹的用户进行聚类，并将其结果应用于用户筛选中，可以在保证感知精度的同时，大大降低感知成本。本文提出了一种结合车辆轨迹特征与 CMAB算法的群智感知用户任务分配机制，通过挖掘群智感知车联网用户的历史轨迹信息，将具有相同或相似轨迹的用户聚集在同一个簇类中，并基于此轨迹特征结合 CMAB 算法设计任务分配机制，以达到提高感知数据质量和任务发布者收益的目的。2 结束语本文针对群智感知车联网任务分配问题，考虑用户轨迹信息，提出了一种结合轨迹特征与CMAB模型的群智感知用户任务分配机制。并基于真实出租车轨迹数据集对该机制进行验证。由实验结果可知，结合轨迹特征和 CMAB 模型的任务分配算法所选出的工作者集合具有相同或相似程度高的历史轨迹，对于同一地点的任务具有较高的完成质量，适用于实际应用场景。仿真结果表明，考虑轨迹特征的任务分配策略相对于没有考虑轨迹特征的任务分配策略其后悔值有所降低，准确率有所提高，并更早、更快地趋向于稳定，从而实现提高感知数据质量以及任务发布者收益的目的。但是本文研究的基于 CMAB 理论的群智感知任务分配算法仍然存在一定的改进空间，下一步的研究工作是引入任务发布者预算等实际影响因素，将其纳入数学模型进行最优工作者组合求解。同时，考虑进一步降低算法的复杂度并将本文算法运用于其他场景中，以提高其应用价值。3 原文链接http://www.infocomm-journal.com/wlw/article/2021/2096-3750/2096-3750-5-3-00086.shtml

2022年1-3月的广义新能源汽车销量299万台，其中混合动力达到92万台，占比31%。世界新能源汽车中的商用车有6万台，新能源乘用车为主体。2022年中国新能源占比世界新能源59%，表现优秀，这主要是中国的新能源需求强，而欧洲的传统车和新能源车产销偏低，因此中国的发展很强。2022年全年新能源车销量超强表现的原因是市场需求的有效拉动，政策驱动转向市场化。海外疫情影响下的欧美新能源政策支持力度较强，2020年欧洲新能源车表现突出，随后2021年中国占世界新能源车52%。由于欧洲疫情下市场低迷，2022年的中国的世界地位回归59%高位水平。中国带动世界增量主要是中国新能源车市场转向市场化推动，形成较强的内生增长动力。此处具体分析中特意不包含商用车市场分析，主要是世界新能源的卡车与客车主要销量基本在中国，而且疫情后新能源客车处于萎缩中，虽然增大一点中国份额，但容易误导趋势的分析，意义不大，因此此文第二段开始的分析只包含乘用车。从广义的新能源汽车，回归到狭义的新能源乘用车分析的脉络。世界新能源车的发展从混合动力开始，随后逐步进入电池为主的时代，纯电动和插混成为新能源的真正政策支持主力。中国新能源车的发展也是从支持公交卡车的普通混合动力开始的补贴进程，随后客车进入纯电动时代，混动客车成为历史。在此我们分析时不考虑客车和专用车，只考虑乘用车。原因是客车和专用车技术比较落后，且近期没有公交车、路权车等政策外的市场空间，因此各国都把乘用车成为新能源发展重点。从上面数据看，专用车和客车只有中国市场比较强，世界其它市场销量微乎其微，因此暂不分析世界商用车，世界新能源汽车主要专指新能源乘用车。1-3月电动皮卡销量1299台，未来世界电动皮卡的销量是我们2022年关注重点。2012年世界广义新能源汽车158万台，到2015年仅有179万台，增长缓慢。随着2016年开始的新能源车加速发展，广义新能源车2016年突破200万台，2017年达到317万台，2018年突破400万台，2020年达到515万台，2021年全年广义新能源车977万台，其中普通混合动力达到319万台，2022年1-3月的广义新能源汽车销量299万台，其中混合动力达到92万台，占比31。%。世界新能源车的发展从混合动力开始，随后逐步进入电池为主的时代，纯电动和插混成为新能源的真正政策支持主力。2013年以来，随着各国支持政策推动，新能源汽车发展迅速。2021年全球包括纯电动、插电混动和燃料电池在内的新能源乘用车销量623万辆，同比增长118.6%。在中国，新能源汽车包括纯电动、插电混动和燃料电池。而在全球范围内，新能源汽车通常也包括混合动力汽车。2021年全球混合动力乘用车销量314万辆，同比增长36.52%。近年来，在碳排放压力的影响下，各国新能源汽车政策支持力度持续加强。新能源汽车在整体汽车市场中的份额逐年提升。2021年新能源乘用车占整体乘用车市场份额提升至8.5%，较2020年上升了4.8个百分点。世界新能源车渗透率总体呈现快速提升趋势，今年已经达到8.5%水平，其中中国新能源渗透率达到13%，德国达到23%，挪威达到70%的渗透率。美国仅有4%，日本仅有1%。因此世界新能源发展的不均衡性极为明显。随着美国加大新能源的渗透，世界新能源车进入强势发展的新阶段。世界新能源车渗透率总体呈现快速提升趋势，今年已经达到8.5%水平，其中中国新能源渗透率达到13%，德国达到23%，挪威达到70%的渗透率。美国仅有4%，日本仅有1%。因此世界新能源发展的不均衡性极为明显。随着美国加大新能源的渗透，世界新能源车进入强势发展的新阶段。根据公布数据显示，我国2021年汽车类零售额超过4万亿元，同比增长7.6%。我国车市最大的基盘在紧凑型轿车，相比较而言，2020年我国汽车产销分别为2522.5万辆和2531.1万辆。随着“双碳”目标全面展开，我国会逐渐加大对于新能源汽车的推广。过去几年里，新能源汽车表现一直相当不错。据悉我国新能源汽车销售连续7年稳居全球销量第一。根据专业机构预测，2022年我国汽车将继续保持增长态势。其中新能源汽车销量预计能达到500万辆，同比增长42%。预计汽车总销量能达到2750万辆，同比增长5%左右。专业人士分析，截至2025年新能源占比规划或许会提前实现。或许有些人会有疑问，如果将国内90%左右的石油汽车全部换成新能源汽车，我国石油能实现自给自足吗?为什么呢?要知道我国石油进口依存度在70%以上。我国石油资源储备相对丰富，很多人以为即使不进口我国也能实现自给自足。根据公开数据显示，我国陆上石油储备35亿吨，海上为250亿吨。2019年我国石油消耗为6.51亿吨，如果按照这个数字计算，即使我国不再进口石油，国内石油储备依旧足够我国使用50年左右。一边是还算丰富的石油储备，一边是每年大量进口石油。

说起特斯拉（Tesla），想必大家都不会陌生，这是由“硅谷钢铁侠”之称的马斯克创立的一家顶尖电动车品牌，靠着科幻的外形以及先进的自动驾驶技术吸引大量粉丝。除了自动驾驶技术，其RFID卡片钥匙，也是吸引粉丝的重要杀器。以目前中国市场销售量最大的Model 3为例，它有三种解锁方式，第一种就是使用钥匙进行解锁，第二种则是使用手机APP进行解锁，第三种方式是使用车商附带的NFC卡片进行解锁。但是，美国一位车主却找到了另一种方法，即biohack，就是将RFID芯片植入到手臂，以解锁她的Model 3爱车。这种植入芯片式的开锁方式，正是在第三种开锁方式（即NFC卡片）的基础上进行的。当车主使用NFC卡开锁时，只需走到主驾驶位置，随后把特斯拉附带的黑色NFC卡片放在车辆B柱上方，当感应器感应到NFC信号的时候，车辆就会自动解锁，驾驶员进入车内后，直接挂挡就能开走。而这位车主则是用丙酮把感应钥匙溶解，取出NFC卡里面的RFID芯片，然后将芯片植入到手臂里，从而完成开锁。据这位车主介绍，在钥匙植入手臂后，一切功能皆能正常运转。在距离车子25mm距离的时候，她只需要挥一挥手，那么车子的门就可以打开。据统计，目前全球有多家车企纷纷推出了RFID钥匙作为车辆的卖点。如国内有比亚迪、蔚来等造车新势力，国外有宝马、大众等众多老牌车企，只要有车联网概念的汽车企业，几乎所有新车都具备了RFID钥匙的功能。据彭博新能源财经（BNEF）统计，全球的汽车保有量是8.5亿，前五名分别是美国（2.2亿）、中国（1.1亿）、日本（7610万）、德国（4650万）、俄罗斯（4539万），在不久的将来，中国汽车的保有量将超过美国，成为世界第一。如果这些汽车都陆续使用RFID钥匙，那么市场的这块“蛋糕”将用亿来计算。可能还会有人问，RFID汽车钥匙安全吗?从RFID行业提供的数据来看，配备了RFID启动器，防盗器和进入系统的汽车的盗窃率降低了90％。汽车制造商和保险公司都对这种设备充满信心，甚至将其标记为无与伦比。当然，该技术是安全创新的令人印象深刻的展示。RFID依靠射频信号来创建一个系统，该系统在使用的最初几年中确实是不可破解的。在1990年代，许多RFID防盗器被添加到常规的旧物理钥匙上，这使许多小偷受挫。RFID防盗器是嵌入在点火钥匙顶部的芯片。当驾驶员将其插入点火钥匙插槽时，该芯片会发出加密的射频信号串，基本上是在各种射频上广播的特定数量的脉冲，以创建特定的代码。没有此代码，汽车将无法启动或无法启动燃油泵。因此，即使有人给汽车热线或复制点火钥匙，点火也不会起作用，因为它没有收到正确的射频代码。如今的汽车，则是使用了特殊的“代客钥匙”，在没有代码的情况下启动汽车时，防盗锁止装置可能会关闭燃油泵。这意味着汽车将仅依靠加油管中剩余的任何燃料行驶，这只会使汽车停滞不前。因此，代客泊车钥匙-代客泊车员只能开很短的距离。如果他们试图将车开走，也走不了太远，而其他潜在的偷车贼也是不能将车开走的。早期的RFID系统（无钥匙进入（带有您需要按下的按钮才能解锁汽车的密钥卡设备）和车辆防盗器）都使用32位加密。这意味着他们发送了32个脉冲的密码。代码中有32位，有数十亿种可能的组合。在目前的方案中，包括可以通过按一下按钮启动汽车的远程启动器，代码有40位，这增加了可能性。有这么多可能的代码系统，几乎无懈可击。

目前我国是朝着智慧城市发展的，智慧城市只要体现在智慧交通、智能路灯、智慧社区等多个方面。对于智慧交通来说最为代表性的就是高铁、动车、公交车等，然后就是大家的私家车。今天就以随处可见的公交车为例，来分析下物联网卡是如何为智慧交通赋能的？为了响应国家的节能减排政策，很多市民出行选择公交车，物联网卡为智慧交通赋能，所谓的智慧交通就是对交通管理、交通运输等领域进行全方面的智能管控。物联网卡应用于公车时可以保障驾驶员行驶，公交车通过物联网技术以及物联网卡，车联网技术利用GPS定位系统，能够实时监控道路信息，为车主规划出最为合适的行车路线，智能语音系统能够实现人、车的无障碍交流。利用智能感应设备能够及时觉察到车辆行驶过程中车辆周围的环境，能够及时的避免意外事故的发生。乘客在站牌等车的时候，利用物联网卡，大家可以通过站牌内的显示屏实时观看车辆的动态信息。还能为大家显示当天的天气情况和其他的温馨提示，为大家的出行带来方便。物联网卡的出现很好地改善了智慧交通的问题，出行不便是智慧城市发展的一个痛点，特别是在上班早晚高峰期时间段，交通往往拥堵不堪，这是一个令人头痛的问题，所以说大家对于改善交通都非常关注。在采取扩建道路的方法来缓解出行压力同时，我们需要的是智慧交通。物联网卡是实现智慧交通的重要一个环节，利用物联网卡可以实现信息的采集、管理和互通，构建一个“人-车-路”互通的巨大网络。

面向车联网的认知雷达通信复合波形设计姚誉1, 李妍洁1, 吴乐南2, 苗圃3, 唐小渝11 华东交通大学信息工程学院，江西 南昌 3300312 东南大学信息科学与工程学院，江苏 南京 2100963 青岛大学，山东 青岛 266000摘要介绍了认知雷达通信（CRC）收发器的系统架构，提出了一种认知雷达通信复合波形的设计方法。此方法旨在从雷达场景中估计目标散射系数（TSC），同时实现高速率数据通信。为了降低TSC的均方误差（MSE），建立了在实际雷达系统多约束条件下的认知复合波形优化模型。通过基于卡尔曼滤波的方法设计超宽带（UWB）传输脉冲集，并利用多元位置相移键控调制技术（MPPSK）将信息数据嵌入其中，从而实现峰均功率比（PAPR）约束的最佳解决方案。实验结果证明，随着迭代次数的增加，TSC 估计和目标检测概率均有所提高。同时，在CRC收发系统之间仍能够以低误码率和速率为几Mbit/s的范围内传输数据。关键词： 雷达通信网 ; 目标检测 ; 超宽带 ; 车联网 ; 认知波形设计1 引言随着无线通信技术、车载雷达技术和汽车工业的发展，以智能化和网联化为特征的智能网联汽车已成为汽车产业发展的必然趋势，作为网联化代表的车联网是实现智能网联汽车的支撑技术。与此同时，雷达和无线通信技术中的射频前端架构变得越来越相似，可以很容易地用于通信和雷达应用的联合射频硬件平台，雷达任务和通信应用之类的多功能集成引起了研究者们极大的兴趣，从而引出了一系列研究方案[1,2,3,4]，雷达和通信一体化的研究方案为车联网发展提供了一种新的设计思路，特别是要求同时实现车联网通信和环境感知的智能交通应用领域[5]。合适的系统平台能够让道路上的所有车辆都可以在协作雷达传感器网络中交互，提供独特的安全功能和智能交通路线。雷达通信一体化系统要比只有车-车通信功能的系统更容易引入市场。由于车-车通信系统只能在通信对象在场时传输信息，因此在市场引入时，客户可能不会有太多的意愿配备只有车-车通信功能的系统。然而，雷达通信一体化系统由于其雷达传感功能，不受太阳光、雨、雪、雾等复杂天气的影响，对交通环境进行全天时、全天候的测量感知，被誉为智能汽车的“火眼金睛和顺风耳”。此外，雷达通信一体化系统中两个应用也能互相从共享信息中获益。例如，雷达应用可以利用分布在通信网上的信息提高其检测概率和测距精度。当下雷达通信一体化研究的主要挑战在于找到可同时用于信息传输和雷达感知的复合发射波形，通过复合波形的设计，频谱将得到非常有效的利用，有助于克服频谱资源有限的问题。当前，雷达通信复合波形的设计可以分为两大类。一类是基于复用技术的设计，包括空分复用（SDM, space division multiplexing）[6]、时分复用（TDM, time division multiplexing）[7]、频分复用（FDM, frequency division multiplexing）[8]和码分复用（CDM, code division multiplexing）[9]，但这类设计都有共同的缺点，即雷达和通信不能在某个领域同时工作。如时分复用技术，雷达和通信无法在同一时隙工作。另一类则是基于波形共享的设计，此类设计分两种情况：一种是通信信息被隐藏在传统雷达波形中[10]，另一种是普遍使用的通信波形有轻微变化或者没有变化[11]。在通信中，传统的正交频分复用（OFDM, orthogonal frequency division multiplexing）波形一般是连续的[12,13,14]，而脉冲雷达恰恰相反。此外，雷达中大多数采用的OFDM波形由OFDM脉冲序列组成，这种序列是通信中必不可少的，其中一个脉冲只包含一个OFDM符号。若集成的雷达和通信系统采用连续OFDM波形，则需要接收与发送天线远远分离，这在实际中很难实现，尤其是在收发天线彼此靠近的情况下。如果系统采用的OFDM波形是脉冲，则可以共享收发天线，天线的数量将减少一半，收发天线间的隔离问题也迎刃而解。然而，对通信应用而言，在雷达占空比为10%时，通信的作用时间变为原来的10%的情况下，通信数据速率将会下降。这些集成的雷达和通信系统采用了与超宽带（UWB, ultra wide band）技术相结合的OFDM技术，实现了通信雷达一体化设计。但这也产生一些实现上的问题，例如对信号处理能力的要求过高以及对高速模数转换电路、多模式操作射频前端的过度需求。此外，采用 UWB-OFDM 技术定位的系统[13-14]利用相同的波形簇来设计雷达通信复合信号。由于 UWB-OFDM 信号的自相关性取决于陷波的位置和OFDM信号的带宽，这些方法都有共同的缺点。尽管雷达目标距离估计不受OFDM信号的影响，但其距离分辨率取决于嵌入OFDM 信号的陷波带宽。文献[15]提出了采用UWB脉冲位置调制（PPM, pulse-position modulation）设计通信雷达复合信号的系统，但与传统OFDM系统相比，传统系统误码率（BER, bit error ratio）性能相对较差[16-17]。认知雷达（CR, cognitive radar）系统可以根据目标和环境的先验知识来自适应地调整其发射波形和接收滤波器，因此，在增强对扩展目标的检测和识别性能方面，该系统有很大的潜力[18]。在CR[19]系统中，认知在反馈回路中起着重要作用，认知包括长期记忆，如地理地图、海拔模型以及接收器在线开发的短期记忆。通过使用先验信息，CR 系统可以优化CR的工作模式、发射波形和信号处理方法，由此可以获得更好的性能。宽带认知雷达对主动和被动干扰不敏感[20]，但在实际驾驶场景中也存在由自身发射信号引起的相关杂波干扰、邻近车载雷达产生的信号干扰和两者的混合干扰，传统雷达波形优化方法尚未考虑智能交通应用场景下的干扰。在宽带认知雷达系统中，扩展目标经过系统会产生复杂的目标冲击响应（TIR, target impulse response）[21]，这就是频域中的目标散射系数（TSC, target scattering coefficient）[22]。在最近的雷达系统研究中，TSC的估计受到了广泛关注[23,24,25]。文献[23]将扩展目标建模为时不变TIR函数模型，文献[26]考虑目标视角的变化及在脉冲间隔内 TSC 的强相关性，将扩展目标建模为广义平稳不相关散射TIR模型。其中，干扰可能包括杂波和噪声，杂波是与信号相关的，如多余的地面回波和环境杂波，而噪声则是与信号不相关的[27]。另外，周围环境的雷达反射特性是不变的。为了获得高功率的传输，有学者提出了恒包络的认知波形设计方案。文献[28]提出了在恒定包络约束下的OFDM优化波形设计方法，但是恒定包络条件在OFDM波形设计中过于严格。在峰均功率比（PAPR, peak to average power ratio）约束下的OFDM雷达系统中，PAPR以松弛形式给出[12]。如果发送信号功率很小，估计精度可能会急剧下降，无法估计目标 TIR 的功率谱密度（PSD），这是文献[29]中的算法不能直接用于 CR 波形设计的主要原因。为了解决此问题，应在CR传输波形中考虑TSC估计的性能，由此研究了一种用于估计和检测CR 波形设计的新算法。在一个较长的时间段内，可以在波形设计中得到杂波的先验知识[30]。在脉冲持续时间内，可以近似地认为具有文献[31]中的时不变性，但TIR在实际工程中会逐渐变化，且TSC随雷达和目标之间的相对运动而变化，因此需要TSC估计更新作为反馈信息。Dai 等[32]提出了一种基于卡尔曼滤波（KF, Kalman filtering）的迭代方法估计单个目标的TIR。文献[33]对传输波形进行了优化以改善估计性能，然而在时间相关的认知雷达系统（CRS, cognitive radar system）中，波形设计的直接优化问题是非凸的，且此问题无法有效解决。考虑多目标场景，文献[34-35]提出了一种多波形设计算法，该算法的基本思想为基于目标的TIR与雷达波形的互信息最大化。文献[36,37,38]提出了多输入多输出（MIMO,multiple-input multiple-output）雷达系统波形设计的相关内容，论述了最大化互信息和最小化均方估计误差（MSE, mean square error）之间的等效性。就目前而言，只有基于注水原理的方法可以优化单个目标发射波形的功率谱密度[13]，现有的研究并没有在时间相关的 CRS 中对多个扩展目标的发射波形进行直接优化。综上所述，现有的雷达通信复合波形设计方法尚未考虑车载平台和车联网环境的特点，对于通信功能而言，无法同时保证高传输速率和良好的抗多径衰落性能。此外，考虑实际雷达系统对算法复杂度和多种因素的要求，如发射功率、PAPR、信干噪比等，传统认知雷达波形优化方法的目标检测和估计性能难以获得有效提升。因此，本文将文献[22]中提到的时间相关认知算法与多元位置相移键控调制（MPPSK, multiple position phase shift keying）技术[26]结合，提出了一种基于MPPSK的雷达通信复合波形设计方案，此复合波形能使认知雷达通信（CRC, cognitive radar-communication）收发器获得优越的雷达性能和高速率通信能力。雷达和通信信号可以通过共享相同的频带而共存。在此基础上，提出一种基于 KF的TSC估计方法和复合发射波形优化方法，在不影响通信性能的前提下，进一步提高系统的交通环境感知能力。同时，雷达目标参数估计性能也不受通信信号参数设计的影响。本文所提出的复合波形设计和优化方法解决了雷达通信一体化技术应用于车联网场景中的关键问题。2 结束语本文研究了 CRC 收发系统的复合波形设计概念，该系统允许同时进行无线通信和雷达目标检测。针对复合波形设计，提出了一种新的UWB-MPPSK调制方案。为了提高目标估计性能，提出了一种基于KF的波形优化方法。该方法通过不断学习探测环境，调整传输波形适应动态变化的目标场景。这种实现方式在雷达应用方面有许多优势，尤其是具有更好的TSC估计性能，还可以保证传输时用户数据的独立性。该方法还为通信应用提供了较高的数据传输速率。本文讨论的复合波形设计概念为未来智能交通系统中传感器设备的实现提供了独特的视角。3 原文链接http://www.infocomm-journal.com/wlw/article/2021/2096-3750/2096-3750-5-4-00071.shtml