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【云顶游戏官网】传感器数量暴增让车载通信系

文章作者:通讯产品 上传时间:2019-09-12

随着传感器数量的爆炸式增长,汽车内的通信系统正在被重新架构。

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随着智能互联、自动驾驶、电动汽车及共享出行的发展,软件、计算能力和先进传感器正逐渐取代发动机的统治地位。与此同时,这些电子系统的复杂性也在提高。以当今汽车包含的软件代码行数为例,2010年,主流车型的SLOC约为1000万行;到2016年达到1.5亿行左右。复杂性正如滚雪球般越来越高,不可避免地导致了与软件相关的若干严重质量问题:这在近期若干起大规模车辆召回事件中屡有耳闻。

云顶游戏官网,在汽车中添加更加复杂和安全的电子部件的军备竞赛正在迫使汽车制造商重新审视日益电动化、连接性日益丰富的汽车内的通信系统。

汽车仍有很多方面需要得到提升——不只是指速度,更是指其内部配件。

解决迫在眉睫的行业隐忧

直到最近,车内部件之间的通信还是过于简单,车辆之间也不存在任何通信,现在,这种局面正在迅速演变。更多车内电子设备之间、汽车之间、汽车和基础设施之间的快速和安全通信成为辅助驾驶和自动驾驶的关键要素。

速度一直是汽车行业所着眼的一个重要部分。但是在处理信息方面,汽车的发展速度是出了名的慢。随着自动驾驶汽车时代的来临,这个问题变得愈发紧迫。各个行业利益集团都争先恐后地想第一个找到该问题的解决方案。

当前,软件在D级车的整车价值中占10%左右,预计将以每年11%的速度增长,到2030年将占整车内容的30%。数字化汽车价值链上的所有企业均在尝试从软件和电子技术带来的创新中获利。软件公司和其他数字技术企业正从目前的二、三级供应商逐步成为整车企业的一级供应商。他们超越了功能和应用程序的范围,进一步涉足操作系统,加深在汽车“技术栈”中的参与度。同时,传统的汽车电子系统一级供应商正在大胆进入IT巨头所在的功能与应用程序领域。豪华品牌车企则正进入操作系统、硬件简化、信号处理等更底层的技术领域,以期从根本上确保其技术优势和独特性。

然而,还有很多东西没有准备就位。Valens汽车公司高级副总裁Micha Risling表示,除非出现新的解决方案,否则,汽车原始设备制造商将不得不在一些他们想要引入的功能上进行妥协,特别是在自动驾驶方面。“因为我们正在依靠汽车及周边的大量数据实现自动驾驶,我们正在谈论的是汽车行业的一场革命,并不仅仅是连接性上的改变。同样的理念适用于目前正在使用以及将要使用的所有不同元素。这真的改变了汽车的设计方式。”

传统的汽车数据处理

这些战略举措的结果之一是车辆架构将变为以通用运算平台为基础的,面向服务的架构。开发者将得以添加新的智能互联解决方案、APP、人工智能元素、高级分析工具和操作系统等。差异化将不再仅仅停留于传统的车辆硬件方面,而更多地通过由软件和先进电子技术赋能的用户交互界面和体验层面来体现。

云顶娱乐游戏官方版,传感器数量的激增是推动汽车通信系统改善的动力之一。目前的汽车中部署了多达16种甚至更多不同类型的传感器:激光雷达、雷达、加速度计、陀螺仪、压力传感器。所有这些传感器都需要连接到车辆中的ECU上。随着汽车内添加更多的自主驾驶功能,这个数字还会显着增长。

汽车一直依赖于一种相对简单的网络标准,称为CAN或者Controller Area Network总线。CAN总线协调所有的微处理器以及电子控制单位, 并传输一些像是传输状态和液位等的细节信息。随着越来越多的像是车窗和座椅调节装置这样的电子控件被加入到车身中,CAN总线在这几年不断进行改进,增加了本地互连网络来处理不断膨胀的通信负载。

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生产汽车传感器的联华电子公司市场副总裁Steven Liu说:“车辆之间、车辆和基础设施的之间的通信越来越频繁,意味着车载雷达系统的数量需要不断增加。“部署这些系统,需要的技术包括汽车防碰撞雷达和全球定位系统,以及汽车和停车灯、车辆调度系统进行交互所需的传感器。这些系统将与现有系统结合使用,比如乘客舒适控制系统、信息娱乐系统,以及调节温度、检测轮胎压力和气体的发动机监控子系统。用于长途运输目的的卡车需要负载平衡、负载转移、控制动力曲线和风切变的系统,所有这些系统一起工作以确保货物在运输过程中不会被损坏,以及卡车集装箱在整个行驶行程中的稳定。所有这些5G通信应用对于各个系统完成各自操作来说都是必不可少的。”

然而这款33年以前由Bosch首创的CAN总线,似乎也是时候退出这个大舞台了。

未来的汽车将成为搭载全新差异化元素的平台。这些差异化元素可能包括最新的车载娱乐系统、自动驾驶和智能安全等以“高容错性”为根本的功能。软件将通过智能传感器与硬件整合,进一步深入数字堆栈。堆栈之间将完成水平整合,并添加新层,从而将整体结构转化为SOA。

但是鉴于迄今为止存在的技术和通信解决方案,线束集群正在成为一个难题。还有一个痛点就是软件代码的规模。相较而言,一辆自动驾驶汽车的软件代码行数可能比F-35喷气式飞机多大约100倍,因为自动驾驶汽车需要处理的操作场景远比喷气式飞机要多。

目前全新的先进的驾驶辅助系统例如自动紧急刹车、电子稳定控制和保持在车道内行驶辅助都需要即时通讯。因此,汽车制造商们一直在补足他们的网络工具,例如,它们将100兆比特每秒的以太网电缆添加到了车内的大鼠布线中。

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“飞机自动飞行时,99%的时间里身边都没有其它飞机,”Valens汽车公司的Risling说。“相较之下,就拿一辆在曼哈顿或拉斯维加斯某个地方行驶的汽车来说吧,每秒都需要处理可能出现的各种不同的场景,这就是为什么你需要在汽车上部署大量的特殊、复杂和先进软件的原因。ECU自己需要复杂的软件,ECU之间通信也需要复杂的软件,尤其在自动驾驶汽车中更是如此。当你处理安全相关的功能时,你需要部署很多冗余。冗余使得架构变得更加复杂。你需要更多ECU,更多的通信节点,当然,也需要更先进的连接技术。”Risling解释说。

“但是每添加一个新的功能,都得加上一个新的电子控制单元以及一层新的线路,” 英特尔自动驾驶解决方案的首席系统架构师Jack Weast说道。那种方法效率很低、成本昂贵而且笨重——最重要的是反应很慢。“所以从连接性的角度来看,我们有需要将汽车从里到外重新设计一遍,”Weast说。

最终,全新的软件和电子架构将催生多个改变游戏规则的趋势,提升复杂性和相互依赖程度。例如,新的智能传感器和应用将驱动车辆数据“爆发式增长”;相关产业链上下游企业若想维持竞争力,就必须高效处理和分析这些数据。模块化的SOA和OTA更新对大型复杂软件的维护至关重要,并催生可满足车主最新需求的商业模式。由于第三方APP开发者将越来越多,车载娱乐系统将越来越应用程序化,甚至高级驾驶辅助系统也会在一定程度上APP化。对数据安全的关注将逐渐从纯粹的权限控制策略转变为综合性安全概念,以达到预测、避免、检测和防御网络攻击的目的。

押注以太网

即将到来的自动驾驶系统浪潮,使得汽车的高速网络开发极具紧迫性。

汽车电子电气架构未来走向的十大假设

目前,汽车生态系统正在将汽车以太网作为车载通信的主要技术规范。以太网已经问世40多年,在各种环境条件下都得到了很好的验证。

自动驾驶带来的数据海啸

通向未来技术和商业模式之路远未明晰。我们就此提出了十大假设。

“以太网主要用于信息娱乐和视频等领域,但汽车行业也引入了以太网,”Synopsys IP部门的以太网产品线经理John Swanson说。“我们在汽车中使用10/100Mbps的以太网时就知道它不够快,很快就转换到了千兆以太网上,但是千兆也不够快。看看自动驾驶汽车,只需要拿出摄像头这么一个非常简单的例子就能说明这种情况。因为你需要做面部识别和路标识别,所以需要高分辨率的视频,有很多路视频进来。这个个数据量非常大,所以不用太长的时间,1 Gbps的汽车以太网就会过时,它会迅速进化到2.5Gbps和5 Gbps,甚至更快。”

激光雷达公司Luminar的首席执行官Austin Russell所进行的一项穿越拥挤的曼哈顿街道的试驾,向我们演示了自动驾驶汽车运行所获得的数据是有多么地多。在上西区(Upper West Side),一辆配备了Luminiar激光雷达系统(利用红外线探测周围的物体)的汽车可以做到每秒十次对数千个数据点进行高分辨率扫描,描绘出一副完整的包括骑自行车的人、行人、街头小贩以及狗的长达800英尺的3-D扫描图。

趋势1:电控单元的整合程度将提升

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“你必须拥有不可思议的超级传感器去弥补电脑无法与人脑匹敌的事实——并且在未来很长一段时间电脑都会不如人脑,”随着汽车的传感器扫过Central Park West的拥挤街区的时候,Russell随之说道。

汽车行业将转为整合的ECU架构,这在高级辅助驾驶系统和高度自动驾驶功能上尤为必要,而其他车辆功能则仍可能保持较高程度的去中心化。

这也就意味着汽车需要更多的传感器——或者说更多的数据。自动驾驶汽车的实验设计包括了16个摄像机、12个雷达传感器、6个超声波传感器和4到5个激光雷达传感器。而且为了让自动驾驶汽车不受暴风雪和倾盆大雨等紧急情况的影响,可能会需要安装更多的传感器和扫描仪。

随着自动驾驶的发展,软件功能虚拟化和硬件简化的重要意义将进一步提升,而这可能以几种形式成为现实。一是将硬件整合到针对不同时延性和可靠性要求的堆栈中;二是一个冗余的“超级计算机”将取代ECU的地位;三是彻底放弃控制单元的概念,转而采用智能节点计算网络。

“我们已看见过数据宽带的爆炸式增长了,” Aptiv的副总裁Lee Bauer说道。Bauer引用了自动驾驶汽车工程师们常说的一句话:自动驾驶汽车每小时将产生4tb的数据。其中包括了关于道路状况、天气、周围物体、交通和街道标志的实时信息数据——所有这些信息都必须在车内各部件之间共享,并用于在瞬间做出驾驶决定。

趋势2:特定硬件使用堆栈数量将受到限制。下列四个堆栈会成为今后五到十年内新一代汽车的基础:

自动驾驶汽车制造商们都意识到了即将到来的数据海啸。

时间驱动栈。控制器直接与传感器或执行器相连,而系统则需要支持严格的实时要求和低延迟时间;资源调度将基于时间。该堆栈包括达到最高汽车安全完整性等级的系统,例如经典的汽车开放系统架构。

芯片供应商Xilinx的高级主管Willard Tu说:“他们认为自动驾驶汽车需要每秒300万亿次的运算能力。” 每秒运算万亿次,这意味着每一辆车都是一台滚动的超级计算机。“因此,连接所有这些部件的管道的类型和直径,”Tu说道,“都必须非常灵活。” 据估计,管道的大小应该在每秒25到40千兆字节之间。。

事件-时间驱动堆栈。这一混合堆栈能将诸多高性能安全应用结合在一起,例如ADAS及HAD。操作系统将应用程序和外设分隔;应用程序则根据时间进行调用。在应用程序内部,资源调度可以根据时间或优先等级决定。运行环境将确保关键的安全应用与车内其他应用程序分隔并独立运行。目前这一概念的示例是自适应AUTOSAR。

实际呢?“至今没有人能解决如何将所有数据流转到中央处理器的问题。”Tu说道。

事件驱动堆栈。该堆栈以对安全等级要求较低的资讯娱乐系统为中心。这些应用程序与外设清晰地分隔开来,资源调度将遵循最优化原则或基于事件。该堆栈包含允许用户与车辆交互的常用可视功能,如安卓、汽车等级Linux、GENIVI和QNX。

自动驾驶数据处理的困境

云堆栈。该堆栈协调车辆外界对车辆数据及功能的访问,并负责通信、安全、以及应用程序认证。该堆栈还须建立一个预定义的车辆界面,包括远程诊断。

虽然工程师们和制造商们都同意如今的汽车需要被完全改造,但是大多数人来说,问题在于用什么去改造呢?

趋势3:扩展的中间层将使应用程序从硬件中抽象化

通过使用短距离无线系统完全消除电缆将是最简单的方式。然而,无线系统容易受到射频干扰,从而影响到其有效性并且会使用户陷入危险。另外无线系统更容易受到安全威胁,英特尔的Weast说道。

随着车辆逐渐演变成移动运算平台,中间件(middleware)将实现车辆重新配置,以及相关软件的安装和升级。当前ECU内部的中间件只是负责跨ECU间的通信。新一代车辆则与此不同,中间件将是域控制器与功能访问之间的连接。中间层在ECU硬件之上运作,并推动抽象化和虚拟化、SOA以及分布式运算。

光纤可以提供最高的传输速度并且线缆很轻。但是光纤很贵而且比较脆弱;半导体公司Aquantia的发言人Amir Bar-Niv说,连接器的湿度,振动和灰尘都会导致信号丢失。一些奢侈品牌汽车尝试过光纤,结果好坏参半。 “所以汽车制造商已经表示他们不会在车上装光纤了,”他说。

趋势4:车载传感器数量将飞速增加

到目前为止,最受欢迎的汽车内部网络线路布线依旧要数铜线。尽管铜线在长距离传输高速数据方面依旧是一项挑战,但大多数汽车里的所需长度都相对较短,而且汽车制造商们对于铜线的使用已经有了数十年的经验了。

在今后两到三代汽车产品上,整车企业将安装多个具备相似功能的传感器,来确保车辆具有充足的安全冗余。长期看来,行业将开发更完善的传感器解决方案来减少传感器数量和成本。

也许比物理布线更重要的是汽车应该使用的网络协议类型,以更好的加速信息流。最常见的局域网协议是以太网,这种格式几十年来一直是商业和家庭网络标准。但目前大多数以以太网为基础的网络最高速度通常为每秒1千兆比特,不足以处理自动驾驶汽车产生的海量数据。

长远来看,对于车辆传感器数量,可能会出现不同的发展情景——增加、稳定不变或是下降。哪个情景最终会发生将取决于监管政策、技术成熟度以及在不同用途下使用多个传感器的能力。举例来说,监管部门可能要求更加密切地监控司机身体状况,从而增加传感器的应用。然而,一味增加,或者数量维持不变,都不利于成本控制。所以减少传感器数量的动力将会较为充足。未来的高级算法与机器学习可增强传感器性能和可靠程度,再辅之更加强大的传感器技术,传感器冗余将有望减少。

为了加快传输速度并鼓励使用以太网,一些公司最近成立了自动驾驶汽车网络联盟(Networking for Autonomous Vehicles Alliance,NVA)。NAV联盟包括博世和大陆航空(Continental)等领先的零部件和系统供应商,以及芯片制造商英伟达和Aquantia,以及全球最大的汽车制造商大众(Volkswagen)。他们的目标是让业界围绕一个速度更快的多功能汽车以太网网络标准联合起来。最初的提议速度为2.5Gbps,但最终确定为10 Gbps

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不过,还有着其它的竞争者在重构自动驾驶汽车产业,例如HDBaseT。HDBaseT最初是为处理高分辨率视频和音频而开发的,它还可以通过非屏蔽铜缆传输功率以及基于以太网的的通信。HDBaseT由Valens开发,它获得了包括LG电子,索尼和三星电子在内的主要消费电子公司的支持。HDBaseT的支持者还认为,升级后的版本速度将很快达到20 Gbps和40 Gbps。

趋势5:传感器将更加智能

无论谁赢得了将高速网络引入汽车的这场竞赛,都能赢得一笔巨大的财富。同时这还将为支持新标准的数百万新连接芯片、网关和控制器创造一个全新的市场。这正是Aquantia、Valens和Xilinx等公司所希望的。

集成化的智能传感器将被用来管理HAD所需的大量数据。传感器融合和3D定位等高级功能将在中心化运算平台上进行,预处理、筛选和快速反应则很可能直接在传感器内完成。据估算,一辆自动驾驶汽车每小时产生的数据量将达4TB,因此,传感器将需要完成部分传统由ECU完成的工作。为确保正确运转,新一代传感器清洁系统,例如除冰除尘等,将尤为必要。

灵活性可能会是最终的决定性因素。Autonomou Stuff的首席执行官Bobby Hambrick表示,旧的CAN和LIN网络不会马上就被舍弃。

趋势6:全电力和数据网络冗余将变得至关重要

Hambrick说道:“CAN总线将用于一些非常基本的东西,LIN则用于控制喇叭或者窗户,因为用于这两样网络的芯片非常便宜。”Hambrick的公司成立了自动驾驶汽车研发平台,其中包括从中国的公司百度引进的阿波罗平台。他说,任何新的高速以太网或HDBaseT网络都必须向后兼容这些旧系统。

对可靠性要求较高的安全类关键应用,将利用整个冗余圈来完成所有对安全行驶至关重要的工作,如数据传输和电力供应等。电动汽车、中央计算机和高耗能分散式计算网络都会需要具备冗余性的新型能源管理网络。线控转向和其他HAD功能所需的高容错性同样需要冗余系统设计。这一切尚难以在目前的故障保护监控应用架构上完成,仍有待进一步突破。

此外,自动驾驶汽车和卡车所需的组件和传感器,以及搜集到的信息该如何去管理和释义等的问题,还远远未解决。大多数的公司都没有承诺为未来的自动驾驶汽车提供特定类型的摄像头或激光雷达传感器,所以任何新的网络都必须兼容各种组件。

趋势7:“汽车以太网”势不可当将成为整车支柱

Bar-Niv先生说:“我拜访了两家汽车制造商,对于他们想要什么样的系统,我有三种不同的看法。但是我可以说他们都想要一个高速的网络系统。”

数据量的提升、HAD的冗余要求、互联环境下的安全保障,以及跨行业标准协议的需求很有可能催生汽车以太网,并使其成为冗余中央数据总线的关键助推因素。以太网解决方案可以实现跨域通信,并通过添加以太网扩展,例如音-视频桥接和时间敏感网络等,来满足实时性要求。

本地互联网络、控制器区域网络等传统网络将继续在车辆上运用,但仅用于封闭式的低级网络,如传感器和执行器等。FlexRay和MOST等技术有可能被汽车以太网及其扩展(如AVB、TSN等)取代。

趋势8:整车企业会严控与功能安全及HAD相关的数据互连,但将为第三方访问数据开放接口

发送与接收安全关键数据的中央互联网关将始终直接且仅连接到整车企业的后台,第三方会被允许进行数据访问(被监管法规排除的场景除外)。然而,在车辆APP化的推动下,资讯娱乐系统的新兴开放接口将允许内容和应用程序供应商加载内容,而整车企业将尽可能严格地保持各自的标准。

目前的车载诊断端口将被互联通讯方案取代。通过接入整车物理端口来读取车辆数据不再必要,登陆车企后台即可。车企将在其后台开放若干数据接口,以满足若干特定场景的需求,如失窃车辆轨迹追踪或个性化保险等。

趋势9:汽车将在云端结合车内及车外信息

虽然非车企以外的企业参与程度仍取决于监管法规,非敏感数据(即非隐私或安全相关数据)仍然有望更多地在云端进行处理。随着数据量的增长,大数据分析将被越来越多地应用于数据处理,并将基于数据处理结果制定相应的行动方案。基于数据的自动驾驶的应用及其他各项数字化创新将依赖于不同企业之间的数据共享。当然现在仍然不清楚不同企业间的数据共享将如何实现、由谁实现,但主要的传统供应商和技术企业已经开始建立有能力处理此种海量数据的集成化平台。

趋势10:汽车将应用双向通信的可更新部件

通过车载测试系统,汽车可以实现自动检查功能和集成更新,从而推动生命周期管理,以及增强或解锁产品的售后功能。所有ECU都会与传感器和执行器交换数据,并检索数据包来支持创新性用例,如基于车辆参数的路线计算。

OTA更新是HAD的前提条件,它还将有助于开发新功能、确保网络安全,并使车企得以更快部署功能与软件。事实上,正是OTA推动了本文提及的多项整车架构上的重大变革。

为实现类似智能手机那样的升级性,汽车行业须克服限制性的经销合同、监管要求和安全与隐私问题等诸多挑战。整车企业将与该领域的技术供应商密切合作,在OTA平台上实现车队标准化。

车辆将在全寿命周期内获取功能性及安全性升级。监管部门可能强制要求软件维护,来确保车辆设计的安全完整性。更新和维护软件的责任将在车辆维护与运行领域催生新业务模式。

评估汽车软件和电子架构的未来影响

软件和电子架构在未来面临的颠覆性趋势同样不可小觑。诸多战略性举措可能就此催生:车企可以组建行业联盟来实现车辆架构标准化,IT巨头可以引入车载云平台,出行方案供应商可以开发开源车辆堆栈和软件功能,车企也可引入更加先进的互联车辆和自动驾驶车辆。

对于传统整车企业而言,从以硬件为中心转为以软件为导向,以服务为主导的挑战更为艰巨。我们在此提出五条战略建议:

将车辆与车辆功能的开发周期分离。整车厂和一级供应商须从技术和组织的角度,明确如何在车辆开发周期之外,进行整车功能的开发、供应及部署。考虑到目前的车辆开发周期,整车企业须找到管理软件创新的方式,还 应思考如何为现有车辆制定加装和升级方案。

为软件和电子技术开发制定附加值目标。整车企业必须找到自身能建立控制点的差异化功能,因为清晰定义软件和电子技术开发的附加值目标意义重大。同样重要的是,明确哪些领域可能被“同质化”,或者有哪些课题只能由合作伙伴提供。

为软件贴上清晰的价格标签。软件与硬件的分离意味着整车企业需要重新思考单独购买软件的内部流程和机制。除了传统方法外,还须分析如何将软件开发中的敏捷方法在采购流程中得到充分利用。在这个问题上,供应商也扮演了关键角色。

围绕新电子架构设计具体的组织结构。在改变内部流程来交付和销售高级电子技术和软件之余,企业还应思考如何为与车辆相关的电子技术课题建立相应的组织结构。 分层式的新架构需要打破现有的垂直化体系,引入全新的水平化组织单元。另外,企业还须培养内部软件和电子开发团队的专有能力和技能。

将汽车功能商品化并以此为基础设计商业方案。企业必须分析哪些功能可以为未来架构带来真实收益,从而实现变现,由此可以为软件和电子系统的销售开发新的业务模式,无论其是产品、服务或某种全新概念。

中国将成为汽车软件及电子产业发展的新高地

中国的整车行业在过去几年取得了有目共睹的巨大发展。国产汽车行业的进展不仅体现在传统能源汽车的研发及制造上,也同时体现在了诸如汽车电动化、共享化、互联网化、无人驾驶化等所谓“新四化”上。国产汽车软件及电子的发展,也会借此东风,不断取得新发展。

在上文述及的十大趋势中,我们看到在一些中国领先汽车企业身上也有所体现。

趋势1:比亚迪近期宣布在最新的e平台上实现仪表、空调、音响、智能钥匙等控制模块10合1,使整车控制模块线束大幅减少,降低模块故障率以及提升生产装配效率。

趋势7:上汽集团最近推出了基于全新电子电气架构的电动车平台——Double E架构,核心亮点之一是采用了支持海量数据极速传输的以太网技术。

趋势8(整车厂商开放数据接口):比亚迪于近期上线了汽车智慧开放平台,并通过该平台将车内信号封装为数百个API。开放的API内容涵盖车身、行驶数据、车速、全景、空调、雷达、充电设备等18类数据。

趋势9:阿里巴巴推出的AliOS智联网汽车解决方案,其一大亮点是充分发挥了阿里云在云计算、大数据和人工智能的优势,借助阿里巴巴的生态能力,赋能合作伙伴更好探索“数据x智能”驱动的新型业务模式。

趋势10:上汽与阿里巴巴合作的斑马智行在2017年底/2018年初完成对近40万台荣威/MG品牌乘用车的OTA升级,受到了业内极大关注,堪称是智能汽车在华发展的标志性事件之一。

汽车软件和电子系统的新时代已经开启。此前业内奉为圭臬的业务模式、客户需求和竞争格局都将发生剧变。我们对即将产生的产值和利润持乐观态度。但若想从变革中获益,汽车行业的所有参与者均应根据全新的环境,重新思考和谨慎定位自身的价值主张。

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