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LeddarTech 合作 Flex 研发激光雷达传感器

LeddarTech 宣布与Flex 达成合作协议，2 家公司将合作研发激光雷达评估工具包以及研发汽车激光雷达传感器设计、研发和生产所需的相关服务。此次合作结合了LeddarTech 传感平台和生态系统的灵活性和可扩展性，加上Flex 的激光雷达传感器设计和生产专长，以满足客户和应用的定制化需求。LeddarTech的平台还包括传感器融合和感知软件，可通过让客户实现性能最佳、成本最优的高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统，同时获取Flex 供应的摄像头、雷达和激光雷达传感器，从而为此次合作提供进一步支持。

此种合作可以缩短客户产品的上市时间，降低研发成本和风险，同时提供的开放式平台模型非常灵活，可以提供定制化、差异化和增值机会。

博世、奔驰、Apcoa 合作试点无人驾驶停车服务

博世、奔驰和Apcoa 计划在德国斯图加特机场推出无人驾驶全自动停车服务。该试点停车场将首次安装博世的新型视频摄像头，用以识别空余停车位，监控驾驶通道以及周围环境，并可探测驾驶通道内的障碍物或人员。该停车场的特殊控制中心可以计算出车辆到达空余停车位的路线。该项车载技术能够自动将基础设施信息转换为驾驶操作信息，如果摄像头探测到意外障碍物，车辆会安全执行紧急停车操作。数字化平台APCOA FLOW 也在斯图加特机场的无人驾驶停车项目中发挥关键作用。该系统可以识别用户的车辆并可自动打开停车场拦障，无需票据也无需前往售票机。停车场若配备了该基础设施且国家法律批准采用AVP 技术，用户就可以享受无人驾驶停车服务。

新型无膜燃料电池可利用空气中的氧气发电

加拿大国立科学研究院设计了一种绿色无膜燃料电池，它使用的是空气中的氧气，成本更低，制造步骤也进一步减少。开发的不带膜的燃料电池，与常规燃料电池一样，当薄膜被移除时，甲醇或乙醇会与氧气发生反应。为了防止电压下降，必须开发用于正极室的选择性电极。这些电极，在醇类分子存在的情况下不活跃，但对产生电力的氧气很敏感。而且，这种无膜燃料电池还可以利用周围空气中的氧气。在建造工作原型时，首先运行数值模拟。通过计算机建模，测试燃料电池中选择性电极的不同配置，然后立刻进行概念验证原型测试。这种无膜燃料电池仅用234 μL 甲醇，就可以为 LED 供电四小时。

新模型开发帮助汽车预测驾驶员的行为

代尔夫特理工大学基于人类将风险控制在阈值水平以下的原则，开发了一种描述驾驶行为的新模型。该模型可以准确地预测人类在各种驾驶任务中的行为，还可用于智能汽车，让其感知能力不会过于机器人化。此种对人类驾驶行为的描述方法具有巨大的预测和概括价值。驾驶行为通常由预测最佳路径的模型来描述，但实际上人类并不是这样开车的。预测最佳路径的模型不仅在研究中很流行，而且在汽车应用中也很流行。为此，研究人员引入了驾驶员风险场。随后，在包括超车和避开障碍物在内的7 个场景中，对该模型进行了测试。结果证明，该模型只需要少量的数据就可以了解基本的人类驾驶行为，甚至可以在之前未见过的场景中，预测到合理的人类行为。

可量化AI 算法的新工具有利于普及自动驾驶

目前还没有用于量化深度学习、人工智能和机器学习信任度的模型或工具。美国南加州大学研发了名为DeepTrust 的工具，可以将不确定性进行量化，利用主观逻辑来评估该神经网络架构。自动驾驶汽车普及的一个关键障碍是汽车需要在自动驾驶时作为独立的决策者，并快速理解和识别路上的物体。该项研究为如何测试AI 算法的可靠性提供了见解，因为此类算法通常需要在成千上万个数据点上进行训练。如果去检查此类指示AI 预测的数据点是否进行了准确标记将非常耗时。此类神经网络系统的架构将具有更高的精确度。

研究人员们打造了研发的模型是首创。作为首个方法，该工具开辟了新的研究方向，能够让AI 具有感知能力和适应性。

纬湃科技推出全面注塑变速箱控制系统

纬湃科技推出全球首个采用全面注塑技术的变速箱控制系统，展示其在高科技电子领域的专业知识和创新实力。与传统控制单元相比，此类采用注塑技术的产品重量减轻了约45%，而且更加可靠，生产步骤明显减少，具有明显的成本优势。

纬湃科技首次在全球范围内量产注塑成型电子控制单元。该全面注塑制造工艺具有诸多优势。完全用塑料封装高科技敏感部件，部件极其稳定，可以承受强烈的振动；比类似传统封装电子控制单元轻且外形更加扁平（最扁平处厚度仅为7 mm），节省了安装空间。另外注塑成型部件的生产步骤明显减少，从而降低工艺复杂性，大大提高成本效益，将来可应用于混合动力和电动汽车。

日立为商用车推自动驻车制动器

日本日立汽车系统公司推出了一款新型重型自动驻车制动器（APB HD），专为皮卡、货车、SUV 和轻型商用车设计。APB HD 适用于各种皮卡、小货车、SUV 以及总重量额定值在3.5 t 及以下的轻型商用车。与其他系统相比，该系统具有很大的重量优势，例如其电动带盖鼓式驻车制动器轻了3 kg，甚至更多。除了减轻重量，日立的自动驻车制动器还为汽车制造商提供了各种其他优势，如提高了安全性、坚固性以及改进自动驾驶功能，包括自动代客泊车功能（AVP）。此外，日立的APB 还针对未来的电动出行方式优化了NVH（噪声、振动和不平顺性）要求。

京瓷推出光学伪装技术概念车让座舱部分透明

日本京瓷公司研发了概念车II——Moeye，并在该车上展示了其独特的技术，通过整合人类的视觉、听觉、触觉和嗅觉来优化驾驶体验。

考虑到自动驾驶和出行服务（MaaS）在持续发展，京瓷重点关注了汽车内部空间，研发了未来感座舱，在原创汽车设计中提供创新技术。通过与东京大学合作，京瓷采用独特的光学伪装技术，让座舱的部分功能完全透明，从而扩大乘客的视野。此外，Moeye 概念车还配备了京瓷的最新技术，以提高安全性和舒适性，包括：视觉功能性（空中显示屏、光学伪装技术、CERAPHIC LED 照明、“京都蛋白石”装饰）与优雅性并存；触摸和触觉反馈响应技术（HAPTIVITY 技术）；改进音频系统（压电式振动扬声器）；可定制的座舱香氛系统。

苹果获利用电永磁体改进汽车悬架系统的专利

苹果公司新获得一项名为配备电永磁体的主动悬架系统的专利，能够利用电永磁体（EP）改善车辆主动悬架系统，从而减少车辆能耗。该方法包括利用控制系统识别车辆运行特性的变化，并根据识别到的变化，利用该控制系统向致动器系统输出稳定指令，并基于指令，利用该致动器系统将具有预定强度的第一磁场应用于一个电永磁体上，并持续一段时间。第一磁场会将该电永磁体从第一状态变成第二状态，然后该电永磁体会生成第二磁场，得以在汽车悬架系统中改变至少一个弹簧常数或悬架组件的机械强度。在第一磁场消失后，该电永磁体会在预定持续时间之后，仍保持第二状态。

该项发明专注于利用电永磁体（EP）或其他可变通量磁体，改进主动悬架系统。

中国科学技术大学快充负极材料研究新进展

中国科大和中科院能量转换材料重点实验室联合美国加州大学洛杉矶分校在锂离子电池领域取得重要进展。研究使用黑磷作为电池负极材料，将黑磷和石墨结合在一起，使2 种材料之间的化学键保持稳定，防止发生边缘变形，并且在电极材料上涂上一层薄的聚合物凝胶涂层，使锂离子能够快速进入材料。这种复合负极材料充电不到10 min，即可恢复80%的电量，而且在室温下，可以实现2 000 次左右的循环寿命。如果能够实现量产，这种材料可能成为石墨负极新的替代品，使锂离子电池的能量密度超过350 Wh/kg，并且可以快速充电。如果电池的能量密度达350 Wh/kg，电动汽车单次充电可以行驶966 km。这将极大提高电动汽车相对于燃料汽车的竞争力。

InoBat 推出全球首款“智能”电动汽车电池

InoBat 推出了全球首款将人工智能（AI）与高通量（HTP）技术相结合的电池。与标准研究方法相比，InoBat 的电池生产法可以更快、更高效地生产出更好的电池，同时可以将目前性能最好的电动汽车的续航里程增加20%。此外，该项技术还可以减少对钴材料的依赖。该公司的目标是到2023 年底，让该电池的能量密度达到330 Wh/kg 和1 000 Wh/I。目前，InoBat 正在斯洛伐克的Voderady 研发全球首个AI 驱动的电池研究中心和生产线，而且该生产线将于2021 年开始生产首款智能电池。此外，该公司还计划在2025 年耗资10 亿欧元打造产能为10 GWh 的超级电池厂，为24 万辆电动汽车提供尖端定制电池。

含少量稀土元素的磁体可用于汽车电机

日本研发了一种掺硼的各向异性钐（Sm，Fe0.8Co0.2）12 薄膜，其中仅含有少量的稀土元素。该化合物具有1.2 T 矫顽力，足以用于汽车电机。该薄膜通过打造一种独特的颗粒状纳米结构得以实现，其中钐12 晶粒被厚度约为3 nm 的非晶质晶界相均匀包裹。即使被加工成薄膜，此种化合物的磁性性能也比以钕-铁-硼（Nd-Fe-B）为基础的磁体更优越。研究主要关注具有高矫顽力的高性能钕磁体具有多相微结构，此外，该化合物具有各向异性的颗粒状微观结构，使得其残余磁化强度大于其他具有各向同性的颗粒状微观结构基于SmFe12 的化合物。该化合物的矫顽力达1.2 T，残余磁化强度达1.5 T，远大于之前研发的基于SmFe12 的磁性化合物。本研究也适用于块状磁体，以研发出具有高矫顽力的实用型各向异性钐12 磁体。

智能自适应巡航控制系统提升商用车燃料效率

底特律Traxen 公司推出智能自适应巡航控制系统iQ-Cruise，专用于传统电动商用车，也适用于商用车后市场客户和OEM 客户。iQ-Cruise 利用人工智能、先进算法和传感器，可以平均减少10%的燃油消耗，同时提高安全性、车辆运行率以及利润率。利用专有硬件和软件，可监测道路状况。此外，该技术还将驾驶员的服务时间和到达时间需求考虑在内，基于各种因素直观且有效地控制车速，驾驶员主要负责驾驶操作，有助于让驾驶员减少失误、疲劳和翻车。此外，驾驶员可以通过Traxen 的驾驶员友好界面，通过非侵入式警报，保持驾驶状态并掌握驾驶信息。预测到2023 年，iQ-Cruise 可将燃油效率提升15%。

该系统的先进功能还可以降低刹车和轮胎磨损、车辆维护、保险和培训导致的成本。

韩国研发三明治结构催化剂活性高5 倍

铂被视为最适合产氢反应的催化剂，但其表面的不稳定性会降低催化剂的耐久性。为此韩国研究人员设计了一种2D 形式的铂/金属-氢氧化物界面，以提升催化剂的效率和耐用性。在一种最初用于在镍/铁双氢氧化物表面生长约1 nm 铂层的技术中，成功合成了三明治结构的2D-2D 纳米杂化材料，其中含有2D 镍/铁氢氧化物纳米板。所合成的三明治结构的催化剂在金属氢氧化物和铂之间具有协同催化作用，这两者在一个比较宽的2D-2D 界面上会紧密接触。此时，其活性是常规催化材料的6 倍以上，即使在电解水制氢50 小时以上也能保持稳定的催化功能，而且活性不会被降低。

追踪传输能量的离子可制成电池/超级电容器

美国研发了一种新型集成式方式，以跟踪超薄材料中传输能量的离子，这种做法可以释放离子存储的能量，以实现充电速度更快、使用更持久的设备。

研究人员整合了试验数据计算模型中得到的理论数据，以确定碳化钛（MX-ene 相）中各种带电离子的可能位置，从单原子到设备等各种角度，跟踪和分析离子的运动和行为。利用计算机建模，模拟了5 种不同带电离子在水溶液中的状态。结合试验数据，创造了一个基线，为MXene 层中离子的去向以及在复杂环境中的表现提供了证据。MXenes 能够将超级电容器和锂离子电池的好处结合起来，这是快速充电设备需要完成的首要目标，即具有更大、更高效的储能能力，对于电动汽车电池等一系列应用也会带来好处。

美国研发自愈材料可用于飞机与地面车辆

美国研发了一种新型聚合物材料，此种材料可以变形并自动自愈。研究人员研发的材料可以对温度做出反应，且易于使用于实验室测试中。新材料有一个动态键，让其可以多次从液体变成固态，因此既可被3D 打印，也可被回收。此类动态键导致一种独特的形状记忆行为，因此材料可以被编程和触发，以回到记忆中的形状。此种灵活性导致既可以获得柔软似橡胶的聚合物，又可获得坚硬似承重塑料的聚合物。

紧凑高光谱条纹投影仪可用于自动驾驶

莱斯大学设计了一种紧凑式高光谱条纹投影仪（HSP），当与单色传感器阵列和复杂的编程相结合时，能够生成传统摄像头无法捕获的图像，从而实现及时3D 光谱成像。HSP 可使用具有正常亮度和光学元件的光源来接收并实时传输图像的4D 信息。HSP 压缩每个像素的数据，并将数据重构为具有光谱信息的3D 地图。这些信息可包含数百种颜色，展示物体的形状和组成材料。HSP 通过简单而高效的方式对深度和高光谱测量数据进行编码，因此可以使用单色摄像头，而非价格昂贵的高光谱摄像头。HSP 使用现成的数字微镜器件，将规则状的条纹投射到物体表面。然后，通过衍射光栅系统投影白光，将重叠的图案分离成不同的颜色，每种颜色都反射到单色摄像头上，摄像头为该像素分配数值灰度。

印度获锂硫电池技术突破 能量密度提高3 倍

印度宣布获得一项有关锂硫电池技术的关键突破。该项研究有助于生产低成本、紧凑、节能、安全且环保的锂硫电池，以取代锂离子电池。该技术利用绿色化学原理，将石油工业的副产品（硫磺）、农业废弃物和腰果酚（腰果加工的副产品）和丁香酚（丁香油）等共聚物结合在一起，用作电池的阴极材料。该技术可以为电动汽车和其他一些依赖此类电池的行业提供帮助。该锂硫电池技术若投入量产，将更具可持续性且价格低廉，同时能量密度也会提高3 倍，还具有阻燃性能，体积小，比传统的锂离子电池更安全。该种新电池技术合成了生物分子，能够实现商业化量产。该研究可以帮助推动此种有发展前景的电池技术达到更高的性能水平。

确定锂离子电池树突形成时间制成安全电池

充电器使用不当以及电池过度充电就会导致电池的负极形成锂枝晶（树突），其会穿破负极与正极之间的屏障，导致电池短路。因此日本研究人员研究了锂离子电池中树突形成的确切机制，并克服此类限制，从而让锂离子电池能够更好地得到实际应用。通过利用现场原位法，应用核磁共振（NMR）的分析技术，可以精确地跟踪材料内部结构中的锂原子。研究人员成功在锂离子电池的过度锂化阶段，观察到石墨电极和硬碳电极（2 种负极）的过度充电状态。NMR 分析能够追踪过度充电的电池上树突开始形成以及锂开始沉积的确切时间。因此推断，当电池被过度充电时，准金属锂簇的形成对锂枝晶的形成起到缓冲作用，这对于确保锂离子电池和钠离子电池的安全性至关重要。

Algolux 推出嵌入式感知软件适用于自动驾驶汽车

Algolux 推出了下一代Eos 嵌入式感知软件，可帮助打造高度精确和可扩展的基于视觉的ADAS、自动驾驶汽车以及交通应用等。扩展后的Eos 产品组合结合了深度学习、计算成像和计算机视觉领域的突破，将感知精度提高了3 倍，可在所有条件下，尤其是极端情况下，实现稳健操作。Algolux 开发了优化的端到端架构和新的AI 深度学习框架，大大减少了模型训练的成本和时间，并消除了传感器和处理器的受阻情况。Eos 提供一整套高鲁棒性的感知组件，满足NCAP 的要求，并支持L2 以上的ADAS、高速公路自动驾驶及自动泊车等应用。该产品组合的主要视觉功能包括物体和弱势道路使用者检测与追踪、自由空间和车道检测、交通灯状态和标志识别、传感器遮挡检测、多传感器融合等。