尽管存在巨大风险，但自动驾驶汽车(AV)行业仍在为当前的测试和未来的广泛部署争取有利的法规待遇。这场争取限制有意义的监管的竞赛，却依赖于一些极易被揭穿的关于自动驾驶汽车的神话。为了创造公平的竞争环境，本文列出了业内人士所常常提到的自动驾驶汽车“十二大”误区，它们通常是AV监管中的疏漏之处。

业内正从DDR4迁移到下一代DDR内存标准——DDR5。DDR5将接替上一代标准，成为占主导地位的快速增长的标准。DDR5将在DDR4基础上，在初期提供3,200 MT/s的传送速率，最高可达6,400 MT/s，预计未来将扩展到高达8,400 MT/s。

卡尔曼滤波器能够获取测量数据并过滤掉其中的噪声，从而准确估计系统状态。这种算法非常适合状态不断变化的实时系统，比如在坡度赛道上行驶的自行车。

可以预料的是，过去几年里涌现的一些重要的技术进展会在今年变得越来越重要，影响力也将越来越大，例如5G、AI和云计算等。与此同时，我认为还有一些相对较新的领域将在2022年收获大量关注。

在汽车生态系统中，一个利益相关者的疏忽也会影响到其他利益相关者。如果一级供应商没有大面积进行危害分析，那么未识别的危害以及相关的风险可能会充斥着整个架构设计。同样，在从事安全关键型项目时使用未受过ISO 26262标准培训的资源也有其自身的风险。本篇，我们整理了一组必须要不惜一切代价来避免的此类功能安全(FuSa)管理错误。

来自德国的 Skoltech 教授和他的同事设计了一种非常小的扁平天线，用于接收和传输太赫兹信号。微型天线支持便携式生物医学、食品分析和其他纳米和太赫兹技术

生命体征监测已经超出医疗实践的范围，进入我们日常生活的多个领域。最初，生命体征监测是在严格的医疗监督下，在医院和诊所进行。微电子技术的进步降低了监控系统的成本，使这些技

IEEE 802.11be 的项目授权报告包括提高数据速率和减少延迟作为明确目标。

虽然随着时间的推移，已经开发出了许多用于车辆诊断的协议，例如 KWP 2000、ISO 15765 和 K-Line，但汽车OEM厂商和供应商们已将统一诊断服务(UDS)协议作为标准协议来确保通用的兼容性。汽车OEM厂商可遵循ISO-14229标准中所定义的诊断协议来提供可用于诊断任何车辆的通用计算机系统。

恩智浦半导体(NXP)通过TÜV SÜD认证，符合新的汽车网络安全标准ISO/SAE 21434的消息，预示着一个新时代的到来。这可能让人想起过去十年来ISO 26262功能安全标准是如何重塑汽车行业的。

汽车系统利用激光雷达来控制车速和制动系统，从而响应交通状况的突变。激光雷达在碰撞警告和避让系统、车道保持辅助、车道偏离警告、盲点监视器和自适应巡航控制等半自动或全自动汽车辅助功能中起到重要作用。汽车激光雷达正在取代早期汽车自动化系统中的雷达系统。

根据强制性国家标准《汽车事件数据记录系统》(GB 39732-2020)的规定，自2022年1月1日起，国内所有新生产的乘用车都将强制要求配备汽车事件数据记录系统(EDR)，或者符合规定的DVR(车载视频行驶记录系统)。

本文将探讨人工智能技术如何影响汽车行业。我们会考虑：人工智能为什么能解决问题；人工智能在汽车领域的优势和劣势；在汽车中使用人工智能的独特挑战；汽车电子领域已经在使用人工智能；未来汽车电子领域将依靠人工智能技术。

如果司机能听到警报器，为什么自动驾驶汽车不能这样做呢？

毫无疑问，过去几年中，电动汽车(EV)从基本元器件到系统级架构的方方面面都得到了极大改善。虽说全电动汽车没有成为消费者首选得到广泛使用，但也可以利用了，不妨合理思考它们的一些技术能否适用于其他交通运输方式，如飞机、火车和汽车中的任意一种？