如果从测试的类型上来看，从实验室到产线测试，一个电控模块会包含表征测试、系统验证测试、软硬件在环测试、路测和产线下线测试这样几个不同阶段。

厂商们需要的天线数量出现了几何级的增长。汽车制造商疯狂做加法，但对于一些较为传统的功能，它们却又不舍得砍掉。

暴雨倾城。微信朋友圈很多人在转发“公共自行车网点泡水后漏电，可导致行人触电死亡”。雨天注意安全是对的，但这是一则假消息。因为“锁车车桩直流供电，电压为24伏，属于安全电压”。比起自行车桩，高电压(最高的直流电压可以达到750V)、大电流的电动车充电桩更值得关注。看看工程师是怎么保证暴雨天充电桩安全的。

本文从多供应商产品管理角度来探讨车企对动力电池系统的管理问题，尤其是在整个车辆完整的生命周期里对这一问题的重要性和影响进行审视。

究竟能否实现“全自动无人驾驶”话题进入热议，技术者们给出了一些更现实的角度。

看看今天的拆解细节图，可以看到芯片的接口连接并不复杂。或许在设计之初，特斯拉就未后期升级计算机芯片留下了后门？

本文重点回应 “建约车评” 公众号就此前百度、谷歌先后推出无人驾驶平台的 “原子弹、氢弹” 观点：自动驾驶这个事情，从其属性来看，可能真的是要以国家为推进单位的，因为它是多项高精尖技术、多个产业领域、以及道路运营、安全监管等政策法规的融合，所以不是汽车企业一家的投入即可实现突破的。

我们现在身处在一个高度信息互联的智能时代，其中充满了各种各样的智能设备。随着各种连接协议的加入，以及系统复杂度的不断攀升，我们需要有更加智能的测试系统，才能应对日益复杂的测试挑战。

对谷歌和百度来说，终极游戏不是汽车。但涉足汽车可以帮助他们扩展大数据，推进他们在人工智能领域的能力。对这两家互联网搜索巨头来说，传统搜索引擎已成过去，人工智能才是未来。

2020年之后，随着中国开始推进和主导全球化浪潮，中国的新能源汽车市场将会向全球汽车制造巨头大门洞开，中国的经营者将暴露在来自于全球范围内的猛烈炮火下。既包括像通用、福特、丰田、大众、宝马、奔驰、奥迪这样的传统豪强，也包括特斯拉这样的科技新贵，还包括像苹果、华为这样的跨界豪客。

只看技术已经无法判断谁更有竞争力，关键还是要看有多少核心专利掌握在手

第二版车用半导体标准将上路，国际半导体大厂是否已做好适用准备？

英伟达 CEO 黄仁勋在大会上正式发布了目前最先进的加速器 NVIDIA Tesla V100。之后，英伟达开发博客又更新了一篇深度解读文章，剖析了 Tesla V100 背后的新一代架构 Volta，其在提供了更好的高性能计算支持之外，还增加了专门为深度学习所设计的 Tensor Core。本文中对这篇博客文章进行了编译介绍，同时还在文中加入了一些对英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 的采访内容。

读到SAE的Denso关于HEV的BMS系统，关于设计方面的一些内容，比较有意义，摘录一些内容大家一起看看。

台湾可能建立一个汽车产业生态系统，包含许多服务一线汽车零组件大厂的二线厂商，此外还有少数直接与车厂合作的一线业者。