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中国汽车品牌发展报告(2020) 收藏
《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 2020年10月 出版
简 介:本书结合互联网大数据,通过汽车品牌舆情研究,梳理、解读中国汽车年度品牌建设进展与问题,包括乘用车、商用车和汽车零部件。全书分为总报告、市场篇、品牌篇、舆情篇和案例篇,分别梳理汽车品牌发展的现状、遇到的问题、面临的趋势以及未来发展的走向,并对具体的汽车品牌发展进行案例分析,为行业品牌发展提供参考和建议。本书不仅对中国汽车企业提高品牌培育意识,引导企业更好地实施品牌战略有重要意义,而且对推动中国汽车产业品牌评价体系的建立以及中国汽车产业的品牌建设具有重要的价值。
¥ 47.4 试读
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智能网联汽车技术 收藏
中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 2019年04月 出版
关键词: 自动驾驶算法 驾驶场景数据技术 智能通信网 汽车产业
简 介:本书全面介绍了智能网联汽车行业发展现状及相关技术,共分为两大部分内容。第一部分主要论述智能网联汽车的发展现状,包含智能网联汽车的基本简介、企业发展、标准政策、产业链、商业模式等,并根据发展的现状对智能网联汽车未来趋势进行研判。第二部分主要针对智能网联汽车的核心技术,包含驾驶场景数据技术、自动驾驶算法、驾驶场景虚拟仿真技术、工程验证技术等,详细介绍了相关的数据处理过程、算法、仿真手段等企业实际应用层面的知识。
¥ 23.4 试读
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中国汽车品牌发展报告(2019) 收藏
《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 2019年04月 出版
简 介:本书发布了2018年度中国品牌汽车发展的翔实数据,从不同角度分析了2018年中国汽车品牌的发展和市场状况,利用大数据对中国汽车品牌竞争力、消费人群、议价能力进行了整理和评述,对中国品牌的舆情传播量、品牌关注度、品牌满意度等传播信息进行了详尽的统计分析和总结,并提出了大量有利于中国汽车品牌发展的建议。本书可以为各级汽车管理部门、汽车企业、汽车从业人员以及汽车消费者研究、了解中国汽车品牌现状和发展提供依据和参考。
¥ 44.4 试读
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中国乘用车品牌发展报告(2017) 收藏
《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 2018年01月 出版
简 介:本书发布了2017年度中国品牌乘用车发展的翔实数据,包括品牌传播量、品牌关注度、品牌忠诚度、品牌竞争力等,预测了2018年中国乘用车品牌的发展趋势,利用大数据提出了一套独具特色的中国乘用车品牌评价体系,以及大量有利于中国乘用车品牌发展的建议。本书可为汽车企业、汽车消费者、汽车从业人员以及各级汽车管理部门研究中国乘用车品牌提供参考。
¥ 26.7 试读
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中国汽车品牌发展报告(2020) 收藏
作者: 《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 出版时间:2020年10月
简 介:本书结合互联网大数据,通过汽车品牌舆情研究,梳理、解读中国汽车年度品牌建设进展与问题,包括乘用车、商用车和汽车零部件。全书分为总报告、市场篇、品牌篇、舆情篇和案例篇,分别梳理汽车品牌发展的现状、遇到的问题、面临的趋势以及未来发展的走向,并对具体的汽车品牌发展进行案例分析,为行业品牌发展提供参考和建议。本书不仅对中国汽车企业提高品牌培育意识,引导企业更好地实施品牌战略有重要意义,而且对推动中国汽车产业品牌评价体系的建立以及中国汽车产业的品牌建设具有重要的价值。
¥ 47.4 试读
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中国汽车品牌发展报告(2019) 收藏
作者: 《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 出版时间:2019年04月
简 介:本书发布了2018年度中国品牌汽车发展的翔实数据,从不同角度分析了2018年中国汽车品牌的发展和市场状况,利用大数据对中国汽车品牌竞争力、消费人群、议价能力进行了整理和评述,对中国品牌的舆情传播量、品牌关注度、品牌满意度等传播信息进行了详尽的统计分析和总结,并提出了大量有利于中国汽车品牌发展的建议。本书可以为各级汽车管理部门、汽车企业、汽车从业人员以及汽车消费者研究、了解中国汽车品牌现状和发展提供依据和参考。
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智能网联汽车技术 收藏
作者: 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 出版时间:2019年04月
关键词: 自动驾驶算法 驾驶场景数据技术 智能通信网 汽车产业
简 介:本书全面介绍了智能网联汽车行业发展现状及相关技术,共分为两大部分内容。第一部分主要论述智能网联汽车的发展现状,包含智能网联汽车的基本简介、企业发展、标准政策、产业链、商业模式等,并根据发展的现状对智能网联汽车未来趋势进行研判。第二部分主要针对智能网联汽车的核心技术,包含驾驶场景数据技术、自动驾驶算法、驾驶场景虚拟仿真技术、工程验证技术等,详细介绍了相关的数据处理过程、算法、仿真手段等企业实际应用层面的知识。
¥ 23.4 试读
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中国乘用车品牌发展报告(2017) 收藏
作者: 《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 出版时间:2018年01月
简 介:本书发布了2017年度中国品牌乘用车发展的翔实数据,包括品牌传播量、品牌关注度、品牌忠诚度、品牌竞争力等,预测了2018年中国乘用车品牌的发展趋势,利用大数据提出了一套独具特色的中国乘用车品牌评价体系,以及大量有利于中国乘用车品牌发展的建议。本书可为汽车企业、汽车消费者、汽车从业人员以及各级汽车管理部门研究中国乘用车品牌提供参考。
¥ 26.7 试读
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2018~2019年中国品牌汽车销量 收藏
作者: 《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 出版时间:2020年10月
关键词:
出处: 中国汽车品牌发展报告(2020)
简 介:表1 2018~2019年自主品牌轿车销量 表2 2018~2019年自主品牌SUV销量 表3 2018~2019年自主品牌MPV销量 表4 2018~2019年自主品牌新能源车销量
¥ 0.11 试读
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2017年及2018年中国品牌车型销量 收藏
作者: 《中国汽车报》社有限公司 博世(中国)投资有限公司 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 研创 出版时间:2019年04月
关键词:
出处: 中国汽车品牌发展报告(2019)
简 介:表1 2017年及2018年中国品牌轿车销量 表1 2017年及2018年中国品牌轿车销量-续表1 表1 2017年及2018年中国品牌轿车销量-续表2 表1 2017年及2018年中国品牌轿车销量-续表3 表1 2017年及2018年中国品牌轿车销量-续表4 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表1 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表2 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表3 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表4 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表5 表2 2017年及2018年中国品牌SUV销量-续表6 表3 2017年及2018年中国品牌MPV销量 表3 2017年及2018年中国品牌MPV销量-续表1 表3 2017年及2018年中国品牌MPV销量-续表2 表3 2017年及2018年中国品牌MPV销量-续表3
¥ 0.53 试读
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自动驾驶工程技术验证与实现 收藏
作者: 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 出版时间:2019年04月
关键词:
出处: 智能网联汽车技术
简 介:自动驾驶技术被分为多个不同等级,目前国内外产业界采用较多的为美国高速公路安全管理局(NHTSA)和美国汽车工程师协会(SAE)推出的评判标准。根据SAE的分级标准,自动驾驶汽车自动化和智能化程度水平被分为6个等级:无自动化(L0)、驾驶支援(L1)、部分自动化(L2)、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化(L5)。由于SAE International关于自动化层级的定义已经成为定义自动化/自动驾驶车辆的全球行业参照标准,因此本文以SAE评定自动驾驶技术,依据自动驾驶系统的条件(感知接管、监控干预驾控主体)和应用区域(道路条件、环境条件),每一层级说明如下。 Level 0——人类作为驾驶该级车辆的驾控完全主体,在任何场景、环境条件下,由驾驶员进行监控、感知、操纵车辆,包括油门踏板、制动踏板、方向盘等。
¥ 12.5 试读
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自动驾驶感知融合算法实现与应用 收藏
作者: 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 出版时间:2019年04月
关键词:
出处: 智能网联汽车技术
简 介:在自动驾驶技术的研发与应用实现中,会用到各种各样的传感器。按照自动驾驶汽车场景数据采集需求及当前传感器探测视场、探测距离的能力,传感器采集数据应覆盖车体周围360度,前方最远探测距离不小于150米,后方最远探测距离不小于80米,左右侧向探测距离不小于20米。数据采集传感器比如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外夜视摄像头、超声波雷达等设备都是很常见的,从本质上说,他们是对不同波长的信号进行感知。 智能驾驶的发展将大幅提升对传感器的需求量。超声波雷达、毫米波雷达和多摄像头系统已经在高端汽车上应用;随着智能驾驶发展势如破竹,环境感知技术将快速发展,进一步发挥协同作用。虽然传感器仅仅是自动驾驶汽车的一部分,但是市场前景十分广阔。
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驾驶场景虚拟仿真技术 收藏
作者: 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心 编著 出版时间:2019年04月
关键词:
出处: 智能网联汽车技术
简 介:各大汽车企业以及OEM厂商注重仿真测试系统,将其作为验证产品和安全的必要工具。传统汽车要走向自动驾驶,不仅需要各家技术方案公司的共同努力,包括但不限于OEM、自动驾驶公司,还需要对实验结果进行不断测验,进行对称调试优化。而仿真测试是目前提高自动驾驶技术开发速度的关键工具,也是验证产品和证明其安全的必要工具。 兰德公司研究表明,成功研发能够产品化的高级智能网联汽车,需要进行数百亿乃至千亿公里的车辆道路测试。测试自动驾驶产品的方法包括封闭场地测试、半开放/开放道路测试、虚拟仿真测试等,应用传统的封闭场地测试或开放/半开放道路测试会存在测试周期长、测试成本高、场景覆盖有限、安全风险高等问题,尤其会受政策制定、场地建设的时间和资源限制,给企业车辆投入自动驾驶测试带来一定的门槛。同时在测试过程中,被试车在未经充分调校的情况下极易出现控制失灵、决策冲突等意外状况,会带来严重的人身财产安全问题。此外复杂的场景也难以在测试场中复现,就中国城市道路而言,存在着300种以上的道路场景,且部分场景测试难度高,再加上现实场景中对极端条件下的驾驶场景复现也存在较大的困难,需要耗费大量的物力及时间,因此,难以对车辆进行全面的验证。总体来看,智能网联汽车道路测试存在着诸多限制,虽然可以建设专用的测试场来进行针对性的测试,但仍然无法从根本上进行测试方法的优化。
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