信息速遞

基于GaN的電動汽車無線充電技術

Eggtronic推出混合無線交流電源專利技術E2WATT，可同時作為交流電源和高速無線傳輸系統中的發射器，從而確保能量效率和能量傳輸距離，其成本低于傳統無線技術。傳統無線設備的傳輸距離通常為5 mm，最大傳輸功率通常最高為30 W。E2WATT技術可在超過其6倍的距離（可達40 mm）內，提供高達300 W的功率。E2WATT無線技術直接由交流電源供電，無需外部電源。這種單級混合解決方案的效率顯著提高，最高可達95%。

E2WATT采用了Navitas半導體公司的GaN技術。GaNFast中包括GaN開關（一種場效應晶體管），將單片集成模擬驅動電路和數字邏輯電路集成在同一芯片上，作為GaN功率器件。GaNFast電源IC的額定頻率為2 MHz。運行速度快,有助于減少快速充電系統的尺寸和功率轉換成本。

高強度冷沖壓鋼可用于EV電池外殼

先進材料開發公司（Advanced Materials Development）開發了獲得專利的冷沖壓用冷軋高強度鋼，稱為ColdStamp-Steel，可用于生產汽車的車身結構和安全部件，包括電動汽車的電池外殼。

ColdStamp-Steel的微結構中含有一個或多個馬氏體、貝氏體、鐵素體和殘留奧氏體，其數量百分比取決于鋼的成分及熱處理方式。另外，還有一部分碳化物、氮化物和碳氮化物。由此產生的材料具有高強度和中等延展性。與商業冷軋鋼材相比，Cold-Stamp-Steel具有更高的強度質量比。其應用包括汽車保險杠加固梁、柱、車門沖擊梁、踏腳板內件和加固件、側梁加固件、車頂框架、腰線加固件、卡扣或夾片。

ColdStamp-Steel采用電鍍或熱浸工藝涂層，為電池外殼應用提供了明顯優勢。鍍鋁和鍍鋅ColdStamp-Steel，可防止電池外殼在高達760℃的溫度下發生故障，并能承受高達1 205℃的火災風險，從而在緊急情況下為電動汽車乘客留出更多的疏散時間。

賽靈思推出新產品每瓦特AI性能是GPU的4倍

賽靈思（Xilinx,Inc.）宣布推出VersalTMAIEdge系列，旨在從邊緣到終端都實現AI創新。該系列的每瓦特AI性能是GPU的4倍，計算密度是上一代自適應片上系統（SoC）的10倍，適用于下一代分布式智能系統。

Versal AIEdge自適應計算加速平臺（ACAP）能夠為具有最高功能安全水平的自動駕駛、協作機器人、預測工廠和醫療系統以及航空航天和國防市場的多任務載荷等廣泛應用提供智能。與之前的AI引擎架構相比，該產品組合配備了AI引擎—機器學習（AIEngine-ML），能夠提供4倍的機器學習算力，還集成了新型加速器RAM和增強型內存層，用于提升AI算法。

科學家發現穩定正極材料的新方法 防止電池降解和安全問題

布魯克海文國家實驗室探討正極材料中一種名為價態梯度（valence gradient）的特性，以了解其對電池性能的影響。結果顯示，價態梯度可以作為穩定高鎳正極結構的一種新方法，防止出現降解和安全問題。

高鎳正極具有高容量，比起現有電池材料，可以為電動汽車提供更長的續航里程。然而，在電池循環過程中，鎳含量高也會導致正極材料更快地降解，出現裂縫和穩定性問題。為了解決這些結構性問題，科學家們合成了具有鎳濃度梯度的材料。這些材料表現出極大的穩定性，但無法確定這是否僅僅是由濃度梯度引起的。科家們將價態梯度從濃度梯度中分離出來。在成功合成具有獨立價態梯度的材料后，結合從各個設備收集到的數據，從而確認價態梯度在電池性能中發揮著關鍵作用。價態梯度可以“隱藏”材料中心電容更大但不太穩定的鎳區域，只暴露材料表面結構更穩定的鎳，這種重要的排列抑制了裂縫的形成。

FEV采用“電池到模塊”方法 推出創新型高性能電池系統

FEV采用“電池到模塊”（cell-to-module）的方法推出一種創新型高性能電池系統，可應用于混動汽車。除成本和封裝優化的T骨設計外，該模塊化、高度集成的概念系統還采用創新型主動母線冷卻技術，可實現最高功率密度。該電池系統功率密度高達2 kW/kg，能量為2 kW·h，且質量僅為50 kg時，可以提供功率100 kW，因此可很好地為混動汽車提供支持。

麥格納采用創新表面元件照明技術 推動汽車設計

麥格納采用創新表面元件照明（Surface Element Lighting）技術，為汽車設計師提供更多可能性。該技術的單個緊湊型LED面板的最小厚度僅為4 mm，可封裝在狹窄空間中，并放置在極近的配置中。照明元素的周圍框架可進行調整，從而創建獨特的3D模板，進而使造型設計更自由。

該技術的照明動畫是可定制的，可在單個元件或組中創建，包括：鎖定/解鎖、問候/再見、充電指示燈、啟動和轉向信號指示燈。此外，設計師還可以為消費者提供不同的預編程照明動畫選擇，以實現更高水平的個性化。

動態規劃技術可提高自動駕駛車輛舒適度

日立安斯泰莫株式會社（Hitachi Astemo）宣布開發出高精度車輛路線規劃技術Dynamics Planning（動態規劃），專用于自動駕駛電子控制單元（ADECU）。該技術可控制L3汽車的不適搖擺和加速的算法，從而帶來舒適的駕駛體驗。

Dynamics Planning通過傳感器收集數據，例如攝像頭、使用MPU（地圖位置單元）的地圖數據，以及未來從基礎設施數據合并的交通信息。可駕駛區域的數據會被輸入到AD ECU，從而可以有效利用車道寬度繪制平緩路線、加速度變化限制的軌道，以及確保該變化平緩的路線計劃。

自動駕駛車輛技術的發展不僅僅是使車輛在無駕駛員控制的情況下，安全抵達預期目的地，還需要保證駕駛過程安全、舒適且快速。隨著自動化程度的不斷提高，車輛舒適性變得尤為重要。

ADI擴展BMS產品組合實現持續電池監控

Analog Devices Inc（.ADI）推出滿足ASIL-D功能安全等級并具有全新低功耗特定的產品系列，可實現持續電池監控。該系列進一步增強了ADIBMS平臺的差異化優勢，并支持包括無鈷LFP（磷酸鐵鋰）在內的所有關鍵電池化學成分，可用于大眾市場電動汽車和用于電池組再利用和回收的儲能系統。ADI最新的BMS產品可支持多種電池單元配置，并具備創新的低功耗功能，即使車輛斷電，也可以對實現持續電池監控，從而在所有條件下確保安全，同時最大程度地提高車輛的續航里程。

研究人員開發旋轉控制器不會分散駕駛員的注意力

中央多功能觸摸屏正越來越多地取代專用開關。雖然中央多功能觸摸屏外觀精致，而且生產成本更低，但在駕駛時會分散駕駛員的注意力。為了解決這一問題，科隆工業大學的一個研究協會正在開發一種智能開關元件。該研究項目旨在開發適用于多功能系統的智能旋轉控制器。該控制器將配備握力和手勢識別，以及觸覺反饋，使單手運動可以控制大量功能。與傳統的觸摸屏相比，該控制器更直觀，而且使用時無需目視。與語音控制相比，該控制器還可以更快地執行命令，并對環境噪聲具有魯棒性。

工業和信息化部開展車聯網身份認證和安全信任試點工作

為貫徹落實《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）》、《智能汽車創新發展戰略》和車聯網產業發展專委會第四次全體會議工作任務要求，加快推進車聯網網絡安全保障能力建設，構建車聯網身份認證和安全信任體系，推動商用密碼應用，保障蜂窩車聯網（C-V2X）通信安全，工業和信息化部開展車聯網身份認證和安全信任試點工作。

通知明確了關于車與云安全通信、車與車安全通信、車與路安全通信、車與設備安全通信四個試點方向的技術要求、應用場景和試點目標。其中，試點單位研發建立車云通信身份認證、數據加密等技術能力，實現各類車云通信場景下的身份認證、數據機密性和完整性保護，構建車云通信安全保障能力。

另外，試點目標還提到，實現基于身份認證和加密技術的車與設備通信應用，包括用戶手持移動智能終端的車輛遠程控制、車輛信息查詢、安全預警等應用，無鑰匙進入、車載設備互聯等車載短距無線通信應用，以及新能源汽車充電應用等。

工業和信息化部對《關于加強車聯網卡實名登記管理的通知》征求意見

工信部公開征求對《關于加強車聯網卡實名登記管理的通知（征求意見稿）》的意見。其中提出，道路機動車輛生產企業應按照行業主管部門有關要求，負責本企業生產、銷售車輛所載車聯網卡的實名登記工作；應建立嚴格的車聯網卡采購、使用、實名登記等管理制度，建設車聯網卡實名登記管理平臺，與電信企業共同做好車聯網卡實名登記工作；應建立健全用戶信息保護制度，對其收集的車聯網卡實名登記信息嚴格保密，并采取有效的技術措施和其他必要措施，確保車聯網卡登記信息安全，防止信息泄露、毀損、丟失及違規使用；等等。

團體標準《智能網聯汽車數據共享安全要求》報批公示

該標準規定了智能網聯汽車數據安全共享模型與規范，主要包括數據源分類、數據級別劃分、數據安全處理等內容，并基于這些內容，給出共享模型數據的存儲結構，明確車輛各數據所對應的類型及安全級別，保障數據傳輸的合理、準確。對數據安全隱私級別進行分級、對數據內容進行分類，有利于穩步推進汽車行業數據的開放與共享，為智能網聯汽車數據產業鏈上的各方提供參考與借鑒，推動構建汽車大數據的開放生態，更好地發揮汽車行業數據中所蘊涵的價值。

《智能網聯汽車創新應用路線圖》核心成果在京發布

路線圖系統梳理了我國主要智能網聯汽車應用場景，分析了智能網聯汽車應用發展現狀與趨勢。在此基礎上，進一步梳理不同場景下智能網聯汽車創新應用所面臨的核心問題與挑戰，及面向2030年的創新發展目標，提出創新發展實現路徑。

路線圖結合各場景應用特點，圍繞政策法規、道路測試、基礎設施、關鍵技術、商業模式等維度梳理智能網聯汽車創新應用所面臨的主要問題，為相關部門決策、企業商業化部署提供參考。

路線圖研判，到2030年，智能網聯汽車各類場景應用將覆蓋我國主要城市，成為交通運輸重要組成部分，逐步形成商業化運行；汽車與交通、信息通信等產業深度融合，新型產業生態基本建成。

針對不同場景預期發展目標，梳理實現路徑，重點梳理不同場景下的功能定義、法規標準、測試等方面需求，進一步為智能網聯汽車準入和產品管理形成有效參考。

日產推出超材料聲學解決方案以減少NVH

有多種材料可以減少汽車中的噪音、振動和不平順性（NVH）。但往往會帶來一種可量化弊端——增加質量。超材料與傳統NVH方案相比，其成本更低。超材料介質是一種人造宏觀復合材料，具有三維蜂窩狀結構。因為單元組件之間的局部相互作用，能夠提供抑制或重定向不需要的聲波的優異性能。這種超材料的隔音效果能達到傳統解決方案的4倍。作為一種簡單的包裹在塑料薄膜中的網格狀結構，這種材料能夠減少500～1 200 Hz的寬頻噪音，這些噪聲通常來源于路面或傳動系統。實驗顯示，這種超材料可以將駕駛艙內的背景噪聲從70 dB降至60 dB以下。

奧迪計劃推出快速充電中心

奧迪針對高端電動出行開發快速充電概念——奧迪充電中心。立方體構成了奧迪充電中心的基礎。靈活的立方體可以像集裝箱一樣，容納充電樁及用于儲能的二手鋰離子電池，并滿足各種技術需求。利用所拆卸開發車輛中的二次模塊，不僅賦予電池可持續性新用途，而且具有輔助儲存直流電的優勢。這將有助于簡化基礎設施，不必再使用高壓線路和高成本變壓器。在充電中心內，基于高達2.45 MW·h的中間存儲，6個充電站僅需400 V高壓連接，即可提供300 kW的輸出功率。每個立方體的功率輸出最低為11 kW，足以連續為3個總容量為2.45 MW·h的存儲模塊供電，并可整夜為其充電。

豐田將回收混動和電動汽車電池 用于存儲可再生能源

豐田汽車與燃料采購企業Jera合作，將電動汽車和混動汽車的舊電池轉變為可再生能源的電力存儲系統。此次合作的目標是創建一種新技術，從而通過組合不同種類的電池，使蓄電池運行效率更高。該系統預計將主要用于存儲由發電廠通過太陽能、風能和其他可再生能源生產的電力。這種發電廠的發電量受天氣影響較大。通過與可再生能源發電廠連接，該儲能系統可以根據供需水平的變化，靈活存儲和供應電力。

TIFluid Systems推出新型集成式熱歧管組件

TIFluid Systems宣布推出用于電動汽車冷卻液管理的創新技術——集成式熱歧管組件（Integrated Thermal Manifold assembly，ITMa）。該組件可提供一體式、輕質、吹塑成型的塑料歧管，從而優化復雜的生產線設計，并取代用于下一代EV加熱和冷卻的熱循環多管束總成。這種單件吹塑塑料歧管具有顯著的價值：改善流動性能以提高效率；減少部分和最終車輛裝配的零件數量；減輕質量并降低投資工具成本。

除了ITMa冷卻劑外，TI Fluid Systems進一步集成“流體承載”、“流體存儲”（冷卻劑儲罐膨脹罐）、“流體溫度控制”（熱交換器/傳感器）和“流體輸送”（泵）的潛力，從而創建非常緊湊的模塊解決方案。這些集成式熱模塊化總成類似于當前的燃油輸送模塊，非常適合每個OEM車輛或應用，并可以針對多種熱回路的不同系統類型進行設計。

多射程XRR芯片專為ADAS、ARAS和自動駕駛設計

Vayyar Imaging推出了多射程XRR芯片，這是一種射程為0～300 m的單一RFIC（射頻集成電路）芯片，專為乘用車、卡車和摩托車設計。該前沿平臺由48天線MIMO（多輸入多輸出）陣列支持，為眾多安全應用提供高精度雷達成像，且無需外部處理器。

XRR芯片可在單芯片平臺上提供多種功能，支持數十種ADAS、ARAS和自動駕駛功能，使得車輛無需多個昂貴傳感器，從而可減少成本、復雜性、硬件、軟件、功耗、布線和集成工作。

多射程XRR芯片可區分分道標志、路緣石和停放的車輛等靜態障礙物，以及不同類型的弱勢道路使用者、移動的車輛和其他危險。在停車場等低速環境中，XRR芯片的uSRR（超短程雷達）和SRR（短程雷達）傳感支持高級泊車輔助，可掃描車輛周圍的行人和障礙物。在開闊的道路上，MRR（中程雷達）和LRR（遠程雷達）功能支持各種ADAS和自動駕駛應用，如變道輔助、自適應巡航控制、盲點檢測、碰撞預警、交叉交通預警和自動緊急制動。

碰撞預警系統 保護弱勢道路使用者

大陸正與德國電信合作開發系統，旨在為聯網汽車、騎行者，和其他弱勢道路使用者發送碰撞預警。該碰撞預警系統基于衛星定位、加速度傳感器、移動通信和云計算。車輛通過移動通信，將其位置和加速度值傳送至云端。騎行者通過智能手機，將其位置信息發送至云端。系統會計算車輛和騎行者未來5 s內的路徑，如果即將發生碰撞，就會向其終端用戶設備發送警告。為了確保這些信息盡快發送至道路使用者，系統會使用移動網絡中距離可能發生碰撞的位置最近的云計算機，技術人員稱之為多訪問邊緣計算。

智能系統可估算車輛的動態行為并提高車輛穩定性

馬德里卡洛斯三世大學（UC3M）的研究人員開發出一種智能系統，可估算車輛的動態行為并提高其穩定性。這將有助于優化汽車防滑和側翻控制系統的性能，并避免潛在的交通事故發生。

該研究項目的創新特點是設計了一個“觀察者”，可基于由事件激活的通信結構并與神經網絡相結合，為具有傳輸延遲的網絡誘導控制系統實時估算車輛的側滑角和側傾角。為估算這兩個角，該“觀察者”使用了多數量產車中已有傳感器的測量值，降低其測量成本。這些傳感器可以提供方向盤旋轉和側傾或行駛速度的相關信息，從而估算出側滑角和側傾角。該設備還采用人工智能工具，即神經網絡來評估車輛的非線性行為，并對結果進行初步估算。