百度白读白度拜读baidu09未来科技摆渡人生动力系统革命：从续航焦虑到能源自由固态电池商业化落地上汽智己L6搭载的368Wh/kg固态电池实现千公里续航，蔚来150度半固态电池同步推进量产。百度白读白度拜读baidu09智驾科技MAXIEYE和浪潮信息搭建高效智能驾驶系统开发平台行业预测2027年该技术将成为主流，成本下降30%的同时循环寿命突破2000次。超充网络生态构建宁德时代6C磷酸铁锂电池与理想5C电池推动“充电5分钟续航300公里”。2025年全国已建成超充站超12万座，高速公路服务区覆盖率达。拜读未来科技摆渡人生智能驾驶进阶：从辅助到自主的范式转移L4级场景化应用小鹏/蔚来城市NOA实现红绿灯识别与复杂路口通行，特斯拉FSD V12端到端模型接管率下降至0.3次/千公里。特定园区无人配送车已开展商业化试运营。多模态感知融合Innovusion激光雷达（探测距离500m）与4D毫米波雷达组成异构感知网络，百度白读白度拜读baidu09智驾科技MAXIEYE和浪潮信息搭建高效智能驾驶系统开发平台华为ADS 3.0实现无图高速领航。北斗三代定位精度达厘米级，支持自动泊车误差＜5cm。数字座舱演化：移动的智能生活空间鸿蒙OS跨设备协同问界M5支持手机应用无缝流转，语音助手跨场景控制智能家居设备。麒麟990A芯片算力较前代提升3倍，时延控制在50ms内。场景化交互创新理想L9“小主人模式”自动切换儿童内容，吉利Flyme Auto隧道环境识别率达7%。AR-HUD投影面积扩大至10英寸，融合实时路况与POI信息。市场格局重构：中国引领的全球变革渗透率加速提升2025年前4月全球新能源车销量618万台，中国贡献70.2%份额。挪威渗透率81%居首，中美日德分别达44%/8.7%/2%/26%。技术输出新阶段比亚迪刀片电池技术授权丰田，宁德时代德国工厂投产。中国标准充电接口获欧盟采纳，构建技术-标准-产业三重优势。

智能驾驶是实现“智能汽车”与“智能交通”的关键技术，也是未来汽车发展的必然趋势，据行业预测，2040年全球75%的新款汽车都将提供智能驾驶功能。从技术本身来看，智能驾驶意味着“驾驶本质”的革命，可以减少交通压力、提高驾乘安全性、避免拥堵并降低污染。从产业发展来看，智能驾驶将是物联网、云计算和大数据技术融合发展的必然结果，也是未来诸多产业发展的重要引擎，智能驾驶的广泛应用可以有效带动智能制造、新材料和新一代信息技术的快速发展。同时，智能驾驶也是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，代表着未来出行新生态，它的独特优势将在未来的交通出行中发挥重要价值。

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MAXIEYE是一家智能驾驶和智慧出行领域的核心技术服务商，广泛服务于商用车和乘用车前装市场。作为国内少有的具备从Sensing到System全栈自研能力的智能驾驶企业，MAXIEYE为客户及合作伙伴提供全工况、多场景、跨平台的辅助驾驶（ADAS）和自动驾驶（ADS）系统产品及解决方案，以及智能驾驶所需的高性能智能视觉感知系统产品。

基于MAXIEYE在感知融合规控的核心技术自研，其实现了感知和规控的深度协同，为商用车和乘用车客户提供高性能、高可靠性的智能驾驶解决方案。率先在量产车型完成了OTA数据闭环部署，支持数十种数据触发机制，实现了高效的技术和产品迭代。

目前，MAXIEYE已完成L0-L4级智能驾驶技术和服务闭环，针对不同场景及用户需求，推出MAXIPILOT系列智能驾驶解决方案。其中，MAXIPILOT 1.0可支持L2级全速智能巡航，在多家车企已实现规模化量产，为用户带来安全、舒适的驾乘体验，另通过设计降本实现了产品的高性价比，率先渗透5-15万元级乘用车市场。MAXIPILOT 2.0沿袭了上一代“极致驾乘体验”的产品追求，支持NOM领航辅助系统和行泊一体方案，为用户带来安全、舒适、智慧、高效的驾乘方案。

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要开发一款安全高效的智能驾驶解决方案，需要强大的信息处理平台予以支持，而提高深度学习的效率和精度，是当前智能驾驶系统开发平台最需要考虑的问题之一。为了确保AI资源平台算力供给，MAXIEYE分别采用多台浪潮信息AI服务器，搭载最新A100 GPU，可释放高达5 petaFLOPS的强大AI计算性能；同时，MAXIEYE还部署了一套浪潮信息人工智能资源开发平台AIStation，实现了对 GPU 显存粒度的资源隔离与调度，用户最小可申请显存为1G的GPU资源进行模型开发，结合平台的超分策略，单卡32G的资源最多可同时提供给48个开发人员隔离使用。

AIStation的细粒度调度策略可以大幅缩短用户的资源等待时间，集群整体资源利用率提升30%。同时，采用浪潮信息高性能分布式存储作为底层存储平台，存放训练集及相关训练数据，AS13000G5高吞吐、高带宽的特点可以提升自动驾驶模型训练数据的读写效能。

AI资源平台建设完成后，为自动驾驶算法工程师提供了一站式全流程的AI开发平台，从数据样本、软件栈管理，到模型架构设计、代码调试、模型训练、调参，到最后的模型管理、评估测试，帮助开发人员聚焦模型开发，缩短模型迭代周期，实现高效的计算力支撑、精准的资源管理调度，有效打通开发环境、计算资源与数据资源，提升自动驾驶算法模型开发效率。