4 月 27 日，"向新而行"场景赋能新质生产力系列活动——智能汽车场景推介及供需对接会，在中关村国家自主创新示范区会议中心二层圆明厅成功举办。本次活动作为中关村论坛系列活动之一，聚焦智能汽车领域，搭建起高效精准的供需对接平台。
活动由车百会研究院主办，吸引 50 余家京内外智能网联汽车关键技术企业、科研机构及投资机构代表共 200 余人参加。
会议由车百会副理事长、车百智库研究院院长师建华主持。车百会理事长张永伟发表致辞，从汽车创新、城市应用与场景闭环出发，针对中小企业与整车企业如何围绕安全需求开展技术供需对接提出了具体建议。
蒙加生于 2009 年，司职边锋，目前是英格兰 U19 国家队的重要悍将。别看他年纪轻轻，但却已经跻身莱斯特城一线队，本赛季累计为球队出场 30 次，贡献 1 球 2 助攻，在职业赛场积累了非常宝贵的实战经验，远超同龄球员的成长进度。而随着莱斯特城本赛季降级至英甲联赛，球队为盘活薪资空间、优化阵容结构，大概率会将他放到转会市场上去。这无疑给曼联签蒙加开启了方便之门。
元股证券:ygzq.hk詹姆斯与湖人的合同今夏到期，他下个赛季效力哪支球队还是未知数。如今 NBA 记者 Brandon Robinson 做客克利夫兰播客节目《The BIGPLAY Cleveland Show》，他谈到关于詹姆斯回归骑士的可能性："上周在俄克拉荷马城我和詹姆斯在一起，根据我收集到的信息，詹姆斯还没对他的 NBA 未来做出决定。"
签约仪式上，北京奕斯伟计算技术股份有限公司与车百智库汽车产业研究院正式签署战略合作协议。一方提供高性能、开放架构的车规级芯片方案，一方深耕产业趋势洞察与安全场景整合，双方将协同推进汽车芯片在安全关键计算领域的技术攻关、场景验证与产业孵化，以自主创新的计算底座筑牢智能汽车安全底板，驱动产业链向高安全、高质量方向升级。
在感知层，多家企业展示了互补的技术路线。北京中科慧眼科技有限公司发布基于双目立体视觉的车载智驾解决方案，为智能驾驶感知环节提供了高性价比的纯视觉路径。双目视觉以硬件简洁、成本可控等优势，成为 L2+ 智驾系统的主流感知选项，其测距精度依赖于算法与基线优化。
北京英诺锐科技有限公司聚焦 4D 成像雷达技术，发布"从感知到认知"的智能驾驶解决方案，以高密度点云与速度维度信息增强全天候感知能力。4D 雷达兼顾传统雷达的鲁棒性和激光雷达的部分空间分辨力，正从辅助角色跃升为多传感器融合中的"准主传感器"。
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北京钛方科技有限责任公司带来弹性波汽车智能皮肤解决方案，开辟了接触式感知这一独特路线，有效弥补现有车载传感器的盲区。弹性波传感避开了声、光、电等传统媒介干扰，以材料本征特性实现全表面感知，为人机交互和近身安全提供了新维度。
尚宁智感（北京）科技有限公司展示了光纤智能感测系统在新能源车上的应用，将分布式光纤传感引入车载环境，为车辆结构健康与热安全提供连续监测。光纤传感沿线路连续布设，无测量盲点，且不受电磁干扰，代表了"神经脉络式"感知的未来方向。
在决策计算层，北京旗芯微半导体有限公司推出针对下一代域融合控制器的解决方案，支持多合一域控制器应用，为感知融合与决策规划提供高集成度算力平台。域融合控制器实现了从分布式 ECU 到集中计算的关键跨越，其多合一设计是迈向中央计算架构的过渡态主流方案。
北京奕斯伟计算技术股份有限公司推出面向功能安全的高性能 RISC-V 实时核，为底盘域、座舱域等高安全需求场景，提供开放灵活的内核架构选择。RISC-V 作为开源开放指令集，具备技术自主创新优势，其模块化指令集与安全扩展能力，使芯片设计可根据进行定制化裁剪，开辟了区别于 ARM 和 x86 的第三条计算路线。
在仿真与安全验证层，万物镜像（北京）计算机系统有限公司则发布 SimOne 4.0 智驾闭环仿真解决方案，为前述感知与计算方案提供从传感器模型到场景库的高效虚拟测试环境。闭环仿真通过注入高保真传感器数据和危险场景，实现了"先验后实"的开发流程，成为算法迭代的加速器。
木卫四（北京）科技有限公司发布车云一体 & 智能多元数据融合常态化安全运营方案，在仿真之外补齐了实车运行阶段的网络与数据安全保障，实现智能汽车网络威胁的实时检测、预警与响应。该方案将仿真域的静态验证延伸至运行域的动态防护，形成了覆盖开发与运营的完整安全闭环。
在系统应用与示范层，星云互联科技集团有限公司分享 C-V2X 赋能智慧交通的示范成果。作为行业领先的车路协同技术和运营服务提供商，星云互联凭借 V2X 等核心技术，将上述各类车载技术融入车路云一体化方案，在全国 50 多个城市部署应用，为智慧交通建设提供了可复制、可推广的示范样本。C-V2X 示范将单车的技术路线之争转化为系统级协同增益，证明"聪明的车 + 智慧的路"是实现城市级自动驾驶的务实路径。
面壁智能科技股份有限公司推出多模态 AI 端侧大模型，紧扣汽车智能化场景中对实时交互与本地决策的需求，以轻量化模型适配车载算力环境，实现毫秒级响应。该方案在车端完成视觉、语音等多源信息的融合理解，规避网络延迟与数据传输风险，为智能座舱交互、驾驶员状态监测等安全相关场景提供高可靠、低成本的计算支撑。
本次智能汽车场景推介及供需对接会的圆满举办，绘制出一幅从感知、计算、仿真到系统应用的智能驾驶全栈技术图谱，揭示了不同技术路线在场景适用、成本与性能上的选择逻辑。未来，随着图谱各环节技术的持续演进与组合优化，将进一步驱动产业朝更加协同、开放的方向革新升级。
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