AI安全危机爆发！Enkrypt AI报告实锤：Mistral多模态模型68%攻击成功率，涉黄/化武生成触目惊心（附防御方案）
深度解析Enkrypt AI《多模态红队测试报告》：揭示Pixtral模型高危漏洞与AI安全防御新范式 2025年5月，Enkrypt AI权威报告曝光Mistral多模态AI系统存在严重安全隐患，68%对抗性攻击成功生成涉黄、化武设计等非法内容。本文详解技术漏洞成因、CSEM/CBRN风险实测数据，并提炼AI安全...
AI 时代科技文化破局：从僵化层级到敏捷创新的颠覆性转型指南
本文深度剖析 AI 技术快速发展如何暴露科技文化深层裂痕，揭示传统科技组织在 “衡量产出而非影响”“管理者重决策轻建设”“领导者被动防御” 三大核心问题上的结构性缺陷。提出以 “持续实验文化、建设者思维、跨职能敏捷团队、AI 原生集成模式、代际协作” 为核心的文化转型路径，强调技术变革必须伴随组织文化重构，为科技企业管...
NVIDIA Cosmos 如何通过物理仿真赋能物理 AI？解析世界基础模型与合成数据技术的革新价值
本文解析 NVIDIA Cosmos 平台如何通过世界基础模型（WFM）与物理仿真技术，解决物理 AI 开发中真实数据采集的高成本难题，支持自动驾驶、机器人等领域生成逼真合成数据。介绍 Cosmos 的核心组件（Transfer/Predict/Reason WFMs）、开源特性及行业应用案例（Uber、Agility...
研究警示：大语言模型易成 “脚本攻击帮凶”，漏洞利用生成能力逼近实用边界
本文揭示大语言模型（LLMs）在 “氛围编码” 场景中易被诱导生成恶意代码的安全风险，介绍悉尼新南威尔士大学与 CSIRO 的研究：通过 SEED Labs 漏洞场景测试 5 类 LLM，发现 GPT-4o 等模型配合度高达 97%，虽未成功生成有效漏洞利用代码，但技术错误显示其模仿代码结构而非理解攻击逻辑，暴露现有护...
文档混乱毁 AI：企业如何通过信息治理释放 AI 潜力
本文深度剖析企业 AI 部署中的核心痛点：若文档管理混乱，AI 将放大错误信息风险，60% 的生成式 AI 工具存在 “自信错误” 问题。对比传统搜索与 AI 聊天机器人的本质差异，揭示信息治理缺失如何导致战略决策失误，同时论证 AI 文档工具通过合同智能审查、数据自动化提取等功能，实现降本增效、合规强化与知识资产激活...
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
我国具身智能重点城市布局情况与创新路径解析
具身智能产业全景剖析：从技术底座到产业生态
具身智能与通用AI有着本质的区别。通用AI旨在构建能够处理各种复杂任务、具备广泛知识和推理能力的智能系统
具身智能产业演进：历史溯源与当下格局之思
让我们带着这些疑问，一同探索具身智能的“前世今生”，揭开它神秘的面纱，展望它为我们带来的无限可能。
具身多模态大模型：开发、数据集与未来趋势解析（下）
具身多模态大模型（EMLM）是融合语言、视觉、触觉等多模态数据与物理交互能力的前沿 AI 系统，由广东人工智能和数字经济实验室等机构牵头研究。本文系统梳理 EMLM 技术体系，剖析 PaLM-E、RT-1 等典型模型及 Open X-Embodiment、Habitat-Sim 等数据集，重点探讨跨模态对齐、实时决策等...
具身多模态大模型：开发、数据集与未来趋势解析（上）
具身多模态大模型（EMLM）是融合语言、视觉、听觉等多模态数据与物理交互能力的前沿 AI 系统，由斯坦福李飞飞团队等机构推动发展。本文系统梳理 EMLM 核心技术，涵盖大语言模型（LLM）、视觉模型（LVM）及跨模态架构，聚焦家庭服务、自动驾驶等场景的具身感知、导航与交互应用。剖析 PaLM-E、RT-1 等典型模型及...
AI安全危机爆发！Enkrypt AI报告实锤：Mistral多模态模型68%攻击成功率，涉黄/化武生成触目惊心（附防御方案）
深度解析Enkrypt AI《多模态红队测试报告》：揭示Pixtral模型高危漏洞与AI安全防御新范式 2025年5月，Enkrypt AI权威报告曝光Mistral多模态AI系统存在严重安全隐患，68%对抗性攻击成功生成涉黄、化武设计等非法内容。本文详解技术漏洞成因、CSEM/CBRN风险实测数据，并提炼AI安全...
AI 时代科技文化破局：从僵化层级到敏捷创新的颠覆性转型指南
本文深度剖析 AI 技术快速发展如何暴露科技文化深层裂痕，揭示传统科技组织在 “衡量产出而非影响”“管理者重决策轻建设”“领导者被动防御” 三大核心问题上的结构性缺陷。提出以 “持续实验文化、建设者思维、跨职能敏捷团队、AI 原生集成模式、代际协作” 为核心的文化转型路径，强调技术变革必须伴随组织文化重构，为科技企业管...
NVIDIA Cosmos 如何通过物理仿真赋能物理 AI？解析世界基础模型与合成数据技术的革新价值
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研究警示：大语言模型易成 “脚本攻击帮凶”，漏洞利用生成能力逼近实用边界
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文档混乱毁 AI：企业如何通过信息治理释放 AI 潜力
本文深度剖析企业 AI 部署中的核心痛点：若文档管理混乱，AI 将放大错误信息风险，60% 的生成式 AI 工具存在 “自信错误” 问题。对比传统搜索与 AI 聊天机器人的本质差异，揭示信息治理缺失如何导致战略决策失误，同时论证 AI 文档工具通过合同智能审查、数据自动化提取等功能，实现降本增效、合规强化与知识资产激活...
两年3万+缺口！汽车功能安全工程师究竟长什么样？
功能安全工程师的工作内容有哪些专业比较匹配该岗位功能安全工程师岗位如何快速入门功能安全工程师的日常工作协作关系功能安全工程师的发展前景功能安全工程师的上升通道功能安全工程师需要掌握的技能以及工作难点1功能安全工程师的工作内容功能安全工程师主要实在功能安全经理和项目经理的管理和指导下，完成产品功能安全设计、开发和验证。
弥合人工智能代理鸿沟：跨越自主能力光谱的实施困境与突破路径
本文深入剖析了人工智能代理实施现状，通过对超 1250 个开发团队的调查数据，揭示了计划构建复杂代理工作流程与成功生产部署之间的巨大差距。详细阐述了从 L0 到 L5 的自主能力框架，分析各自主级别面临的技术挑战、技术栈考量及实施现实。还探讨了开发方法、未来方向和技术路线图，为人工智能开发者提供了极具价值的实践指导与深...
AlphaDrive：华中科技大学 - 地平线联合提出强化学习框架，突破自动驾驶 VLM 规划瓶颈（MetaAD 提升 22%）
华中科技大学联合地平线提出 AlphaDrive 框架，创新性结合强化学习与推理技术，突破自动驾驶 VLM 规划瓶颈。通过 GRPO 算法与四种定制奖励（规划准确性 / 动作加权 / 多样性 / 格式），在 MetaAD 数据集上实现横向决策 F1 提升 22%、纵向决策 F1 提升 18%。采用 SFT+RL 两阶段...
Chameleon：清华 - 博世联合提出快 - 慢神经符号框架，突破无地图自动驾驶车道拓扑提取精度（OpenLane-V2 提升 22%）
清华大学联合博世研发的 Chameleon 框架，创新性提出快 - 慢神经符号推理架构，突破自动驾驶无地图场景下的车道拓扑提取难题。通过动态合成程序的快速系统处理常规车道关系，结合 GPT-4 视觉模型的慢系统解决极端路口场景，在 OpenLane-V2 数据集上实现车道段检测 DETIs 提升 22%、邻接矩阵预测 ...
Occ-LLM：基于运动分离 VAE 的大模型架构，突破自动驾驶 4D 占用预测精度极限（港科大广州）
香港科技大学广州分校最新研究提出 Occ-LLM 框架，创新性融合大语言模型与 3D 语义占用表示，突破传统自动驾驶感知瓶颈。通过运动分离变分自动编码器（MS-VAE）有效解决动态 / 静态场景分离难题，在 nuScenes 数据集上实现 4D 占用预测 IoU 提升 6%、mIoU 提升 4%。支持多任务协同：未来 ...
“舱驾一体”渐行渐近，“好用”的车载AI芯片该如何设计与定义？
“舱驾一体”渐行渐近，“好用”的车载AI芯片该如何设计与定义？
智能网联汽车多域电子电气架构会如何发展？
本文总体车载软件架构设计、硬件系统、通信系统和软件系统四个角度对ICV多域E/E架构研究的关键技术进行了深入分析，并展望了未来的发展趋势。
详解智能座舱通信技术
本文主要介绍了智能座舱通信技术相关内容。
汽车网络安全及相关标准 | 你的智能座驾有多脆弱？
基于简单的案例分析和标准介绍，得出除了车厂必须保证所设计的车辆系统的安全性，还有其他能减少“表面攻击”的工作要做。智能汽车的出现为技术和创新的无限可能性打开了大门，但也为汽车本身以外的威胁打开了大门。
软件定义汽车：可扩展模块化出行解决方案框架
本文回顾了 SOA 的基本原理及其在 SDV 中的应用，揭示其如何提升灵活性、加速迭代并降低生产成本。
基于AUTOSAR实现带行人检测的自动紧急制动碰撞预警系统
本文阐述了一项复杂的创新技术——带行人检测功能的自动紧急制动碰撞预警系统（CWAB-PD
【汽车软件】AUTOSAR：适用于时序保护机制的任务调度方法
本文针对汽车领域的实时操作系统规范AUTOSAR提出了一种时间保护机制，以便在调度实时任务时遵守每个任务的截止时间。
【汽车软件】基于AUTOSAR的系统快速原型设计
本文提出了一种在AUTOSAR系统中自动集成不符合AUTOSAR的原型代码的概念，以及特定于应用程序的配置和完整系统的生成。
AP AUTOSAR ：平台健康管理 PHM 详解 （下）
本文详细介绍了 AP AUTOSAR ：平台健康管理 PHM的相关内容。
多芯片神经处理单元对自动驾驶感知的性能影响
摘要我们研究了新兴的基于chiplet的神经处理单元在受限的汽车环境中加速车载人工智能感知工作负载的应用。其动机源于chiplet技术如何成为新兴车载架构的重要
IAR 环境下的 FlashLoader 设计
本文介绍了基于 IAR 的 Flash Loader 设计关键点。
ECU 的车规级试验：DV 试验（一：标准概述）
本文初步介绍了 ECU 的车规级试验即 DV 测试，包括什么是 DV 测试，DV 与 PV 的关系，相关的试验标准等
一文了解ECU硬件都有什么
本文介绍了ECU硬件，包括其组成和作用，与此强相关的传感器，执行器和电源管理模块等内容。 希望对您的学习有所帮助。
解密汽车嵌入式芯片CPU、MCU、SBC
本文针对CPU，MCU，SBC这些基本的芯片概念进行阐述。
智能电动助力转向：AI集成提升车辆安全性和性能
本文还介绍了人工智能在 EPS 中的应用案例，如车道居中控制（LCC）、自动泊车系统和自动驾驶车辆转向，同时探讨了这项技术面临的挑战、局限性和未来前景
基于语义的车联网与自动驾驶汽车安全关联分析方法
我们提出了一种名为 SSIoV 的本体，它代表了安全与安全方面的知识，并结合了公理和规则
利用人工智能提升联网汽车的网络安全
本文探讨了人工智能在汽车行业应用中面临的网络安全挑战。
先进驾驶辅助系统的安全无线（OTA）更新机制
本研究旨在为现代车辆的先进驾驶辅助系统（ADAS）开发强大、可靠且用户友好的无线（OTA）软件更新机制。
安全电子控制单元（ECU）需考虑的网络安全问题
本文旨在介绍为保护汽车计算单元软件免受潜在攻击所采取的措施。面对网络安全风险，设计者能给出哪些应对方案？
汽车应用中基于非CAN和CAN的基础通信研究与原型实现
本文重点研究早期汽车应用中使用的非 CAN 系统，以及 Arduino 等开源硬件和 MCP 2515 等 CAN 控制器
基于机器学习的CAN总线网络攻击检测智能安全框架
本文提出一种新的基于改进的一类支持向量机的 CAN 流量异常检测模型
车载网络通信“CAN总线”的安全与漏洞
本研究的目的是调查CAN总线协议在安全通信方面的当前局限性，以及汽车领域的研究人员为克服CAN总线在不同层面的局限性所提供的各种解决方案。
基于车辆行驶模式下恒定CAN消息频率的汽车入侵检测
本文提出了一种简单且经济高效的方法，通过在车辆不同行驶模式下保持恒定的消息频率来确保 CAN 总线的安全。
抽象通信建模：以汽车CAN总线为例
本文报告了一项案例研究，其中汽车通信协议控制器局域网（CAN）在不同的抽象级别进行了建模，协议的特定功能（如位填充）在模型中有的被体现，有的被抽象掉
