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岭南非遗文化+硬核前沿科技,暑期来珠海高新区研学“赚大了”

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近日,中国自动北京高速公路迎来一支特殊车队。驾驶30辆搭载L3级自动驾驶系统的提速极狐阿尔法S(L3版)正式启动规模化上路试点,陆续驶入京台高速、驶入机场北线高速及大兴机场高速的城市指定路段,于真实交通场景中开展运行测试

这是中国自动91黄下载国内首批取得自动驾驶专用号牌的L3级车型之一。不久前,驾驶工业和信息化部正式公布了我国首批获准准入的提速L3级有条件自动驾驶车型,长安深蓝与北汽极狐位列其中。驶入(注:括号内内容为原文保留部分,城市未作改写)随后,中国自动北京、驾驶重庆等城市陆续发放自动驾驶专用号牌,提速允许L3级自动驾驶车辆在特定场景下上路运行

当这批车辆驶上高速公路,驶入自动驾驶便突破了测试场与示范区的城市局限,首次实现“可上路、可运营”,真正融入日常交通系统。()

为实现全方位的商业运营

夯实基础

在极狐阿尔法S(L3版)上路通行试点运营启动仪式上,北京新能源汽车股份有限公司董事长张国富指出,本次试点将坚持安全第一原则,采用“B端先行、男人的 伸到 涩涩分步放开”的推进模式,相关车型预计从2026年第二季度起逐步面向个人用户开放

从技术分级角度看,L3级自动驾驶的核心变化体现在责任边界的重新划分。黄河科技学院客座教授张翔在接受《证券日报》记者采访时表示,在满足特定条件的情况下,车辆系统可负责主要驾驶任务,驾驶员无需持续关注路况,但须在系统请求时及时接管。事故责任方面,L3级自动驾驶在特定场景下由车企承担;而L2级辅助驾驶阶段,责任完全归属于车主。(注:原文中“限定条件”与“特定场景”根据语境调整为更自然表达,未改变原意)

正因如此,L3级自动驾驶被视为自动驾驶发展历程中至关重要且需格外谨慎的一步。()

为应对这一重大责任转移,技术与安全体系亟需实现跨越式升级。张国富指出,L3级自动驾驶车型的核心目标是确保安全。极狐阿尔法S(L3版)配备3颗激光雷达和34颗高精度传感器,打造出全方位的360度感知网络。与此同时,爱液无需下载北汽新能源构建了“一核三环”安全保障体系,通过测试验证、过程监控与运行监测三道防线,形成全冗余安全架构,涵盖感知、控制、转向、制动等关键环节,确保在任一系统出现故障时可无缝切换至备用系统,持续维持车辆的安全运行状态

在运营推广方面,北汽新能源已携手战略伙伴北京出行,正式启动极狐阿尔法S(L3版)车型的规模化上路试点运营。首批30辆新车将在北京京台高速、机场北线高速及大兴机场高速的指定路段开展测试运行。此举既是对核心技术的实际检验,也标志着对新型运营模式的积极探索

多位受访业内人士指出,国内首批L3级自动驾驶车辆正式上路,是产业发展的重要里程碑。(此事件)标志着自动驾驶技术已从封闭场景的技术测试,迈入“合规上路、真实运营”的传媒在线观看新阶段,为以“单车智能”为核心的L3级自动驾驶落地提供了关键的合规范本。这一突破不仅将显著加快真实道路数据的积累与算法迭代速度,降低整个产业链在商业化探索中的试错成本,更将进一步推动“车—云”协同体系的构建与优化,为自动驾驶全面进入商业化运营奠定坚实基础

政策扶持与技术革新并进

车企多维度协同推进

L3级自动驾驶迈入实际运行阶段,并非偶然,而是多方因素在同期交汇推动下的必然结果。外界表现为政策环境持续松绑,内部则体现为技术突破、成本控制与产业格局的协同发展已接近关键转折点

近年来,国内对自动驾驶的政策导向已由鼓励探索逐步转向规范引领,构建起自上而下、多点推进的支持体系。例如,广东省近日出台《广东省人工智能赋能交通运输高质量发展若干政策措施》,明确支持各地市稳妥有序开放自动驾驶多场景道路测试应用,并进一步扩大高级别自动驾驶的应用范围

上海市近日发布《上海高级别自动驾驶引领区“模速智行”行动计划》,明确提出,至2027年,高级别自动驾驶应用场景将实现规模化应用,培育出具备国际竞争力与影响力的91精品免费智能网联汽车产业集群,基本建成全球领先的高级别自动驾驶示范区域

2025年4月1日,《北京市自动驾驶汽车条例》正式实施。当前,北京高级别自动驾驶示范区已升级至3.0阶段,覆盖面积从60平方公里拓展至600平方公里,累计向35家企业、逾1000辆车辆发放测试牌照,测试总里程突破3800万公里。这些成果不仅直观反映了政策开放的深度与广度,更为全国范围内L3级自动驾驶的合规运营提供了可复制、可推广的实践样本

产业链的日趋完善,为自动驾驶的快速推进奠定了现实根基。特别是关键硬件成本的下降,正大幅提升了自动驾驶的商业化潜力

主营激光雷达业务的睿镞科技(北京)有限责任公司创始人兼CEO陈如新在接受《证券日报》记者采访时表示:“随着自动驾驶相关车型逐步进入量产阶段,公司激光雷达产品出货规模快速扩大,规模效应开始显现,成为此类产品价格下探的主要驱动力。”

陈如新向记者表示,在系统配置方面,相较于L2级辅助驾驶,L3级自动驾驶更注重系统的安全冗余及低介入率运行能力,这进一步凸显了激光雷达在感知体系中的关键作用。(当前乘用车普遍采用单颗激光雷达方案)面向更高阶的自动驾驶需求,未来可能逐步转向多颗激光雷达配置,并与摄像头、毫米波雷达等多类传感器深度融合,实现对车辆四周360度环境的全面覆盖,最大限度减少感知盲区

在陈如新看来,当前车载激光雷达单价已下探至1500元以下,随着未来自动驾驶渗透率持续提升,其成本还有进一步下降的可能。在此趋势下,搭载自动驾驶功能的整车附加成本将显著降低,为L3级自动驾驶由示范运营迈向更广泛落地创造了条件

与此同时,人工智能算法的进步正重塑自动驾驶的成本结构。陈如新指出,一方面,芯片算力不断提升,为车辆应对复杂场景提供了坚实支撑;另一方面,借助模型优化与算法迭代,在确保功能实现的前提下减少对算力的依赖,已成为新的技术趋势。()这种“性能提升”与“效率优化”双轨并行的发展模式,使得高级别自动驾驶逐步摆脱对高成本硬件堆叠的过度依赖

更深层次的变革,根植于汽车产业底层发展逻辑的重塑。随着电动化转型步入深水区,续航里程与动力性能等传统竞争维度的差异日趋缩小,智能驾驶能力正成为塑造车型竞争力与品牌定位的“新护城河”

在当前形势下,自动驾驶已不再仅仅是前瞻技术储备,而是车企整车产品规划及中长期战略的核心构成部分。围绕L3级自动驾驶的系统性能、安全架构与量产进度,整车企业之间的竞争正全面展开。多家主流车企均已将L3级自动驾驶视为下一阶段的关键落地方向,并同步开展更高级别自动驾驶的技术验证与产品布局。这表明,自动驾驶的竞争已从单一技术比拼,演变为涵盖战略设计、工程实现与生态协同的综合能力博弈

多方携手共进

突破层层关卡

尽管如此,L3级自动驾驶从示范运营迈向全面推广,依然面临诸多挑战。这不仅是技术层面的深度突破,更是一次涵盖法规完善、基础设施建设以及商业模型创新的综合性考验

“目前自动驾驶产业链大部分环节已趋成熟,尤其是激光雷达、毫米波雷达、摄像头、域控制器等硬件。但成本方面仍有下降空间,随着产量提升,成本有望进一步降低。”张翔指出,当前自动驾驶的核心挑战在于软件算法尚不完善,需依赖海量数据训练与持续模型优化来突破这一瓶颈

张翔进一步指出,在L3级及以上自动驾驶场景中,责任主体由个人驾驶员转移至系统运营方,责任范围也从个体操作延伸至算法决策、系统维护及运营管理的完整链条。法律层面需对现有交通法规进行重构,重新定义“驾驶者”与“责任人”的法律身份,并建立匹配的技术与管理要求的责任认定体系。同时,自动驾驶的实际落地不仅取决于车辆自身的智能化程度,还依赖于车路协同网络、云端调度等基础设施的协同升级与完善

北京万集科技股份有限公司(以下简称“万集科技”)相关负责人在接受《证券日报》采访时指出,L3级及以上自动驾驶对路侧系统提出了更高标准,需具备多维度、高精度、低延迟的感知能力,并实现车辆、道路与云端之间的实时通信和数据协同

该负责人坦言,“车路云一体化”仍处于探索阶段,当前制约因素依然存在,包括互通标准体系尚未完全统一、路侧基础设施覆盖不足,以及商业模式尚未成熟、跨主体协同难度大等。他建议,加快国家级“车路云”交互标准制定,扩大试点城市基础设施投入,鼓励“政府+车企+科技企业”联合创新,并通过政策引导推动场景落地、数据共享与运营闭环。()

在多重挑战之下,行业共识认为,未来相当长一段时期内,L3级自动驾驶仍将遵循“单车为主、协同为辅”的发展路径。尽管商业化落地未必能快速实现,但伴随制度、技术及产业生态的不断成熟,其发展方向正变得越来越明确

路虽远,行则必至。随着制度体系日趋健全、算法性能不断突破、基础设施日益完善,自动驾驶的发展路径已愈发明确。L3级自动驾驶的试点,不仅是技术落地的检验,更是对全产业链生态的全面考验。唯有直面并跨越现实障碍,方能真正迎来人机协同驾驶的新出行纪元

2022年前5月泉州市工业投资量质齐升

前5月泉州市工业投资量质齐升

工业投资增长26.0%,比上年同期提高26.9个百分点

记者从市统计局了解到,今年以来,泉州市多措并举推动工业(产业)园区标准化建设,工业投资保持较快增长。今年1—5月,全市工业投资完成361.20亿元,增长26.0%,比上年同期提高26.9个百分点,位居全省第三位,比全省平均水平高8.1个百分点,占固定资产投资比重35.9%,拉动固定资产投资增长7.5个百分点。

其中,工业技改项目投资260.31亿元,增长36.1%,占工业投资比重72.1%,拉动工业投资增长24.1个百分点;工业新建项目投资100.88亿元,增长5.7%,占工业投资比重27.9%,拉动工业投资增长1.9个百分点。

与此同时,民间投资信心持续恢复。今年1—5月,全市民间投资完成686.41亿元,增长5.6%,自去年6月以来,累计增速均高于固定资产投资。

民间投资占固定资产投资比重68.2%,拉动固定资产投资增长3.6个百分点。其中,工业民间投资275.33亿元,增长27.2%,占民间投资比重40.1%,拉动民间投资增长9.1个百分点;基础设施民间投资60.43亿元,增长25.2%,占民间投资比重8.8%,拉动民间投资增长1.9个百分点。 (泉州晚报记者 蔡紫旻 通讯员 黄银杏)

泉州、南安两级公安机关连续作战 抓获公安部A级通缉犯

近日,福建省公安厅发出通报,表扬泉州、南安两级公安机关抓获涉嫌盗窃文物的公安部A级通缉犯刘某明。

此前,南安码头、梅山、罗东等乡镇连续发生多起盗窃古厝青石物品的案件,被盗物品包括“麒麟鹿鹤堵石”“连珠纹石柱础”“石井盘”“素面石踏步”“素面石杵”等。经文保研究中心鉴定,这些被盗物品均系文物。

接报后,南安市公安局迅速组织刑侦大队、码头派出所联合开展侦查工作。经查,犯罪嫌疑人系一个驾车流窜作案的盗窃犯罪团伙。通过研判分析,侦查员迅速锁定其中3名犯罪嫌疑人身份信息,分别于3月18日、19日将他们成功抓获,同时追回5件被盗文物。经审讯,3名犯罪嫌疑人对盗窃文物的犯罪事实供认不讳。三人还交代了该案另外还有一名重要团伙成员刘某明。侦查员立即开展抓捕,但刘某明具有一定反侦查意识,抓捕行动一时未果。

今年9月4日,公安部对10名重大文物犯罪在逃人员发布A级通缉令,犯罪嫌疑人刘某明位列抓捕对象之一。泉州、南安两级公安机关对此高度重视,南安市公安局抽调相关警种的精干警力成立追逃专班,全力对刘某明开展研判追捕工作。为了早日抓获他,专案侦查员放弃休息,驱车数百公里赶赴犯罪嫌疑人刘某明落脚点,连夜开展摸排、蹲守工作。9月6日,经抓捕小组的连续工作,公安部A级通缉犯刘某明被成功抓获。

经突审,犯罪嫌疑人刘某明如实交代了自己的犯罪事实。至此,该盗窃文物团伙成员全数落网。(记者陈灵 黄耿煌 通讯员陈龙辉 蔡耀宗)

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当这批车辆驶上高速公路,驶入自动驾驶便突破了测试场与示范区的城市局限,首次实现“可上路、可运营”,真正融入日常交通系统。()

为实现全方位的商业运营

夯实基础

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从技术分级角度看,L3级自动驾驶的核心变化体现在责任边界的重新划分。黄河科技学院客座教授张翔在接受《证券日报》记者采访时表示,在满足特定条件的情况下,车辆系统可负责主要驾驶任务,驾驶员无需持续关注路况,但须在系统请求时及时接管。事故责任方面,L3级自动驾驶在特定场景下由车企承担;而L2级辅助驾驶阶段,责任完全归属于车主。(注:原文中“限定条件”与“特定场景”根据语境调整为更自然表达,未改变原意)

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在运营推广方面,北汽新能源已携手战略伙伴北京出行,正式启动极狐阿尔法S(L3版)车型的规模化上路试点运营。首批30辆新车将在北京京台高速、机场北线高速及大兴机场高速的指定路段开展测试运行。此举既是对核心技术的实际检验,也标志着对新型运营模式的积极探索

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L3级自动驾驶迈入实际运行阶段,并非偶然,而是多方因素在同期交汇推动下的必然结果。外界表现为政策环境持续松绑,内部则体现为技术突破、成本控制与产业格局的协同发展已接近关键转折点

近年来,国内对自动驾驶的政策导向已由鼓励探索逐步转向规范引领,构建起自上而下、多点推进的支持体系。例如,广东省近日出台《广东省人工智能赋能交通运输高质量发展若干政策措施》,明确支持各地市稳妥有序开放自动驾驶多场景道路测试应用,并进一步扩大高级别自动驾驶的应用范围

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2025年4月1日,《北京市自动驾驶汽车条例》正式实施。当前,北京高级别自动驾驶示范区已升级至3.0阶段,覆盖面积从60平方公里拓展至600平方公里,累计向35家企业、逾1000辆车辆发放测试牌照,测试总里程突破3800万公里。这些成果不仅直观反映了政策开放的深度与广度,更为全国范围内L3级自动驾驶的合规运营提供了可复制、可推广的实践样本

产业链的日趋完善,为自动驾驶的快速推进奠定了现实根基。特别是关键硬件成本的下降,正大幅提升了自动驾驶的商业化潜力

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陈如新向记者表示,在系统配置方面,相较于L2级辅助驾驶,L3级自动驾驶更注重系统的安全冗余及低介入率运行能力,这进一步凸显了激光雷达在感知体系中的关键作用。(当前乘用车普遍采用单颗激光雷达方案)面向更高阶的自动驾驶需求,未来可能逐步转向多颗激光雷达配置,并与摄像头、毫米波雷达等多类传感器深度融合,实现对车辆四周360度环境的全面覆盖,最大限度减少感知盲区

在陈如新看来,当前车载激光雷达单价已下探至1500元以下,随着未来自动驾驶渗透率持续提升,其成本还有进一步下降的可能。在此趋势下,搭载自动驾驶功能的整车附加成本将显著降低,为L3级自动驾驶由示范运营迈向更广泛落地创造了条件

与此同时,人工智能算法的进步正重塑自动驾驶的成本结构。陈如新指出,一方面,芯片算力不断提升,为车辆应对复杂场景提供了坚实支撑;另一方面,借助模型优化与算法迭代,在确保功能实现的前提下减少对算力的依赖,已成为新的技术趋势。()这种“性能提升”与“效率优化”双轨并行的发展模式,使得高级别自动驾驶逐步摆脱对高成本硬件堆叠的过度依赖

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