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据Gartner发布的报告显示，由于芯片短缺以及汽车电气化、自动驾驶等趋势，全球前*大汽车制造商中的半数将自行设计芯片，借以掌控产品路线图和供应链。

Gartner研究副总裁Gaurav Gupta认为，汽车半导体供应链很复杂。在大多数情况下，芯片制造商只是汽车制造商的三级或四级供应商，通常需要一段时间才能适应汽车市场的需求变化，这使得汽车制造商增加了对半导体供应链的控制欲望。

特斯拉是**自研自动驾驶芯片的车企，对于特斯拉的做法，业内人士指出：“他们选择自研芯片，是因为当时英伟达这些厂商没有能满足他们需求的芯片，加上特斯拉销量起来后，有足够资金自己研发并找供应链支持。从结果来看，他们这种做法被市场认可，所以大家开始往这个方向尝试。”

在自研芯片方面，不同车企的重点和布局也有所不同。特斯拉、小鹏、蔚来等这些一直在用自研算法的车企，自研高算力芯片。前述人士指出：“车企喜欢强调全栈自研，但通用芯片无法发挥出自研算法的优势，所以有实力的厂商选择定制化自己的芯片来匹配自研算法。”从这个角度来说，车企自研高算力芯片前提之一是本身在自动驾驶软件及算法有足够强的能力。

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汽车面漆检测设备是用于汽车整车制造工厂的后道检测工序，主要用于检测汽车表面油漆的划痕、空洞、瑕疵、凸点等缺陷的检测，是汽车生产工序后质量的保障型设备。1.新型涂装运输机国内目前车身涂装线前处理和电泳采用的典型运输机有推杆悬链、摆杆链和程控葫芦。它们各有优缺点，共同的缺点是都不能解决车身内部诸多空腔结构体内的有效排气问题，尤其是车顶盖内的气袋问题。这些部位不能得到磷化和电泳处理。新型的多功能穿梭机（Vario-Shuttle）和滚浸运输机（RoDip）诞生后，不仅解决了这些问题，而且继承了前述的运输机的所有优点。多功能穿梭机还具备在一条生产线上实现多品种不同工艺的功能，完全符合自动化柔性涂装生产的要求。这两种运输机在国内新建车身涂装线上已经开始应用。莆田全自动汽车面漆检测设备源头厂家告别人手加测的不稳定性，光学识别检测，精度、准确度都更高的汽车面漆检测设备。

汽车面漆检测设备是用于汽车整车制造工厂的后道检测工序，主要用于检测汽车表面油漆的划痕、空洞、瑕疵、凸点等缺陷的检测，是汽车生产工序后质量的保障型设备。4.底盘类零件的涂装在发达国家，底盘类零件涂装普遍采用磷化、阴极电泳或粉末喷涂工艺，大总成一般是零件先进行电泳或粉末喷涂，然后装配，根据需要再对总成喷涂低温或室温固化面漆。由于阴极电泳和粉末涂层具有良好的机械性能，有些零件的机械加工可以在涂装后进行，这样可以避免零件在涂装前因加工时间长而锈蚀。车架、底盘类零件毛胚多是热轧板和铸件，成形前或涂装前多采用喷丸或喷砂处理，酸洗处理已经逐渐被淘汰。敷膜技术替代塑料覆盖件涂装敷膜技术是预制一种适应于热成形的面漆涂膜，其经热成形后的产品的面漆性能和外观与传统的烘烤喷涂涂膜非常相近。该技术主要应用于塑料件生产，采用夹物模压或内模工艺将预制好的复合涂膜在塑料件浇注成形的同时完成成形并与塑料件熔为一体，得到无缺陷的涂装覆盖件。

“智能化是不容有失的关键战役。”已成为主流车企的共识。或是担心输掉这场竞赛，“自研芯片”在汽车行业中变得越来越流行。

尤其是在经历过“芯荒”后，近两年国内车企开始走自研芯片的路线。近日，长安汽车与重庆高新区智能制造产业研究院等成立重庆芯联集成电路有限公司，注册资本高达87亿元，是重庆市国资相关单位联合大型汽车整车企业投资的先进车规级12英寸大型集成电路制造项目。

事实上，除了长安汽车外，吉利、广汽、北汽、比亚迪等车企均有自研计划或选择通过合作成立合资公司的方式入局造芯。小鹏、蔚来、理想等造车新势力选择自研芯片。不过，国内汽车市场激烈到近乎惨烈的竞争是汽车行业内所有企业将持续面临的严酷挑战。自研芯片固然有形成差异化竞争等优势，但存在的高投入和高风险，在当前竞争环境下，对主机厂而言，会是个好买卖吗？

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中科院上海技物所研究员俞立明认为，新能源汽车产业的兴起是推动汽玻产业实现弯道超车的重大契机。建议学术界与对口企业形成长期合作，在有技术产业化可能的前提下，与企业研究院合作，完成技术走向市场的产业推广道路。并在其中找到一个合适的互利共赢模式，是科研机构转型发展的基础。汽车面漆检测设备是我公司推出以光学为基础的AOI检测设备，提高检测精度，保障汽车行业先进性。汽车产业正进入发展新阶段，与会**们指出，以同步辐射的上海大科学装置，为纳米材料的光学调控研究开创了新纪元，将这些技术有效地运用到国家支柱性产业中去，将为中国产业升级带来新的契机和突破。现在是考虑引入新技术、新方法，来突破玻璃贴膜解决汽车舒适性问题产业瓶颈的时候了，这也是全球汽车产业节能型课题。汽车面漆检测设备是提高汽车产业不可缺少的一部分。这款检测设备能够快速识别汽车面漆的微小瑕疵，确保完美涂装。安徽快速汽车面漆检测设备

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深度学习算法主要是数据驱动进行特征提取和分类决策，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和淮确、所提取的抽象特征魯棒性更強,泛化能力更好，但检测结果受样本集的影响较大。深度学习通过大量的缺陷照片数据样本训练而得到缺陷判别的模型参数，建立出一套缺陷判别模型,终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力能够识別缺陷。深度学习算法基于TensorFlow和Keras框架，常用的深度学习算法有ResNet、MobileNet、MaskR-CNN和FasterR-CNN等。FasterR-CNN是以RPN(注意力网络)和CNN(卷积神经网络)为算法框架，其中RPN用于生成可能存在目标的候选区域(Proposal),CNN用于对候选区域内的目标进行识别并分类,同时进行边界回归调整候选区域边框的大小和位置使其更精淮地标识缺陷目标。FasterR-CNN相比前代的R-CNN和FastR-CNN比较大的改进是将卷积结果共享给RPV和FastR-CNN网络，在提高准确率的同时提高了检测速度。总体来讲，传统图像算法是人工认知驱动的方法，深度学习算法是数据驱动的方法。深度学习算法一直在不断拓展其成用的场景.但传统图像方法因其成熟、稳定等特征仍具有应用价值。目前。南平光学方法汽车面漆检测设备供应商家