ZD至顶网CIO与应用频道 06月14日 北京消息:讲真,坐在驾驶座上的时候总会有些让人分心的事情。将注意力时刻集中在路面情况上,而非速度表、收音机或是燃油表上,是很有帮助的。通过将信息直接显示在驾驶员视野正前方,汽车抬头显示(HUD)系统已经成为提高驾驶员注意力的重要工具。
通过增加板上传感器、摄像头、以及车辆与车辆/基础设施之前的通信,车辆现在能够了解的周围环境的信息量呈几何级数增长。这些新数据让我们的挑战变为——如何将这些信息高效地传递给驾驶员。
进入HUD 2.0的世界
传统的HUD提供一个大约5度的视野(FOV),覆盖单条车道的一部分。而HUD 2.0借助于高达12度的更大FOV以及更长的虚拟图像距离(VID),让驾驶员能够看到单条车道以外的交通情况。同时,从一个小型的辅助显示器升级为一个大型的主显示屏也意味着提高图形质量的重要性,以及变化光照条件下恒定可读性的重要性。此外,FOV和VID的增加与提高也对于亮度和功效提出了更高的要求。
这恰恰是TI DLP技术的切入点——它提供一流的图像质量、出色的亮度和灵活的开发选项。
更广阔的FOV和高亮度可以为驾驶员提供易于观察的图像。为了确保变化光照条件下的可读性,这个HUD应该能够产生出一个介于15,000和30,000 cd/m2之间的虚拟图像,以便为一系列不同的路面情况和光照亮度条件提供合适的对比度。为了在尽可能降低能耗的同时实现较大的FOV和高亮度,我们需要一个高效的成像器。DLP 0.3英寸 WVGA Type A100数字微镜器件(DMD)的效率高于66%,并且使用直射式RGB LED,实现有着丰富色彩饱和度的成像。
随着HUD系统的FOV不断扩大,HUD光学元件中采集的太阳能也越来越多。此外,增加的VID使得驾驶员能够从合适的角度来查看图像,正因如此,来自太阳光中的能量也越来越多地聚焦在HUD的内部成像器上。这两点结合会造成较小的区域内聚集的过多的热量,从而对成像器带来损害。基于DLP技术的HUD系统使用漫射屏幕材料来生成HUD系统的内部图像。这样做主要有两个优势:
(1) 它不吸收太阳能——它使光线漫射
(2) 它本身不发热。
这些属性帮助系统带来更大FOV和更长VID,从而顺利升级为增强现实HUD系统。
HUD正在成为车辆人机界面(HMI)策略的重要部分,在技术被越来越深度的整合进驾驶体验中时就更是如此。随着HUD从小型辅助显示转变为大型主显示屏,用户对于图像质量、可读性和可靠性的要求也在不断提升。HUD设计人员所面临的挑战就是如何满足这些全新要求,同时面对传统车辆环境条件所带来的问题。DLP技术已经在可靠性和灵活性方面建立口碑,接下来,DLP技术将致力于成为下一代HUD系统开发的强大组件。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。