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斯堪尼亚中国制造基地首批Super重型卡车在江苏如皋正式下线

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汽车维修行业启动信用评价工作，旨在规范市场秩序

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国家锂电材料及产品质量检验检测中心正式通过验收

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新能源汽车技术快速迭代，二手车保值问题再引关注

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行业盛会热议“短期与长期”，中国汽车产业如何迈向高质量发展

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从“贸易输出”到“体系输出”，中国汽车出口结构持续升级

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行业推动“60天账期”，车企与供应商重构“共生共荣”关系

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工信部鼓励锂电池、新能源汽车等优势产业加速“走出去”

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汽车行业信息资讯 | 比亚迪CTB 3.0技术解析：电池车身一体化再进化

在新能源汽车技术快速迭代的当下，电池系统作为电动车的核心部件，其技术进步直接影响整车性能与用户体验。比亚迪作为国内新能源汽车的领军企业，近年来在电池技术领域持续深耕，其CTB（Cell to Body）电池车身一体化技术自推出以来便备受关注。而随着CTB 3.0版本的发布，比亚迪再次将电池与车身结构的融合推向了一个新的高度。CTB技术的核心理念是将电池包结构与车身架构深度融合，从而实现更高的空间利

汽车行业信息资讯 | 宁德时代固态电池量产在即，续航突破1000km

近年来，随着全球新能源汽车市场的持续升温，动力电池技术的突破成为行业关注的焦点。作为全球动力电池领域的领军企业，宁德时代（CATL）在固态电池领域的研发进展备受瞩目。近日，宁德时代官方透露，其全固态电池已进入中试阶段，预计将在2027年实现量产，届时搭载该电池的电动汽车续航里程将突破1000公里，这无疑为整个行业注入了强劲动力。固态电池：下一代动力电池的“新宠”与传统液态电解质电池相比，固态电池采

汽车行业信息资讯 | 高通发布新一代智能座舱芯片，算力提升3倍

近年来，随着智能汽车技术的飞速发展，汽车不再仅仅是交通工具，而逐渐演变为一个集智能驾驶、信息娱乐、人机交互于一体的移动智能空间。在这一变革浪潮中，芯片作为智能汽车的核心硬件之一，其性能直接决定了整车的智能化水平。近日，全球领先的半导体企业高通公司正式发布了其新一代智能座舱芯片——骁龙座舱平台8295，标志着汽车智能化进入了一个新的阶段。这款芯片基于5nm工艺制程打造，采用了多核异构计算架构，集成了

汽车行业信息资讯 | 百度Apollo无人驾驶出租车试点扩大至10城

近年来，随着人工智能与自动驾驶技术的飞速发展，无人驾驶汽车正逐步从科幻概念走向现实应用。百度Apollo作为中国自动驾驶领域的领军者之一，其在无人驾驶出租车（Robotaxi）方面的探索和实践，引发了广泛关注。近日，百度Apollo宣布将无人驾驶出租车的试点运营范围扩大至10个城市，这一举措不仅标志着中国智能出行产业迈入新阶段，也为未来城市交通模式的变革提供了重要样本。百度Apollo的无人驾驶出

汽车行业信息资讯 | 小鹏XNGP 5.0即将推送，城市NOA再升级

随着智能驾驶技术的不断发展，各大车企纷纷加快了自动驾驶功能的迭代与升级。近日，小鹏汽车宣布其最新的XNGP 5.0系统即将推送，标志着其城市NOA（Navigate on Autopilot）功能再次迎来重大升级。此次更新不仅在技术层面实现了多项突破，也为用户带来了更加智能、安全和便捷的出行体验。XNGP作为小鹏汽车智能驾驶系统的核心，自推出以来便备受关注。而此次升级的XNGP 5.0版本，更是集

汽车行业信息资讯 | 端到端AI大模型遇瓶颈，强化学习成新方向

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业作为智能制造和智能交通的重要组成部分，正经历着深刻的变革。从自动驾驶到智能座舱，从车联网到智能制造，AI的应用正在重塑整个行业的格局。然而，尽管端到端AI大模型在多个领域展现出强大的潜力，其在汽车行业的落地却逐渐显现出瓶颈，尤其是在复杂场景理解和动态决策方面。端到端深度学习模型通过将输入数据直接映射到输出结果，省去了传统模块化设计中繁琐的手工特征工程和逻

汽车行业信息资讯 | 激光雷达VS纯视觉：特斯拉与华为的技术路线之争

在当今智能驾驶技术迅猛发展的背景下，激光雷达与纯视觉方案的技术之争成为汽车行业热议的话题。特斯拉与华为作为全球领先的科技企业，分别代表了两种截然不同的技术路线。这场技术路线之争不仅关乎自动驾驶的未来方向，也深刻影响着整个智能汽车产业的发展格局。特斯拉自2014年推出Autopilot系统以来，始终坚持采用纯视觉方案作为自动驾驶的核心感知手段。其创始人埃隆·马斯克多次公开表示，激光雷达“昂贵且多余”

汽车行业信息资讯 | 华为ADS 3.3对比理想VLA，谁更接近L4自动驾驶？

在当前智能驾驶技术飞速发展的背景下，各大厂商纷纷推出自家的高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶解决方案。华为与理想汽车作为各自领域的佼佼者，分别带来了华为ADS 3.3与理想VLA系统。这两套系统都在向L4级自动驾驶的目标迈进，但它们在技术路线、传感器配置、算法架构和实际表现上各有特点。本文将围绕这些维度，深入对比分析两者的异同，探讨谁更接近L4自动驾驶。一、技术路线对比：激光雷达与纯视觉之争华

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