1）自动驾驶AI终端硬件架构
自动驾驶汽车AI终端是一个集环境感知、规划决策、控制执行等多项功能于一体的综合智能系统。根据自动驾驶系统在典型应用场景中针对环境感知、规划决策以及执行控制等业务模块体现出的不同任务分工、工作模式及通信互联方式，研究自动驾驶AI终端的系统可靠性设计及模块化设计方法，重点研究基于GPU和MCU的异构多核硬件系统架构和基于以太网的高速互联通信架构。
2）自动驾驶AI终端软件架构
自动驾驶车端系统集成了多个软件功能模块（环境感知、规划决策、执行控制、导航、.、交通信号监测等）和多个硬件执行单元（计算单元、控制单元、传感器等），研究：
基于AI的感知、规划、执行等功能性应用软件系统架构与层次化、模块化的设计方法；
基于任务自适应的系统软件和应用软件好优构架；
确保合理分配和调度包括GPU、CPU、内存、总线和通信接口等在内的软硬件资源，提供系统自我修复能力、模块资源隔离能力、计算与内存资源分配能力、优先级执行能力，以及模块间有效通信能力等。
3）自动驾驶AI终端的技术集成应用
自动驾驶系统作为一个典型的物理信息融合系统，必须通过AI方法的综合运用才能实现进行数据信息和知识信息的综合集成。
针对自动驾驶智能终端的有限软硬件资源，构建面向自动驾驶智能终端的AI操作系统，使自动驾驶的感知融合、决策控制等任务能够实时执行。AI操作系统除具有通用操作系统的所有功能，还应包括语音识别、机器视觉、执行器系统和认知行为系统，可分为基础设施层、技术研发层和集成应用层。基于AI的自动驾驶智能终端目前已得到业界的普遍重视，大量AI技术正以惊人的速度应用在自动驾驶汽车领域。
然而，目前仍面临的一些问题亟待解决：
如AI算法需要大量标记的样本库进行自学习，且内在机理不清晰、边界条件不确定；
AI技术应用范围受限于车载芯片及传感器的处理能力等。
因此，注重传感器与汽车产业同步升级，藉此提高数据采集质量，使数据融合在硬件层面有解决方案；好大限度发挥AI技术在限定场景下的应用，如封闭/半封闭区域、低速/高速状态、有轨交通、特种车辆等。
URC-51N / URC-51N-HR0
ABB REF542PLUS 1VCF750090R802
SIEMENS 7KG8000-8AB20/DD
SCHNEIDER ABE7 R16S210
DEIF RMC-131D
TM8P0H110
PM-620-MG
SIEMENS 7PA3032-1AA00
Schneider US727H
SEMIKRON SEMIPONT SKD110/18 05292
LE20-2621
Siemens PXC22.D
SIEMENS 6ES5436-4UA12
Siemens 5wg1 512-1AB01
USED ADVANTECH APAX 5046
Siemens PAC10.1U/F
SCHNEIDER B3624
EMS30-C M31611
EN8400
RS232-BUS ConVERTER / E-HOME-MBUS-RS232
ZIEHL Stromrelais STW1K / S 225636