智能物流架构与物联网架构的异同？

一、智能物流架构与物联网架构的异同？

智能物联网物流信息更精确，配货时间更快捷

二、智能架构定义？

智能结构是一种仿生结构体系,它集主结构、传感器、控制器及驱动器于一体,具有结构健康自诊断、自监控、环境自适应以及损伤自愈合自修复的生命特征及智能功能,在危险发生时能自己保护自己。

智能结构是人才群体中具有不同智能优势的人员的比例构成状况。

智能是知识、技能和能力诸因素的综合体，反映人的认识（包括观察、记忆、思维、想象）和实践能力。

人类社会所取得的每一重大成果，是诸种智能优势相结合的产物。人才群体由具有不同智能优势的人合理组成，就能充分发挥各人的智能优势，扬长避短，互相补充。

智能类型相似，智能水平相当的人一起工作，其群体效能较低。

三、小熊电器组织架构？

控股股东 佛山市兆峰投资有限公司(持有44.42%)

实际控制人 

李一峰、张红，下面是公司股权结构。

佛山市兆峰投资有限公司 ·本期 6929万股/44.42% o上期 6928.74万股/44.42% 施明泰 ·本期 1583万股/10.15% •上期 1583.15万股/10.15% 龙少柔 ·本期 1192万股/7.64% •上期 1192.35万股/7.64% 永新县吉顺资产管理合伙企业(有限合伙) ·本期 702万股/4.5% •上期 702.00万股/4.50% 龙少静 ·本期 534.3万股/3.42% •上期 534.29万股/3.42% 龙少宏 ·本期 346.3万股/2.22% 。上期 346.32万股/2.22% 香港中央结算有限公司 ·本期 245.7万股/1.57% •上期 92.38万股/0.59% 建设银行-浙商丰利增强债券型证券投资基金 ·本期 100万股/0.64% 新进股东 工商银行-信澳优势价值混合型证券投资基金 ·本期 81.39万股/0.52% ·上期 93.06万股/0.60% 上海浦东发展银行-交银施罗德成长动力一年持有期混合型证券 投资基金 ·本期 80万股/0.51% •上期 90.00万股/0.58%

主营业务 创意小家电研发、设计、生产和销售。

四、epc与智能驾驶区别？

EPC和智能驾驶虽然都与工程和设计有关，但它们之间存在明显的区别。EPC（Engineering Procurement Construction）是一种工程总承包模式，它指的是承包方受业主委托，按照合同约定对工程建设项目的设计、采购、施工等实行全过程或若干阶段的总承包，并对其所承包工程的质量、安全、费用和进度进行负责。在EPC模式中，“Engineering”不仅包括具体的设计工作，而且可能包括整个建设工程内容的总体策划以及整个建设工程实施组织管理的策划和具体工作；“Procurement”也不是一般意义上的建筑设备材料采购，需要进一步囊括专业设备、材料的采购；“Construction”应译为“建设”，其内容包括施工、安装、试测、技术培训等。而智能驾驶则更侧重于驾驶的智能化，它涉及到注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。智能驾驶的网络导航主要解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预则是指驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。总的来说，EPC主要关注的是工程项目的总承包和组织管理，而智能驾驶则更侧重于驾驶的智能化和自动化。虽然它们在某些方面有所区别，但它们都是为了提高工程效率和质量而存在的。

五、山河智能组织架构？

围绕山河智能，依次连接属下子系统结构，绘制山河智能组织架构。

六、智能座舱架构与功能开发流程详解？

智能座舱基础架构解析

整个智能座舱架构参照3层模型构成，其中底层是硬件层，包含摄像头，麦克风阵列，内嵌式存储器（磁盘）EMMC、内存DDR等；中间层是系统软件层，包含操作驾驶域系统驱动（Linux/QNX Drive）与座舱域系统驱动（Android Drive\SPI）；中间层之上是功能软件层，包含与智能驾驶公用部分的感知软件，智能座舱自身域的感知软件，功能安全分析层。车机端的在向上层是服务层，包含启用摄像头人脸识别、自动语音识别、数据服务、场景网关、账号鉴权等。

座舱AI智能交互系统是一个独立系统，独立迭代，每月OTA。整个智能座舱系统架构可以参考如下设计模型进行相应的信息交互。与智能驾驶域不同，智能座舱域更偏向于交互层级，也即更加重视智能互联。因此对于网络通信、数据流等信息更加重视。

从下到上整体智能座舱系统包括如下几个大的控制单元应用：

1、车机硬件

车机硬件主要是原始感光或应声部件，用于接收DMS摄像头输入的驾驶员面部或手部信息及OMS输入的乘员信息。同时，接收车内乘员输入的相关语音信息，车载音响、显示等硬件单元。

2、图像或语音处理芯片

这里的图像或语音处理芯片功能包含对人脸识别、情绪识别、手势识别、危险行为识别、多模语音、功能算法等应用。

感知软件：包含多模感知算法、数据闭环的数据埋点、插件管理和基础组件

功能安全：实现芯片处理的硬件级别及软件级别的功能安全分析及构建

系统管理：包括底层OTA、配置组件、功能安全、诊断、生命周期控制等

公共管理：基本日志、链路、配置等软件管理

3、系统及中间件平台

与智能驾驶类似，智能座舱在系统平台层面需要建立硬件适配及驱动控制，包含进行安全数字输入输出单元、电源能量分配、编解码、音频输出、显示、can通信等单元。

4、车机服务

作为智能座舱的核心服务，则更加依赖于车机服务进行相应的能力控制。整个车机服务包括系统控制、车身控制、数据服务、OTA、底盘状态及车身数据等内容。

具体说来实现如下功能：

AI芯片管理：包含该AI芯片级以上的系统管理与配合，进行进程监控、OTA、HBSerrvice

感知数据软件包SDK：包含接收传感器感知数据结果，融入AI芯片算法中，并提供数据包Pack的录制功能

控制软件包SDK：提供软件生命周期管理，感知算法控制开关，录制开关等功能

应用框架：完成相关业务流程，比如场景定义、多模态语义解析等

业务层：在应用框架之上，完成相关业务实现过程，比如FaceID注册，工作模式定义、OTA、数据闭环等

数据服务：包含数据管理、数据处理、数据挖掘、数据回灌；数据指标评测、诊断管理；模型训练、模型测试、模型管理；数据标注、标注管理等一系列服务。

5、决策中心

决策中心包括通过感知SDK建立场景SDK，从而构建定制化场景及图像/语音感知能力。

多模态座舱交互技术总体包含：语音+手势+视线智能人机交互系统。这里我们把图像和语音感知处理能力统称为多模态交互应用技术框架。其处理过程包含定义车身数据库、车内感知数据库，并进行用户交互行为数据库构建，开发用于云端场景推荐匹配SDK，后续用于解决全场景联调服务推荐功能。进一步的，采集用户典型场景行为数据，将实际用户行为数据输入个性化配置引擎可推动实现端上场景SDK。最终解决车控、音乐、支付等常规服务推荐功能。

6、交互应用

整个交互应用包括车身控制、系统控制、第三方APP交互控制、语音播报、用户界面等几个方面。同时，对于第三方应用中的地图、天气、音乐等也有一定要求。

7、云端服务

由于大量的数据涉及远程传输和监控，且智能座舱的大算力算法模块处理也更加依赖云端管理和计算能力。智能座舱云端服务包括算法模型训练、在线场景仿真、数据安全、OTA管理、数据仓储、账号服务等。

场景网关：融合多个服务，比如驾驶员监控的faceID或语音识别进行场景理解，用于行为分析，推送

账号鉴权：对服务接入进行鉴权，只有授权账号才能进行服务

faceID：驾驶员人脸识别

数据闭环管理：数据接入平台、OTA升级等

智能座舱算法算力解析

智能座舱的高速发展催生算法数量攀升，算力需求增加。到2021年，摄像头能够覆盖轿车乘客，IMS检测最多达5人，多模语音分离最多也达到5人，2022年，大概有150个算法驱动300个以上的场景应用；到2023年，开发者生态建立后，第三方感知将大幅增加，全车的离线多模语音交互将需要更多的算力。车载智能化AI系统包括车载AI场景、算法、开发工具、计算架构、车载AI芯片。整个智能座舱AI系统视觉、语音、多模融合。23年，座舱AI算法将达到白万级。

在数据方面整体提高50%的处理效率，在算法方面平衡计算和带宽上的高效神经网络结构。在算力上将从个位数量级向百位数量级增长，一般情况智能AI座舱是一个独立系统，独立迭代，每月OTA。

如下表示了智能座舱在其AI算法发展上的能力分配表。总结起来智能座舱算法模块主要分为几个大类：

驾驶员面部识别类：包含人头识别、人眼识别、眼睛识别等；

驾驶员动作识别类：手势动作识别、身体动作识别、嘴唇识别等；

座舱声音识别类：前排双音区检测、声纹识别、语音性别识别/年龄识别等；

座舱光线识别类：座舱氛围灯、座舱主体背景、座舱内饰等；

车载智能交互算力需求趋势，表示传感器增长趋势主要体现在舱内传感器数量和像素的提升，带来对算力需求的大幅提升。此外，对于智能座舱而言，麦克风数量也从集中双麦克风/分布式4麦克风，向分布式6-8个麦克风方向发展。

智能座舱开发流程

智能座舱开发流程涉及利用新场景、场景库进行场景定义；利用HMI设计工具进行UI/UE设计（包含界面及交互逻辑设计）；利用HMI 框架构建工具搭建整个交互设计平台；由开发人员基于搭建的交互设计平台进行软硬件开发；测试人员深入贯穿于整个开发过程进行阶段性单元测试和集成测试。测试结果部署于车端进行搭载。整个过程由开发设计人员进行全方面维护。

七、龙芯架构与mips架构区别？

龙芯架构与MIPS架构是两种不同的计算机处理器架构。1. 主要特点： - 龙芯架构：由中国自主研发的龙芯公司设计，旨在实现国产化的处理器，支持RISC-V指令集架构，并进行了自主创新。 - MIPS架构：由MIPS公司开发，是一种经典的RISC指令集架构，广泛应用于嵌入式系统和工作站等领域。2. 指令集架构： - 龙芯架构：支持RISC-V指令集架构，是一种开源的指令集架构，具有可扩展性和可移植性。 - MIPS架构：采用MIPS指令集架构，具有简洁、高效的特点，并且易于实现和优化。3. 设计理念： - 龙芯架构：龙芯公司致力于自主创新，推动国产处理器的发展，提高处理器性能和功耗比，兼顾性能和能效。 - MIPS架构：MIPS架构早期主要面向工作站市场，追求高性能和高可靠性，后来也应用于嵌入式系统和移动设备等领域。4. 应用领域： - 龙芯架构：主要应用于高性能计算、服务器、超级计算机等领域，是国内超算中常用的处理器架构。 - MIPS架构：在早期主要应用于工作站和服务器，现在也广泛应用于家庭娱乐、智能家居和网络设备等嵌入式领域。总结来说，龙芯架构是中国自主研发的处理器架构，支持RISC-V指令集架构，并进行了自主创新；而MIPS架构是一种经典的RISC指令集架构，具有成熟的生态系统和广泛的应用领域。

八、riscv架构与龙芯架构优劣？

互有优劣。龙芯架构LoongArch的特点是自主性、兼容性、扩展性较强，最大优势是完全自主。而RISC-V架构的特点是开源，目前的生态优于龙芯。所以二者是互有优劣的，未来可能是龙芯、RISC-V、ARM三足鼎立的局面。

九、mips架构与arm架构对比？

mⅰps架构当年曾经是RⅠSC上著名的架构，通常和UNⅠX一齐用于主机，由于x86的激列竞争，这个架构衰落并被龙芯购买，mⅰps偏向于密集运算，用于大中型主机，运行Lⅰnux。而arm则偏向手持设备和轻服务端，并成为手机芯片的主流，运行安卓和Linuⅹ。

十、NCA智能驾驶与ICA区别？

NCA智能驾驶和ICA都是智能驾驶技术中的一种，但它们之间有以下区别：

1. 概念不同：NCA智能驾驶是基于网络的车辆智能驾驶技术，而ICA是基于图像处理的车辆智能驾驶技术。

2. 技术原理不同：NCA智能驾驶主要利用车辆与道路两端之间的通信技术，通过车辆与互联网的通讯，实现车辆的自主驾驶。ICA则是利用激光雷达、摄像头等传感器，对车辆周围的环境进行实时感知，以实现自主驾驶。

3. 应用场景不同：NCA智能驾驶适用于高速公路等相对封闭的道路网络中，通过车辆之间的通讯实现自主驾驶。ICA则适用于城市道路等开放道路网络中，通过对周围环境的感知实现自主驾驶。

4. 发展阶段不同：NCA智能驾驶技术相对于ICA还处于发展的早期阶段，相关技术和标准尚未完全成熟。ICA技术已经相对成熟，已经被广泛应用于无人驾驶技术中。

总的来说，NCA智能驾驶和ICA都是智能驾驶技术中的一种，但它们的技术原理、应用场景、发展阶段等方面都有所不同，针对不同的场景和需求可以选择不同的智能驾驶技术。