无人驾驶行业研究报告
无人机行业发展前景及应用案例研究报告
无人机行业发展前景及应用案例研究报告引言无人机，即无人驾驶的飞行器，是近年来快速发展的新兴行业。
本文将探讨无人机行业的发展前景，并通过多个应用案例来展示其广泛的应用领域和潜力。
一、背景介绍无人机是一种通过遥控或预设程序自主飞行的飞行器。
它具有小巧灵活、成本低廉、操作简便的特点，受到了各个领域的广泛应用。
无人机的发展前景广阔，成为许多企业和研究机构的关注焦点。
二、农业领域的应用案例无人机在农业领域的应用非常广泛。
它可以用于土壤监测、植物病虫害监测、农作物喷洒等。
例如，在土壤监测方面，无人机可以通过搭载传感器，实时监测土壤的湿度、温度和肥料含量，提供农民科学化的决策支持。
三、环境保护领域的应用案例无人机在环境保护领域也发挥着重要作用。
它可以用于巡查野生动物保护区、监测大气污染情况和追踪动植物物种。
例如，在野生动物保护方面，无人机可以通过高分辨率摄像设备，实时监测动物迁徙、栖息地状况等，提供精确的保护策略。
四、物流和运输领域的应用案例无人机在物流和运输领域的应用也日益增多。
它可以实现快递、货物运输和紧急医疗物资的快速送达。
例如，在快递领域，无人机能够实现最短路径的智能规划，大大提高送达效率，降低人力成本。
五、建筑工程领域的应用案例无人机在建筑工程领域也有广泛的应用。
它可以用于施工现场监测、工地安全巡检和建筑结构检测等。
例如，在施工现场监测方面，无人机可以通过高清摄像设备，实时监测施工进度和质量，提供及时的问题解决方案。
六、医疗领域的应用案例无人机在医疗领域的应用也越来越受到重视。
它可以用于医疗物资的紧急运输、医疗器械的送达和医疗服务的远程支持。
例如，在紧急医疗物资运输方面，无人机能够快速到达偏远山区或交通封闭地区，救助病患并提供及时医疗支持。
七、安全监控领域的应用案例无人机在安全监控领域扮演着重要的角色。
它可以用于边境巡逻、城市监控和灾害救援等。
例如，在边境巡逻方面，无人机可以搭载红外摄像机，实时监测边境安全状况，提供及时的预警和支持。
无人驾驶汽车技术研究报告
无人驾驶汽车技术研究报告无人驾驶汽车技术是当今科技领域的热门话题，其正迅速发展并引起了广泛的关注。
本报告旨在全面研究无人驾驶汽车技术的现状和未来发展趋势，并探讨其对社会和经济的影响。
一、引言无人驾驶汽车技术是指通过计算机和传感器等设备实现车辆自动驾驶的一种先进技术。
传统车辆需要人工操纵实现行驶，在这一技术的发展下，汽车将能够自主感知和决策，从而实现自动驾驶。
二、无人驾驶技术的现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了显著的进展。
一方面，各大汽车制造商和科技公司纷纷投资于无人驾驶技术的研发和应用。
特斯拉、谷歌、百度等公司推出的自动驾驶汽车已经在实际道路上进行了测试。
另一方面，无人驾驶技术所需的关键技术逐渐成熟，包括激光雷达、人工智能、高精度地图等。
三、无人驾驶技术的优势无人驾驶技术相比传统驾驶具有多重优势。
首先，它可以提高交通安全性。
自动驾驶汽车能够实时感知并及时应对交通状况，减少人为因素导致的事故风险。
其次，无人驾驶技术可以提高交通效率。
车辆之间可以实时通信，避免交通堵塞和事故发生，节约时间和资源。
此外，无人驾驶汽车还可以为老年人和残疾人群体提供更加安全和便捷的交通方式。
四、无人驾驶技术的挑战尽管无人驾驶技术在各个方面都表现出巨大潜力，但其仍然面临着一些挑战。
首先，安全问题是最大的挑战之一。
无人驾驶汽车需要面对各种复杂的交通场景，如突发状况、恶劣天气等，如何保证安全成为了需要解决的难题。
其次，无人驾驶技术的法律和道德问题也亟待解决。
例如，在交通事故中如何分担责任，如何保护驾驶员的隐私等问题。
五、无人驾驶技术的未来发展随着无人驾驶技术的不断发展，我们可以预见它将在未来得到更广泛的应用。
首先，无人驾驶汽车将在公共交通领域得到广泛应用，提供更高效和便利的交通选择。
其次，无人驾驶技术将推动出行方式的革新，人们可以更加轻松地享受到出行的便利。
此外，无人驾驶技术还将对城市规划和经济结构产生深远的影响。
六、结论无人驾驶汽车技术是未来交通领域的发展趋势，其具备改变人们出行方式的潜力。
无人机行业研究报告
无人机行业研究报告无人机行业研究报告（一）近年来，随着科技的不断进步，无人机行业得到了迅猛发展。
无人机作为一项先进的飞行技术应用，具有广阔的市场前景和重要的应用价值。
本文将对无人机行业进行深入研究，从市场规模、应用领域和发展趋势等方面进行分析和探讨。
首先，我们来关注无人机行业的市场规模。
据统计数据显示，无人机市场规模呈现出快速增长的趋势。
当前，全球无人机市场规模已经超过了300亿美元，并且预计在未来几年将以每年超过30％的速度持续增长。
中国的无人机市场也呈现出强劲的发展势头，成为全球无人机市场的重要一环。
根据预测，到2025年，中国的无人机市场规模有望超过1000亿元人民币。
由此可见，无人机行业市场具有巨大的潜力和发展空间。
其次，我们需要关注无人机行业的应用领域。
无人机行业应用广泛，涵盖了农业、建筑、能源、物流等诸多领域。
在农业方面，无人机可以利用激光雷达和红外传感器等技术，实现对农田的高效监测、精准施肥和喷药，提高农作物的产量和质量。
在建筑行业，无人机可以进行建筑物的巡检和高空作业，减少人力成本的同时提高安全性。
在能源领域，无人机可以用于油田勘探和电力线路巡检，提高工作效率和安全性。
在物流方面，无人机可以实现快递、货物运输等任务，提高配送效率和减少人工成本。
可以说，无人机在各个领域的应用前景非常广阔。
最后，让我们来看一看无人机行业的发展趋势。
随着技术的进步和成本的降低，无人机的性能将会得到进一步提升，功能将会更加强大。
同时，无人机的飞行时间将会延长，航程将会扩大，飞行高度将会增加。
此外，无人机的自主飞行能力将会得到提高，智能化程度将会进一步提升。
这将进一步推动无人机行业的发展，为人们提供更多更好的应用体验。
综上所述，无人机行业具有广阔的市场前景和重要的应用价值。
市场规模正在不断扩大，应用领域越来越广泛，并且发展趋势非常乐观。
无人机行业的发展离不开科技的支持和创新的推动，我们相信，在不久的将来，无人机将成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
无人驾驶行业分析报告
无人驾驶行业分析报告近年来，随着技术的不断发展和人们对出行便利性的需求不断增加，无人驾驶汽车逐渐成为人们关注的焦点。
本文将对无人驾驶行业的发展现状、前景以及面临的挑战进行分析。
一、发展现状无人驾驶行业的发展可追溯到上世纪50年代的自动驾驶技术研究。
然而，直到近年来，随着人工智能、传感器技术和数据处理能力的突破，无人驾驶汽车才开始蓬勃发展。
当前，无人驾驶汽车已经在测试阶段并逐步投入商业应用，包括自动驾驶巴士、出租车和货车等。
二、前景展望1. 市场潜力巨大：根据市场研究机构的数据显示，无人驾驶汽车市场规模预计将在2025年超过5000亿美元。
这一巨大的市场潜力将吸引更多的资本和技术投入，推动无人驾驶行业的快速发展。
2. 出行方式变革：无人驾驶汽车的出现将极大程度改变人们的出行方式，提供更加安全、便捷和舒适的交通工具。
在未来，人们可以更好地利用出行时间，提高工作效率，同时减少交通事故的发生。
3. 产业链升级：无人驾驶行业的兴起不仅仅是汽车行业的变革，同时也将推动相关产业链的升级。
例如，传感器和导航设备的需求将大幅增加，并带动相关企业的发展。
三、面临挑战1. 技术挑战：当前，无人驾驶技术还存在一些技术难题，如复杂交通环境下的感知和决策，以及应对突发情况的能力等。
这些挑战需要通过不断的技术改进和创新来解决。
2. 安全问题：无人驾驶汽车在保证安全方面还存在一定的难题。
例如，如何确保行驶过程中的数据安全，以及应对黑客攻击的防范等。
这些问题需要全球各方共同努力，制定相关法律法规和技术标准。
3. 法律法规限制：当前，无人驾驶汽车的发展还受到一些法律法规的限制。
例如，一些地区尚未明确无人驾驶汽车上路的法律框架，导致无法进行大规模商业化应用。
因此，相关监管机构需要出台明确的政策来规范无人驾驶汽车的运营。
四、展望未来无人驾驶行业作为未来汽车产业的重要方向，具有巨大的发展潜力。
我们可以预见，未来的道路将会有更多的无人驾驶汽车行驶，人们出行方式也将发生革命性的改变。
无人驾驶技术发展研究报告
无人驾驶技术发展研究报告近年来，无人驾驶技术在汽车行业中迅速发展。
随着人工智能和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆已经成为现实。
本文将对无人驾驶技术的发展进行研究，分析其应用前景和挑战。
一、无人驾驶技术的定义和分类无人驾驶技术，简而言之，就是指车辆在没有人类驾驶员的情况下自动驾驶。
根据驾驶员的参与程度，无人驾驶技术可分为五个级别，即Level 0到Level 5。
Level 0表示完全由人类驾驶，而Level 5则表示完全无需人类干预的自动驾驶。
二、无人驾驶技术的关键技术1. 传感器技术：无人驾驶车辆依靠传感器收集周围环境信息，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器将输入到车辆的自主系统中，用于判断行驶路径和识别障碍物。
2. 人工智能：人工智能技术在无人驾驶技术中起着重要作用。
深度学习和神经网络等人工智能算法能够处理传感器输出的数据，并作出智能的决策。
3. 软件系统：无人驾驶车辆还需要强大的软件系统来管理各种任务和功能。
这些软件系统包括路径规划、交通信号处理、车辆控制等。
三、无人驾驶技术的应用无人驾驶技术有广泛的应用前景。
以下是一些主要领域的应用：1. 物流和货运：无人驾驶车辆可以用于物流和货运，提高运输效率，减少人力成本。
2. 出行服务：无人驾驶车辆可以为人们提供便利的出行服务，减少交通拥堵和事故发生。
3. 农业：无人驾驶技术可以应用于农业，实现自动化的农业生产和作业。
4. 公共交通：无人驾驶车辆可以改善公共交通系统，提高运输效率和减少碳排放。
四、无人驾驶技术的挑战虽然无人驾驶技术有许多应用前景，但仍面临一些挑战。
1. 安全性：无人驾驶技术需要确保车辆的安全性，防止意外事件的发生。
这需要完善的安全系统和对各种复杂道路情况的应对能力。
2. 法律法规：无人驾驶技术的应用还需要符合相应的法律法规。
尚未解决的问题包括道路交通规则的适应和责任的界定。
3. 数据隐私：无人驾驶技术需要收集和处理大量的数据。
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告
无人驾驶技术在汽车行业的应用调研报告一、引言随着科技的迅猛发展，无人驾驶技术在汽车行业开始受到广泛关注。
本报告旨在对无人驾驶技术在汽车行业中的应用进行深入的调研和分析，为相关领域的研究和发展提供参考和建议。
二、无人驾驶技术的定义和原理无人驾驶技术指的是利用人工智能、计算机视觉、传感器等技术，使汽车在无人操作的情况下能够自主完成行驶任务。
其原理主要包括自主感知、决策规划和控制执行三个步骤。
三、无人驾驶技术在汽车行业的应用现状1. 智能辅助驾驶系统通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等装置感知车辆周围环境，并结合地图、路况等数据进行决策和规划，实现车辆的自主行驶。
目前已经有多家汽车制造商在生产车型中推出了智能辅助驾驶系统。
2. 高级驾驶辅助系统在智能辅助驾驶系统的基础上，进一步实现车辆的自动跟车、自动换道、自动停车等功能。
这些功能的实现主要依赖于先进的传感技术和人工智能算法。
3. 出租车和公交车自动驾驶无人驾驶技术为出租车和公交车的运营提供了新的解决方案。
自动驾驶出租车和公交车可以提高运营效率，提供更安全、更便捷的出行服务。
4. 物流和运输领域无人驾驶技术在物流和运输领域的应用也取得了一定的突破。
通过无人驾驶车辆实现货物的自动装卸和运输，可以大幅提高物流效率，降低运输成本。
四、无人驾驶技术在汽车行业的优势和挑战1. 优势（1）提高交通安全性：无人驾驶技术可以减少人为操作错误导致的交通事故，并能及时感知和应对突发状况。
（2）提供出行便利：无人驾驶车辆可以提供24小时不间断的服务，并且可以更好地应对交通拥堵问题。
（3）节省能源和减少排放：无人驾驶技术可以通过智能规划路线和车速，使车辆运行更加高效，从而减少能源消耗和减少碳排放。
2. 挑战（1）技术挑战：无人驾驶技术的核心在于感知、决策和控制，如何提高系统的精度、可靠性和安全性是目前亟待解决的问题。
（2）法律和规范挑战：无人驾驶技术的推广和应用还面临着法律和规范的不完善，特别是在道路交通管理方面存在较大的挑战。
无人驾驶研究报告
无人驾驶研究报告摘要：无人驾驶技术是近年来备受关注和研究的热门领域。
本报告旨在综述无人驾驶技术的发展现状、应用前景以及相关挑战，并探讨其对社会、经济和交通领域的潜在影响。
通过对无人驾驶技术的深入研究和分析，旨在为相关行业提供决策支持和发展建议。
1. 引言无人驾驶技术是指通过计算机、传感器、人工智能等技术，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主行驶的一项技术。
随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，无人驾驶汽车已逐渐成为行业的热门话题，引起了广泛关注。
2. 研究背景2.1 技术发展历程自动驾驶技术的发展可以追溯到上世纪80年代，当时汽车制造商和研究机构开始研究和测试自动驾驶汽车的可行性。
近年来，随着深度学习和计算机视觉等相关技术的突破，无人驾驶技术取得了可喜的进展。
2.2 应用领域无人驾驶技术的应用领域广泛，包括但不限于交通运输、物流配送、农业和城市规划等领域。
无人驾驶技术有望在提高交通安全性、减少能源消耗、缓解交通拥堵等方面发挥积极作用。
3. 技术概述3.1 传感器技术无人驾驶汽车依靠多种传感器来感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以快速获取周围环境数据，并通过算法进行处理和分析，以实现车辆的自主导航和行驶。
3.2 控制系统无人驾驶汽车的控制系统是实现车辆自主行驶的核心。
控制系统融合了定位系统、路径规划算法和决策制定模型等多个模块，实现车辆的导航、避障和动作控制。
4. 应用前景4.1 交通安全无人驾驶技术的广泛应用将大大提高交通安全性。
据统计，超过90%的交通事故是由人为驾驶错误引起的，而无人驾驶汽车的机械性能和反应速度更快，能够有效地避免或减少交通事故的发生。
4.2 经济效益无人驾驶技术的应用还将为经济发展带来巨大的潜力。
无人驾驶汽车可以提高交通运输效率，减少能源消耗和环境污染，为城市提供更便捷和高效的交通服务。
5. 挑战与展望5.1 法律法规无人驾驶技术的大规模应用仍面临诸多法律和法规方面的挑战。
无人驾驶 研究报告
无人驾驶研究报告无人驾驶是一项新兴的技术，为汽车行业带来了巨大变革。
它使用传感器、计算机视觉和人工智能等技术，使汽车能够在没有人类驾驶员的情况下自主运行。
无人驾驶技术具有许多潜在优势，包括提高交通安全性、减少交通拥堵、提高燃油利用率等。
然而，无人驾驶技术仍面临许多挑战，如技术可靠性、道路法规等。
本文将详细讨论无人驾驶技术的现状、挑战和前景。
当前，无人驾驶技术仍处于发展初期阶段。
许多汽车制造商和科技公司正在竞相研发无人驾驶汽车，并进行实地测试。
根据媒体报道，Google的Waymo、特斯拉和Uber等公司都在积极投资和推进无人驾驶技术的发展。
同时，无人驾驶技术的软硬件也在不断改善，例如传感器的精度和响应速度不断提高，计算机视觉和机器学习算法的性能不断增强等。
这些进步为无人驾驶技术的发展提供了坚实的基础。
然而，无人驾驶技术仍然面临许多挑战。
首先，技术可靠性是一个主要问题。
无人驾驶车辆需要依赖大量的传感器和计算设备来感知和处理周围环境的信息。
一旦这些设备出现故障或受到干扰，可能导致意外事故。
此外，无人驾驶车辆还需要对复杂的交通环境进行高度推理和决策，以确保行驶安全。
目前的人工智能技术尚不能完全胜任这些任务，因此还需要进一步研究和改进。
其次，无人驾驶技术在法律和道路规章方面也面临一些挑战。
目前，大多数国家和地区尚未制定完整的法律框架和规定，确保无人驾驶车辆的合法行驶。
此外，无人驾驶车辆与其他车辆和行人之间的互动也面临问题。
例如，无人驾驶车辆如何与其他驾驶员进行通信和协作，以及无人驾驶车辆如何适应不同的道路和交通状况等。
解决这些问题需要政府、汽车制造商和科技公司之间的紧密合作。
尽管无人驾驶技术面临诸多挑战，但其前景仍然令人兴奋。
一方面，无人驾驶技术可以大大提高交通安全性。
据世界卫生组织的数据，每年全球有超过1.2万人死于交通事故，其中大部分是由人为错误造成的。
通过减少人为错误，无人驾驶车辆可以降低事故率，拯救更多生命。
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L0 无自动驾驶功能2000无人驾驶行业报告——2017.09行业概况——无人驾驶行业市场趋势从现有数据来看，无人驾驶发展面对技术法规壁垒，180万辆近期获得巨大突破，产业化时点提前。
2020年将成为无人驾驶实现商业化突破元年，引领传统汽车行业巨大变革。
从各大车企与互联网巨头公布的计划看，2020年将成为无人驾驶车辆商业化元年，并从此进入爆发增长。
据IHS预测，2025 年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆，2035年将达到1180万辆，届时无23万辆人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。
其中，北美市场上的份额将达到29%，中国为24%，西欧为20%。
2020年2025年2035年图（1）无人驾驶销量增长图(预测)无人驾驶行业报告——2017.09行业概况——无人驾驶行业分类无人驾驶产业主要分为：（1）单车智能（2）车联网两大板块。
无人驾驶行业报告——2017.09产业分析无人驾驶行业报告——2017.09产业分析——单车智能无人驾驶汽车的技术研究可以分为两个阶段，一个是单车智能阶段，另一个是车联网阶段。
单车智能的技术核心是使汽车机器人化，即能够通过综合应用毫米波雷达，激光雷达和光学摄像头等多种传感器来使汽车感知车身周围的环境，然后车载驾驶计算机根据环境的变化，结合通过CAN 总线上收集的汽车工况信息，综合计算出下一秒的控制策略。
通过将控制指令发送到汽车自动控制机构里执行，形成一个闭环控制系统。
由于这一方向的研究无需将无人驾驶汽车并入联网系统中，在人工智能的基础上通过自身传感器截取信息并结合环境模型给出运动控制方案，因此定义为单车智能。
无人驾驶行业报告——2017.09产业分析——单车智能环境感知系统定位导航系统路径规划系统中央处理单元数据传输总线运动控制系统辅助驾驶系统速度控制系统图为单车智能驾驶构成无人驾驶行业报告——2017.09产业分析——单车智能（环境感知系统）环境感知系统（毫米波雷达）利用各种传感器对环境进行数据采集，获取行驶环境信息，并对信息中的数据进行处理。
环境感知系统为无人驾驶提供了本车和周围控制执行计算分析障碍物的位置信息，以及本车与周围其他车辆等障碍物的相对距离、相对速度等信息，进而为各种控制决策提供信息依据。
它包括传感器、摄像头以及激光测距仪等。
无人驾驶行业报告——2017.09江苏雷科防务科技股份有限公司嵌入式实时信息处理、复杂电磁环境测试与验证及评估、卫星导航及雷达业务等领域的研发和生产。
深圳卓影科技有限公司研发影像全景拼接、摄像头ADAS、毫米波雷达ADAS、夜视系统。
•奇虎360投资深圳玩智商科技有限公司激光雷达SLAM算法和机器人移动平台。
•中科创客学院•众善创投北京数字绿土科技有限公司数字绿土是一家激光雷达软硬件和综合服务提供商，致力于激光雷达（LiDAR）计算机视觉无人机以及三维地理信息的研发与应用。
•启赋资本•裕嘉投资朗玛峰创投•北京叠金财资产•启赋资本•顺丰速运波司登投资北极光创投深圳市镭神智能系统有限公司激光雷达相关硬件和软件产品的研发和生产。
•北极光创投•北极光创投陕西鸿创投资•如山创投前海母基金北京拓维思科技有限公司专门从事三维空间信息数据分析模型制作与行业应用。
•启迪创投•北京北斗融创投资广州启诚创业投资无人驾驶行业报告——2017.09陕西沃泰科技股份有限公司应用于水利和供水领域的十几项硬件产品包括超声波雷达磁致伸缩压力等水位流量传感器；遥测终端智能管网压力终端和多种一体化测控模块等二次设备；以及闸门控制柜泵站监测保护柜等成套设备。
•达晨创投西安瑞鹏创业投资西安拓金投资启赋资本深迪半导体（上海）有限公司为消费电子及汽车电子市场设计和生产低成本高性价比低功耗小尺寸的商用MEMS陀螺仪芯片。
•上海外高桥资产，深圳市冠智达实业，张江火炬创投，上海张江科技创业投资，复聚投资，海通开元投资，赛伯乐投资，深创投，架桥资本•德丰杰基金•阿甘投资桂林飞宇科技股份有限公司高精度姿态参考系统（AHRS）小型无人飞行器自动驾驶仪陀螺仪增稳云台等。
•红杉资本无锡慧联信息科技有限公司光纤陀螺仪领域，拥有多项专利技术，是国内最具竞争力的光纤陀螺仪供应商之一。
•无锡创业投资集团深圳市向量智控科技有限公司摄影多轴控制系统摄影电控滑轨陀螺仪稳定器系列摄影套件等专业摄影辅助设备。
无人驾驶行业报告——2017.09江苏徕兹智能装备科技股份有限公司（三板）激光测距仪，激光测距传感器，手持式激光测距仪。
•深创投北京西米科技有限公司智能激光测距仪。
江苏精湛光电仪器股份有限公司（三板）激光投线仪,激光测距仪；激光夜视仪多用途离子感应式地震检波器。
•兴业创新资本长晟创业国信证券投资锐合资产中汇金投资国鼎工道深圳市迈测科技股份有限公司（三板）主营业务为激光测量技术的精密测量仪器和设备的研发设计制造及销售；手持式激光测距仪，测距望远镜，工光激光测距传感器，测量解决方案。
•招商局资本深圳招科创新投资基金•深圳远致投资天星资本东莞市科技创业投资湖北久之洋红外系统股份有限公司专门从事红外热像仪、激光测距仪等产品研发、生产与销售。
上海思岚科技有限公司低成本的360度激光雷达扫描测距传感器RPLIDAR和自主机器人同步建图（SLAM）及定位导航解决方案。
•磐谷创投•谦石高新创投谦石投资•常春藤资本东熙资本广州市晶华精密光学股份有限公司（三板）光学镜头和镜片,光学仪器；手机光学镜头单反相机镜片天文望远镜双筒望远镜枪瞄镜激光测距仪科盾科技股份有限公司（三板）从事各类车载光电系统单兵夜视装备光电吊舱智能监控系统以及应急通信产品的研发生产销售和服务无人驾驶行业报告——2017.09珠海上富电技股份有限公司汽车驾驶辅助系统包括以基于超声波影像微波三大类技术形成的汽车电子产品。
•上海汇功创业投资中亚泰富（北京）科技有限公司节能产品自动智能控制产品工业自动化产品仪器仪表的销售及工程配套。
无锡芯奥微传感技术有限公司目前主要研发并生产MEMS麦克风，且正在进行MEMS陀螺仪MEMS加速计和MEMS高度计的项目研发，目前MEMS麦克风产品主要应用于笔记本电脑平板。
•无锡创业投资集团无锡芯望传感科技有限公司研发和销售MEMS微纳传感器和交通安全无线检测网络系统，开发国际先进的MEMS微纳传感技术和系统，特别是微陀螺仪的开发与应用，使动态检测更加便捷快速和准确以公司的微纳动态传感器为核心技术打造的交通安全无线监测网。
•无锡市新区科技金融创业投资集团无锡创业投资集团北京北科天绘科技有限公司专注于激光三维成像技术和激光雷达产品的研制。
•苏州智朗投资联想集团公司以软件技术为核心,提供行业解决方案软件产品平台及服务医疗设备等；“大象就医”是•中国人民保险集团,宝武钢东软集团股份有限公司（A股）一款掌上跨医院导诊和就医服务APP，是老牌医疗信息化厂商东软集团探索开发 C 端用户市铁集团场的尝试。
深圳欧菲光科技股份有限公司（A股）精密光电薄膜元器件的研发生产和销售新型电子元器件光电子元器件新型显示器件及其关键件的研发生产销售和技术服务。
•中投公司无人驾驶行业报告——2017.09企业列表——单车智能（环境感知系统）科大讯飞股份有限公司（A股）语音支撑软件行业应用产品/系统信息工程和运维服务等。
•安徽省皖投铁路投资,安徽省皖投铁路投资,中投公司, 中信集团江苏保千里视像科技集团股份有限公司（A股）高端电子视像产品研发生产和销售。
武汉高德红外股份有限公司（A股）红外热成像技术为核心的综合光电系统及完整武器系统的研制与生产。
•国信证券投资杭州巨星科技股份有限公司（A股）手工具手持式电动工具等工具五金产品的研发生产和销售。
浙江大立科技股份有限公司（A股）红外热像仪产品的研发、生产及销售。
•喜马拉雅资产北京汉邦高科数字技术股份有限公司（A股）安防行业数字视频监控产品和系统的研发生产和销售。
•磐谷创投,光大集团启迪创投•熔岩达蓬海康威视（A股）海康威视是领先的视频产品和内容服务提供商，面向全球提供领先的视频产品、专业的行业解决方案与内容服务。
无人驾驶行业报告——2017.09产业分析——单车智能（定位导航系统）无人驾驶通过定位导航系统获得汽车的位置、姿态等信息。
常用的定位导航技术有航迹推算（Dead-Reckoning，DR）技术、惯性导航（InertialNavigation System，INS）技术、卫星导航定位技术、路标定位技术、地图匹配定位（MapMatching, MM）技术和视觉定位导航技术等。
无人驾驶行业报告——2017.09产业分析——单车智能（路径规划系统）路径规划是指在一定环境模型基础上，给定无人驾驶汽车的起始点与目标点后，按照某一性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。
路径规划包括大范围不考虑运动细节的全局路径规划以及具体到运动轨迹的局部路径规划，具体分为两个步骤：一是建立环境地图；二是调用搜索算法在环境地图中搜索可行路径。