【虹科方案】ArangoDB 上下文數據平台:下一代網絡資產管理 (CAM/CMDB) 關鍵架構
深度剖析企業如何從單次 LLM API 呼叫跨越至自主 Agentic 系統。本文整理零售、金融等六大行業的 AI Agent 生產環境部署實例,並解構高併發、跨互動記憶(Memory Infrastructure)與分散式狀態持久化等底層基礎設施邏輯。
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
隨著 ADAS(高級駕駛輔助系統) 功能向更進階級別演進,複雜的 ECU 對測試驗證提出了嚴峻挑戰。傳統的硬件在環 (HiL) 測試系統往往伴隨著高昂的採購成本與僵化的部署流程。本文將透過真實案例,剖析如何利用虹科 PCAN-USB Pro FD 介面卡,以標準化的硬件和靈活的軟件方案打破測試瓶頸,實現具備高性價比且前瞻性的雷達 ECU 驗證。
某德國領先的汽車供應商需要高效且精準地完成新型雷達 ECU 的測試。作為自適應巡航控制(ACC)和緊急煞車控制(NCC)等駕駛輔助系統的製造商,該企業必須滿足極高的安全性與可靠性要求。因此,這些安全關鍵型系統必須在開發初期階段進行全面測試。同時,測試系統需要滿足高靈活性、高性價比的要求,且必須支援多個團隊並行使用。
傳統的硬件在環(HiL)測試台採購與運行成本極高,且數量十分有限,無法支援多個團隊並行使用。此外,由於其系統具備封閉性與複雜性,技術適配難度大,工程師很難進行臨時性的調整或引入新的測試思路。開發人員無法在開發早期達到所需的測試深度,這既影響了輔助系統的安全性驗證,也拖慢了整體的研發節奏,嚴重影響了駕駛輔助系統的上市速度 (Time-to-market)。
為克服上述痛點,該企業基於標準化硬件和靈活可擴充的軟件,成功開發了一套全新的硬件在環 (HiL) 系統。該方案以 虹科 PCAN-USB Pro FD 介面卡 為核心——作為雷達 ECU 與測試 PC 之間的通訊橋梁,透過 USB 將雷達 ECU 直接連接至測試 PC。
PC 在 Windows 系統下運行專門開發的測試軟件,模擬加速、煞車、轉向等典型駕駛操作,以及自適應巡航控制系統的功能。相應的訊號透過 CAN FD 總線 傳輸至雷達 ECU,同時由 DBC 解析器確保訊號解讀的絕對準確性。
開發人員藉助免費的 PCAN-Basic API 在 Python 中實現自動化測試序列,圖形介面則可即時視覺化顯示結果並支援便捷操作。最終構建的模擬環境,能讓開發人員在各種運行工況下精準測試雷達 ECU 的性能;且相比傳統 HiL 系統,其成本顯著降低、靈活性大幅提升。
深度剖析企業如何從單次 LLM API 呼叫跨越至自主 Agentic 系統。本文整理零售、金融等六大行業的 AI Agent 生產環境部署實例,並解構高併發、跨互動記憶(Memory Infrastructure)與分散式狀態持久化等底層基礎設施邏輯。

半導體晶圓與光罩跨國運輸如何避免震動受損?揭密台積電選用虹科 MSR175Plus 衝擊及振動數據記錄儀的關鍵原因!產品具備長效續航與大容量記憶體,能精準記錄長途運輸中的溫濕度、壓力與多軸加速度。專訪台積電工程師,分享如何將震動轉化為量化數據並訂立嚴謹標準,有效降低受損風險並大幅提升跨國運輸成功率!

深入解析 AI 工業視覺檢測技術!探討高解析度工業相機、AI 深度學習演算法與 IEEE 1588 PTP 微秒級多相機時間同步,如何精準突破 PCB 零件量測、鋰電池瑕疵檢測與 SMT 自動光學檢測(AOI)瓶頸,提升產線良率!