编者按：今年7月，汽车制造巨头福特和大众宣布，将在美国和欧洲形成电动汽车和自动驾驶汽车的全球联盟。这标志着一个新时代的开始，过去的竞争对手现在联合起来，在高度战略性的项目上共同努力。这一合作只是自动驾驶汽车领域近期宣布的众多合作之一，技术平台似乎变得越来越有价值，技术也越来越先进，这让传统汽车制造商感到紧迫与压力。
自动驾驶是科技人才和媒体经常讨论的话题，随着“5G”技术的应用，自动驾驶不仅是大势所趋，而且极有可能成为我们的主要交通工具。本期“环球瞭望”与读者一同深入行业内部，在自动驾驶技术进阶的同时思考人才流向与需求。
在新时期实践中我们发现新的教学实践对教师提出了新的要求，比如说计算机技术的使用，但是不少教师个人综合素质与实践发展需要不相符合，对于新理念和新方法的使用不到位，对于新设备的操作不达标，极大的阻碍了教学的全面发展和进步。
参考资料
1.<Decoding the Autonomous Driving Landscape Software will indeed eat the (automotive) world>, Firstmile VC,Jul 2019.
2.Charlotte Edmond, <Forget driverless cars: sailorless ships are about to make waves>, Jun 2017.
3.Andreas Kunze, <It's not just self-driving cars. Trains could soon be autonomous too>, Jun 2017.
汽车——追逐全自动驾驶技术
自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，在20世纪已有具雏形，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
目前，全球汽车行业继续向研发和技术初创企业投入数十亿美元，寻找具备适当技能新人的紧迫性与日俱增。波士顿咨询公司和密歇根移动研究所的研究显示，未来10年，仅美国汽车行业就需要约4.5万名移动工程师和7万名熟练技工用来测试和推出自动驾驶汽车。
目前，前20名的自动驾驶汽车初创公司中，50%来自美国，40%来自中国，剩下的两家分别来自以色列的Innoviz Technologies 和奥地利的TTTech。有趣的是，55%受资助的初创公司要么提供先进的驾驶辅助系统(ADAS)，要么开发全栈自主驾驶软件，这凸显了拥有整个自主软件价值链的价值。30%的初创企业是自动驾驶汽车制造商，其余15%活跃在激光雷达领域，专注于硬件组件。
●自动驾驶行业合作趋势
与自主企业在全球的扩张不同，排名靠前的专利申请显示的是通过世界知识产权组织注册的专利。在欧洲，近年来，自动驾驶领域的专利申请量增长速度是其他技术的20倍，增长了330%，而同期所有技术的专利申请量增长了16%。尽管自动驾驶领域的所有公司显然都有类似的愿景，并清楚地看到推动AV技术的必要性，但自动驾驶专利申请人数最多的公司的统计数据应该谨慎解读。
这些值得注意的自动驾驶伙伴关系中，乍一看，伙伴关系和联盟的数量可能相当庞大。然而，当我们更仔细地观察，可以得出三个主要趋势——
趋势一，新一代以软件为核心的汽车供应公司正在兴起
1977年，通用汽车公司研发的Oldsmobile Toronado是有史以来第一辆采用电子控制单元来管理火花计时的汽车。到1981年，通用汽车已经在他们的乘用车生产线上部署了大约5万行代码，今天，例如雪佛兰伏特，运行超过1000万行代码。随着时间的推移，硬件供应商和汽车原始设备制造商已经煞费苦心地提高了他们的软件技能，但他们仍然把硬件制造商放在心上。
现在，拥有纯软件和基于技术的汽车行业背景的公司数量正在迅速增长，生产最好的动力传动系统或机动车辆已经不够了。越来越明显的是，软件将在未来成为王者，而且必须同时开发，而不是在孤立的业务单元中开发。
趋势二，巨大的技术挑战在大型原始设备生产商和技术公司之间建立了新的联盟，而只有少数几家精挑细选的公司选择在内部开发技术。
在经历了开发复杂的自动驾驶技术所带来的一些挑战之后，大型原始设备生产商已经将他们孤立的方式转向了更为开放的方式：与成熟的技术公司建立伙伴关系，以提高他们的专业技能，并获得最先进的知识。目前，这一领域正在不断发展。事实证明，从自己的队伍中招聘专家比预期的要困难得多：原始设备生产商需要与外部机构合作并获取外部知识。例如，尽管宝马仍依赖于内部开发，但大众已通过与Argo AI和福特合作取得了领先。
最近，有五家汽车制造商宣布加入由丰田和软银支持的自动驾驶技术合资企业(简称“莫奈技术”)，与此同时，亚洲初创企业正利用自己的技术专长，在自动驾驶汽车技术方面取得快速进展。百度的自动驾驶平台阿波罗就是一个完美的例子，能说明亚洲科技公司是如何在别人之前抓住广泛合作关系的价值的，这有可能让德国汽车业高管们感到严重压力。
对于该指标的准确性存在很多分歧，因为它可能过于模糊，只适用于加州，允许公司避免报告某些道路事件，而且可能无法反映所选择驾驶环境的难度。然而，这一指标可以用来表明，美国科技公司与Waymo、通用汽车和ZOOX之间存在巨大的差距优势，它们在脱离业务之前的自动驾驶里程分别为11000英里、5200英里和1900英里。相比之下，Waymo(第一名)在2018年的行驶里程是ZOOX(第三名)的40倍。
科技巨头微软、英伟达和IBM也加入了这场战斗，这可能会让原始设备生产商落在后面。另一方面，特斯拉和苹果似乎在积极回避合作伙伴关系，因为他们在没有广泛的汽车或技术盟友网络的情况下，进入了这场风暴并坚定地相信内部开发。
趋势三，美国和中国正在涌现新的参与者，而欧洲则落在了后面
由上式可见，滑动聚束SAR模式方位向分辨率与方位波束宽度及作用距离相关，为满足作用距离范围内方位分辨率要求，则滑动聚束方位波束宽度要求如下：
然而，尽管德国汽车公司对自动驾驶技术一直保持沉默，但仔细观察就会发现，他们拥有广泛的合作伙伴、联盟和合资企业网络，希望塑造自动驾驶汽车的未来。
治疗后研究组患者心理状况（SAS、SDS评分）改善情况优于对照组，差异有统计学意义（t=34.180，12.986；P=0.000，0.000），见表2。
●自动驾驶行业技术指标
英特尔在2017年收购了Mobileye，被许多人视为自动驾驶行业的一个转折点，因为它向传统汽车原始设备生产商证明，这个市场不再仅仅基于实体汽车零部件，现有厂商必须保持警惕。其他值得注意的收购包括福特收购Argo AI和Journey Holding、通用汽车投资克鲁斯、安波福收购Nutonomy和Ottomatika，以及苹果最近收购Drive。人工智能正努力在自动驾驶领域站稳脚跟。
总的来说，德国汽车公司在审查自动驾驶专利方面有很强的实力，这可能有两个原因。首先，软件组件只有在非常特定的条件下才会向专利局注册，其中一些可能不会直接申请面向未来的自动驾驶技术。其次，博世、奥迪和大陆汽车都曾注册过许多不同类型的硬件专利。与此同时，纯软件玩家Waymo和Argo AI甚至没有进入前十。
贫困和饥寒时刻困扰着章学诚，耗费了他大量宝贵的时间和精力，但章学诚还是利用点滴时间发愤治学，正如他自己所言，他的许多文章都是在“车尘马足之间”写成的。他之所以能做到这样，是因为受其“学以明道”的使命感所驱使。
2012年7月13日19时，因连日强降雨，桑植县洪家关乡泉峪村皮家垭、肖家湾两组交界处出现长约25 m、宽约10 m山体滑坡迹象。乡党委、政府主要领导收到山洪灾害预警信息后，立即率领防汛抢险应急队伍赶赴现场，组织受威胁的群众紧急转移，有效避免了人员伤亡。
目前，制药、香料、食品工业等企业在实际生产中仍以传统落后的提取设备为主，因此常出现中药挥发油质量不稳定、提取效率低、能耗高等一系列问题[18]。提取过程中使用同一工艺参数不同提取设备，挥发油的得率、活性成分含量亦不同。秦娇等[19]应用改良后的挥发油提取装置提取毛竹叶挥发油，结果显示，在最优工艺条件下使用改良后的提取装置提取的挥发油得率明显高于改良前的得油率。方茹等[20]多次改装实验室挥发油提取装置，优化仪器设备，最终采用连续提取装置提取荆芥挥发油，结果得油率较轮回提取法提高了1.13倍。挥发油提取小试中采用不同提取装置提取，得油率相差较大，那么中试、大生产过程中的得油率差异就更显著。
从汽车原始设备生产商到技术挑战者，所有参与者现在都在追逐全自动驾驶技术。今天，人们虽然不能预见领先者或落后者，也不能预见完全自动驾驶商业化的确切日期。然而，什么时候会发生并不重要，重要的是现有的公司和新的创业公司在未来几年将如何出现和发展，这将是历史上最激动人心的时刻。
全自动驾驶技术一旦准备就绪，将会在眨眼之间到来，就像今天的传统汽车行业一样。另外，不同地区的文化和监管差异将允许不同的参与者主导当地市场，不会出现像社交媒体巨头脸书那样赢家通吃的局面。
对于自动驾驶公司来说，脱离驾驶里程是技术进步的一个指标。加州机动车辆管理局将脱离定义为“当检测到自动驾驶技术故障或测试驾驶员脱离自动驾驶模式时，自动驾驶模式失效”。
无人驾驶船舶已要扬帆远航
从谷歌到苹果，无数科技企业都在无人驾驶汽车的研发上一掷千金。然而到2020年前后，掀起更大波浪的可能将是无人驾驶船舶。
挪威化肥企业雅苒将于明年推出全球首艘电动货轮“雅苒伯克兰轮”。最初该货轮将由人操作航行，2019年该货轮将转为人工遥控航行，2020年则将实现完全无人驾驶航行。
宣姝姝介绍，刚刚过去的夏天，杭州曾遭遇一次强台风，降雨浸入医院机房，一台设备出现故障，部分患者预约无法正常完成。医院紧急启动预案，让预约中心迅速联系患者，更改预约时间。
“雅苒伯克兰轮”将主要航行于雅苒在挪威的主要工厂与部分市场国的大型港口之间，以替代当前的陆运车队。
尽管无人驾驶汽车的优势更能吸引媒体眼球，在航运和货柜产业应用人工智能技术，已经产生了实打实的效益。
劳斯莱斯也正致力于到2020年前后，研制出自己的无人驾驶船舶，为此他们选择了与芬兰的造船企业进行合作。同时，研究机构“基于智能网络的海上无人驾驶航行”获得了来自欧盟委员会的资金支持，正致力于研发无人驾驶船舶所需的相关技术。
而在陆地上，新加坡政府今年早些时候和卡车制造企业斯堪尼亚及丰田通商签订协议，以研发在港口间转运集装箱的自动驾驶货柜卡车。这种自动驾驶货柜卡车将由一个车队组成，领头车有人驾驶，后续的无人驾驶车自动跟随行驶。预计这种自动驾驶卡车将有效缓解新加坡的交通拥堵状况，并提高该国港口的中转效率。
通过以上三种方式在互联网平台展开教学，利用微信、QQ等方式及时对学生的问题进行反馈，不受时间、空间的限制以灵活的方式开展即时讨论；将知识通过生动具体的形式展示，实现化繁为简、由浅入深的学习。这有利于提高学生学习的积极性，形成师生间的良好互动和沟通。
2016年，包括沃尔沃和戴姆勒在内的卡车生产商，成功让旗下货柜卡车在无人驾驶的情况下穿越欧洲大陆，实现了荷兰领导下的欧盟货运产业人工智能发展的一大目标。
世界经济论坛在一份关于无人驾驶汽车革命的研究报告中表示，从传统汽车向无人驾驶汽车的转变，将引发约20亿美元的市场价值共同转移。这一转变，将在2025年提升5%的全球汽车销量。
3．2 根据不同年龄阶段调整健康教育内容，重视知识巩固 调查发现，5年级小学生对一些慢性病防控知识如“体质指数（BMI）计算方法”，“导致高血压或血压升高的因素”和“每日食油量”等的知晓率均高于6年级。进一步分析学校问卷中健康教育课时发现，6年级平均课时数量（37．1节／学年）与5年级（36．4节／学年）相当。因此笔者推测这一结果应与5、6年级健康教育课程涉及的内容差异有关，因本调查并未涉及课程的具体内容，所以无法论证。但这提示在健康教育课程设置方面，不能只注重数量，要注意内容的合理性并要注重一些重点知识的巩固，这样才能达到更好的效果。
第一次工业革命的赢家——火车
物联网和人工智能等新技术不仅可以用来创造新的交通运输方式，若利用这些新技术转变传统运输方式，又会产生怎样的效果呢？数字化技术利用得当的话，第一次工业革命的赢家——火车未必会被取而代之。
自动驾驶技术确实拥有巨大潜能，也有可能成为短途出行的赢家。但是，火车很有可能成为长途旅行的最佳出行工具。
那么，数字化究竟起到怎样的作用呢？随着新数字化技术的发展，铁路公司可以增强网络容量，解决交通阻塞问题，进而让更多的乘客在更短的时间内到达目的地。未来使用新兴技术后，火车的舒适度和节能水平将有所提高，长途出行的速度和安全性也会优于汽车。铁路行业需要为未来做好准备，承认这种转变的必然性。此外，铁路行业也应接受这个事实，即物联网技术和人工智能是实现这一切的首要推动力。
为了让这样的未来变成现实，铁路行业也做了一些努力。
1.节能铁路。政府机构频繁研究不同交通运输方式的能源效率。比如，美国近期的一项研究显示：当行驶距离相同时，高铁列车的能源效率是商用飞机的8倍、汽车的4倍。世界各地的研究结果总体趋势一致，但不同地区的具体数值有所不同。在欧洲，高铁运行需要的能源是汽车出行的三分之一。日本高铁行业更加发达，使用的能源仅为汽车能源的六分之一。
2.清洁铁路交通。公路货运的二氧化碳排放量是货运列车的8倍。客货运结合的数据更加直观：在运输业中，铁路公司的二氧化碳排放量仅占总排放量的1.3%，而空运、船运、公路运输所占比例分别为12.4%、12.7%、72.2%。
由于改造住房的位置都比较分散,农村危房改造涉及的工作量非常大，并且也非常繁重.受到了多种因素的限制，当前，对农村危房进行改造确认使用到的监管手段仍然是现场抽查，因此，也给相关的施工监管造成了非常大的阻碍。
标签：汽车论文; 技术论文; 挥发油论文; 公司论文; 无人驾驶论文; 社会科学总论论文; 人才学论文; 世界各国人才调查及其研究论文; 《求贤》2019年第9期论文;