6月22日，大发宣布在滋贺（龙王）工厂第一厂区引入AI汽车零部件质量检测系统。这是该厂推进数字化转型（DX）的一项举措，由生产现场主导实施。
该系统由大发与面向制造业提供AI解决方案的VRAIN Solution共同开发并投入使用。该系统利用AI技术，针对铝合金加工生产线上制造的变速箱零部件，检测加工孔内部是否存在划痕等缺陷。双方已就该技术联合申请了专利。
通过将现场专业知识与AI、图像识别等先进技术相结合，大发实现了检测流程的自动
曹操出行6月18日在2026国际汽车及供应链博览会（香港）上宣布，正式启动全面AI转型，并发布全新RoboX战略，将围绕智能驾驶技术、智能定制车和智能运营三大核心要素，全面推进RoboX业务布局，打造覆盖Robotaxi、Robovan、Robobus、Robotruck等场景的智能运力体系。
在智能定制车方面，公司将依托吉利控股集团产业生态优势，联合打造面向不同场景需求的智能运力产品；在智能驾驶技术方面，以L4级自动驾驶为核心，持
电装天于6月16日宣布，着眼于生成式AI在车载边缘设备上的应用，已开发出可在低内存占用条件下执行RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的生成式AI技术。
该技术的特点在于：RAG在提升生成式AI回答精度方面不可或缺，而该技术通过对嵌入模型的再训练来压缩检索用向量数据库，从而可在车载SoC环境下保持检索精度并实现部署。在使用公开数据集的评估中，与现有模型相比，新技术兼顾了内存优化与检索精度
理想汽车6月15日举行了“Livis Day”理想汽车软件与具身智能发布会。
会上，理想汽车提出了对具身智能汽车的定义：一辆电动车+一位职业司机+一台AI计算机+一位生活助手。同时，首款动态数据流AI芯片——马赫M100芯片正式发布。
马赫M100芯片采用5nm车规级工艺，单芯片算力1,280 TOPS，采用数据流架构的设计，实际运行效率超82%。
此外，理想汽车在马赫M100芯片的基础上，构建了一套完整的具身智能操作系统——星环O
舍弗勒宣布与主要软件定义汽车技术公司Sonatus达成全球合作伙伴关系，将边缘AI引入面向软件定义汽车的运动控制解决方案。
这一联合方案整合了舍弗勒跨域控制单元以及Sonatus Collector AI与AI Director软件，为新一代汽车架构搭建即用型基础平台，从而加快开发进程并降低系统复杂度。
该方案旨在使车企能够直接在控制单元上运行并持续改善转向、制动及能量管理等关键车辆功能，同时支持在车辆全生命周期内持续部署新功能与优
6月7日，英伟达宣布将与LG集团共同建设AI工厂，以加速LG集团在下一代AI驱动型业务方面的发展，涵盖机器人、自动驾驶、数据中心技术以及GPU云服务等。
该AI工厂将为LG集团提供高速计算基础设施，用于在其核心业务中训练、模拟、验证和部署基于AI的应用。双方将合作构建一个自主制造生态系统，使从原材料采购到生产、物流、客户交付的整个流程可通过数据和AI实现实时连接。
与LG的其他合作包括以下内容：
•LG新能源计划配合英伟达BESS自
Stellantis旗下匈牙利自动驾驶技术公司aiMotive于6月4日宣布，已开发出智能数据系统“aiData，”该系统可将非结构化大数据集转换为高质量的训练数据。该系统通过结合标注与基于AI的搜索功能，实现了数据预处理的加速和精度的提升。aiData Annotation Center在该公司高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统“aiDrive”的改进过程中，同时支持外部客户和内部开发。
该公司利用该工具创建了一个
住友橡胶于6月3日宣布，与富士通共同开发出了一项名为“AI代理模型（AI Surrogate Model）”的技术，该技术能利用AI高精度且短时间内预测轮胎性能，并在概念验证（PoC）实验中确认了其显著成效。
在验证实验中，两家公司将该技术应用于预测轮胎接触地面时的变形行为。结果表明，解析时间从传统的约45分钟大幅缩短至约5分钟（约缩减90%），同时实现了规模达约60万个网格要素的高精细度解析。
基于此次实验成果，双方将着手开发轮胎
※摘自英国GlobalData公司（原LMC Automotive）的短篇分析报告（6月2日），由MarkLines翻译。
自动驾驶正在快速重塑汽车行业，车辆控制权逐步从人类驾驶员转向可实时做出行车决策的人工智能驱动系统。数十年来，分心驾驶、疲劳驾驶、情绪压力和反应迟缓等人为失误因素始终是全球道路交通事故的主要诱因之一。自动驾驶汽车旨在依托人工智能、预测分析、摄像头、雷达、激光雷达以及先进传感器融合技术来降低此类事故风险。人工智能虽
法雷奥集团宣布，与电子设计自动化（EDA）软件先驱图研缔结战略合作关系，共同开发AI驱动的开放式车载电子设计平台。
双方将通过Zuken Valeo InnoLab开展合作，整合图研的AI架构与法雷奥的AI智能体及行业专业知识，构建工具与工程师实时协作的生态系统，旨在缩短设计周期并提升电子设计的可靠性。
该项目聚焦以下4个方面：
功能化生成式设计：利用图研的System Planner与法雷奥的生成式AI，构建并评估满足多重需求的最
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