一、人工智能汽车未来发展趋势
经过详密的调研，立足于新量产技术、应用规模显著提升技术、突破性技术三个技术方向，在本次年会上，汽车工程学会重磅发布了2022年中国汽车工业的十大技术趋势。
1、100TOPS以上车规级计算芯片即将实现量产装车。
大算力的车规级计算芯片将是高度自动驾驶汽车“大脑”的核心部件；预计2022年自主车规级计算芯片的单芯片算力可超过100TOPS，并将在多款车型量产前装应用，为高级别自动驾驶汽车量产落地提供算力基础。
2、第三代半导体电机控制器将实现多车企量产应用。
第三代半导体的电机控制器是保障电驱系统实现高效化、高速化、高密度化的关键部件。预计到2022年多家整车企业将量产应用第三代半导体电机控制器，规模预计达到60万台。
3、安全性技术提升推动300Wh/kg高比能动力电池实现装车应用。
高比能动力电池是提升电动汽车续航里程的重要技术手段，动力电池系统安全技术是高比能动力电池装车应用的前提。预计到2022年随着动力电池系统安全技术的提升，300Wh/kg的动力电池将率先在高端车型配套装载。
4、长寿命燃料电池系统将实现商用车领域多场景应用。
寿命是燃料电池系统实现长途重载领域应用的基本要求；预计在2022年，在燃料电池示范政策推动下，寿命超过10000小时的燃料电池系统将在物流、长途运输、码头、矿山、长途客运等长途重载领域的多场景应用。
5、基于专用平台的纯电动乘用车市场占有率将超过65%。
纯电动专用平台采用“滑板式”设计有利于动力电池、车身、底盘一体化集成设计。预计到2022年，自主品牌将广泛采用纯电动专用平台，在乘用车市场占有率或将超过65%。
6、国产高性能纯电动车将更多采用800V电压平台。
核心电动化部件突破了800V高压，可提升整车效率，配合大功率充电技术可实现极速充电。2022年，比亚迪、东风岚图、长安、广汽等有望能推出800V高压平台高性能量产车型。
7、智能热管理技术大幅提升新能源汽车低温适应性。
智能热管理技术是新能源汽车突破低温环境下使用的关键技术。预计2022年，该技术将支撑新能源汽车在零下30度的环境下的应用。
8、域控制器将实现由单域控制向跨域融合形态过渡技术的突破。
域控制器本身是实现整车智能化、网联化的核心载体。2022年，域控制产品将从单域控制向跨域融合形态过渡；进一步降低硬件、软件、功能之间的耦合度和车内电子电气架构的复杂度，加速构建智能网联汽车产业链生态。
9、整车信息安全防护技术将实现从边界防御向主动纵深防御体系跃升。
整车的信息安全技术关乎个人、社会、与国家安全，部署整车信息安全防护技术是构建汽车安全免疫能力的必由之路。预计2022年，整车信息安全防护技术将从边界防御向主动安全纵深防御体系跃升；实现危险提前感知，动态实时响应，实现更高效安全的整车防护。
10、DHT混合动力系统装车规模将实现倍增。
DHT驱动技术可应用于HEV和PHEV，是乘用车实现节油降碳的重要技术路径。预计2022年，多车企DHT混动系统研发成果落地应用，更多混动车型上市销售，DHT混动系统有望达到150万套搭载应用。
二、人工智能在财政领域应用的前景
1、人工智能的发展对财会行业来说,既有益,亦有弊。人工智能的应用开拓了财会行业的发展领域,把财会人员从烦冗复杂的重复劳动中解放出来。
2、但与此同时,随之而来的是人工智能对财会行业的冲击,人工智能的应用使市场对财会人员的要求提高了,市场不再需要低质量劳动力,人才市场缺少的是高端会计人才,这促使着财会人员不断进步,从而优化财会行业的人才质量。
三、人工智能专业就业前景和薪酬
1、就业前景不错，薪酬待遇高，人工智能在当下以及未来几十年，是一个十分火热的就业方向。
2、在中国，目前正处于人工智能大发展大应用阶段，随处可见的网络摄像头、电子交警的使用、自动驾驶、智能农业、智能物联网、现代化医院系统等，都是人工智能应用的实例，所以就人工智能就业这块，根本不是个问题
四、人工智能应用端是指什么
人工智能应用端是指将人工智能技术应用于实际场景中的软件或硬件设备。
它是人工智能技术的最终落地场景，是人工智能技术与现实生活的接口。
人工智能应用端可以应用于各个领域，如医疗、金融、交通、教育等，可以实现自动化、智能化、高效化的目标。
人工智能应用端的发展离不开以下几个方面的支持：
人工智能应用端需要有高效、准确的算法支持，才能实现智能化的目标。
人工智能应用端需要有大量的数据支持，才能训练出高质量的模型。
人工智能应用端需要有高性能的硬件支持，才能实现实时、高效的计算。
人工智能应用端需要有专业的人才支持，才能实现技术的落地和应用。
人工智能应用端的发展前景广阔，可以为各个领域带来更高效、更智能的解决方案。
五、人工智能目前处于什么阶段有哪些问题和要解决的问题
1、当前,人工智能领域处于第三次浪潮的初始阶段,这一波人工智能的发展主要受到大数据,机器学习尤其是深度学习技术的推动.人工智能技术在智能医疗,自动驾驶,金融科技等领域有着很好的发展前景。
2、目前来看，主要存在以下几个方面的问题：
3、第一：对于应用场景的依赖性较强。
4、第三：对于应用人员的技术要求比较高。
5、要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场。
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