近几年北京在自动驾驶产业发展方面不断进步，成果多多。从2018年3月北京市发放第一批自动驾驶开放道路测试临时牌照至2020年10月底，北京自动驾驶车辆道路测试安全行驶总里程达200.055万公里，相当于绕地球赤道约50圈。今年前10个月的测试里程约96万公里，超去年全年约7.38万公里。
这项研究由休斯顿大学计算生理学实验室主任Ioannis Pavlidis、德克萨斯农工大学的Ricardo Gutierrez Osuna以及加州大学欧文分校的Gloria Mark共同进行的。他们发现上班族面部出汗的细微波动是衡量其工作压力的最佳方法。他们还发现，向管理层提出观点和看法要比独自进行工作更让上班族有压力。该研究还发现，由于截止日期更加宽松，许多上班族不会写更长的报告内容，而是花费所有额外的时间来设计更好的样式。 UH大学自然学院计算机科学教授Pavlidis说：“当你承受压力时，你不会意识到这一点，但是会从鼻子中流出少量汗水。压力越大，汗水就越多。我们还发现，有神经质倾向的人在经常被电子邮件分心时工作得更好，而受过良好教育的工人则过分依赖拼写检查等计算机工具。”
目前，北京的自动驾驶开放测试道路共200条，共699.58公里，分布在北京经济技术开发区、顺义区、海淀区和房山区。北京已向蔚来、百度、戴姆勒、北汽新能源等14家企业的87辆车发放自动驾驶道路测试用临时号牌。
Verma解释说：“这个想法是要观察穿过系外行星大气边缘的光的吸收光谱，因为它穿过系外行星大气的边缘。吸收特征可以显示大气中的元素，特别是那些可能产生生命的元素，例如水、氧气和二氧化碳。这些元素的特征是在中红外光谱和远红外光谱中，大面积单光子计数探测器阵列还不存在于光谱的区域，所以我们从NASA获得少量资金，看看是否能帮助解决这个问题。”
从企业申请状况来看，北京自动驾驶道路测试的申请企业数、车辆数、路测里程均位居全国前列，申请企业涵盖主机厂、地图厂商、互联网企业等。其中，百度、小马智行两家企业有45辆车获得北京地区的载人测试资格。
在实验过程中，办公室里安装一个红外热像仪跟踪鼻子和上口周围的出汗水平，而胸部和手腕上的可穿戴设备则监测心脏和呼吸频率，两个摄像头（一个位于计算机屏幕上，另一个隐藏在天花板上）记录了参与者的面部表情和手部动作。
其实，放眼全国，“车路协同”投资集中于两个领域，高速和城市内智能网联道路较早受益。V2X车路协同主要包括两个领域，一是智能高速，二是城市的智能网联道路。从商用化进度来看，目前有一些智慧高速的试点正在推进，如杭绍甬高速、京沪一号高速等。城市内智能网联道路以车联网示范区为主，包括天津、无锡、重庆、广州、苏州等重点城市。
以高速公路车路协同系统来看，在感知层面主要分为两类：车端感知和路端感知。路端感知一般采用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、各类环境传感器来实现信息采集，同时还有信号灯、交通标识线等交通设施辅助；车载端同样也需要一定的协同设备，接收相关信息；并使用 4G、5G、有线光纤等进行通讯；
另外，NIST相机可能有助于发现暗物质，世界各地的研究人员一直未能找到所谓的弱相互作用的质量粒子（WIMP），他们正在考虑寻找能量和质量都较低的暗物质。超导纳米线探测器有望计算稀有低能暗物质的发射，并从背景噪声中识别真实信号。
此外，通过布置在车端、路端以及云端的计算平台进行复杂系统信息融合和数据分析也十分重要。而为了实现车辆智能感知、高效互联，国内外企业也加大了在自动驾驶技术、产品等方面的投资力度和研发投入。
据悉，Verma和他的同事在制造上取得了很高的成功，99.5%的传感器工作正常。但是在所需波长处的检测器效率很低，提高效率是下一个要面临的挑战。研究人员未来还希望制造更大的相机，也许带有一百万个传感器。
一直以来，在V2X上有所投入的主要是大众、丰田、宝马这些传统主机厂，目的是增强整车的安全性。如今Waymo等新兴科技公司的加入，暗示接下来V2X市场将会在自动驾驶应用带动下，出现范围内技术迭代和井喷式发展的局面。
这项研究调查了63名参与者，他们完成了一系列典型的任务和办公室活动，包括写论文、休息和向管理者展示他们的发现。其中，有一半的参与者一边写论文，一边经常被电子邮件分散注意力；另一半则分批收到电子邮件。这项研究是国家科学基金会拨款120万美元资助的一系列知识工作研究中的第一项。
国内科技企业的加入，也为自动驾驶产业的发展贡献了重要力量。华为基于持续演进的AI多传感器融合感知算法，打造了高精度、低时延、交通事件全场景覆盖的云边协同的车路协同服务，拥有“感-联-算-控”4大核心能力，涵盖城市、高速、示范区三大应用场景，使能智能交通管理和自动驾驶。
