自动驾驶软件公司_智能网联汽车环境感知技术[通俗易懂]

1.6.2 主机厂和Tier1在中间件方案上将有多种选择（1）

1.6.3 主机厂和Tier1在中间件方案上将有多种选择（2）

1.6.4 ROS 2的发展历程和主要特性（1）

1.6.5 ROS 2的发展历程和主要特性（2）

1.6.6 ROS 2可作为自动驾驶中间件，与 AUTOSAR AP 中间件功能类似

1.6.7 百度 Apollo 中间件 Cyber RT ：专为无人驾驶设计

1.6.8 AP AUTOSAR与以太网通讯（SOME/IP）协议

1.6.9 AP AUTOSAR 的技术演进路线

1.6.10 CP AUTOSAR 系统架构

1.6.11 CP+AP AUTOSAR的混合软件架构（1）

1.6.12 CP+AP AUTOSAR的混合软件架构（2）

1.6.13 AUTOSAR 全球主要供应商和产品列表（1）

1.6.14 AUTOSAR 全球主要供应商和产品列表（2）

1.6.15 AUTOSAR 全球主要供应商和产品列表（3）

1.6.16 AUTOSAR 中国主要供应商和产品列表（1）

1.6.17 AUTOSAR 中国主要供应商和产品列表（2）

1.6.18 AUTOSAR 中国主要供应商和产品列表（3）

1.6.19 普华基础软件CP AUTOSAR及工具链产品

1.6.20 普华基础软件AP AUTOSAR及工具链产品

1.6.21 普华基础软件AUTOSAR CP+AP一体化解决方案

1.6.22 普华基础软件车用基础软件生态系统

1.6.23 上海赫千AP Autosar应用于TSN以太网多域控制器

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1.7 虚拟机（Hypervisor）

1.7.1 Hypervisor虚拟机产业发展现状

1.7.2 国内智能座舱虚拟机应用情况

1.7.3 全球汽车Hypervisor市场前景

1.7.4 全球Hypervisor供应商和产品列表（1）

1.7.5 全球Hypervisor供应商和产品列表（2）

1.7.6 全球Hypervisor供应商和产品列表（3）

1.7.7 全球Hypervisor供应商和产品列表（4）

1.7.8 全球Hypervisor供应商和产品列表（5）

1.7.9 全球Hypervisor供应商和产品列表（6）

1.7.10 中国Hypervisor供应商和产品列表

1.7.11 中瓴智行RAITE Hypervisor：系统设计

1.7.12 中瓴智行RAITE Hypervisor：智能座舱解决方案

02

车用工具软件

2.1 汽车电子软件开发工具链

2.1.1 汽车架构设计需要考虑的方面

2.1.2 V模型软件开发流程和开发工具

2.1.3 业内常用的汽车开发工具及工具链

2.1.4 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（1）

2.1.5 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（2）

2.1.6 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（3）

2.1.7 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（4）

2.1.8 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（5）

2.1.9 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（6）

2.1.10 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（7）

2.1.11 E/E架构和平台开发工具供应商和产品列表（8）

2.1.12 E/E架构正向开发工具：基于模型的系统工程（MBSE）（1）

2.1.13 E/E架构正向开发工具：基于模型的系统工程（MBSE）（2）

2.1.14 E/E架构正向开发工具：基于模型的系统工程（MBSE）（3）

2.1.15 ETAS ES830快速原型模块软硬件工具链

2.1.16 ETAS基于ASCET的嵌入式软件开发平台

2.1.17 dSPACE自动驾驶开发流程

2.1.18 风河系统持续集成/持续交付（CI/CD）开发模式

2.1.19 风河系统业内首款云原生平台Wind River Studio

2.1.20 NI LabVIEW与百度飞桨工具链打通

2.1.21 同星智能TSMaster汽车总线工具链

2.1.22 莱科德（Luxoft）“E/E系统和SOA软件”解决方案

2.1.23 莱科德（Luxoft）“智驾研发平台”解决方案

2.1.24 怿星科技智能汽车研发服务解决方案

2.1.25 怿星科技软件定义汽车开发工具链产品

2.1.26 怿星科技“V+Agile（敏捷）”模式开发流程服务

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2.2 AI深度学习软件

2.2.1 AI深度学习软件供应商和产品列表（1）

2.2.2 AI深度学习软件供应商和产品列表（2）

2.2.3 华为AI计算框架 MindSpore

2.2.4 国内外主要AI模型

2.2.5 Transformer神经网络模型在量产自动驾驶汽车大规模应用

2.2.6 特斯拉Transformer神经网络实现多摄像头数据融合

2.2.7 特斯拉FSD自动驾驶系统深度学习代码比例不断提升

2.2.8 毫末智行MANA 系统采用Transformer神经网络

2.2.9 小鹏G9 Transformer网络的部署情况

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2.3 数据训练集

2.3.1 为什么要建立数据集？（1）

2.3.2 为什么要建立数据集？（2）

2.3.3 自动驾驶训练数据采集车如何采集数据？

2.3.4 数据集发展趋势：逐渐从单车智能向车城融合演进

2.3.5 华为“ONCE” 数据训练集

2.3.6 全球首个车路协同自动驾驶数据集“DAIR-V2X”

2.3.7 Waymo “Open”数据训练集

2.3.8 Argo“Argoverse”数据训练集

2.3.9 自动驾驶数据集系列产品对比（1）

2.3.10 自动驾驶数据集系列产品对比（2）

2.3.11 自动驾驶数据集系列产品对比（3）

2.3.12 自动驾驶数据集系列产品对比（4）

2.3.13 自动驾驶数据集系列产品对比（5）

2.3.14 自动驾驶数据集系列产品对比（6）

2.3.15 数据训练集主要供应商和产品列表（1）

2.3.16 数据训练集主要供应商和产品列表（2）

2.3.17 数据训练集主要供应商和产品列表（3）

2.3.18 数据训练集主要供应商和产品列表（4）

2.3.19 数据训练集主要供应商和产品列表（5）

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2.4 数据采标工具软件

2.4.1 自动驾驶数据采标市场发展趋势

2.4.2 数据采集标注平台：架构设计

2.4.3 数据采集标注平台：数据采集的难题

2.4.4 数据采集标注平台：数据采集流程及方法

2.4.5 数据采集标注平台：采集数据标注过程

2.4.6 数据采集标注平台：数据采集的后端仿真

2.4.7 国内AI数据标注公司排行

2.4.8 自动驾驶数据采标工具软件供应商和产品列表（1）

2.4.9 自动驾驶数据采标工具软件供应商和产品列表（2）

2.4.10 自动驾驶数据采标工具软件供应商和产品列表（3）

2.4.11 自动驾驶数据采标工具软件供应商和产品列表（4）

2.4.12 自动驾驶数据采标工具软件供应商和产品列表（5）

2.4.13 华为“八爪鱼”数据自动标注服务

2.4.14 海天瑞声自动驾驶数据采标业务（1）

2.4.15 海天瑞声自动驾驶数据采标业务（2）

2.4.16 智协慧同车端数据采集架构

2.4.17 智协慧同车云链路赋能数据采存

2.4.18 智协慧同Corner Cases解决方案机制

2.4.19 齐思智行智能驾驶数据“一键分析”软件

2.4.20 澳鹏MatrixGo数据标注平台

2.4.21 中汽数据“汽车大数据算法服务平台”

2.4.22 小鹏G9发布了新一代感知架构“XNet”

2.4.23 小鹏汽车自主开发全自动标注系统

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2.5 数据闭环工具

2.5.1 数据闭环对L3/L4自动驾驶的重要性

2.5.2 自动驾驶数据闭环技术一：自动驾驶的数据驱动模型

2.5.3 自动驾驶数据闭环技术二：云计算平台的基建和大数据处理技术

2.5.4 自动驾驶数据闭环供应商和产品列表（1）

2.5.5 自动驾驶数据闭环供应商和产品列表（2）

2.5.6 自动驾驶数据闭环供应商和产品列表（3）

2.5.7 自动驾驶数据闭环案例一：Tesla Autopilot数据引擎框架

2.5.8 自动驾驶数据闭环案例二：Waymo数据闭环平台

2.5.9 自动驾驶数据闭环案例三：英伟达机器学习平台

2.5.10 自动驾驶数据闭环案例四：百度数据闭环解决方案

2.5.11 自动驾驶数据闭环案例五：Momenta飞轮模式

2.5.12 自动驾驶数据闭环案例六：智协慧同EXCEEDDATA灵活数采平台方案

2.5.13 自动驾驶数据闭环案例七：知行科技数据闭环和云平台网络

2.5.14 自动驾驶数据闭环案例八：黑芝麻智能数据闭环解决方案

2.5.15 自动驾驶数据闭环案例九：鉴智机器人数据闭环平台

2.5.16 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（1）

2.5.17 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（2）

2.5.18 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（3）

2.5.19 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（4）

2.5.20 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（5）

2.5.21 自动驾驶数据闭环案例十：毫末智行数据智能体系产品MANA（雪湖）（6）

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2.6 数据脱敏软件SDK

2.6.1 《车联网信息服务 数据安全技术要求》中数据分类标准

2.6.2 数据脱敏和信息安全相关法规（1）

2.6.3 数据脱敏和信息安全相关法规（2）

2.6.4 汽车传输视频及图像脱敏技术标准

2.6.5 数据脱敏工具软件供应商和产品列表（1）

2.6.6 数据脱敏工具软件供应商和产品列表（2）

2.6.7 数据脱敏工具软件供应商和产品列表（3）

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2.7 仿真测试工具软件

2.7.1 自动驾驶的仿真与测试（1）

2.7.2 自动驾驶的仿真与测试（2）

2.7.3 自动驾驶的仿真与测试：处理器在环仿真

2.7.4 全球主流自动驾驶仿真软件企业

2.7.5 自动驾驶仿真测试软件市场前景

2.7.6 自动驾驶仿真软件供应商和产品列表：交通流仿真

2.7.7 自动驾驶仿真软件供应商和产品列表：车辆仿真（1）

2.7.8 自动驾驶仿真软件供应商和产品列表：车辆仿真（2）

2.7.9 自动驾驶仿真软件供应商和产品列表：车辆仿真（3）

2.7.10 自动驾驶仿真案例（1）：51WORLD宏、中、微观交通流规划与仿真

2.7.11 自动驾驶仿真案例（2）：轻舟智航仿真测试

2.7.12 自动驾驶仿真案例（3）：均胜仿真云平台

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2.8 自动驾驶典型场景库

2.8.1 自动驾驶场景库的搭建流程

2.8.2 自动驾驶场景库供应商和标准化组织（1）

2.8.3 自动驾驶场景库供应商和标准化组织（2）

2.8.4 自动驾驶场景库供应商和标准化组织（3）

2.8.5 自动驾驶场景库案例（1）：基于车路协同云服务的大规模自动驾驶场景库

2.8.6 自动驾驶场景库案例（2）：中汽数据场景库构建

2.8.7 自动驾驶场景库案例（3）：Apollo自动驾驶场景库和DevOps工具链

2.8.8 自动驾驶场景库案例（4）：中国汽研场景库构建（1）

2.8.9 自动驾驶场景库案例（4）：中国汽研场景库构建（2）

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2.9 芯片开发工具链

2.9.1 芯片开发工具链产品布局（1）

2.9.2 芯片开发工具链产品布局（2）

2.9.3 芯片开发工具链产品布局（3）

2.9.4 地平线“天工开物”AI 开发平台

2.9.5 地平线的数据闭环开发平台：“艾迪”

2.9.6 黑芝麻芯片智能开发工具：山海人工智能开发平台

2.9.7 芯驰科技自动驾驶平台：UniDrive

2.9.8 “华为八爪鱼”自动驾驶开放平台架构（1）

2.9.9 “华为八爪鱼”自动驾驶开放平台架构（2）

2.9.10 英伟达全新一代自动驾驶汽车平台：Drive Hyperion 8

2.9.11 英伟达自动驾驶全栈工具链

2.9.12 英伟达自动驾驶软件堆栈：NVIDIA DRIVE ® OS （1）

2.9.13 英伟达自动驾驶软件堆栈：NVIDIA DRIVE ® OS （2）

2.9.14 英伟达自动驾驶软件堆栈：各功能项介绍（1）

2.9.15 英伟达自动驾驶软件堆栈：各功能项介绍（2）

2.9.16 英伟达自动驾驶软件堆栈：各功能项介绍（3）

2.9.17 英伟达 NVIDIA DRIVE AP2X 软件方案

2.9.18 英伟达自动驾驶模拟平台：Drive Sim Omniverse Replicator

2.9.19 英伟达人工智能辅助驾驶平台：Drive Chauffeur

2.9.20 特斯拉Dojo 超算训练平台：特斯拉自研7nm AI训练芯片D1

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2.10 ADAS性能评估软件

2.10.1 ADAS功耗和性能评估软件供应商和产品列表

2.10.2 车辆ADAS功耗评估软件需求

2.10.3 车辆ADAS性能评估工具：ViCANdo扩展工具组(ICVT)

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2.11 ADAS数据记录软件

2.11.1 ADAS数据记录需求（验证测试环节）

2.11.2 ADAS数据记录需求（交付后）

2.11.3 L3自动驾驶系统的定义

2.11.4 L3系统对于数据记录有什么要求？

2.11.5 数据记录工具软件供应商和产品列表（1）

2.11.6 数据记录工具软件供应商和产品列表（2）

2.11.7 NI通过协同合作完成ADAS验证

2.11.8 Vector针对于ADAS数据记录系统的解决方案

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2.12 汽车软件测试系统软件

2.12.1 汽车软件测试评价模型和标准

2.12.2 汽车软件测试步骤

2.12.3 汽车软件测试服务供应商和产品列表（1）

2.12.4 汽车软件测试服务供应商和产品列表（2）

2.12.5 汽车软件测试服务供应商和产品列表（3）

2.12.6 汽车软件测试服务供应商和产品列表（4）

03

应用和算法软件-自动驾驶

**前言：自动驾驶总体软件、硬件架构

**

3.1 自动驾驶算法发展趋势

3.1.1 自动驾驶算法分类（1）

3.1.2 自动驾驶算法分类（2）

3.1.3 ADAS/AD算法软件的类型和研发周期

3.1.4 深度学习模型和数据算法：自动驾驶的关键胜负手

3.1.5 深度学习模型和数据算法：基于数据驱动的高级辅助驾驶开发流程图

3.1.6 感知算法：前融合（紧耦合）将多传感器结合使用

3.1.7 感知算法：后融合（松耦合）将各自传感器结果再融合

3.1.8 感知算法：特斯拉感知算法结构分为四大部分

3.1.9 决策算法：需要依靠高效的AI模型和大量训练数据

3.1.10 决策算法：驾驶情景认知

3.1.11 决策算法：规划控制核心目标和诉求

3.1.12 各等级自动驾驶方案和渗透率

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3.2 乘用车自动驾驶算法软件

3.2.1 L2+行泊一体算法供应商和产品列表

3.2.2 L3/L4级自动驾驶算法供应商和产品列表（1）

3.2.3 L3/L4级自动驾驶算法供应商和产品列表（2）

3.2.4 L3/L4级自动驾驶算法供应商和产品列表（3）

3.2.5 L3/L4级自动驾驶算法供应商和产品列表（4）

3.2.6 追势科技自研SPACE-OS系统，推出面向L3级的泊车产品

3.2.7 法雷奥L3及L3+自动驾驶解决方案

3.2.8 法雷奥L3+自动驾驶中主ECU和后备ECU的安全性等级分配

3.2.9 华为ADS自动驾驶全栈解决方案

3.2.10 国汽智控基于iVBB2.0家族产品

3.2.11 国汽智控基于iVBB2.0的“传感计算分离”方案

3.2.12 QNX在自动驾驶辅助领域的算法移植和性能优化

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3.3 商用车自动驾驶算法软件

3.3.1 商用车L3/L4级自动驾驶系统集成商

3.3.2 L3/L4级商用车自动驾驶算法供应商和产品列表（1）

3.3.3 L3/L4级商用车自动驾驶算法供应商和产品列表（2）

3.3.4 鉴智机器人多传感器融合算法和量产工程能力

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3.4 高精度地图

3.4.1 高精地图的图层和更新频率

3.4.2 高精地图的商业模式

3.4.3 高精地图领域产业链分布

3.4.4 中国乘用车高精度地图市场发展前景

3.4.5 L3/L4级自动驾驶对高精度地图的要求（1）

3.4.6 L3/L4级自动驾驶对高精度地图的要求（2）

3.4.7 高精度地图供应商和产品列表：乘用车（1）

3.4.8 高精度地图供应商和产品列表：乘用车（2）

3.4.9 高精度地图供应商和产品列表：商用车（1）

3.4.10 高精度地图供应商和产品列表：商用车（2）

3.4.11 L4级自动驾驶用高精度地图与定位量产案例一：美团无人配送车

3.4.12 L4级自动驾驶用高精度地图与定位量产案例二：PIX Moving 无人驾驶小巴

04

应用和算法软件-整车控制

4.1 汽车能量管理软件

4.1.1 简化的V形设计流程图和汽车工业软件

4.1.2 云端BMS的需求分析（1）

4.1.3 云端BMS的需求分析（2）

4.1.4 能量管理软件产品供应商和产品列表（1）

4.1.5 能量管理软件产品供应商和产品列表（2）

4.1.6 华为AI BMS解决方案

4.1.7 华为AI BMS为车企提供动力部件可视化安全管理平台

4.1.8 华为AI BMS四步法则

4.1.9 Eatron Technologies 基于云的网联电池架构

4.2 车身和整车控制类软件

4.2.1 车身域控系统职能特点和软件需求

4.2.2 车身域控系统关键技术和开发实践

4.2.3 网关与车身域控融合将成趋势（1）

4.2.4 网关与车身域控融合将成趋势（2）

4.2.5 车身域潜在市场前景

4.2.6 车身域控制软件（硬件）供应商和产品列表（1）

4.2.7 车身域控制软件（硬件）供应商和产品列表（2）

4.2.8 车身域控制软件（硬件）供应商和产品列表（3）

4.2.9 车身域控制软件（硬件）供应商和产品列表（4）

4.2.10 车身域控制软件（硬件）供应商和产品列表（5）

4.2.11 整车控制域发展趋势：集成化和域控化（1）

4.2.12 整车控制域发展趋势：集成化和域控化（2）

4.2.13 整车控制域软件平台解决方案

4.2.14 领世科技VCOS（整车控制操作系统）

4.2.15 领世科技中央控制器、动力域控制器、区域控制器的部署

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4.3 动力和驱动管理软件

4.3.1 常见汽车仿真工业设计软件

4.3.2 动力性经济性仿真分析软件

4.3.3 动力仿真分析软件供应商和产品列表（1）

4.3.4 动力仿真分析软件供应商和产品列表（2）

4.3.5 汽车电控正向设计软件供应商和产品列表

05

应用和算法软件-车联网和信息安全

5.1 路侧OS操作系统

5.1.1 路侧交通OS系统定义

5.1.2 路侧交通OS供应商和产品列表（1）

5.1.3 路侧交通OS供应商和产品列表（2）

5.1.4 智路OS：面向车路云体化云控系统的路侧单元操作系统

5.1.5 智路OS技术架构六大特性

5.1.6 智路OS生态合作伙伴和业务服务模式

5.1.7 “公路在鸿OS” 发行版核心架构

5.1.8 中控“eCityOS”

5.1.9 腾讯交通OS

5.2 车路云协同服务

5.2.1 车路云协同将成为实现高等级自动驾驶的主流路径之一

5.2.2 车路云协同实现无人驾驶的方式

5.2.3 车路云协同方案供应商和产品列表（1）

5.2.4 车路云协同方案供应商和产品列表（2）

5.2.5 车路云协同方案供应商和产品列表（3）

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5.3 车联网技术平台

5.3.1 传统的车联网技术平台架构

5.3.2 传统的车联网技术平台瓶颈

5.3.3 下一代车联网技术平台发展方向

5.3.4 下一代车联网技术平台实现高精度、高质量的数据采集

5.3.5 智协慧同四大产品模块

5.3.6 智协慧同车联网数据采集平台方案架构图

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5.4 云服务平台

5.4.1 汽车云服务在智能网联汽车的应用前景展望

5.4.2 车企云服务搭建模式：自建私有云、采购公有云（混合云）

5.4.3 云服务平台市场发展现状

5.4.4 云服务平台供应商和产品列表（1）

5.4.5 云服务平台供应商和产品列表（2）

5.4.6 云服务平台供应商和产品列表（3）

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5.5 远程智能诊断平台

5.5.1 汽车检修设备厂商逐步向云端维修平台发展

5.5.2 远程云诊断发展现状

5.5.3 远程云诊断供应商解决方案供应商

5.5.4 智协慧同“车辆远程智能诊断系统解决方案”

5.5.5 智协慧同“主动式的智能诊断方案”

5.5.6 智协慧同“智能诊断数据闭环”

5.5.7 星卡科技“新能源汽车智能云诊断产品”

5.5.8 艾拉比“远程诊断方案”

5.5.9 广州致远电子新能源汽车路试分析系统

5.5.10 元征X-431 ADAS Mobile

5.5.11 极氪智能“云端远程诊断专利”

5.5.12 上汽轻卡“云诊断服务”

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5.6 OTA

5.6.1 汽车OTA产业链构成

5.6.2 OTA运营商业模式

5.6.3 汽车OTA TO-B商业模式

5.6.4 全球汽车OTA市场前景

5.6.5 汽车OTA供应商和产品列表（1）

5.6.6 汽车OTA供应商和产品列表（1）

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5.7 车载信息安全

5.7.1 汽车网络安全需求定义

5.7.2 全球汽车信息安全市场前景

5.7.3 汽车信息安全软件供应商

5.7.4 汽车加密算法供应商和产品列表（1）

5.7.5 汽车加密算法供应商和产品列表（2）

5.7.6 网络安全测试技术供应商供应商和产品列表

5.7.7 盖瑞特汽车网络安全解决方案

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Go语言工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Go语言全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Golang知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Go）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

5.6.1 汽车OTA产业链构成

5.6.2 OTA运营商业模式

5.6.3 汽车OTA TO-B商业模式

5.6.4 全球汽车OTA市场前景

5.6.5 汽车OTA供应商和产品列表（1）

5.6.6 汽车OTA供应商和产品列表（1）

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5.7 车载信息安全

5.7.1 汽车网络安全需求定义

5.7.2 全球汽车信息安全市场前景

5.7.3 汽车信息安全软件供应商

5.7.4 汽车加密算法供应商和产品列表（1）

5.7.5 汽车加密算法供应商和产品列表（2）

5.7.6 网络安全测试技术供应商供应商和产品列表

5.7.7 盖瑞特汽车网络安全解决方案

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Go语言工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Go语言全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
[外链图片转存中…(img-KJn4DeL1-1713080323424)]
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[外链图片转存中…(img-MyVgSCgm-1713080323427)]
[外链图片转存中…(img-t82tsisG-1713080323427)]
[外链图片转存中…(img-KJcLrjwo-1713080323428)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Golang知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Go）
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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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