经纬恒润文章

• 视芯无界，智见未来 | 经纬恒润与TI联合定义智能电子后视镜，开启量产新篇章2026-06-25 18:07

  

  随着智能驾驶与智能座舱持续演进，电子后视镜（CMS）正从后装辅助、法规试点逐步走向规模化前装量产。相比传统光学后视镜，CMS不仅能够提供更宽广的视野，还可结合AI感知、图像增强与智能交互能力，成为智能汽车视觉系统的重要组成部分。但与此同时，CMS的量产落地也面临新的系统级挑战——如何降低端到端时延？如何在雨雪、泥污等复杂环境下保持清晰视野？又如何兼顾实时性、

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• 近300套HIL系统交付！工程化体系筑底，智能化技术破局2026-06-23 17:05

  

  近日，经纬恒润如期交付近300套HIL系统，工程化交付体系的韧性与效能得到集中验证。在交付能力之外，公司同步深耕AI赋能测试与虚拟验证两大技术方向，双线并行，助力客户加速测试验证。随着汽车、航空航天、电力等领域电子系统复杂度持续攀升，HIL（硬件在环）仿真测试在高端研发制造中的地位日益凸显。在汽车行业中，相比传统“先做实车再验证”的路径，HIL能够在可控环境

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• 经纬恒润深耕嵌入式软件赛道：AUTOSAR与RISC-V布局全面提速2026-06-22 09:52

  

  近日，车载软件领域迎来两场行业瞩目的盛会。作为优秀的汽车电子系统科技服务商，以及国际AUTOSAR组织的高级合作伙伴，经纬恒润双城联动，参加了武汉 “第四届软件创新发展大会”、上海“第17届AUTOSAR开放大会”。

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• 经纬恒润与赛科动力达成战略合作，共创“智能+固态能源”新生态2026-06-16 17:04

  

  在智能终端加速进化的关键节点，能源系统的底层突破日益成为产业变革的核心驱动。近日，经纬恒润与固态电池新锐力量——四川赛科动力科技有限公司（以下简称“赛科动力”）正式签署战略合作协议。双方将围绕“智能+固态能源”的深度融合，共同探索高安全、高能量密度固态电池的商业化应用新路径。本次合作将秉持“优势互补、资源共享、互利共赢、共创未来”的原则，以人形机器人、特种作

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• 深度参与2026ATC测试展，经纬恒润以全链路测试能力赋能汽车高质量研发2026-06-15 13:28

  

  日前，2026 ATC上海国际汽车技术及零部件展览会在上海新国际博览中心圆满落幕。来自全球各地的整车厂、零部件企业及行业伙伴齐聚现场，围绕汽车技术创新与产业协同展开交流。作为汽车全栈测试服务商，经纬恒润携多项核心成果参展，展示了其在智能汽车研发测试领域的业务实践，并与现场嘉宾共同探讨提升研发效率与质量的新路径。

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• 经纬恒润正式代理Green Hills，让研发推进更高效2026-06-15 11:31

  

  近日，经纬恒润正式取得 Green Hills Software 在中国市场的授权代理资格，代理 MULTI 8 、 Probe V4等多款Green Hills旗下产品。依托前期合作基础，此次授权打通了供需对接链路，有效降低了客户的协同复杂度，显著提升采购与落地效率，让研发团队获得更稳定、便捷、可靠的长期价值服务体验。

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• 支持程控配置及TC10休眠唤醒，经纬恒润新一代车载以太网转换设备震撼发布！2026-06-09 17:06

  

  随着车载以太网在智能汽车中的广泛应用，车载网络与工业以太网之间的高效、可靠转换成为工程测试与数据采集的关键环节。经纬恒润推出的新一代TestBaseVCIV1000_TMT1/TMT（以下简称“V1000”），不仅可实现车载以太网与标准工业以太网之间的高效、可靠转换，还支持通过USB与上位机连接进行程控配置，便于切换模式与状态获取，同时支持TC10休眠/唤醒

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• CAN FD错误帧定位难？VBA新功能助你快速锁定故障节点2026-06-08 16:57

  

  在智能汽车开发测试过程中，CAN（FD）总线错误帧的快速定位与分析一直是工程师面临的技术难点。面对复杂车载网络中的通信故障排查需求，经纬恒润VBA工具链全新推出CAN（FD）错误帧解析功能，为工程师提供更强大的故障诊断能力！

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• 车规级基因注入：经纬恒润具身智能全栈方案，定义机器人可靠性新基准2026-06-04 11:33

  

  具身智能正从概念走向产业落地，成为AI与物理世界深度融合的关键赛道。2026年，行业迈入“量产元年”，万亿级赛道已然开启。但一个现实挑战摆在行业面前：实验室里的“原型”与产线上“量产”之间，隔着一道“可靠性鸿沟”。机器人能否在7×24小时的工业现场稳定运行？能否以汽车级的严苛标准定义其核心部件？这正是经纬恒润从汽车电子跨界进入具身智能的战略出发点。依托深厚的

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• ASPICE 迎审准备新方式：让 AI 嵌入 ALM 执行提前自检2026-06-03 09:44

  

  设想这样一个场景——你作为汽车电子软件工程师，负责SWE.1软件需求过程。下周评估师就要到现场进行ASPICECL1评估了，你从一堆量产项目中抬起疲惫的双眼，一头懵地打开ALM平台，努力回忆这次ASPICE评估到底要准备哪些内容、要自查哪些问题。此时，你会不会希望有一个AI助手在旁边提醒你、帮你识别问题、指导你如何整改，守护你本就不多的休息时间？如今，这已不

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