硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真技术凭借安全性高、工况复现性强、测试效率高的优势，成为电驱系统研发过程中的核心验证手段。针对传统台架测试成本高、极端工况难以模拟的情况，本文构建了一套电驱系统 HIL 测试系统，实现 MCU、TCU 的单独 HIL 测试及二者联合的 HIL 测试。通过典型工况、瞬态动态响应和极限故障注入测试，验证了该 HIL 测试系统的实时性、可靠性与稳定性。

文章研究了一种特性介于铜导线和铝（铝合金）导线之间的铜包铝导线，介绍了其制造工艺、导体参数，并探索其在新能源汽车高压线束领域应用的可行性。该铜包铝导线通过老化试验、振动试验、环境耐久试验、载流温升试验等验证，表现出良好的性能，为新能源汽车高压线束导体材料的应提供了一种新方案。

智能座舱功能日益复杂，传统人工检测效率低、一致性差且难以追溯。本文研究车机终端产线自动化检测技术，构建兼顾座舱自动化测试与 SOA 接口服务的技术体系，提出“两端一库”框架，攻克多模态交互建模、界面语义解析、跨域服务编排三项关键技术。经“端云一体化电器智能化验证平台”验证，车机专项单车检测时长由人工检测的 30 min 压缩至 10 min，检测一致性与可追溯性得到显著提升。

重型商用载货汽车驾驶环境复杂，工况多变，驾驶员长时间作业易产生疲劳与分心等危险状态。本文提出一种基于多源感知融合的智能座舱驾驶状态识别与干预机制，通过融合车载摄像头、生理传感器及车辆总线等多源感知数据，采用基于 CNN-LSTM 的多源融合识别模型实时监测驾驶员注意力、疲劳度及危险驾驶行为，整体准确率达 92.3%。在此基础上，本文构建分级干预阈值动态调整机制，根据风险等级（0~1.0，划分为四级）实施声光提醒、座椅振动及主动制动等差异化干预措施，使系统误报率降低至 5%。研究表明，多源数据融合技术可克服单一传感器局限性，提升识别准确率与鲁棒性，为重型商用载货汽车智能座舱提供了技术支撑，对降低交通事故率、保障运输安全具有重要意义。

随着智能网联汽车技术的迅猛发展，车辆不只是交通工具，还是集环境感知、计算与决策、数据交互于一体的移动智能终端。本文以大数据分析为基础，研究驾驶行为特征提取方法，构建多维度的驾驶行为评价体系，采用长短期记忆网络结合注意力机制（LSTM-Attention）深度学习模型开展行车风险预测，并采用真实的道路测试数据检验模型的风险预警是否有效。大数据驱动的驾驶行为分析可以很好地识别异常驾驶模式，显著提高主动安全系统预测能力，为智能网联汽车主动安全管理提供理论基础和技术支撑。