mathworks公司今天推出了r2020b版matlab和simulink产品系列。matlab中的新功能让用户更轻松地处理图形和创建app，而 simulink的更新侧重于帮助用户能够实现更快速、更便捷的访问。借助新推出的simulink online，用户可以直接通过web浏览器使用simulink。r2020b还推出了基于人工智能(ai)的新产品，用以加快自主系统开发，快速创建自动驾驶3d模拟场景等。更多细节请参见r2020b视频。
在数百个全新和升级功能中，matlab新增了气泡图和分簇散点图；提供了使用matlab比较工具对使用app designer创建的app进行比较与合并的能力；以及将自定义的图标和组件添加到您的matlab app中等特性。simulink则推出simulink online，用户可在web浏览器中查看、编辑和仿真simulink模型；提升了引用模型架构 (reference model) 最高2倍加速的代码生成能力；以及新的自动合并功能帮助用户实现自动化持续集成工作流。
r2020b其他亮点：
ai和深度学习
全新的deep learning hdl toolbox为算法开发人员和硬件设计人员提供了在fpga和soc上创建原型和实现深度学习网络的功能和工具，包括预置的比特流，用于支持在xilinx和intel fpga与soc器件上运行各种深度学习网络；特性分析和评估工具，通过对设计、性能和资源利用率进行权衡，从而帮助自定义深度学习网络等。使用deep learning hdl toolbox，工程师能够自定义深度学习网络的硬件实现，并利用hdl coder和simulink生成可移植、可合成的verilog和vhdl代码，并部署在任何fpga上。
从r2020b开始，deep learning toolbox借助图像分类和网络预测模块支持 simulink对深度学习模型进行仿真和生成代码。对experiment manager app的升级，支持并行训练多个深度学习网络以及运用贝叶斯优化方法进行超参数调优。deep network designer app现在能够训练网络，以实现图像分类、语义分割、多输入、内存溢出、图像到图像回归等工作流程。
自主系统
r2020b推出两款自主系统新产品以及一个重大更新。lidar toolbox是一款全新产品，提供用于设计、分析和测试激光雷达处理系统的算法、函数和app。uav toolbox是另一款新产品，提供用于设计、仿真、测试和部署无人机应用的工具和参考应用。对于sensor fusion and tracking toolbox的更新包括使用基于网格的随机有限集(rfs)跟踪器跟踪对象，以及使用地心坐标系的路点创建轨迹的能力。
汽车
对于汽车行业，roadrunner产品系列中的全新roadrunner scene builder产品，可利用高精度地图自动创建道路网络。对autosar blockset的更新，可使根据autosar标准4.4版本导入和导出arxml文件并生成符合autosar标准的c代码。它还提供适用于自适应模型的linux可执行文件，帮助创建作为独立应用程序运行的自适应autosar可执行文件。vehicle dynamics blockset现在能够使用三轴实现6dof拖车和车辆，并能仿真simulink 3d模块，从而可在unreal engine 3d环境中将牵引车和拖车可视化。
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