أعلنت شركة "سامسونغ" تخصيصها مبلغ 300 مليون دولار على شكل صندوق جديد للاستثمار في صناعة السيارات، بما في ذلك السيارات المتصلة وتقنيات القيادة المستقلة، والتي تغطي مجالات الذكاء الصناعي وأجهزة الاستشعار الذكية وميزات الأمان والأمن الإلكتروني، والحوسبة عالية الأداء، وحلول الاتصال وسلامة السيارات، والخصوصية وغيرها. كما أعلنت الشركة الكورية الجنوبية عن قيامها بإنشاء قسم جديد لتقنيات القيادة المستقلة داخل شركة "هارمان"، وهي شركة أميركية لقطع غيار السيارات كانت "سامسونغ" قد استحوذت عليها في وقت سابق من هذا العام، بحيث يعمل القسم الجديد ضمن شركة "هارمان" مع فريق الآلات الذكية التابع لسامسونغ من أجل تطوير تقنيات جديدة للسيارات المتصلة. وأوضحت الشركة في بيان لها على لسان يونغ سون مدير شركة "سامسونغ" للإلكترونيات وكبير موظفي الإستراتيجية أنها متحمسة، خلال هذه الفترة التي تشهد تحولات استثنائية في صناعة السيارات، للعب دور قيادي في دعم وتشكيل مستقبل السيارات الأكثر ذكاء واتصالاً، وأن هدفها من هذه الجهود هو جلب تكنولوجيات جديدة إلى هذه السوق، بحيث تساعد على جعل السيارات أكثر أماناً مع خلق تجربة تنقل أكثر راحة وأمان. وقالت "سامسونغ" إنها لن تدخل في صناعة السيارات، بحيث أنها لن تكشف النقاب عن سيارتها ذاتية القيادة في أي وقت قريب، وأنها سوف تعمل بدلاً من ذلك مع شركات صناعة السيارات وغيرها من شركات النقل على تطوير الجيل القادم من ابتكارات السيارات، وحصلت الشركة في الوقت نفسه على التراخيص المناسبة لاختبار برنامجها وعتادها للقيادة الآلية على الطرق في كوريا وكاليفورنيا. ويتجه أول استثمار بقيمة 89 مليون دولار من صندوق "سامسونغ" الجديد للابتكار إلى شركة تتيش TTTech، التي تتخذ من النمسا مقراً لها والمتخصصة في السلامة والشبكات وتكامل البرمجيات لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة ADAS، ومنصات القيادة الذاتية. وقال دينيش باليوال المدير والرئيس التنفيذي لشركة "هارمان" في بيان: "هناك بالفعل طلب كبير على حلول ADAS، والطلب ينمو بسرعة مع التقدم في السيارات المتصلة والقيادة الذاتية". وقد كثفت الشركة الكورية الجنوبية منذ فترة من جهودها في مجال السيارات، بما في ذلك جهودها في مجال البحث والتطوير للمنتجات المتعلقة بالنقل، وقامت باستثمارات سابقة في تكنولوجيا البطاريات للسيارات الكهربائية، بما في ذلك الاستثمارات في سيو Seeo في كاليفورنيا وستوريدوت StoreDot.
Classify the news article into one of the following categories: sports, tech, politics, finance, culture, or medical. Return only the label without any explanation, justification or additional text.