聊聊智能网联汽车现状及发展

聊聊智能网联汽车现状及发展本站　　汽车是当今社会的主要交通工具之一，自动驾驶汽车是目前可以看到，并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目标

　　汽车是当今社会的主要交通工具之一，自动驾驶汽车是目前可以看到，并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目标。

　　自动驾驶是分阶段实现的，目前处于初级阶段，就是车本身的各种驾驶辅助系统以及自动驾驶的进化和配套系统的建立，重点在于解决如何提高汽车驾驶的安全性和可操控性；其高级阶段将是完全的、无人驾驶的智能汽车，彻底将人从方向盘后解脱出来，而汽车可以像人类一样具备感知、分析、判断能力。智能汽车现阶段也分两个发展方向，一类是汽车个体自动化系统控制，靠自主式的传感器，完全不需要依靠互联网；另外一类是智能网联汽车，也就是汽车自动驾驶技术+车联网。这是新兴的发展模式，是ICT和汽车产业的跨界结合出现的创新技术方向。两个方向都能实现自动驾驶的最终目标，中国大力推崇的是智能网联模式。

　　智能车（Intelligent Vehicle ,IV）是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统，相关技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科，是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志。

　　智能驾驶是汽车驾驶系统物化驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知-决策规划-控制执行”过程的理解、学习和记忆。

　　环境感知作为第一环节，是智能驾驶的典型应用场景，例如激光雷达与摄像头的车辆检测技术中，需要对数据做聚类处理；线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常用于车道线和交通标志的检测。它处于智能驾驶车辆与外界环境信息交互的重要地位，其关键在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力，从而理解自身和周边的驾驶态势。

　　决策规划是智能驾驶的主要应用场景，状态机、决策树、贝叶斯网络等技术已经有大量的应用。近年来兴起的深度学习与强化学习能通过大量的机器学习做出对复杂情况的决策，并能进行在线学习优化。由于需要较多的计算资源，是当前计算机与互联网领域内，研究自动驾驶决策规划系统的热门技术。

　　世界各国都在积极制定自动驾驶技术路线图，推动自动驾驶汽车的发展，如美国在80年代初已经开始自动驾驶技术的军事化应用；欧洲从80年代中期开始研发自动驾驶车辆，更多强调单车自动化、智能化的发展；日本的自动驾驶研发略晚于欧美，更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率、以及采用车间通信方式辅助驾驶。

　　由于深度学习算法的引入，汽车智能化技术有了爆发性的突破，成为汽车产业化发展的重要突破口，2009年谷歌开始研发自动驾驶，引发了新一轮的自动驾驶产业热潮，更多科技企业加入市场争夺中。

　　与欧美等发达国家相比，我国的自动驾驶研发起步相对较晚，自上个世纪90年代起，我国各高校和研究机构陆续开展自动驾驶的研发工作，推出多个测试车型；2009年以来，国家自然科学基金委员会举办“中国智能和未来挑战赛”，为国内智能车技术和交流起到很好的促进作用，在此期间一汽、北汽等传统车企也逐步布局自动驾驶。

　　网联化是指汽车依靠通信技术，将车本身和相关联的因素数据通过网络联系在一起，这个网络就叫车联网。车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与X（即车与车-V2V、人-V2P、路-V2I、服务平台-V2N）之间的全方位网络连接，实现了 “三网融合”，将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网利用传感技术感知车辆的状态信息，并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理，以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。

　　车联网是一个很宽泛的领域，从车内发展到车外，正在从车内娱乐导航服务向汽车数据中心发展，内涵不断延伸。目前车联网有两个世界标准流派：一个是IEEE基于WIFI制定的DSRC（Dedicated Short Range Communications，专用短程通信技术），获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom 等的支持；另一个是由3GPP通过拓展通信LTE标准制定的C-V2X，并向5G演进，获得多家车企和通信企业的支持，如：福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、现代、日产、沃尔沃、PSA Group、华为、爱立信、高通、英特尔、三星等。C-V2X的成员显然比DSRC要壮观。

　　两种技术标准各有千秋，国际上对于车联网到底采用哪种标准，尚未达成一致。业界专家存在三种观点：一种是DSRC技术已经成熟，其经过多年的测试与验证，可行性已经得到验证，同时网络、芯片等产业链相对成熟，没有理由放弃；另外也有观点认为，LTE-V2X技术具备技术优势，其安全性和可靠性都更胜一筹，更有前景；此外还有观点表示，汽车与手机不同，是有本国属性但一般不会大量跨国行驶，因此，不同国家可以使用不同技术。中国有通信网络覆盖广和用户量庞大的优势，一直以来都是LTE-V2X的积极倡导者。

　　汽车发展经历了机械化和电气化升级，目前又到了一个上台阶的关头。网联时代汽车产品需要创新的重点转向数字化技术，如云平台、人工智能、机器学习等。目前，最基本的车载内嵌网联设备装车率2017年还普遍低于20%，尽管众多厂家的2025年远期规划都近乎100%标配，但当下发展依然缓慢，线年。

　　智能化和网联化相结合成为未来自动驾驶汽车产业发展的重要方向，在智能网联汽车的技术演进过程中，智能化及网联化两者的发展相互促进，不可分割，从而实现完全自动驾驶的最高目标。

　　受制于技术和网络覆盖，车联网的价值还远没有被挖掘出来，大多还停留在娱乐和导航的单车、单用户服务，但车联网作为汽车互联网络，尤其是在5G移动网络普及后，可以将衣食住行都连接起来，汽车的内涵由此也在发生改变。5G通信网络的高速、低时延数据传输、高容量、低失真、低误码都为这种模式提供了技术可能。所以，智能化和网联化的结合，可以为汽车智能化系统提供更多、更详细、更准确的数据，以供机器学习，促进智能系统演绎进化。

　　网联汽车会采集、产生大量实时数据，如行驶过程中“（汽）车、（道）路、（数据）云、（路）网、(地) 图五大基本要素交互的数据。诸如汽车和驾驶人信息，汽车信息包括：汽车位置和周边环境信息，以及汽车诊断信息、保养信息、安全信息（门窗开闭，安全气囊使用）、性能信息（发动机和变速箱状态，电池电量）、行驶信息（燃油消耗量，速度，刹车加速，方向盘）；驾驶人信息（包括地理位置、用户模式、驾驶历史）等。一辆汽车一天大概产生500GB左右数据，数据主要由汽车制造商安装车载内嵌SIM卡来收集，这就是学习素材的来源。自动驾驶技术其核心决策者是人工智能（AI）系统，就需要大量数据进行训练，现在开展自动驾驶技术的公司可以获得的数据仍然是少量的，有些是在使用模拟数据训练人工智能，大量实际使用数据是自动驾驶技术发展不可或缺的一部分。因此自动驾驶的智能汽车不是一蹴而就的，它的进化发展是靠不断的技术产品迭代，循序渐进实现目标，一个完善的车联网，是促进实现自动驾驶的前置条件之一。

　　智能网联汽车的愿景非常美好, 自动驾驶未来也一定会实现, 但不会平坦。要实现高级别的自动驾驶, 智能网联汽车产业发展过程中仍然有很多问题需要解决：一是提升关键技术掌控能力，如传感器、、执行器等智能网联汽车核心电子件、车载智能化软硬件平台、智能感知部件、先进能源动力平台、车载通信系统等方面；二是智能网联汽车制造及配套体系仍需完善，传统汽车制造领域在智能网联汽车技术积累与产品研发方面存在局限性，适应智能网联汽车制造的新型智能化汽车制造能力尚有不足；三是传统汽车设计制造与计算、通信等能力在融合与协调还需要加强，从而进一步适应快速发展的汽车网联化、智能化的需求；四是智能交通还需加强统筹规划，在智能路网、运管运控平台、应用示范等方面有待统一标准、提升能力；五是构建智能网联汽车安全保障体系，如汽车接入授权、个人信息数据、云端控制、等安全问题仍需进一步探索和提升。

　　智能网联汽车不只是一种交通工具，它将成为一张巨大交通网络上的智能终端、一个完全自动行走的机器。它作为一种社会生活、生产工具，影响着人、车、物、路、自然环境等的因素，人们需要考量其安全性要远高于其运输载体的属性。所以，如何将一套冷冰冰的机器培养训练成为精密的人脑，任重而道远！