智能网联汽车的现状与未来

发表于 讨论求助 2020-12-03 19:44:37

微型控制器

智能网联汽车,可以提供更安全、更节能、更环保、更舒适的出行方式和综合解决方案,是城市智能交通系统的重要环节,是构建绿色汽车社会的核心要素。其意义不仅在于汽车产品与技术的升级,更有可能带来汽车及相关产业全业态和价值链体系的重塑,是国际公认的未来发展方向和关注焦点之一。

当今世界,以移动互联、大数据及云计算等技术为代表的新一轮科技革命方兴未艾,推动传统制造业向“智能制造”转型升级的趋势日益明显。我国政府提出了“中国制造2025”及“互联网+”发展战略,大力推动产业转型升级和结构优化调整。汽车产业作为国民经济的支柱产业,其自身规模大、带动效应强、国际化程度高、资金技术人才密集,必将成为新一轮科技革命以及中国制造业转型升级的重要产业。

智能网联汽车发展现状
智能网联汽车,是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(车、路、人、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。
汽车智能网联技术引发了国际上新一轮的科技竞争。奔驰、福特、丰田、沃尔沃等世界顶级汽车制造商分别开展了不同等级的自动驾驶汽车的技术研发工作。同时,近年来以美国的Google、Apple、Intel等公司为代表的IT产业巨头也不遗余力地投入汽车自动驾驶技术领域,Intel公司以153亿美元收购Mobileye公司就是这种激烈竞争的体现,是其建立自动驾驶整体战略中的重要一环。
我国汽车工业已成为世界汽车产业的重要组成部分,智能网联汽车将是继新能源汽车后,汽车产业发展的又一制高点。一汽、上汽、长安、北汽等主要整车企业都制定了智能网联汽车发展的系统战略,北汽基于新能源的自动驾驶汽车实现了面向普通公众的长距离试驾体验,长安更是首次在国内进行了2000公里的自动驾驶公共道路测试试验。包括百度、阿里、华为在内的多家ICT企业也纷纷进军智能网联汽车的技术研发和服务工作,在定位导航、数据挖掘、5G通信等领域逐步形成了自主优势技术。

汽车智能化与网联化技术发展趋势分析
以深度学习为代表的人工智能技术在智能网联汽车上正在得到快速应用。尤其在环境感知领域,深度学习技术已凸显出巨大的优势,正在以颠覆性的速度替代传统机器学习方法。深度学习方法需要大量的数据作为学习的样本库,对数据采集和存储提出了较高需求。同时,深度学习技术也存在内在机理不清晰、边界条件不确定等缺点,需要与其他传统方法融合使用以确保可靠性,且目前也受限于车载芯片处理能力的限制。
自主式智能与网联式智能技术加速融合。网联式系统能从时间和空间维度突破自主式系统对于车辆周边环境的感知能力。在时间维度,通过V2X通信,系统能够提前获知周边车辆的操作信息、红绿灯等交通控制系统信息以及气象条件、拥堵预测等更长期的未来状态信息。在空间维度,通过V2X通信,系统能够感知交叉路口盲区、弯道盲区、车辆遮挡盲区等位置的环境信息,从而帮助自动驾驶系统更全面的掌握周边交通态势。网联式智能技术与自主式智能技术相辅相成,互为补充,正在加速融合发展。
自动驾驶汽车测试评价方法研究与测试场建设成为热点。自从特斯拉汽车被曝光几起重大安全事故后,自动驾驶汽车的安全性越来越多地受到关注,关于自动驾驶汽车测试评价方法的研究以及测试场、示范区的建设成为全球热点。如何测试自动驾驶汽车?一种潜在的解决方案是引入“普通人类驾驶员”的抽象概念并建立安全基线——一系列定性、定量的关键功能、性能指标,表征自动驾驶系统驾驶汽车的安全程度。如果我们把自动驾驶系统看作一个驾驶员,对其的考核也可以类比驾驶员的考核过程。首先需要“体检”,检查自动驾驶系统对环境感知、车辆控制等的基本能力;其次理论测试,测试自动驾驶汽车对交通法规的遵守能力;再次是场地考,既在特定场景下的自动驾驶测试;最后是实路考核,将自动驾驶汽车放置于特定开放测试道路内进行实际测试。

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