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自动驾驶落地与商业化时代已拉开帷幕，汽车智能化时代触手可及
时间：2019-02-26 17:02:41 点击数：442 次
梦想已经照进现实，2018年有关智能驾驶和自动驾驶的新闻“长期霸屏”和“捷报不断”，真真切切地感受到自动驾驶落地与商业化时代已拉开帷幕，汽车智能化时代触手可及。
智能汽车是指搭载车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。而自动驾驶最高级别——无人驾驶，是汽车智能化追求的终极目标，是智能传感、信息通信等先进技术在汽车上的深度应用，体现了更便捷、更简单的人车交互方式，是对驾驶员的最大程度“解放”。
智能驾驶汽车座舱功能示意图
智能汽车的实现关键是要赋予车辆“智慧”和“能力”。实现智能汽车自动驾驶技术主要包括：环境感知、智能决策和车辆控制三个部分，前两者从数据收集、数据分析提供车辆控制的关键因素。
环境感知是实现智能驾驶的基础。智能汽车主要利用多种车载传感器来对行驶周围环境进行信息采集与分析，其中包括环境传感器（如摄像头（可见光）、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器、红外热成像仪等）、导航定位设备（如惯性传感器、GPS和北斗等），以及V2X网联通信设备三种信息来源。
智能汽车在复杂多变的路况下行进时，对周围信息的不确定性会使之处于危险之下，由于每种传感器各有优缺点，业界普遍认为采用多种传感器数据融合的技术可以提高智能驾驶汽车决策的准确性与鲁棒性。多传感器融合被认为是实现无人驾驶的必由之路。
智能汽车根据传感器输入的各种参数规划最佳路径，并将相应的控制量提供给后续的控制，这是智能决策的意义所在。为达到自动驾驶对实时性、安全性和可靠性的严苛要求，适用于智能驾驶的人工智能（AI）算法正在被重构，从相关推理向因果推理型决策模型转化是主要的趋势。
在软件算法重构的同时，还必须考虑与之匹配的硬件效能，这里包括性能、功耗和功能安全。汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应；后来，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力日趋不足，GPU、TPU、BPU等随之诞生。
作为未来智能交通系统（ITS，Intelligent Transport System）的重要载体，V2X网联通信技术是智能驾驶汽车实现对车对车（V2V）、车对人（V2P）、车对基础设施（V2I）等信息交互和共享的关键。当前，V2X内部分化出两大技术阵营：中国（加上美国高通公司）支持的是和4G网络原理相同的C-V2X，而美日欧大力发展从WiFi技术原理演化而来的DSRC。较晚诞生的C-V2X正在快速发展，并且赢得了通信标准制定组织3GPP的支持。
汽车本身是产业链很长的企业，而智能汽车对人工智能（AI）算法、软件、芯片、网络、智能硬件平台等新需求，已经打破了传统汽车行业的边界。今天，我们看到智能驾驶产业的朋友圈不断扩大：传统汽车制造企业、新进入的造车公司，还有不少的互联网和科技公司。今天没有一家企业能够拥有智能驾驶汽车所需要的全部资源和能力，“开门造车”正在成为现实。大家需要通过跨产业协作重建汽车产业生态系统。
智能驾驶已成为全球产业风口，是汽车、人工智能与通信跨界融合的产物，已经成为全球汽车产业技术变革和转型升级的战略制高点。智能驾驶涉及技术广泛，参与者竞争激烈。从整车厂商、地图厂商，到互联网巨头和元器件厂商，产业链上各环节关键技术产品加速进行，实施方案和落地计划纷纷推出，与之相关的政策法规在向支持行业发展的方向不断推进。
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