智能网联汽车发展现状及趋势

2021-11-30潍坊工程职业技术学院刘岩

河北农机 2021年11期

潍坊工程职业技术学院刘岩

随着汽车技术的不断发展，汽车产业也在进行着变革，同时也会对社会发展产生重大影响，1886年内燃汽车的出现，使我们告别了马车时代；1913年流水线大规模制造生产，使汽车开始普及，并进入人们家中；在20世纪末期汽车的能源系统开始发生改变，新型能源系统使得汽车绿色环保、可持续发展成为可能；进入21世纪，基于新一代信息通信技术的智能化、网联化系统，也会使整个的交通系统及交通模式产生重大的变革。汽车行业发展到现在，已经进入了智能化、网联化的时代，智能网联汽车以其环保、便捷等优势引领了新一轮的汽车产业变革。

1 智能网联汽车国家政策

我国政府非常重视智能网联汽车的发展，已经发布多项政策来促进智能网联汽车行业的成长。2015年，国务院发布《中国制造2025》，把智能网联汽车列入了未来10年国家智能制造发展的重点领域。2017年4月，工信部、发改委和科技部三部委联合发布的《汽车产业中长期发展规划》中指出汽车行业发展的重点任务中包括对智能网联汽车关键技术攻关和智能网联汽车示范推广，并将智能网联汽车推进工程列为八大工程之一。2019年9月，中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》中指出要加强智能网联汽车研发，形成自主可控完整的产业链。

2020年11月2日，国务院办公厅发布了《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》，指出要加强智能网联汽车关键零部件及系统开发，实施智能网联技术创新工程，并且要完善智能网联汽车发展要求的相关法律法规，以适应智能网联汽车发展的需求。11月11日，国家智能网联汽车创新中心公布了《智能网联汽车技术路线图2.0》，该路线图2.0详细的规划部署了智能网联汽车产业顶层设计和市场化应用目标。该路线图为我国汽车产业抓住历史机遇、加速转型升级、支撑制造强国建设提供了决策参考，指明了发展方向。

2 智能网联汽车现状

为跟上汽车行业智能化、网联化的步伐，各大企业都加大了在智能网联汽车上的资源投入，并推出了各自的产品，使得自动驾驶技术逐步用于乘用车。总体上看，低级别如L1-L2级自动驾驶技术已经比较成熟，像通用、沃尔沃、特斯拉、日产、丰田等各大汽车制造厂商都已经开始在各自的量产车型上规模化装配L1和L2级自动驾驶系统，并已着手L3、L4级甚至L5级自动驾驶系统的研发工作，并计划在近几年实现L3-L4级别自动驾驶汽车的量产。

占据汽车销量大头的传统车企虽然拥有强大的汽车生产制造能力，但在智能化上能力和经验都不足。除了各大汽车生产厂商在进行智能网联汽车技术的研发，华为、百度、高通、地平线等科技企业也利用其在通讯、互联网等领域的优势进行相关技术的研究。

作为国内通信行业的巨头，在通讯、5G等领域具有巨大的技术优势，华为于2019年5月成立智能汽车BU，以网络、车联网和车载计算三大业务作为切入点进军智能网联汽车领域，2020年发布华为车载版鸿蒙系统、华为智能汽车解决方案HI、华为自研激光雷达等，并成立了华为电动技术有限公司，华为在智能网联汽车领域的技术日趋完善。此外，华为与北汽集团、长安汽车、广汽集团展开合作，为其提供智能网联汽车解决方案。2021年4月上海车展北汽发布了极狐阿尔法S及华为HI版，是首款搭载整套华为智能汽车解决方案的全新高性能智能电动汽车。

随着硬件设备成本降低，百度计划用“聪明的车+智能的路”来实现自动驾驶，百度在2020年已经实现了高性能计算车规级平台Apollo ACU的量产，在最新一代百度Apollo系统上，激光雷达、车路协同系统均有采用，并且拥有L4级别的AVP（自主泊车）和ANP（自动导航辅助驾驶）功能，Apollo已经取得了美国加州车辆管理局颁发开放道路无人驾驶测试许可，而且Apollo也是最早获得国内T4级别路测号牌的自动驾驶系统。2020年底，搭载Apollo系统的自动驾驶出租车服务在北京全面开放。

3 智能网联汽车发展趋势

当前，智能网联汽车发展呈现有以下发展趋势。

（1）自动驾驶级别逐级推进。美国和我国均将自动驾驶分成5个级别，目前，L2级自动驾驶技术已经比较成熟，并已经进行规模化量产，L3级成为下一个规模化量产的目标。自动驾驶级别越高，对自动驾驶系统及技术的要求会成倍的提高，这就需要在低级别自动驾驶的基础上，经过大量的、长时间的测试及检验，方能满足商业化的要求。

（2）高速公路与低速封闭区域等特定场景下的自动驾驶成为量产切入点。城市道路、交通环境复杂多变，要实现自动驾驶系统需要考虑的情形、状况非常多，难以保证自动驾驶系统的有效性。在低速封闭区域，环境固定，可以提前采集高精度地图，有利于实现特定场景下的自动驾驶，如园区摆渡车、环卫车、物流车等；高速公路上交通环境较为简单，标志牌、车道线清晰，无红绿灯、行人等影响交通状况的因素，适合应用LDW、LKA、ACC、AEB等驾驶辅助系统。在特定场景下，对自动驾驶的技术要求有所降低，高级别自动驾驶有望提前得到应用。

(3)以深度学习方法为代表的人工智能技术发展和应用。近年来，AI人工智能技术发展迅速，在多个领域都有了广泛的应用，深度学习方法在环境感知领域的优势明显，将以其独特的优势代替传统的机器学习方法。由于路况、交通环境复杂多样，传统的机器学习方法无法满足实际的需要，而人工智能技术可以在使用中不断的优化、完善自身的数据库，使自动驾驶系统更加的完善。但目前深度学习方法也有其自身的不足，需要与其他传统方法融合使用以确保可靠性。

(4)自主式与网联式智能技术互为补充，共同发展。自主式智能技术能够实时的感知车辆周边环境的状况，获取最新的信息，而网联式智能技术能够将其他车辆或交通系统等获取的信息加以利用，获得交通信号灯等交通信息、前方道路的拥堵信息等，这样就可以更加全面的掌握整体的交通状况，以进行最合理的路径规划。自主式智能技术与网联式智能技术融合在一起，可以取长补短，共同发展。

(5)业内合作、跨界协同是趋势也是必然。汽车企业在进行智能化、网联化方面的研究需要投入巨大的研发成本，因此通过合资或者与其他车企进行合作，通过规模化的优势来实现研发成本的降低。另外，随着智能网联、自动驾驶、共享出行的来临，汽车车企与科技企业之间的合作越来越密切，百度、阿里、腾讯、华为等科技企业均已涉足智能网联汽车领域，并与汽车企业进行深入的合作。

（6）智能网联汽车的安全问题受到越来越高的关注。传统汽车的安全问题主要是交通事故导致的车辆、人员的安全，智能网联汽车又出现的新的安全问题———信息安全，它不仅会影响到驾驶人的财产安全、人身安全，严重的更会影响到国家安全。因此，如何保证智能网联汽车的信息安全，保证国家、个人的安全，是智能网联汽车行业面临的一个重大的挑战，也是急需解决的问题。