智能网联与未来汽车技术变革分析

魏昕昉

(济南工程职业技术学院，济南 250200)

0 引言

随着智能网联在智能家居、航空航天等行业应用，因其智能化的特点在其他领域也逐步应用起来。作为新时代科技的产物，智能物联网汽车是计算机信息和机械自动化技术的结合，不仅仅为使用者提供舒适的驾驶体验，还带来更高的社会收益，例如缓解道路堵塞、绿色低碳出行和减少交通事故等，协调社会管理、通讯及汽车的多领域发展。

与传统汽车形式不同，智能网联对汽车技术要求更高，不仅在安全性上有保障而且对仿真模拟、云计算及人工智能技术都提出更高要求。面对如此复杂的技术难题，势必提升车辆的网联化能力，使得人、车、网三者融合，因此分析智能网联与未来汽车技术变革浪潮，提前做出应对策略势在必行。

1 发展背景及相关概念

1.1 发展背景

我国为紧追世界先进智能网联汽车技术，保障技术“研—学—用—产”的四位一体，引进国外先进技术和设备结合中国制造行业发展国情，开发了一套自主研发的智能网联技术，极大推动了未来汽车的发展，为制定智能化网联汽车技术操作规范与行业生产标准打下技术基础。

2015年以来，以智能网联汽车产业生产技术创新战略联盟为代表的蔚来汽车、小鹏汽车、智车优行公司等多家中国汽车研制企业，通过联合汽车技术生产和研发，汲取传统汽车生产技术精华，结合新时代科技国情，推动我国汽车领域的高质量、高水平发展。研究表明，我国智能网联汽车有望在2025年突破9 550亿元销售额(图1)，最终实现汽车生产行业的跨越式突破，增强我国在世界汽车市场的综合竞争力[1]。

图1 我国智能网联汽车销售发展趋势

1.2 相关概念

智能网联汽车技术继续坚持以人对汽车的需求为中心的基本原则，其内涵也从广义上解释为通过人、车、云三者的有机统一，智能应对汽车行驶过程所遇到问题。狭义上是指对汽车进行升级改造，将先进的车载信号接收器、传感器、控制器及动力传送装置等安装于汽车，对实时数据进行采集、筛选，并将关键数据快速传递给控制器的计算机进行算法模拟运行。若汽车在正常行驶过程偶遇一些紧急情况，比如紧急制动、爆胎、恶劣天气影响、障碍物等情况，甚至一些闯红灯、乱停车等违规问题，由于人为原因存在恐慌、无视交通规则的心理，在这种情况下极易造成操作失误，甚至导致车毁人亡的悲剧，采用现如今的汽车智能物联手段可以降低事故发生概率。采用计算机精准的处理手段可以有效规避突发情况下的人为失误进而确保智能网联汽车安全性[2]。

当前智能网联汽车技术包括人工智能技术、智能感应技术及自主智能技术等，这些技术的成熟应用必然让未来汽车更具人文化、科技化，才能满足人们日益增长的对汽车多元化功能的需求。

2 智能网联与未来汽车研究方向

在汽车制造企业中，绝大部分已经将智能网联汽车形式作为未来发展的主攻方向。尽管我国的智能网联已经颇具规模，也取得了一定成效，但是我国的技术研发和应用水平仍然处于初级阶段，成为国际一流的智能网联强国之路任重道远。因此，我国将继续加强电子技术、信息通讯、北斗定位导航技术、互联网等多学科建设发展(图2)，开拓更加广阔的发展平台和空间[3]。

图2 智能网联汽车技术体系与工作原理

2.1 人工智能技术发展

现阶段，AI技术推广应用十分普遍，尤其面对汽车行业更具潜力。汽车作为出行工具，其安全性能格外重要，因此积极将AI技术引入到汽车制造领域，利用自身的语言图像分辨、机器学习、深度学习、虚拟助手等软功能，加以智能物联汽车实体制造的硬应用，可以让人与机器的配合更加默契，提升人工智能对企业和社会的转型效益。人工智能技术将从根本上重新定义智能网联汽车的工作方式。从算法到模拟决策，从数据收集到解码编译，从控制传输到无人驾驶。AI技术的深度学习技术通过以往数据的整理、分析、模拟，最大程度上确保整个汽车系统运行的可靠性[4]。

2.2 智能感应技术

在智能网联与未来汽车发展过程中，以智能感应技术为依托搭建的智能感应控制系统尤为关键。该系统通过分布在车身各位置的传感器实时测评汽车驾驶情况，如遇特殊情况预警系统立即报警。整个智能感应系统由驾驶员智能感知系统、车辆本身状态感知系统及行驶环境智能感知系统三部分组成。

首先，驾驶员智能感知系统作为人机交互运作的基础，通过对驾驶人员的外部特征判别其是否饮酒、疲劳驾驶或者身体不适，根据等级进行预警确保从“人”的层面做出解决。

另外，利用车况检测的制动压力动态监测系统，利用驾驶员踩踏制动踏板的力度做出相应反馈。其中车况检测包括零部件情况、位置信息、行驶距离、行驶速度等。

最后，行驶环境智能感知系统利用红外线技术及雷达预警等手段，对周围的行驶环境进行实时精准评估，尤其是对障碍物距离、大小及威胁程度进行预警，及时制动。利用道路感知行驶过程的道路标识、路况信息及行驶方向。倘如遇到恶劣天气驾驶员难以感知道路两侧的交通标识，例如禁止通行、禁止泊车等；如遇道路堵塞，利用行驶环境智能感知系统以便车辆重新规划行驶路线；周围车辆感知主要检测车辆前方、后方、侧方的车辆情况，避免发生碰撞，也包括交叉路口被障碍物遮挡的车辆[5-6]。

2.3 智能互联技术

智能网联汽车在正常行驶过程中，同样也可作为移动的信号基站。车载互联系统通过车辆与网络的联系，让智能互联摆脱信号的束缚，让驾驶体验更具科技感和现代化。智能互联技术主要包含两个方面，一方面，远距离信息互联，原本各厂商迫于硬件和成本高昂的关系，市场的智能互联系统功能较为单一，得益于我国的5G通讯与6G技术的领先，我国未来的通讯潜力将被无限挖掘。在使用远距离信息互联时，驾驶员只需通过手机、电脑等控制终端进行实时监测车况信息，并设置智能网联汽车的参数。另一方面是短距离通信技术，该技术足以提供和扩展出多样功能。短距离通信技术成熟度最高的是车载自组织网络，通过短距离、小范围建立无中心、自组织的网络框架，完成V2V和V2I之间的通信。智能互联技术当今最典型的应用包括交通信息发布、车流量控制、危险路况辅助驾驶等。

2.4 信息安全技术

当我们在享受信息技术为智能网联汽车带来的便利时，自身信息极易被不法分子获取，信息安全存在巨大隐患。智能网联技术发展过程主要在云平台、网络传输、设备连接媒介三方面存在安全隐患。因此，要做好对于汽车的防护措施，做好对于病毒的防控，以及除使用者之外的访问权限等。此外，制定智能网联汽车数据安全技术标准，必须要对数据进行分级制定，确定其保护级别，建立云管端外部连接数据安全的标准制度。

3 智能网联汽车发展存在的问题

3.1 环境感知技术

环境感知技术离不开深度学习，将大量的数据作为学习样本库，但是对数据采集和存储技术提出了更高要求。目前，我国在环境感知技术中仍然存在内在机理不明确、边界条件不确定等问题，还需要与其他技术融合使用来保证数据的可靠性，车载芯片处理技术处理能力有限，严重制约了智能网联汽车的发展。

3.2 智能决策技术

智能决策技术包括汽车驾驶过程中的危险事态建模技术、危险预警与控制优先级划分、群体决策和协同技术、局部轨迹规划、驾驶员多样性影响分析等。智能网联汽车决策系统应在保证安全的前提下适应尽可能多的工况，进行舒适、节能、高效的正确决策。目前，常用的决策方法有状态机、决策树、深度学习、增强学习等。状态机是用有向图表示决策机制，具有高可读性，能清楚表达状态间的逻辑关系，但需要人工设计，不易保证状态复杂时的性能。

3.3 V2X通信技术

目前，车载通信技术主要包括移动互联网领域的4G等通信方式，通过网联无线通信技术，车载通信系统将更有效地获得驾驶员信息、自车的姿态信息和汽车周边的环境数据，对其进行整合与分析。但是由于目前云平台与大数据处理技术的限制，导致通信技术的可靠性与灵敏度较低。

4 智能网联汽车的发展趋势

智能联网系统是智能网联汽车、智能汽车的最重要载体，只有充分利用互联技术才能保证智能网联汽车真正拥有充分的智能和互联。未来在智能网联汽车的发展中，应该提高云平台与大数据处理技术，提高数据存储、数据检索、大数据关联分析和深度学习技术等，建立数据存储、传输、应用安全体系，通过技术创新实现多种方式的信息交互与共享，提高智能网联汽车的安全性与稳定性。

5 总结

综上所述，我国智能网联汽车技术依旧将长期处于初级阶段，只有进行技术变革，创新发展技术模式，发掘汽车行业新潜力，积极狠抓科研落地，才能打破原有因素的枷锁。以人工智能、智能感应、智能互联、信息安全技术为“四大法宝”，与世界领先的智能网联汽车技术一致发展，形成具有中国特色社会主义的智能网联汽车研发平台、教学服务基地和产品生产线，并积极承担制定智能网联汽车行业规则的责任与义务。未来智能网联汽车技术不断变革，推动智能化汽车生产技术进行升级演练，从而推进智能网联与未来汽车的发展进程。