對汽車智能化進程及其關鍵技術的思考

孫曉瓏

摘 要：隨著我國科學技術的飛速發展，以電動化、自動化及網聯化為基礎的智能汽車成為汽車行業發展一大趨勢，而汽車智能化所帶來的技術挑戰性問題也成為人們關注的熱點。從汽車自動化、智能化的發展進程來看，汽車智能化可分為駕駛輔助、半自動化、高度自動化和完全自動化4個階段。本文對當前汽車智能化研究中以車企和IT行業所主導的技術路線進行介紹，深入分析了汽車智能化在各個發展階段的特征和含義，并概括了汽車智能化所面臨的多元信息融合感知、智能汽車控制架構協調決策控制、人機交互與擬人共駕等挑戰性問題。最后，對中國汽車企業智能化發展提出建議。

關鍵詞：智能汽車;智能化發展路線;關鍵技術

1 汽車智能化的技術路線

1.1 漸進提高駕駛自動化水平

以逐漸提高汽車自動化水平為目的的技術路線是汽車企業推動智能化進程的主要思路。從汽車技術的角度看，汽車自動化程度不斷提高，向著輔助駕駛、半自動化駕駛、高度自動化駕駛和完全自動駕駛的智能化方向發展。在輔助駕駛階段，車輛控制以駕駛員為主，機器輔助駕駛員，降低駕駛負擔。而從駕駛權或者駕駛意圖來看，駕駛員掌握最終的駕駛權。目前量產乘用車上裝有的輔助駕駛技術，有側向穩定控制、電動助力轉向控制，部分高檔車裝有自動泊車、自適應巡航、車道偏離預警系統等。在半自動化駕駛階段，車輛的自動化水平得到進一步提高，在特定工況下可以有短時托管的能力，此時，汽車具有一定的自主決策的能力。目前，各大汽車公司投入巨資開發具有特定工況（低速）托管能力的半自動駕駛技術，有防撞緊急制動、手機遙控泊車、擁堵跟車、車道跟蹤控制技術等。在高度自動化駕駛階段和最終的完全自動駕駛階段，車輛具有高度的自主性，汽車可以進行自主規劃、決策和控制，可以實現復雜工況的托管能力甚至完全自動駕駛。

1.2 無人駕駛技術發展路線

無人駕駛技術是汽車智能化另一條技術路線，無人駕駛的主要特點是跳過汽車自動化逐級發展的思路，直接實現車輛的無人駕駛，其研究主要來自科研院所和IT企業，以展示技術為主，應用領域可以拓展到封閉半封閉的礦山、碼頭、大型物流場等特殊場景。近年來，美國、歐洲、日本等國家都進行了無人駕駛汽車的研究，且已經取得了一定進展。雖然無人駕駛技術已得到長期的關注和研究且已取得較大發展，但從實際推廣和大批量應用的角度來看，無人駕駛汽車要想成為人類交通工具，將面臨法律、事故責任、駕駛樂趣等問題。但無人駕駛技術在汽車智能化進程各階段可發揮重要作用，如無人駕駛技術中的傳感感知、車道跟蹤、路徑優化、主動避障等場景化的功能和技術，可以移植到漸進式發展路線中的特定階段中。

2 汽車智能化進程中的網聯化

2.1 汽車網聯化

近年來，隨著電子信息領域新技術的發展，物聯網、云計算、大數據、移動互聯等新技術正在向傳統行業滲透。在汽車行業，與此對應的趨勢稱之為汽車網聯化。汽車網聯化是指基于通信互聯，使汽車具有環境感知、決策和控制運動能力。而在車聯網的環境當中，車輛位置、速度和路線等信息構成了巨大的交互網絡。通過全球定位系統（GPS）、射頻識別（RFID）、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置，車輛可以完成自身環境和狀態信息的采集;通過互聯網技術，所有車輛可以將自身的各種信息傳輸匯聚到中央處理器;通過計算機技術，這些大量車輛的信息可以被分析和處理，進而被車輛所使用。從汽車的角度來看，車聯網使得車與車、車與基站、基站與基站之間能夠通信，從而獲得實時路況、道路信息、行人信息等一系列交通信息，最終實現提高駕駛安全性、減少擁堵、提高交通效率、提供車載娛樂信息等功能。

2.2 網聯化給智能化進程帶來新機遇

從控制技術的角度縱觀汽車智能化的發展，汽車智能化的技術主要由感知、規劃、決策和控制幾個部分組成。在感知和信息獲取層面上，主要有車載式和網聯式2種。在智能化發展的前期，通常不考慮車-車通信、車-路通信，自動化車輛的智能控制依賴于車載的雷達、攝像頭等信息。車載式方案的局限性主要表現在不能充分獲取周邊行車環境信息，大規模應用成本較高，缺少城市環境的全方位掃描。

3 汽車智能化發展的關鍵技術

3.1 傳感感知層面

在傳感感知層面，主要有環境感知與多傳感器信息融合技術、感知與在線智能檢測技術、汽車行駛狀態估計方法、交通車輛與行人行為預測、車載與網聯信息融合技術、V2X通信模塊集成技術等。在這一層面，主要的功能和目的是利用激光、毫米波、超聲波雷達、攝像頭等車載傳感器和通過車聯網獲取的多元數據，為車輛提供規劃決策所需的必要條件。而提高信息的可靠性、安全性及高精度和可信度也需要充分考慮。

3.2 決策與控制層面

決策與控制是汽車實現自主駕駛的核心部分，其中規劃與決策的目的是對采集的信息進行進一步處理，根據所獲取的信息進行規劃和決策，實現輔助駕駛和自主駕駛。

4 結語

從汽車智能化發展進程來看，傳統汽車廠商一直是推動汽車智能化的主力軍，無論是人工駕駛到輔助駕駛還是從輔助駕駛到半自動化駕駛的過渡，都是解決固定工況下特定問題的過程。在智能化的前期，汽車的智能化控制都依賴于車載傳感（雷達、攝像頭等）的增加和底層控制的改善，而網絡架構和控制架構并沒有結構性的改變。但是隨著汽車網聯化程度的加深，汽車智能化進程顯著加快，對于汽車產業而言，深入融合智能化和網聯化的智能化升級是不同于以往的任何一次汽車技術升級，因為車聯網、智能交通、大數據、云計算、智能決策等技術的融入意味著汽車的網絡架構發生改變。因此，互聯網制造汽車車企的興起，給傳統汽車廠商帶來了空前的壓力。然而，值得注意的是，汽車智能化進程的主體路線并沒有改變，依然延續了“以車為本”的技術發展路線，逐漸完善汽車智能功能、提高自主駕駛程度仍是智能化發展的核心。而相比較互聯網造車，傳統車企具有明顯的制造優勢和技術積累。因此整車廠商在自動駕駛領域的影響力也必將超越互聯網巨頭和創業公司。

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