智能網聯汽車發展現狀及趨勢

濰坊工程職業技術學院 劉巖

隨著汽車技術的不斷發展，汽車產業也在進行著變革，同時也會對社會發展產生重大影響，1886年內燃汽車的出現，使我們告別了馬車時代；1913年流水線大規模制造生產，使汽車開始普及，并進入人們家中；在20世紀末期汽車的能源系統開始發生改變，新型能源系統使得汽車綠色環保、可持續發展成為可能；進入21世紀，基于新一代信息通信技術的智能化、網聯化系統，也會使整個的交通系統及交通模式產生重大的變革。汽車行業發展到現在，已經進入了智能化、網聯化的時代，智能網聯汽車以其環保、便捷等優勢引領了新一輪的汽車產業變革。

1 智能網聯汽車國家政策

我國政府非常重視智能網聯汽車的發展，已經發布多項政策來促進智能網聯汽車行業的成長。2015年，國務院發布《中國制造2025》，把智能網聯汽車列入了未來10年國家智能制造發展的重點領域。2017年4月，工信部、發改委和科技部三部委聯合發布的《汽車產業中長期發展規劃》中指出汽車行業發展的重點任務中包括對智能網聯汽車關鍵技術攻關和智能網聯汽車示范推廣，并將智能網聯汽車推進工程列為八大工程之一。2019年9月，中共中央、國務院印發的《交通強國建設綱要》中指出要加強智能網聯汽車研發，形成自主可控完整的產業鏈。

2020年11月2日，國務院辦公廳發布了《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035年）》，指出要加強智能網聯汽車關鍵零部件及系統開發，實施智能網聯技術創新工程，并且要完善智能網聯汽車發展要求的相關法律法規，以適應智能網聯汽車發展的需求。11月11日，國家智能網聯汽車創新中心公布了《智能網聯汽車技術路線圖2.0》，該路線圖2.0詳細的規劃部署了智能網聯汽車產業頂層設計和市場化應用目標。該路線圖為我國汽車產業抓住歷史機遇、加速轉型升級、支撐制造強國建設提供了決策參考，指明了發展方向。

2 智能網聯汽車現狀

為跟上汽車行業智能化、網聯化的步伐，各大企業都加大了在智能網聯汽車上的資源投入，并推出了各自的產品，使得自動駕駛技術逐步用于乘用車。總體上看，低級別如L1-L2級自動駕駛技術已經比較成熟，像通用、沃爾沃、特斯拉、日產、豐田等各大汽車制造廠商都已經開始在各自的量產車型上規模化裝配L1和L2級自動駕駛系統，并已著手L3、L4級甚至L5級自動駕駛系統的研發工作，并計劃在近幾年實現L3-L4級別自動駕駛汽車的量產。

占據汽車銷量大頭的傳統車企雖然擁有強大的汽車生產制造能力，但在智能化上能力和經驗都不足。除了各大汽車生產廠商在進行智能網聯汽車技術的研發，華為、百度、高通、地平線等科技企業也利用其在通訊、互聯網等領域的優勢進行相關技術的研究。

作為國內通信行業的巨頭，在通訊、5G等領域具有巨大的技術優勢，華為于2019年5月成立智能汽車BU，以網絡、車聯網和車載計算三大業務作為切入點進軍智能網聯汽車領域，2020年發布華為車載版鴻蒙系統、華為智能汽車解決方案HI、華為自研激光雷達等，并成立了華為電動技術有限公司，華為在智能網聯汽車領域的技術日趨完善。此外，華為與北汽集團、長安汽車、廣汽集團展開合作，為其提供智能網聯汽車解決方案。2021年4月上海車展北汽發布了極狐阿爾法S及華為HI版，是首款搭載整套華為智能汽車解決方案的全新高性能智能電動汽車。

隨著硬件設備成本降低，百度計劃用“聰明的車+智能的路”來實現自動駕駛，百度在2020年已經實現了高性能計算車規級平臺Apollo ACU的量產，在最新一代百度Apollo系統上，激光雷達、車路協同系統均有采用，并且擁有L4級別的AVP（自主泊車）和ANP（自動導航輔助駕駛）功能，Apollo已經取得了美國加州車輛管理局頒發開放道路無人駕駛測試許可，而且Apollo也是最早獲得國內T4級別路測號牌的自動駕駛系統。2020年底，搭載Apollo系統的自動駕駛出租車服務在北京全面開放。

3 智能網聯汽車發展趨勢

當前，智能網聯汽車發展呈現有以下發展趨勢。

（1）自動駕駛級別逐級推進。美國和我國均將自動駕駛分成5個級別，目前，L2級自動駕駛技術已經比較成熟，并已經進行規模化量產，L3級成為下一個規模化量產的目標。自動駕駛級別越高，對自動駕駛系統及技術的要求會成倍的提高，這就需要在低級別自動駕駛的基礎上，經過大量的、長時間的測試及檢驗，方能滿足商業化的要求。

（2）高速公路與低速封閉區域等特定場景下的自動駕駛成為量產切入點。城市道路、交通環境復雜多變，要實現自動駕駛系統需要考慮的情形、狀況非常多，難以保證自動駕駛系統的有效性。在低速封閉區域，環境固定，可以提前采集高精度地圖，有利于實現特定場景下的自動駕駛，如園區擺渡車、環衛車、物流車等；高速公路上交通環境較為簡單，標志牌、車道線清晰，無紅綠燈、行人等影響交通狀況的因素，適合應用LDW、LKA、ACC、AEB等駕駛輔助系統。在特定場景下，對自動駕駛的技術要求有所降低，高級別自動駕駛有望提前得到應用。

(3)以深度學習方法為代表的人工智能技術發展和應用。近年來，AI人工智能技術發展迅速，在多個領域都有了廣泛的應用，深度學習方法在環境感知領域的優勢明顯，將以其獨特的優勢代替傳統的機器學習方法。由于路況、交通環境復雜多樣，傳統的機器學習方法無法滿足實際的需要，而人工智能技術可以在使用中不斷的優化、完善自身的數據庫，使自動駕駛系統更加的完善。但目前深度學習方法也有其自身的不足，需要與其他傳統方法融合使用以確保可靠性。

(4)自主式與網聯式智能技術互為補充，共同發展。自主式智能技術能夠實時的感知車輛周邊環境的狀況，獲取最新的信息，而網聯式智能技術能夠將其他車輛或交通系統等獲取的信息加以利用，獲得交通信號燈等交通信息、前方道路的擁堵信息等，這樣就可以更加全面的掌握整體的交通狀況，以進行最合理的路徑規劃。自主式智能技術與網聯式智能技術融合在一起，可以取長補短，共同發展。

(5)業內合作、跨界協同是趨勢也是必然。汽車企業在進行智能化、網聯化方面的研究需要投入巨大的研發成本，因此通過合資或者與其他車企進行合作，通過規模化的優勢來實現研發成本的降低。另外，隨著智能網聯、自動駕駛、共享出行的來臨，汽車車企與科技企業之間的合作越來越密切，百度、阿里、騰訊、華為等科技企業均已涉足智能網聯汽車領域，并與汽車企業進行深入的合作。

（6）智能網聯汽車的安全問題受到越來越高的關注。傳統汽車的安全問題主要是交通事故導致的車輛、人員的安全，智能網聯汽車又出現的新的安全問題———信息安全，它不僅會影響到駕駛人的財產安全、人身安全，嚴重的更會影響到國家安全。因此，如何保證智能網聯汽車的信息安全，保證國家、個人的安全，是智能網聯汽車行業面臨的一個重大的挑戰，也是急需解決的問題。

4 結語

發展智能網聯汽車是大勢所趨，國家出臺多項政策來推動我國智能網聯汽車技術的發展，各汽車制造企業及科技企業也投入大量的資源來從事智能網聯汽車技術的研發，在多方共同努力下，我國的智能網聯汽車產業發展態勢良好，整個汽車產業結構和交通出行模式也將發生改變，這對社會的發展也有著重大的意義。