智能網聯與未來汽車技術變革分析

魏昕昉

(濟南工程職業技術學院，濟南 250200)

0 引言

隨著智能網聯在智能家居、航空航天等行業應用，因其智能化的特點在其他領域也逐步應用起來。作為新時代科技的產物，智能物聯網汽車是計算機信息和機械自動化技術的結合，不僅僅為使用者提供舒適的駕駛體驗，還帶來更高的社會收益，例如緩解道路堵塞、綠色低碳出行和減少交通事故等，協調社會管理、通訊及汽車的多領域發展。

與傳統汽車形式不同，智能網聯對汽車技術要求更高，不僅在安全性上有保障而且對仿真模擬、云計算及人工智能技術都提出更高要求。面對如此復雜的技術難題，勢必提升車輛的網聯化能力，使得人、車、網三者融合，因此分析智能網聯與未來汽車技術變革浪潮，提前做出應對策略勢在必行。

1 發展背景及相關概念

1.1 發展背景

我國為緊追世界先進智能網聯汽車技術，保障技術“研—學—用—產”的四位一體，引進國外先進技術和設備結合中國制造行業發展國情，開發了一套自主研發的智能網聯技術，極大推動了未來汽車的發展，為制定智能化網聯汽車技術操作規范與行業生產標準打下技術基礎。

2015年以來，以智能網聯汽車產業生產技術創新戰略聯盟為代表的蔚來汽車、小鵬汽車、智車優行公司等多家中國汽車研制企業，通過聯合汽車技術生產和研發，汲取傳統汽車生產技術精華，結合新時代科技國情，推動我國汽車領域的高質量、高水平發展。研究表明，我國智能網聯汽車有望在2025年突破9 550億元銷售額(圖1)，最終實現汽車生產行業的跨越式突破，增強我國在世界汽車市場的綜合競爭力[1]。

圖1 我國智能網聯汽車銷售發展趨勢

1.2 相關概念

智能網聯汽車技術繼續堅持以人對汽車的需求為中心的基本原則，其內涵也從廣義上解釋為通過人、車、云三者的有機統一，智能應對汽車行駛過程所遇到問題。狹義上是指對汽車進行升級改造，將先進的車載信號接收器、傳感器、控制器及動力傳送裝置等安裝于汽車，對實時數據進行采集、篩選，并將關鍵數據快速傳遞給控制器的計算機進行算法模擬運行。若汽車在正常行駛過程偶遇一些緊急情況，比如緊急制動、爆胎、惡劣天氣影響、障礙物等情況，甚至一些闖紅燈、亂停車等違規問題，由于人為原因存在恐慌、無視交通規則的心理，在這種情況下極易造成操作失誤，甚至導致車毀人亡的悲劇，采用現如今的汽車智能物聯手段可以降低事故發生概率。采用計算機精準的處理手段可以有效規避突發情況下的人為失誤進而確保智能網聯汽車安全性[2]。

當前智能網聯汽車技術包括人工智能技術、智能感應技術及自主智能技術等，這些技術的成熟應用必然讓未來汽車更具人文化、科技化，才能滿足人們日益增長的對汽車多元化功能的需求。

2 智能網聯與未來汽車研究方向

在汽車制造企業中，絕大部分已經將智能網聯汽車形式作為未來發展的主攻方向。盡管我國的智能網聯已經頗具規模，也取得了一定成效，但是我國的技術研發和應用水平仍然處于初級階段，成為國際一流的智能網聯強國之路任重道遠。因此，我國將繼續加強電子技術、信息通訊、北斗定位導航技術、互聯網等多學科建設發展(圖2)，開拓更加廣闊的發展平臺和空間[3]。

圖2 智能網聯汽車技術體系與工作原理

2.1 人工智能技術發展

現階段，AI技術推廣應用十分普遍，尤其面對汽車行業更具潛力。汽車作為出行工具，其安全性能格外重要，因此積極將AI技術引入到汽車制造領域，利用自身的語言圖像分辨、機器學習、深度學習、虛擬助手等軟功能，加以智能物聯汽車實體制造的硬應用，可以讓人與機器的配合更加默契，提升人工智能對企業和社會的轉型效益。人工智能技術將從根本上重新定義智能網聯汽車的工作方式。從算法到模擬決策，從數據收集到解碼編譯，從控制傳輸到無人駕駛。AI技術的深度學習技術通過以往數據的整理、分析、模擬，最大程度上確保整個汽車系統運行的可靠性[4]。

2.2 智能感應技術

在智能網聯與未來汽車發展過程中，以智能感應技術為依托搭建的智能感應控制系統尤為關鍵。該系統通過分布在車身各位置的傳感器實時測評汽車駕駛情況，如遇特殊情況預警系統立即報警。整個智能感應系統由駕駛員智能感知系統、車輛本身狀態感知系統及行駛環境智能感知系統三部分組成。

首先，駕駛員智能感知系統作為人機交互運作的基礎，通過對駕駛人員的外部特征判別其是否飲酒、疲勞駕駛或者身體不適，根據等級進行預警確保從“人”的層面做出解決。

另外，利用車況檢測的制動壓力動態監測系統，利用駕駛員踩踏制動踏板的力度做出相應反饋。其中車況檢測包括零部件情況、位置信息、行駛距離、行駛速度等。

最后，行駛環境智能感知系統利用紅外線技術及雷達預警等手段，對周圍的行駛環境進行實時精準評估，尤其是對障礙物距離、大小及威脅程度進行預警，及時制動。利用道路感知行駛過程的道路標識、路況信息及行駛方向。倘如遇到惡劣天氣駕駛員難以感知道路兩側的交通標識，例如禁止通行、禁止泊車等；如遇道路堵塞，利用行駛環境智能感知系統以便車輛重新規劃行駛路線；周圍車輛感知主要檢測車輛前方、后方、側方的車輛情況，避免發生碰撞，也包括交叉路口被障礙物遮擋的車輛[5-6]。

2.3 智能互聯技術

智能網聯汽車在正常行駛過程中，同樣也可作為移動的信號基站。車載互聯系統通過車輛與網絡的聯系，讓智能互聯擺脫信號的束縛，讓駕駛體驗更具科技感和現代化。智能互聯技術主要包含兩個方面，一方面，遠距離信息互聯，原本各廠商迫于硬件和成本高昂的關系，市場的智能互聯系統功能較為單一，得益于我國的5G通訊與6G技術的領先，我國未來的通訊潛力將被無限挖掘。在使用遠距離信息互聯時，駕駛員只需通過手機、電腦等控制終端進行實時監測車況信息，并設置智能網聯汽車的參數。另一方面是短距離通信技術，該技術足以提供和擴展出多樣功能。短距離通信技術成熟度最高的是車載自組織網絡，通過短距離、小范圍建立無中心、自組織的網絡框架，完成V2V和V2I之間的通信。智能互聯技術當今最典型的應用包括交通信息發布、車流量控制、危險路況輔助駕駛等。

2.4 信息安全技術

當我們在享受信息技術為智能網聯汽車帶來的便利時，自身信息極易被不法分子獲取，信息安全存在巨大隱患。智能網聯技術發展過程主要在云平臺、網絡傳輸、設備連接媒介三方面存在安全隱患。因此，要做好對于汽車的防護措施，做好對于病毒的防控，以及除使用者之外的訪問權限等。此外，制定智能網聯汽車數據安全技術標準，必須要對數據進行分級制定，確定其保護級別，建立云管端外部連接數據安全的標準制度。

3 智能網聯汽車發展存在的問題

3.1 環境感知技術

環境感知技術離不開深度學習，將大量的數據作為學習樣本庫，但是對數據采集和存儲技術提出了更高要求。目前，我國在環境感知技術中仍然存在內在機理不明確、邊界條件不確定等問題，還需要與其他技術融合使用來保證數據的可靠性，車載芯片處理技術處理能力有限，嚴重制約了智能網聯汽車的發展。

3.2 智能決策技術

智能決策技術包括汽車駕駛過程中的危險事態建模技術、危險預警與控制優先級劃分、群體決策和協同技術、局部軌跡規劃、駕駛員多樣性影響分析等。智能網聯汽車決策系統應在保證安全的前提下適應盡可能多的工況，進行舒適、節能、高效的正確決策。目前，常用的決策方法有狀態機、決策樹、深度學習、增強學習等。狀態機是用有向圖表示決策機制，具有高可讀性，能清楚表達狀態間的邏輯關系，但需要人工設計，不易保證狀態復雜時的性能。

3.3 V2X通信技術

目前，車載通信技術主要包括移動互聯網領域的4G等通信方式，通過網聯無線通信技術，車載通信系統將更有效地獲得駕駛員信息、自車的姿態信息和汽車周邊的環境數據，對其進行整合與分析。但是由于目前云平臺與大數據處理技術的限制，導致通信技術的可靠性與靈敏度較低。

4 智能網聯汽車的發展趨勢

智能聯網系統是智能網聯汽車、智能汽車的最重要載體，只有充分利用互聯技術才能保證智能網聯汽車真正擁有充分的智能和互聯。未來在智能網聯汽車的發展中，應該提高云平臺與大數據處理技術，提高數據存儲、數據檢索、大數據關聯分析和深度學習技術等，建立數據存儲、傳輸、應用安全體系，通過技術創新實現多種方式的信息交互與共享，提高智能網聯汽車的安全性與穩定性。

5 總結

綜上所述，我國智能網聯汽車技術依舊將長期處于初級階段，只有進行技術變革，創新發展技術模式，發掘汽車行業新潛力，積極狠抓科研落地，才能打破原有因素的枷鎖。以人工智能、智能感應、智能互聯、信息安全技術為“四大法寶”，與世界領先的智能網聯汽車技術一致發展，形成具有中國特色社會主義的智能網聯汽車研發平臺、教學服務基地和產品生產線，并積極承擔制定智能網聯汽車行業規則的責任與義務。未來智能網聯汽車技術不斷變革，推動智能化汽車生產技術進行升級演練，從而推進智能網聯與未來汽車的發展進程。