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                      智能網聯汽車普及的路徑和挑戰

                      發布日期:2021-05-24 11:09 瀏覽次數:

                      汽車智能化發展,已成大勢所趨。數據顯示,2020年中國智能網聯乘用車(L2級)銷量超300萬輛,在新車中占比已達15%。有安全員的L3級以上自動駕駛汽車正在加緊測試,已經進入產業化前夜。

                      近日,在杭州舉行的“第四屆中國人工智能創新峰會”上,禾多科技(北京)有限公司副總裁毛濤、國科思博智車科技(北京)有限公司CEO劉東、華為智能汽車BU首席標準專家周錚、沃爾沃汽車(亞太)投資控股有限公司高級經理郭躍寧、北京艾迪智聯科技有限責任公司常務副總經理李方正等五位行業專家,圍繞“智能網聯汽車普及的前景和挑戰”進行了深入探討。

                      專家普遍認為,人工智能賦能智能網聯汽車,正加速自動駕駛的落地,將形成分場景、分階段、分車型普及的過程。與此同時,高級別自動駕駛汽車的規模應用,依然面臨監管、成本、駕駛習慣等諸多方面的挑戰,需要多方協調,跨界互動,融合發展。

                      一、人工智能賦能自動駕駛,顛覆傳統汽車

                      從上世紀五六十年代開始,隨著計算技術和通信技術的發展,人工智能領域不斷蓬勃發展。長時間以來,人工智能主要以機器為載體進行研發和應用?,F在,智能網聯汽車為人工智能提供了一個最佳的載體,能夠展現人工智能跨產業的先進技術,包括感知融合、圖像識別、智能算法等。

                      智能網聯汽車量大面廣、單車價值高、應用領域廣,為人工智能提供了廣闊的用武之地。人工智能賦能智能網聯汽車,必將開出絢爛的花。

                      智能網聯汽車的終極形態是無人駕駛,即通過人工智能代替人去開車,逐步實現“脫手”、“脫腳”、“脫眼”、“脫腦”的過程。這其中,人工智能發揮著重要作用,要為智能網聯汽車賦能,要與自動駕駛緊密結合。

                      按照自動駕駛分級標準,在L1、L2的輔助駕駛階段,對于人工智能的依賴度較低,傳統的傳感器就可以實現。隨著自動駕駛等級提高,L3、L4等高級別自動駕駛,對智能網聯汽車的智能化水平要求越來越高,人工智能的作用將越來越凸顯。以感知為例,人開車每秒收集的信息量,跟自動駕駛汽車每秒收集的信息不是一個數量級,需要對人機交互、人工智能系統提出極高的要求。

                      因此,人工智能與未來的自動駕駛是緊密相關的。人工智能技術帶來的體驗和變革,將顛覆汽車現在的設計架構。當人工智能或者自動駕駛能力發展到一定階段,比如L4級的無人配送車、無人物流車、無人礦山車等,使用機器代替人從事一些重復性的工作,就能為社會創造更大價值,提供更高效率。

                      二、貨車自動駕駛將率先落地,乘用車無人化路漫漫

                      有了人工智能技術的賦能,智能網聯汽車蓬勃發展,正加速落地普及。當然,技術是服務于生活的,人工智能技術替代駕駛員,安全必須保證。自動駕駛汽車的普及,是一個分場景、分階段、分車型來實現的漫長過程。

                      目前,L2級駕駛輔助系統已經日漸普及。數據顯示,2020年中國智能網聯乘用車(L2級)銷量超300萬輛,在新車中占比已達15%。有安全員的L3級以上自動駕駛汽車正在加緊測試,已經進入產業化前夜。

                      真正的無人駕駛汽車,即沒有安全員或者安全員在后臺遠程控制,最有可能優先落地的是低速貨車,以及港口、碼頭、封閉園區等特定場景。20年前,一些工廠內就出現了AGV無人物流小車?,F在工廠內的自動化物流已經非常普遍,再加上傳感器的優化,無人物流車可以在公開道路上進行一些慢速載貨的運行,是工廠內的無人場景的外延。

                      在乘用車領域,盡管無人駕駛出租車、公交車等測試和示范也如火如荼,但是現有技術還保證不了全天候、全工況場景下的安全和可靠性。從監管方面,政府更不可能貿然放開完全無人駕駛汽車上路。所以,載人領域汽車的無人化會有很長的路要走。相對而言,一些高速公路、城市快速路的應用,還有自主代客泊車,在技術日漸成熟,安全得以保證的前提下,可能得到率先落地商用。

                      三、軟件定義汽車給監管提出新課題

                      傳統汽車基本是一次性銷售,一次性監管,而且更多的是硬件的監管。智能網聯汽車是軟件定義汽車,軟件將成為未來智能網聯汽車體現差異化的關鍵,而在軟件運行和升級過程中,漏洞在所難免。自動駕駛汽車的功能安全和信息安全如何保證等新問題,給未來汽車的監管提出了新課題。

                      智能網聯汽車通過OTA實現功能的優化和迭代,正在越來越普遍。但是現在OTA模式還是有爭議的,特別是特斯拉自動駕駛系統多次出現問題,讓自動駕駛汽車行業的未來充滿挑戰。有兩個爭議點值得關注,一是很多新功能是通過后臺推送的,這些功能以及推送過程有沒有經過嚴苛的測試,可能只有廠家清楚;二是用戶能否合理使用,有時候用戶明知有風險,還是想嘗試,就可能導致更多安全事故。比如,雨天自動駕駛汽車的感知系統可能不靈敏,有用戶卻故意要在這種極限場景下挑戰自動駕駛系統。一旦發生事故,責任判定將非常困難,而且成本很高。

                      此外,智能網聯汽車是新生事物,相關標準法規不健全,甚至缺失。比如,無人配送小車在道路測試的時候,在哪條車道上行駛,現在很迷茫,沒有標準,也沒有明確的法規。

                      針對智能網聯汽車的監管,專家建議:第一,在自動駕駛功能設計的時候,一定要堅持嚴格的標準,要有行業基本的法規限定;

                      第二,對高級別自動駕駛汽車的用戶和安全員來說,操控汽車跟實際駕駛汽車完全不同,需要進行相關的技能培訓和考試;

                      第三,對于無人配送車等完全無人駕駛汽車,建議政府出臺引導政策,前期可以先劃定區域試點,后續再擴大范圍,邊做邊看,逐步制定全國性的政策進行推廣。

                      四、智能網聯汽車普及的三大挑戰

                      智能網聯汽車正在加速推廣,但高級別自動駕駛汽車的普及之路,依然很漫長。除政策監管的新課題外,還面臨至少三方面的挑戰。

                      第一個挑戰是數據安全和隱私保護。從技術上講,當前智能網聯汽車的發展還是非常健康的,但是數據安全和隱私保護等問題可能阻礙產業發展。自動駕駛汽車產業鏈企業都認為開放很重要,希望有開源軟件、開放平臺等。但在開放的背后,數據安全、數據所有權、隱私保護等問題,是汽車產業未來必須面對的難題,需要政府和汽車企業有更新的思考和判定。

                      第二個挑戰是成本較高?,F在一般的家庭轎車在10萬元左右,而高級別自動駕駛汽車需要加載一些傳感器、控制器、芯片等智能網聯配置,價格將大幅提升,社會接受度可能降低。當然,隨著自動駕駛汽車的規模量產,傳感器的價格有望快速下降,現在已經快到窗口期了。隨著自動駕駛汽車跟傳統汽車的價格差逐漸縮小,其市場競爭力將越來越強。

                      第三個挑戰是從業者思維的轉變。智能網聯汽車正在打破原有產業分工模式,形成新的生態。汽車行業從業者、主機廠以及消費者,都需要技術上的轉變和思維上的轉變,需要以開放的心態去探索將來怎樣重新定位、重新分工、融合發展。

                      智能網聯汽車的普及之路,前景光明,道路曲折。在政府層面,需要工業和信息化部、交通運輸部、公安部等部委加強頂層設計,完善政策法規,建立健全技術標準,統籌布局基礎設施(V2X)。在產業層面,需要整車廠、零部件供應商、通信廠商加強溝通,協同合作,共同推動智能網聯汽車有序發展。只有優化政策引領,強化跨產業協同,才能加速高級別自動駕駛汽車場景落地,逐漸實現規模推廣和普及。


                      作者簡介

                      呂釗鳳,北京大學經濟學碩士,現任職于北京艾迪智聯科技有限責任公司咨詢服務部。曾擔任《中國汽車報》零部件??骶?、《智能網聯汽車》雜志副總編輯、《汽車與運動》雜志總編輯、賽迪傳媒新汽車事業部副總經理等職,曾組織2010上海世博會新能源汽車示范調查、全國百佳汽車零部件供應商等大型報道,擁有豐富的汽車行業內容創作和活動運營經驗。牽頭撰寫《智能網聯汽車行業“抗疫”報告》《新能源汽車充換電50強企業榜》等報告,同時負責策劃和執行世界智能網聯汽車大會、“中國心”十佳發動機評選等大型活動。其作品多次榮獲中國產經新聞獎,并當選2009中國產業經濟新聞優秀工作者。

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