即将来临的智能网联汽车时代

作为2019世界人工智能大会的重要组成部分,世界人工智能大会安全高端对话将于8月30日在上海世博中心举办。本次高端对话由上海赛博研究院联合国内外知名机构共同承办,期间将发布世界人工智能安全法治导则、世界人工智能产业十大实践案例和十佳学术论文,并聚焦智能网联汽车安全、人工智能数字内容治理、人工智能数据安全等主题进行深度研讨。

全球迈向人工智能时代,如何确保人工智能安全可控发展是各国面临的共同挑战。

光明图片/视觉中国

智能网联汽车发展现状

智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现V2X(车与人、车、路、云端等,下文简称V2X)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

当前,全球汽车产业向着联网化、智能化、绿色化、共享化、无人(驾驶)化等方向全速迈进,智能网联汽车融合汽车制造、IT/通信、出行服务等诸多产业,经济价值巨大,产业生态丰富,带动效应明显,是全球各国科技与经济竞争的主战场。根据麦肯锡研究报告预测,智能网联汽车产业生态链在2025年的经济规模可达到1.9万亿美元,而中国将是全球智能网联汽车产业发展的重要推动者和受益者。

智能网联汽车产业链长,上游包括感知系统、决策系统、执行系统、控制系统、通信系统,中游包括智能驾驶舱、自动驾驶解决方案、整车,下游包括出行服务、物流服务等,其中感知系统又包括摄像头、激光雷达、高精度地图等,决策系统又包括计算平台、芯片、操作系统、算法。因此纵观全球智能网联汽车产业链形态,呈现出整车厂、主机厂、关键零部件厂商、互联网/IT巨头、通信业巨头、网约车服务商、新车企等“多轮驱动”的态势,持续塑造着全球智能网联汽车产业发展格局。

一方面,传统车企和关键零部件厂商从现有汽车技术体系出发,通过掌控传感器、控制器和执行器研发设计的核心价值环节,配合感知和机器决策技术以高级驾驶辅助系统(ADAS)为关键路径过渡到自动驾驶和无人驾驶,目前国内外主流车企均已推出智能汽车产品和规划,博世、大陆、德尔福、电装等汽车零部件供应商加强技术创新,为用户提供自动驾驶、汽车互联、人机交互等系统性解决方案。

另一方面,谷歌、苹果、特斯拉、百度、阿里等网络科技企业,依托云计算、人工智能、高精度地图、激光雷达、协同式环境感知系统等技术,试图颠覆传统汽车产业形态,重新定义汽车商业价值。由于智能网联汽车高度依赖通信网络设施,华为、爱立信和诺基亚等通信设备商以及运营商积极加入产业布局。

由于传统车企、关键零部件厂商、网络科技企业、通信设备商、网络运营商等在智能网联汽车产业化发展中各自具有不可替代的优势,传统汽车产业与网络科技产业的竞争与合作也在不断深化,智能网联汽车产业呈现出“合纵连横”态势。例如,在2019上海车展期间,华为与沃尔沃汽车、上汽荣威、ARCFOX、宁德时代等多家主机厂和零部件配套企业开启战略合作,提供信息通信技术基础设施建设和智能化服务,呈现出通信企业与汽车厂商之间不断增强的紧密合作。此外,宝马集团在2019年7月宣布与中国联通、腾讯和四维图新3家国内科技公司签约合作,与中国联通和四维图新将分别就5G移动通信以及高精度地图开展合作,与腾讯将合作建立宝马集团在中国的“高性能数据驱动开发平台”。表明全新的产业生态正在快速形成。

软件定义汽车是未来方向

“软件定义汽车”(SoftwareDefinedVehicle,SDV)成为汽车产业的共识和趋势,软件将成为未来汽车中至关重要的部分。

根据美国电气和电子工程师协会报告,20世纪80年代初一辆轿车的电子系统只有5万行代码,而现在高端豪华汽车的电子系统就有6500万行程序代码,提升了1300倍;根据摩根士丹利估算,未来自动驾驶汽车60%的价值将源于软件,车控软件、嵌入式操作系统、自动驾驶软件、娱乐系统、办公系统等软件生态将不断丰富成熟,极大地提升智能网联汽车性能和用户体验。例如,特斯拉通过采用与传统汽车不同的集中式电子电气架构,即通过自主研发底层操作系统,并使用中央处理器对不同的域处理器和ECU进行统一管理,可实现汽车像智能手机一样进行系统软件升级(OTA),持续改进车辆功能和用户体验,赋予汽车更多生命力。2018年6月,特斯拉就曾通过OTA空中升级将Model3的刹车距离缩短接近20英尺。

此外,大众集团是“软件定义汽车”概念的积极拥护者,大众集团CEO赫伯特·迪斯在2018年上任后进行“大刀阔斧”改革,指出软件将占未来汽车创新的90%,汽车将转变为软件产品,大众必须成为一家软件驱动型的汽车公司,并宣布成立“DigitalCar&Service”部门,使大众汽车集团成为全球范围内第一家将汽车硬件开发和软件开发彻底分离的车企。2018年11月,大众集团还宣布对位于德国斯图加特的软件公司Diconium进行战略投资,并收购该公司49%的股份,以帮助其开发OTA、流媒体平台、停车应用等数据增值服务。2019年6月,大众又宣布2025年前其所有新车型都将使用vw.OS汽车操作系统,并搭载大众与微软合作的汽车云服务。

智能网联汽车芯片可以高效实现感应、控制、执行、决策、通信、导航等功能,是智能网联汽车的关键核心部件。根据半导体市场研究机构ICInsights测算,2018年全球车载芯片市场规模达到323亿美元,同比增长18.5%,到2021年,汽车芯片市场规模约436亿美元,复合增速位居芯片六大主要终端应用市场之首。

目前,全球智能车载芯片技术壁垒较高,主要供应商均在国外,包括恩智浦NXP、英飞凌、意法半导体、瑞萨等传统的汽车芯片供应商,也有纷纷布局车载芯片领域的老牌芯片企业如高通、英特尔、三星、英伟达等,部分整车厂如特斯拉、现代汽车等也在加紧布局汽车智能芯片。

国内汽车智能芯片起步较晚,但近年发展迅猛,包括华为、百度、四维图新、地平线、寒武纪、阿里平头哥等开始全面布局汽车智能芯片,例如华为于2019年初推出全球首个支持V2X的多模芯片巴龙5000,7月底阿里平头哥推出玄铁910,可用于设计制造高性能端上芯片,应用于5G、人工智能以及自动驾驶等领域。

汽车大数据和云计算市场巨大

智能网联汽车从研发、生产、运营、服务等全生命周期均需要采集、存储和处理海量实时的数据资源。按照行业的粗略估算,一辆新车每天能产生20GB的数据,未来拥有更强自动驾驶能力的汽车,预计每秒就能产生10GB的数据,除了车载本身需要强大的存储设施来共享处理工作负载,云端数据中心也将提供进一步的存储、处理和分析,除了汽车制造商,还有保险公司、高精地图厂商、运营服务商等多元化的客户需求。智能网联汽车产业的云计算/大数据服务需求被全面打开,例如2018年9月,大众汽车宣布与微软Azure合作为联网汽车打造全新的“大众汽车自动化云”,阿里、百度、华为等针对智能网联汽车推出专业化汽车云服务。

全球范围内V2X车联网通信技术进入加速研发和测试阶段,高通、华为、三星、沃达丰、爱立信等各大通信商联合车企、汽车零部件厂商不断深化合作,加紧C-V2X(从云到V2X)等技术快速落地和商业化应用。同时随着2019年5G加速进入预商用阶段,将赋能新技术实现突破性进展。5G是实现车联网的重要条件,其高速率、低时延、高可靠、低功耗、大连接等特点将带来更智能的车路协同、更安全的自动驾驶和更丰富的乘车服务。2018年12月工信部印发的《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》提出,2020年后,5G-V2X逐步实现规模化商业应用。目前,国内已经启用多条5G自动驾驶测试道路,加速推动5G在智能网联汽车领域率先落地。2019年7月,华为的5G+C-V2X车载通信技术被评为全球新能源汽车创新技术,基于该技术,华为研发出全球首款5G车载模组MH5000。该模组不仅让车载终端具备高速率、低延时的5G移动通信能力,还可以同时具备车路协同的通信能力,让汽车行业加快进入5G时代。

新业态塑造全新汽车生态圈

随着汽车继智能手机之后成为下一个需求旺盛的移动智能设备,以汽车为中心的智能互联全域生态正在快速形成。各大互联网科技公司加紧围绕数字感知、智能交互、个性服务、新零售等新业态、新模式打造全新汽车互联生态圈。例如,斑马智行基于AliOS汽车专属操作系统,通过超级账号打通互联网世界,致力于为用户提供便捷的一体化系统服务。斑马智行目前已连接停车、加油、车品、维保、救援、支付、车险等10大类出行生态。2019年6月新推出的斑马智行系统MARS(V3.0),除去2.0版本已有的情景式智能语音控制、加油站智能推荐及自动支付、美食智能推荐与订位、停车场无感支付、智慧车险服务等功能以外,又新增基于“AI场景引擎、地图智慧引擎、语音融合引擎”的28项新功能,真正将出行生态服务串联起来。

THE END
1.瞭望“智”胜汽车革命下半场科技发达国家积极推动网联化布局,车联网竞争逐步加剧,全球智能网联汽车进入到了技术快速创新、产业加速发展的关键时期 工业和信息化部数据显示,截至今年上半年,我国已经发放测试牌照超过7700张,测试里程超过1.2亿公里,各地智能化路侧单元(RSU)部署超过8700套,多地开展云控基础平台建设 测试车辆在天津(西青)国家https://baijiahao.baidu.com/s?id=1809715535133808406&wfr=spider&for=pc
2.智能网联汽车的现状和未来.pdf资源智能网联汽车的现状和未来 1、何为智能网联汽车 智能汽车是在一般汽车上增加雷达、摄像头等先进传感器、控制器、执行器 等装置,通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换,使 车辆具备智能环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车 https://download.csdn.net/download/weixin_67271870/86973158
3.智能网联汽车发展现状与趋势分析目前在全球范围内,基于ADAS技术的产品已经开始大规模产业化,网联化技术的应用已经进入大规模测试和产业化前期准备阶段,而自动驾驶正处于样车开发与小规模测试阶段。 ADAS技术的发展与应用现状 ADAS技术是汽车智能化的基础性技术,也是目前已经得到大规模产业化发展的技术,主要可分为预警技术与控制技术两类。其中常见的预警http://www.360doc.com/content/17/0724/09/17689625_673683906.shtml
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5.智能网联汽车发展现状及未来展望.pptx智能网联汽车发展现状及未来展望xx年xx月xx日contents目录智能网联汽车概述智能网联汽车的关键技术智能网联汽车产业分析智能网联汽车的未来展望结论与建议01智能网联汽车概述智能网联汽车是一种通过先进的传感器、控制器等装置实现车辆与环境、车辆与车辆、车辆与云端系统等全方位连接和信息交互的新一代汽车。定义具备自动驾驶https://m.renrendoc.com/paper/301404824.html
6.智能网联汽车技术发展现状及趋势摘要:随着新一轮科技革命的到来,智能化浪潮席卷而来,智能网联汽车成众多车企及消费者的主方向。伴随着大数据、云计算、人工智能等新技术的融入,汽车由简单的交通工具,转向智能的移动终端。智能网联汽车使汽车从以产品为中心,转向以用户为中心。本文主要对智能网联汽车技术的发展现状及趋势进行了具体的研究与分析。 http://www.ycqxxh.com/news_show-255.html
7.智能网联汽车发展现状与展望中工财经蓝云鹏以《智能网联汽车发展现状与展望》为题,从智能驾驶汽车的发展方向、智能网联汽车的诞生背景、车联网的概念及相关内涵、、国内扶持智能网联汽车的政策、智能网联汽车的关键技术架构等多方面进行了讲解,结合大量案例,让在场观众对自动驾驶有了更为直观、深刻的认知。 https://www.workercn.cn/33005/201809/17/180917151547913.shtml
8.智能网联汽车发展现状与前景.doc智能网联汽车发展现状与前景 .doc,题目:智能网联汽车发展现状与前景 - PAGE 17 - 摘要 本文主要介绍了智能网联汽车发展的现状与前景分析,在移动互联、大数据及云计算等技术为背景的新革命时代,汽车技术向着愈加智能化的方向发展,在政府提出的“中国制造 2025”及“互联https://m.book118.com/html/2022/0501/5132224032004222.shtm
9.智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状智能网联汽车环境感知技术的发展和研究现状一、概述随着科技的飞速发展,智能网联汽车已成为汽车领域的重要发展方向,其通过先进的传感器、控制系统和通信技术,实现了车辆与周围环境的高效信息交互,从而提升了驾驶的安全性和舒适性。环境感知技术作为智能网联汽车的核心技术之一,对于实现车辆的自主导航、智能决策和协同控制具有http://m.doc88.com/mip-68747900938813.html
10.智能网联汽车的自动驾驶功能的发展现状如何呢?大家也越来越容易接受这些新鲜事物,不再像最初可能有些人固步自封,不愿去尝试并接受人工智能产物。在这样的大背景下,汽车智能技术的发展更加迅猛,再次谈起智能网联汽车的自动驾驶功能,相信对于大多数人来说已经不再陌生。那么关于智能网联汽车的自动驾驶功能的发展到底如何了呢?下面我们就来简单了解一下。https://www.viaheadway.com/2021/08/q-and-a/3923/
11.关于网联论文范文资料与智能网联汽车环境感知技术和现状有关论文《智能网联汽车环境感知技术和现状》:这篇网联论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。 摘要:针对智能车发展中关键技术之一的环境感知技术,介绍从车道电子标记识别、单一传感器感知、多传感器融合感知到基于车联网的智能汽车感知技术发展历程.详细分析了雷达感知技术、视觉感知技术、车联网技术应用于智能网联汽车http://41www.anydaily.com/fabiaolunwen/124730.html
12.中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资趋势锐观网第三节、智能网联汽车行业发展环境——经济环境分析 一、宏观经济对智能网联汽车发展的影响分析 (一)、宏观经济现状 (二)、宏观经济展望 (三)、宏观经济环境变化对行业未来发展的影响 (四)、汽车行业发展现状 (五)、智能汽车行业发展现状 (六)、车联网行业发展发展现状 https://www.shangyexinzhi.com/article/8678179.html