隨著人工智能和新能源技術的發展，從智能駕駛向無人駕駛技術的發展、車聯網、汽車大數據的應用將會顛覆傳統的汽車產業。汽車的“電動化、智能化、網聯化、共享化”正在帶來革命性的變化，改變的不僅僅是汽車產業，還有汽車出行方式。而出行方式的改變會引發整個社會形態的巨大變化，這是一場技術革命。據了解2020年左右，初級的自動駕駛技術會普及，到2030年高級別智能駕駛技術會出現。隨著整個產業生態和競爭模式的變化，新能源汽車的競爭對手不再是寶馬、豐田這樣的公司，而是蘋果、谷歌這樣的公司。

2018年3月13日，中國汽車工程研究院聯合德國慕尼黑展覽集團于2018年3月13~14日在上海浦東喜來登大酒店隆重舉辦2018新能源和智能網聯汽車國際創新發展論壇。本次論壇聚焦研討新能源和智能網聯汽車發展帶來的新生態、新動能和新格局，圍繞產業由大變強的兩條主線/突破口以產業技術研討和分享為主邏輯，兼顧呈現全產業鏈及相關產業的最新態勢。《國際電子商情》記者參與此次論壇，并第一時間為您帶來最新的汽車產業對新能源智駕汽車的解讀和思考。

自動駕駛如何驅動汽車產業變革？

清華大學汽車工程系主任楊殿閣教授首先介紹了自動駕駛目前的技術發展現狀及技術突破。 楊殿閣教授表示，汽車的“電動化、智能化、網聯化、共享化”，這是汽車的新四化，正在帶來革命性的變化，改變的不僅僅是汽車產業，還有汽車出行方式。出行方式的改變會引發整個社會形態的巨大變化，這是一場技術革命。說到這一點，我們國家領導人是非常關注的，行業內人士知道，去年12月份發改委發布了“智能汽車創新發展戰略”，意味著智能汽車的發展在中國在未來會成為國家戰略去推進。工信部也在推進智能網聯汽車相關的標準，春晚的時候百度無人車隊在大橋上行駛，今年CES展覽上豐田公司也宣布要做出重要的轉型，競爭對手將是谷歌、蘋果這樣的公司，從汽車制造商轉變為交通服務運營商。

智能駕駛汽車的不同級別介紹，L4`5被看做高級階段的自動駕駛

簡單看一下智能汽車的分級，目前自動駕駛大概分為5個級別。類似于緊急避撞這樣的系統屬于L1~2，L3是人機共駕，L4~5是比較高級的自動駕駛，從控制到監視到失效應對都是無人狀態，這是比較高級的自動駕駛。

日本自動駕駛汽車的發展現狀和目標

日本汽車企業重點推廣的是一二級自動駕駛技術，主要是駕駛輔助技術，通過輔助技術提升汽車的安全性。日本希望通過一二級智能駕駛輔助技術的推廣在2018年把交通死亡人數控制在2500人之內。冬季奧運會日本會開展高級別自動駕駛的展示示范，高級別的自動駕駛它的推廣節點主要是在2021—2030。作為零部件企業來說自動駕駛技術推進應該領先于整車企業，這是大陸公司的，2020年之前大陸重要的目標還應該是駕駛輔助，2025開始全自動駕駛將進出產業化推廣。右側是歐盟的技術路線圖，2025年之前重點是駕駛輔助，2030高級別自動駕駛的運營才會進入推廣的階段。到2025以后高級別自動駕駛會進入產業化。

智能網聯汽車可以實現哪些應用？

從這張表上能看得更清楚一點，2020這個節點，所有的新車里面裝備1、2級駕駛輔助技術的汽車，在新車中的占比在50%左右。到2025年比例會到80%，3—4級智能汽車可能會在10—20%。2030年百分百車輛都具備1—2級智能功能，5級在10%左右。大家會很期盼，但是對于大部分人來說到2030年10%車輛都是一些專業的車輛，并不是我們平時開的車。比如公交車和港口用的物流專用車，包括一些專車，可能這些車上最新實現高級別自動駕駛。

汽車現在硬件、軟件是高度飽和的，互相之間的軟件層是不兼容的。楊殿閣認為，手機、PC之所以高度發達是因為軟硬件分離，智能汽車要發展需要支持軟硬件分離。

談到高級自動駕駛的智能計算平臺，楊殿閣認為需要有強大的計算能力以及人工智能技術才能滿足高級自動駕駛的需求，所以未來需要超級計算平臺。

另外一個是感知技術，要達到4、5級的智能駕駛，需要在超視距以及超視野的距離進行感知，必須通過感知能力來彌補駕駛者的決策速度的不足，要超過人的感知能力。 對于智能汽車來說，要通過車聯網來解決看不到的問題。

談到高級自動駕駛面臨的技術突破，楊殿閣表示，從L1到L5需要的技術都不一樣，到了L4或L5，自動駕駛地圖是必備項目。有了地圖就可以把感知和地圖結合起來，駕駛者就可以知道跟周邊駕駛環境有多遠。

這是基于自動駕駛地圖的決策，這種方式是基于控制邏輯來做駕駛。這種方式對于做汽車的比較簡單，這需要整車的控制比較精確。 谷歌和百度沒有在汽車本身開發做工作，通過大量的數據采集和人工智能深度學習來進行駕駛決策與控制。通過深度學習來做智能駕駛的訓練也能讓汽車開起來。

但是這么做出來的汽車有個問題，如果出現事故的原因是無法獲知的，對于汽車來說安全是最重要的，哪怕出一點問題都不行。所以對于未來高級別的智能駕駛一定是把深度學習和駕駛決策結合起來。 最后是汽車的安全性問題，汽車的安全性比手機、PC的安全新重要很多。車載信息安全涉及到國家戰略安全層面，需要從國家層面統一考慮。

楊殿閣也介紹了清華大學目前的進展，清華大學專門成立了智能網聯汽車與交通研究中心，目前清華研發的L12駕駛輔助技術一斤在上汽、長安、廣汽、宇通、日產和豐田等汽車企業進行批量前裝。同時清華大學智能團隊也孵化了智行者科技等創業企業。

政府和企業如何利用新能源汽車大數據？

新能源汽車國家大數據聯盟秘書長、電動汽車國家重點實驗室副主任王震坡教授表示，對于企業來說，汽車的故障、安全、行駛、運營監控的數據對于企業提供更多汽車服務會有很大的價值。未來整個行業滿足客戶需求，還有全產業鏈的電池管理，未來這個汽車大數據會對中國新能源汽車行業的發展起到更重要的作用。

說到新能源汽車的大數據，習主席在2017年12月8日提出了國家大數據戰略。所謂大數據，本質是體現在數據的挖掘深度和廣度，也就是跨界融合的廣度。 對于大數據和新能源汽車在政府工作報告上也做到了體積。 在中國制造2025的重點研究領域，把汽車低碳化、信息化、智能化作為核心技術。

新能源汽車大數據平臺的建設情況如何？王震坡表示，在2016年年底完成了企業、地方、國家三級檢測平臺的監管體系，實現企業級平臺的數據監控。

通過這套體系完成了數據項目的規范化，包括了針車、電池、電機的多種數據，通過這些數據清單，對于國家平臺來說，可以對全國新能源汽車進行監督檢查和數據分析。對于地方平臺則可以對公共服務領域的新能源汽車盡心安全監控。企業平臺則可以對產品實現100%的實時監控。 隨著平臺體系的建設，在2017年還確定了在全樣本行業數據監控的基礎上，在去除隱私數據外，可以進行隱私數上傳。

從技術分析角度來看，這個平臺在北京理工大學有獨特的優勢。這個技術開展了基于大數據挖掘的電動汽車遠程故障診斷體系，除了基礎的安全閾值預警，通過對大數據的歷史應用分析，基于典型數據的商用值變化可以提供預警信息。 對于大數據的真實性和有效性，如何進行檢驗和邏輯判斷？對數據的無效性異常率，來保障數據的可靠性和安全性。在2017年，還有一項工作。以前車輛技術參數都是從實驗室出來的，現在有了大量車輛應用技術，通過經濟性、環境適用性、可靠性、安全性指數的標準，可以通過企業的多項車型來進行計算。

有了新能源汽車本身的駕駛信息，說到數據的跨界融合，還可以實現數據多元融合。對于政府領域，有了多元數據融合后，對于交通管理、車輛追蹤、國家安全、產業政策的制訂來提供一系列數據支持。有了相干數據后，可以對企業提供各種公共和商業服務信息。比如分時租賃，目前各個企業之間數據是分開的，如果能做到多企業數據溝通，當你使用一個APP就能滿足所有的服務需求。 現在在我們的平臺里，有幾項具體的工作。

除了通過車輛回傳的數據確定歷程還可以獲得運行規矩，還可以通過車輛能耗的變化可以看到車輛是否在運行，比如物流車輛的能耗數據可以算出運行是否正常。通過電池健康狀況可以確定電池的安全性，通過動力電池的電壓變化規律，挑出異常點和故障診斷。 同樣的，這些數據還可以對運營企業服務，通過車輛應用模型，對能耗和駕駛行為服務，優化駕駛行為，降低運營成本。

對于駕駛員的數據，可以進行行為與能耗分析，可以個性化指導駕駛員朝著低能耗駕駛發展。 我們有了國家的新能源汽車檢測平臺，同時確定要建立新能源汽車國家監測與動力蓄電池回收利用溯源管理平臺。