车联网：从智能电网到自动驾驶汽车和车辆云

车联网：从智能电网到自动驾驶汽车和车辆云

传统上，车辆一直是“人”的动态系统的延伸，车子对驾驶员的“惟命是从”，但是，通信，控制和嵌入式系统方面的最新技术改变了这种模式，为智能车辆网络铺平了道路。现在一辆车是一个强大的传感器平台，吸收来自周围环境（和其他环境）的信息，并将其供应给司机和基础设施，以协助安全导航，污染控制和交通管理。

?这一演变的下一步即将到来：自动驾驶汽车的互联网。一款由Google开创的汽车将成为一个分布式交通网络，能够自行决定如何将客户带到目的地。与物联网的其他重要实例（例如智能建筑）一样，车辆互联网将具有通信，存储，思考和学习能力，以预测客户的意图。在本文中，我们讨论从智能车辆网络到自动驾驶，互联网连接的车辆和车载云的演变。

?一、从个人的车到云

?未来城市车辆将从一系列传感器平台演变，这些传感器平台向驾驶者提供信息并将过滤后的传感器数据（例如，GPS位置，道路状况等）上传到云端;到自动车辆的网络，它们彼此交换其传感器输入信息，形成一个函数算法，在自动驾驶汽车的情况下，此功能能够迅速将乘客送到目的地，并且最大程度地保证安全和舒适，并且对环境影响最小。

?换句话说，人们在车队中见证了与传感器网络相同的演变（即，可以从互联网传感器以获取他们的数据）到物联网。在智能家居中，由大量内部和外部覆盖房屋的传感器和执行器组成的物联网可以以最经济的方式管理所有的设施，为居民提供最大的舒适度，而且几乎不需要人为干预。同样，在现代能源电网中，由大小组成的所有组件形成的物联网可以安全高效地管理电力负载，操作员只需扮演观察员的角色。

【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2018-2019年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (21) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (23) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49) （3）整车企业 (49) （4）基础设施 (50) 第六节部分企业分析 (53) 一、均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) 二、德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (53) 三、华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54)

人工智能在汽车自动驾驶中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5d6845237.html, 人工智能在汽车自动驾驶中的应用 作者：蒋海 来源：《商情》2020年第15期 【摘要】近年来随着各类新型技术的逐渐发展进步，汽车行业也逐步被赋予了人工智能的概念。人工智能与汽车驾驶的融合促进了自动驾驶汽车技术的发展。本文就对于人工智能在自动驾驶汽车中的应用进行了简要的探讨分析，从当前阶段自动驾驶汽车发展的实际情况入手，对于实际应用进行了具体的分析，同时也对于人工智能在自动驾驶汽车中的发展前景进行了展望，希望能够为切实强化自动驾驶汽车的实际应用水平起到有力的作用。 【关键词】人工智能 ;汽车自动驾驶 ;应用分析 一、自动驾驶汽车的发展实况分析 所谓自动驾驶，通常又被称为无人驾驶、智能化驾驶等。相对于许多发达国家而言，我国在自动驾驶汽车方面的研究起步较晚，但经过了较长一段时间的研究发展，目前也已经取得了较为突出的成就。早在十几年前就已经有科研人员研发出了智能无人车，通过借助智能行为控制系统的优势性作用，使其能够在不存在特殊情况下的过程当中能够实现无人驾驶。另外还有研究院已经研发出了所谓的脑控汽车，脑控汽车就是通过借助脑电设备来捕捉人腦所发出的脑电信号，并通过对于信号进行全面的识别，将其转换为操作指令传达给汽车，以此来实现通过人脑控制来驾驶汽车的目的。尽管此类研究已经取得了一定的成果，但想要真正获得广泛的应用还需要开展更为深入的研究。目前越来越多的科研人员开始进行自动驾驶汽车方面的研究，在未来的一段时间当中，自动驾驶行业必然获得突出的发展。 二、人工智能在自动驾驶汽车中的应用 （一）人工智能在自动驾驶汽车路线中的应用 自动驾驶属于一类较为完整的软件交互系统，我们可以将自动驾驶软件部分大致分为环境感知模块、行为决策模块以及运动控制模块三大模块类型。其中，环境感知模块，简单来说就是指通过科学合理的运用传感器实现对于周边环境情况的感知。常见的环境感知模块包括雷达、摄像头、传感器等。除了能够掌握周边环境状态之外，同时也能够对于车身本身的状态信息进行了解。行为决策模块则需要充分依据实时路网信息以及周边的交通环境信息确保在满足交通规则要求的情况下实现安全稳定的驾驶决策。运动控制模块通过对于行驶轨迹的科学合理规划以及当前车辆所处位置和运行状态，实现对于汽车、油门刹车以及方向盘等的控制。 （二）人工智能技术在实际驾驶过程当中的应用

智能网联汽车与车联网

一、智能网联汽车定义、关键技术、系统构成、功能等 智能网联汽车是指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，使车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制功能，能综合实现安全、节能、环保及舒适行驶的新一代智能汽车。 智能网联汽车关键技术包括环境感知技术、无线通信技术、智能互联技术、信息融合技术、人机界面技术、信息安全与隐私保护技术等；其系统一般由环境感知层、智能决策层、控制和执行层所构成。 智能网联汽车的功能： （1）交通安全：交通事故率可降低到目前的1%； （2）交通效率：车联网技术可提高道路通行效率10%，CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率； （3）节能减排：协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%-30%，高速公路编队行驶可降低油耗10%-15%； （4）产业带动：智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展； （5）国防应用：无人驾驶战斗车辆； （6）交通方式的改变：减轻驾驶负担，娱乐、车辆共享，快捷出行。 车联网、智能汽车及智能交通系统的关系： （1）协同式智能车辆控制（智能网联汽车） （2）协同式智能交通管理与信息服务 （3）汽车电商、后服务、智能制造等

二、智能网联汽车、车联网相关政策 2016年7月《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》规定：加快车联网、船联网建设，在民航、高铁等载运工具及重要交通线路、客运枢纽站点提供高速无线接入互联网的公共服务，扩大网络覆盖面。 2016年11月《关于进一步做好新能源汽车推广应用安全监管工作的通知》规定：自2017 年1月1日起对新生产的全部新能源汽车安装车载终端，通过企业监测平台对整车及动力电池等关键系统运行安全状态进行监测和管理 2017年2月《关于印发“十三五”现代综合交通运输体系发展规划的通知》规定：加快车联网、船联网等建设。在民航、高铁等载运工具及重要交通线路、客运枢纽站点提供高速无线接入互联网公共服务。建设铁路下一代移动通信系统，布局基于下一代互联网和专用短程通信的道路无线通信网。研究规划分配智能交通专用频谱。 2017年7月《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》规定：加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发及应用，建设面向空间协同人工智能的高精度导航定位网络，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设，发展支撑智能化的工业互联网、面向无人驾驶的车联网等，研究智能化网络安全架构。 2017年9月，国家发改委透露，已启动国家智能汽车创新发展战略起草工作，将通过制订战略明确未来一个时期我国汽车战略方向，同时提出近期的行动计划，确定路线图和时间表。 2017年12月《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》规定：到2020 年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。到2025 年，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。 2017年12《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，将智能网联汽车作为本次行动计划提出的第一项要大力发展的智能产品，并设定了到2020年建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶等目标。 2018年1月《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿）规定：到2020 年大城市、高速公路的LTE-V2X 覆盖率达到90%，北斗高精度时空服务实现全覆盖；到2025 年，5G-V2X 基本满足智能汽车发展需要。

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

文章编号:1002O0268 (2007)07O0107O05 智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 () 作者简介: 王荣本(1946-),男,教授,博士生导师, 研究方向为智能车辆、汽车安全辅助驾驶、物流自动化 xx,xx,xx,xx,余天xx (吉林大学交通学院,吉林长春130025) 摘要: 论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。 关键词: 智能交通系统;安全辅助驾驶;车道偏离预警;行人检测;车间通讯中图分类 号:

U491文献标识 码:AReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnology WANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong (SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China) Abstract: Keywords: 引言 智能车辆是利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术、计算机技术等,辨识车辆所处的环境和状态,根据各传感器所得到的信息做出分析和判断,或者给司机发出劝告和报警信息,提请司机注意规避危险;并能在紧急情况下,帮助司机操作车辆(即辅助驾驶),防止事故的发生。 早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶,随着研究的深入,重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提供优良的人车交互界面,并努力向市场推广智能车辆相关技术的应用。 1998年美国运输部认为日益严重的交通事故是最迫切需要解决的问题,开始组织实施智能车辆先导IVI(IntelligentVehicleInitiative)计划。该计划的基本宗旨和目标是预防交通事故及其引起的人员伤亡,提高安全性,并以人为因素为基础,防止驾驶员精神分散,促进防撞系统的推广应用。 智能车辆技术研究重点的转移主要是日渐增长的交通事故以及对减少驾驶员操作强度的需求。根据美国运输部IVI计划,仅在美国,每年至少发生680万起交通事故,造成412万人死亡。 在一些发达国家,情况就更严重。如我国在2004年共发生道路交通事故517889起,造成1077人死亡,直接财产损失2319亿元,与2003年相比,死亡人数上升216%。1安全辅助驾驶技术的研究现状 安全辅助驾驶技术主要目的是提高汽车行驶的安全性,通过安装在车辆及道路上的各种传感器掌握本车、道路以及周围车辆的状况等信息,为驾驶员提供劝

车联网网联自动驾驶白皮书

车联网白皮书（网联自动驾驶分册）

前言 车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列，将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径。 本文聚焦车联网支持实现自动驾驶应用，从“协同感知、协同决策、协同控制”等不同环节，重点研究分析网联需求、典型应用场景、体系架构和核心关键技术。在此基础上，总结提炼网联自动驾驶发展面临的挑战，包括技术融合、基础设施建设以及商业运营等方面。最终以协同发展总结全文，希望我国能抓住难得的历史发展机遇，坚持网联自动驾驶的协同发展路径，影响形成全球广泛认同。

目录 一、网联自动驾驶的内涵 (1) 二、网联自动驾驶的需求及典型应用 (2) （一）单车智能自动驾驶发展现状 (2) 1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟 (2) 2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险 (3) （二）单车智能自动驾驶的挑战和网联需求 (4) 1.环境感知的挑战和网联需求 (4) 2.计算决策的挑战和网联需求 (5) 3.控制执行的挑战和网联需求 (6) （三）网联自动驾驶的典型应用 (7) 三、网联自动驾驶的技术体系架构 (10) （一）网联自动驾驶的技术体系视图 (10) 1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系 (10) 2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12) 3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13) 4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14) 5.网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15) （二）网联自动驾驶的协同关键技术 (17) 1.车载视觉感知关键技术 (17) 2.车载激光雷达感知关键技术 (18) 3.车载毫米波雷达感知关键技术 (18) 4.感知融合关键技术 (19) 5.网联无线通信（C-V2X）关键技术 (19) 6.多接入边缘计算（MEC）关键技术 (20) 四、网联自动驾驶的挑战 (22) 五、网联自动驾驶的协同发展政策现状和展望 (25) （一）美欧日等发达地区或国家持续布局自动驾驶 (25)

《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(

《国家车联网产业标准体系 建设指南（智能网联汽车）（2017）》 编制说明 一、背景与概述 （一）定义与内涵 智能网联汽车（Intelligent&Connected Vehicles，简称“ICV”）是指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，实现车与X（人、车、路、云端等）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。 （二）国内外技术及产业发展现状 作为汽车与信息、通信等产业跨界融合的重要载体和典型应用，智能网联汽车代表了汽车技术和产业未来发展的方向，也是国际汽车产业未来竞争的重要阵地。包括欧、美、日在内的汽车工业发达国家和地区都将智能网联汽车作为汽车产业未来发展的重要方向，通过加强共性技术研发、示范运行、标准法规、政策鼓励等综合措施引导和促进产业发展，并在智能网联汽车发展方面构建了协调、协作机制。 在规划和战略层面，美国从上世纪九十年代初开始，通过实施

“智能交通系统（ITS）”项目，支持智能网联汽车相关技术和产业发展，2009年和2014年分别以网联化和自动驾驶为重点发布战略研究计划，并于2016年发布自动驾驶汽车政策指南。欧盟议会早在1984年即通过关于道路安全的决议，并于1988年正式启动了“车辆安全专用道路设施（DRIVE）”项目，持续资助对智能网联汽车相关技术研发和应用。2015年，欧盟发布GEAR2030战略，聚集汽车、IT、通信、保险和政府等方面，重点关注高度自动化和网联化驾驶领域等推进及合作。日本政府也将自动驾驶和车车通信作为重要方向和目标，通过车辆信息与通信系统（VICS）、先进安全汽车（ASV）等项目支持技术研发与应用。2014年，日本发布《战略性创新创造项目（SIP）》，将自动驾驶作为十大战略领域之一。 在技术和产品层面，欧、美、日等国家和地区的整车企业，如奔驰、宝马、沃尔沃、通用、福特、特斯拉、丰田、日产等已经实现先进驾驶辅助系统，正在普及推动PA级自动驾驶产品的商业化，部分高端品牌已计划推出CA级自动驾驶产品；各国在整个产业链上的合作日益加强，相互持股与并购的情况日益普遍，通信、信息、电子、整车等行业深度融合发展。美国在网联化技术、智能控制技术、芯片技术等方面处于优势地位，产业上、中、下游实力均衡，欧洲拥有强大的汽车整车及零部件企业，日本则在智能安全技术应用上较为领先。 我国政府高度重视智能网联汽车相关技术及产业发展，工业和信息化部、发展改革委、科技部等相关政府部门，先后安排专项资

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

5G+V2X车联网自动驾驶

人工智能及识别技术 本栏目责任编辑：唐一东 5G+V2X 车联网自动驾驶 白云龙，杨开欣，陈晓韦，董海博，郭谨玮 （天津卡达克数据有限公司，天津300393） 摘要：汽车物联网技术的发展是实现自动驾驶的基础，5G+V2X 技术将为车辆创造一个无形的安全网，加强和深化对未来 交通管理的影响，5G 高速可靠的数据传输,增强了车辆对各种场景的应变和处理能力，加快了与路侧终端和交通管理站的通信速度，使未来的汽车驾驶能够不只依赖于车身固定的传感器。关键词：5G ；V2X ；车联网；自动驾驶中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2019)08-0129-01 开放科学（资源服务）标识码（OSID ）: 以车为载体的车联网信息化服务，可实现行人，车辆与路侧装置的信息一体化的道路交通管理体系，可实现车辆交通路况监测、运营管理、调度管理、自动驾驶以及无人驾驶技术。车联网充分展现了无线通信技术与传感器技术的融合的智能算法决策，提升了车辆辅助驾驶和自动驾驶的功能。车联网的发展趋势将人对车辆的控制降辅助角色，增添了多样的自动驾驶方式、娱乐体验和信息咨询，自动驾驶是顺应时代发展趋势的产物。 15G 通讯 随着5G 技术的快速发展，它已成为通讯技术璀璨的一颗明星，拥有较高的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力。支持大连接，可同时接入超大量数据连接形成自组织网络结构，从而使万物互联成为可能，支持车辆间交互满足毫秒级要求。5G 时代，一个崭新的汽车物联网时代呼之欲出，促进了汽车物联网的蓬勃发展，汽车的共享化、数据化、智能化、电动化。为自动驾驶，无人驾驶、V2X 、AR 、VR 等技术提供支持，使未来生活的方方面面更加美好和便捷,5G 是不可阻挡的发展趋势。 2V2X 车路协同 车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System ，简称CVIS)是以道路车辆自身传感器的智能感知与道路交通路侧装置的信息交互数据智能为理念，其基本思想是运用多学科交叉融合的方法与无线网络先进技术。采用物联网技术实现人、车、路三位一体多组时动态信息交互与共享，实现车辆和基础设施之间的智能协调与配合。开展道路协同管理和车辆主动安全控制和，从而实现了交通资源的合理化使用，提升了道路通畅能力，并可避免交通堵塞。车联网核心技术是V2X 无线通信，应用V2X 无线短程通信技术，可打破车辆信息共享技术瓶颈和单车在智能化发展方面的非视距感知，加速实现了汽车自动驾驶功能的普及化。 V2X 技术允许车辆转发自身交通信息，行人通过手机终端接收警示信号，从而使在道路上的人与车都成为交通环境信息收发的节点。互联模式的共享数据经过处理后，可以使驾驶员 和行人更加便捷的获取益于自身出行的交通有信息，主要包括目的地路线、车距、限速限高、电子收费、交通灯、道路施工、交通事故等安全提示信息。可靠的交通辅助信息与优化的交通路线减少了出行的时间，避免了交通拥堵。 35G+V2X 车联网 随着5G 技术的发展成熟，5G 通信技术应用到车联网中，依托5G 技术的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力和V2X 短程高校的传输特性，中国汽车技术研究中心设计出国内首个5G+V2X 物联网无人驾驶技术项目试验场，基于车辆与路侧基础终端的信息交互，云平台实时上传数据结合高精度地图运算，交通信息以广播的方式下发，实现了L4级别无人驾驶业务车辆在5G 网络下的应用。 图1智慧园区—无人驾驶测试图 汽车技术不断进步，车联网，自动驾驶模式将使用5G 技术，需要考虑如下3种驾驶场景： （1）自动驾驶场景：自动驾驶需要车自身对周围道路具有“主动的”判断能力，“快速的”响应能力，“可靠的”决策能力，这些特性需要5G 通讯技术的较低的端到端数据毫秒级延迟，数据传输速度可靠性保证为每秒几十Mbit/s 。（下转第132页） 收稿日期：2019-01-05作者简介：白云龙（1989—），男，硕士研究生，工程师，研究方向：仪器仪表，电气电子，嵌入式开发。 129

人工智能三大分类

人工智能三大分类 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次

5G 推动车联网与自动驾驶腾飞

5G推动车联网与自动驾驶腾飞 5G 是车联网和自动驾驶的完美搭配。5G 网络具有高传输速率、低时延、高可靠性等特点，是车联网和自动驾驶的完美搭配。车联网领域，高传输速率使得车内AR/VR、超高清流媒体等业务有望得到应用；智能驾驶领域，低时延高可靠的连接是智能汽车实现L4/5 自动驾驶的关键。5G 的持续推进，有望推动车联网与自动驾驶腾飞。 车联网C-V2X 有望后来居上，2025 年市场规模近万亿。车联网主要有DSRC 和C-V2X 两种技术，DSRC 发展较早，但C-V2X 有望凭借更多应用场景、更低延迟时间、更远通信距离等优势后来居上，成为未来主流技术标准。车联网领域，中国联通预计2020 年国内市场规模将突破2000亿元，2025 年将突破9000 亿元，终端设备OBU、RSU 市场空间分别高达280 亿、1430 亿元。 辅助驾驶加速渗透，2030 年自动驾驶规模超万亿。智能驾驶领域，IHS预计2020 年L1/2 渗透率有望达到40%，2025 年L3、L4/5 渗透率分别有望达到15%、5%。短期市场以ADAS 为主，2020 年国内市场空间约878 亿元，长期看5G 推动L4/5 自动驾驶逐步落地，2030 年国内自动驾驶出行服务收入规模有望突破万亿。 5G 商用箭在弦上，产业链蓄势待发。国内5G 牌照已经发放，C-V2X 进展顺利，第一阶段LTE-V2X 有望于2019-2020 年开始商用部署，为车联网发展奠定良好基础。产业链通信芯片及模组、终端设备、整车企业、基础设施、运营服务等各环节蓄势待发，未来有望大幅受益于车联网及智能驾驶爆发。 5G 时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 5G 具有大流量、低时延、高可靠性等优点 5G（5th-Generation），即第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术，是4G 之后的延伸。根据IMT-2020（5G）推进组，5G 概念可由“标志性能力指标”和“一组关键技术”来共同定义。 其中，“标志性能力”指标指Gbps 用户体验速率，“一组关键技术”包括大规模天线阵列、超密集组网、新型多址、全频谱接入和新型网络构架。面向 2020 年及以后移动数据流量的爆炸式增长、物联网设备的海量连接，以及垂直行业应

智能汽车车联网系统分析

智能汽车车联网系统分析 发表时间：2019-05-22T16:16:34.133Z 来源：《基层建设》2019年第5期作者：何晓蕊[导读] 摘要：作为车辆信息化与智能化的重要体系组成部分，车联网系统不仅能够实现车辆的远程控制、远程通讯、故障报警以及电子设备相互连接等诸多功能，更具备性能强、安全性高以及反应速度极快等优点，即使车辆行驶于较为偏远的地带，只要是处于网络信号覆盖下，车联网系统则都能搜索到相应的网络连接信号。 国能新能源汽车有限责任公司天津 300301 摘要：作为车辆信息化与智能化的重要体系组成部分，车联网系统不仅能够实现车辆的远程控制、远程通讯、故障报警以及电子设备相互连接等诸多功能，更具备性能强、安全性高以及反应速度极快等优点，即使车辆行驶于较为偏远的地带，只要是处于网络信号覆盖下，车联网系统则都能搜索到相应的网络连接信号。因此，在当前我国科技信息技术持续进步发展的时代背景下，车联网系统的重要性日益凸显。文中对智能汽车车联网系统进行了分析。 关键词：智能汽车；车联网；系统 1车联网系统概述 车联网系统是车辆智能化和信息化的重要体系之一，该系统提供必要的通信网络，实现车辆的远程通信、远程控制、故障报警、紧急事故报警等安防功能。同时该系统需提供车载WIFI热点，方便用户的其他便携式电子设备连接网络。该系统需提供足够快速、安全的通信网络，并且在全国所有网络信号已覆盖的地区能搜索到网络信号。 2对当前我国汽车车联网发展实际以及难点的分析当前，车联网实现了物联网与智能化汽车的有效连接，二者进行集成，这也是信息化与工业化相结合的重要方面。在新型车联网发展中红，发展了通信、控制以及智能技术的结合，对整个汽车行业，甚至交通运行也意义重大，带动了相关产品的智能化升级，生产方式得以创新，分工更加明确，使得汽车产业突破产品的束缚，更加倾向服务方向，是新型模式的发展。同时，在新一代车联网的发展中红，信息服务得以增强，安全性提高，能效性较强，使得汽车行业实现生态式的发展，立足设计、开发和制造，实现全生命周期的创新。当前，我国的汽车市场庞大，规模扩大。结合不同耳朵主导者，模式各异。首先，是以车厂为主体的模式，其自我进行平台的搭建，提供的是物联网中前装服务。其次，是以行业为主导的模式。主体是使用者或者集成商客户。再次，是电子消费品模式。第四，是移动互联网的模式。随着车联网的不断发展，其技术难点也十分突出，如，缺乏完善的标准和规范，互通性不强，需要不断进行平台和接口的建设。另外，数据安全性需要不断增啊，加强质量体系建设，强化行业可靠性。需要无线通信技术实现不同提升，强化性能，因此，要进行体制的不断创新，加大支持力度，推进车联网技术的不断发展。 3智能汽车车联网系统分析 在整个系统中，车载终端T-BOX是重要的通信设备，实现车内网络与移动网络的有效连接，实现用户在安防、信息获取以及娱乐方面的要求。作为通信的主要通道，其主要的载体是SIM卡，实现与运营商的有效通信，完成其诸多方面的作用和功能。在安防方面，能够实现对相关终端信息的有效接收，以独立终端的主体，实现与BCM的有效互通，主要涉及一些车辆的状态以及实时故障灯，将信号进行传输，达到对车辆的远控控制。另外，借助T-BOX，能够实现对车内新的预先定义，而后发送至相应的数据背景中，也能够实现对信息的接纳，达到及时反馈的目的。娱乐方面的功能主要是借助热点，与网络进行连接，能够进行网络娱乐的共享。 3.1车载终端 车载终端主要负责智能汽车车内网与车联网或者说移动网络之间的通信的重要功能，其次兼顾完成车内的信息收集、安全防护以及车内娱乐等部分功能，作为重要车载通信设备而存在。具体来说，车载终端内置SIM卡可与移动网络运营商通信，从而接通网络通道，进而实现上述娱乐、安防功能。在信息收集方面，车载终端与移动网络之间通信时可以同时将预先定义的车内网信息发送至数据中心，同样的，车载终端也能够直接接收到来自于数据中心所发送的反馈信号或控制信号。在安防功能实现方面，车载终端可以接收其他独立终端所发出的车辆信息、故障信息以及状态信息等，在处理远程控制信号时，也能够直接将其发送至不同相关终端，以实现车辆的远程控制功能。在娱乐方面，由于车载终端内设有WIFI热点，因此，车内人员直接以移动产品进行热点链接就可以进行网络连接。 3.2手机客户端 手机客户端，即手机APP，其功能主要包括用户登录、个人中心、车况显示以及相应的远程功能，通常情况下，为了保障用户信息的安全性，数据中心与手机客户端之间的通信一般采取加密方式，并且，客户端内可以设置相应的地图信息，如此一来，驾驶员就能够直接通过手机或其他设备清晰明确车辆位置的实时信息。 3.3数据中心 作为智能汽车车联网的核心部位，数据中心不仅承担着用户信息、车辆信息中转的重要枢纽作用，更多时候也充当着不同信息存储需求满足载体，其具体功能笔者现总结如下： 3.3.1具备网络通信功能 只有具有网络通信功能，数据中心才能够与用户的手机或其他移动设备进行相互连接，此时才能够实现数据与指令的相互传输与发送。其次，当数据中心社会有网页访问端口时，用户才能够在购买智能汽车后自行注册用户。 3.3.2具备保存用户车辆信息以及用户信息的功能 用户在购买智能汽车并注册用户后，数据中心则可以对用户信息（用户名、用户手机号码、车辆VIN码以及远程控制预设密码等）进行永久保存，且这些信息在任何情况下均不能对外泄露或盗取。另外，数据中还可以通过移动网络为用户显示相应的车辆信息，而用户运用手机客户端对车辆所发送的指令也可以被记录、储存于数据中心，通常情况下，这部分信息的保存期为1年。 3.3.3具备对车辆信息的分析计算功能 当数据中心具备这一功能后，汽车用户的日常驾驶习惯以及机动车近段时间内的油耗情况则可以通过数据中心的分析处理结果适时判断并提示用户是否存在危险驾驶或油耗较高现象，其次，在实际驾车时，所存储的车辆信息处理数据也可以给予用户相应的安全驾驶与经济驾驶建议。 3.3.4具体可拓展第三方应用与接收第三方信息的的功能

ADAS智能驾驶辅助系统

ADAS智能驾驶辅助系统 一、ADAS技术发展现状： 未来科技进步趋势将从“互联网”向“物联网”发展，智能驾驶是“万物互联”的最好载体，“无人驾驶”是汽车智能的终极发展方向。智能驾驶将进入高速发展期，预计在2020-2025年智能汽车将进入量产阶段，结合移动互联网、大数据、云计算的智能驾驶服务预计会在十年后全面推广。ADAS 是智能驾驶汽车的关键落地点，模块化分类主要有以下几点：车道偏离预警LDW，车道保持辅助LKA，紧急自动刹车AEB，智能远光灯IHC，自动泊车AP 等等。目前ADAS在国内外都属于研究阶段，只有一些高端车有了部分的技术储备，例如：丰田的公路自动驾驶辅助AHAC，特斯拉的自动巡航Autopilot，通用的Super Cruise。 二、ADAS技术市场格局分析： 智能驾驶技术未来的空间格局呈现金字塔结构，主要分为三层： 传统车企掌握着汽车生产资质和整车控制集成的核心竞争，科技型企业或者研究所凭借在人工智能、人机交互方面的优势抢占一部分市场份额。 ADAS供应商利用掌握的感知识别算法等为车企和科技型公司提供ADAS 系统解决方案； 底层零部件供应商：雷达，摄像头，芯片，电子刹车等等。 分析可知：底层零部件都掌握在供应商的手上，比较分散，其核心价值在于市场份额占据比例；塔尖的传统车企与科技公司，一般都会以合作的方式，核心产品大多为无人驾驶汽车这种涉及汽车生产资质与人工智能高端、核心算法的结合领域；中间层的ADAS研究是衔接二者的一个关键落地点，底层零部件是ADAS实现的载体，无人驾驶汽车是ADAS的高度集成。 ADAS技术领域的研究不仅仅可以作为塔尖与塔底的结合点，还可以通过ADAS技术的逐步深入研究与系统化集成，逐渐成为屹立于塔尖的科技型企业，从而实现整个技术点在质上的飞越与创新。 三、ADAS技术介绍： 1.整体框图：

人工智能三大分类

人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法） 从数据中学习的算法有两种，无监督算法和有监督算 法。

基于5G的自动驾驶发展趋势

基于5G的自动驾驶发展趋势 随着5G技术和车联网的发展，传统的自动驾驶技术在5G 车联网的助推下，未来的发展前景非常值得期待。基于DSRC 的车联网技术经过十几年的发展，具备较好的覆盖范围,但是受到传输距离短的限制，发展优势不明显;另一方面，基于LTE的车联网技术具备重复利用蜂巢式基础设施与频谱的优势，网络度盖范围更大，也可以平滑演进到5G;5G网络具备高可靠低时延的优势,5G的商用将为LT&V2X提供更强大的性能和更多的可能性。基于5G车联网的自动驾駛场景，可以克服传统自动驾驶技术无法互联的缺陷,进一步提升自动驾驶的性能，减少对高精度传感器的依赖。5G车联网的最终目标是完全自动驾驶和全部联网，这对整个汽车与交通行业都具有很好的推动作用。 5G技术、车联网和自动驾驶(或无人驾驶)是最近几年的科技发展热点。基于专用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC)的车联网技术存在一些不足之处,基于5G网络的车联网技术可以提供更抉的传输速率，对自动驾驶的发展具有很好的助推作用。 一、车联网技术

在中国信息通信研究院《车联网白皮书(2017年)》中，给车联网的定义是：借助新一代信息和通信技术，实现车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台的V2X(Vehicleto Everything)全方位网络连接，提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通服务新业态，从而提高交通效率，改善汽车驾乘感受，为用户提供智能、舒适、安全、节能、高效的综合服务。网络连接、汽车智能化、服务新业态是车联网的三个核心。 车联网是物联网在汽车领域的典型应用，其核心关键是V2X无线通信技术，包括DSRC、5G-V2X、LTE-V2X(Long Term Evolution,长期演进)等。借助于V2X无线通信技术，可以突破单一汽车在智能化发展方面的非视距感知、车辆信息共享等技术瓶颈，助力实现汽车自动驾驶功能的推广应用。 当前，国际成熟的V2X无线通信技术有两种技术路线选择，一是基于IEEE802.11p的DSRC技术，二是我国参与推动的基于LTE的V2X无线通信技术(LTE-V2X)。 （一）基于DSRC的车联网技术 DSRC由物理层标准IEEE802.11P和网络层标准IEEE 1609构成。在此基础上，美国汽车工程师协会(Societyof Auto-motive Engineers，SAE)发布的SAE J2735和SAE JF2945两个标准规范了信息内容和结构。DSRC系统包含了车载装置

2019年智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)的发展路径分析

2019年智能汽车（ADAS）和车联网(V2X)的发展路径分析

写在前面的 (6) 当前是无人驾驶的关键时点 (6) 智能汽车（ADAS）和车联网(V2X)分别是实现无人驾驶的内部和外部要求 (9) ADAS——车内智能的开端 (9) ADAS的原理、构成和分类 (10) 市场空间：全球市场规模众说纷纭，测算国内千亿前装规模 (12) 产业链公司发展现状及推荐标的 (15) 车联网——通向无人驾驶高级阶段的核心技术 (16) 广义车联网包含车内、车际和车云网 (16) 车际网是车联网之魂，其核心在于V2X技术 (16) 车联网市场空间：预计到2025年市场规模接近万亿级别 (19) 车联网标的推荐 (21) 展望：无人驾驶发展之路 (22) 短期关注ADAS渗透率提高带动传感器产业链发展 (23) 中期关注车联网伴生的智慧交通基础设施建设 (30) 长期关注L4级别成熟后共享汽车引领的出行方式颠覆 (38) 问题 (40) 安全问题或成为拖慢自动驾驶发展的重要因素 (41) 多传感器融合成为趋势的同时也将带来算法挑战 (41) 5G商用速度或影响车联网应用进度 (41) 标准法规制定 (42) 无人驾驶产业链标的推荐 (42) 华域汽车——龙头转型，业务结构持续优化 (42) 中国汽研——掌握核心技术，前瞻布局5G以及智能检索检测业务 (42) 德赛西威——国内车机龙头，智能驾驶推进有序 (43) 保隆科技——中国TPMS龙头，汽车电子新贵 (44) 星宇股份——好行业+好格局+好公司，具备全球车灯龙头潜质 (44) 拓普集团——智能刹车系统切入ADAS执行层 (45)