智能網聯汽車落地面臨的挑戰與建議

蔣樹國，王建海，王小臣

（中國汽車技術研究中心 北京工作部，北京 100070）

自2010年“車聯網”第一次在我國被提出，到現在“互聯網＋”“中國制造2025”和信息化與工業化兩化融合的大背景下的智能汽車、網聯車、互聯網汽車、無人駕駛汽車等概念的出現，智能網聯汽車逐漸成為政府和產業界共同認可的發展方向。隨著智能網聯汽車技術路線圖的發布，我國汽車工業智能化、網聯化發展有了明確的方向和實施步驟，即到2025年以后實現完全自動駕駛，同時，還在安全、交通效率、節能減排以及老年人、殘疾人駕駛車輛方面提出具體的發展規劃。

目前，智能網聯汽車在我國具有很好的投資和發展空間，各地政府和企業也在智能網聯汽車的研發、應用和示范區建設方面投入了大量的人力、物力。但是，我們應該清醒地認識到，智能網聯汽車是一項涉及到汽車、信息通信、高精度地圖、AI（人工智能）、交通運輸、基礎設施建設、法律和人文等多方面內容的工作，短期內很難在這么多方面有所突破。智能網聯汽車的優勢是，基于大規模智能網聯汽車使用時產生的大數據，統一分析具體應用。這就與目前智能網聯汽車落地相矛盾。

本文從智能網聯汽車的現狀出發，針對目前智能網聯汽車市場的發展情況，綜合分析目前狀態下智能網聯汽車落地需考慮的因素，闡述一些智能網聯汽車落地應用的實例，以期為我國智能網聯汽車的落地提出一些參考。

1 智能網聯汽車介紹

智能網聯汽車（Intelligent and Connected Vehicle，ICV），是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，融合現代通信與網絡技術，實現車與X（車、路、人、云等）智能信息交換、共享，具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，安全、高效、舒適，最終能替代人來操作的新一代汽車[1]。智能網聯汽車研發是國際公認的未來發展方向和各界人士關注的焦點。

智能網聯汽車、智能汽車與車聯網、智能交通等概念間的相互關系如圖1所示。智能汽車隸屬于智能交通大系統，而智能網聯汽車則屬于智能汽車與車聯網的交集。

圖1 智能交通、智能汽車、智能網聯汽車與車聯網的關系

智能網聯汽車融合了自主式智能汽車和網聯式智能汽車的技術優勢，涉及汽車、信息通信、交通等諸多領域的內容，其技術架構較為復雜，可劃分為“三橫兩縱”式技術架構。其中，“三橫”，是指智能網聯汽車主要涉及的車輛、信息交互和基礎支撐3個領域技術；“兩縱”，是指支撐智能網聯汽車發展的車載平臺和基礎設施條件，具體如圖2所示[1]。

圖2 智能網聯汽車技術架構[1]

智能網聯汽車的核心技術有2個：①自動駕駛技術。隨著技術的完善和不斷發展，智能網聯汽車將逐步實現由車輛代替人進行駕駛操作。美國汽車工程師學會（SAE）將自動駕駛技術分為從駕駛輔助到完全自動駕駛的5個發展階段。②車聯網技術。它能實現車輛與外界的智能信息交換，包括車車通信（V2V）、車路通信（V2I）等。智能網聯汽車是自動駕駛技術與互聯網通信技術相互促進、共同解決交通出行問題的融合解決方案，是目前世界上認為最有可能成為新技術應用的市場。自動駕駛與車聯網的相關促進關系見圖3.

圖3 自動駕駛與車聯網的相互促進關系[2]

2 智能網聯汽車現狀

2.1 國際現狀

智能網聯汽車技術的發展必將引領全球汽車產業進行深刻的變革。在過去幾年時間里，在智能網聯汽車領域發生了上百起收并購和投資事件，交易金額高達數千億美元，玩家包括了英特爾、高通、福特、通用、寶馬、豐田、大眾以及投資機構等各路諸侯。

近一年的投資并購案顯示，為了搶占發展先機，智能網聯汽車行業的巨頭們正瘋狂收購智能網聯汽車領域的各類公司。但是，與各企業投入大量資金形不成比例的產出效果來看，目前，全球范圍內智能網聯汽車技術距離實際應用還有很長的路要走，與人們的預期相差甚遠。從Gartner的技術生命周期預測情況及近期異常活躍的資本市場投融資大事件來看，智能網聯汽車技術正處于產業期望值的巔峰。根據Gartner的預測，要想達到產品成熟期還需要5～10年的時間。智能新興技術生命周期曲線如圖4所示。

2.2 國內現狀

我國清華大學、同濟大學等高校與長安汽車等企業合作，在國家“八六三”高新技術研究開發計劃項目的支持下，開展了車路協同技術的應用與研究，并進行了小規模的示范測試[3-5]。目前，在工業和信息化部的支持下，上海、北京、重慶等多地開始積極建設智能網聯汽車測試示范區，具體如表1所示。網聯式駕駛輔助系統為設計示范測試區時需考慮的重要因素之一。

中國華為、大唐等企業力推的車間通信長期演進技術（Long Term Evolution-Vehicle，LTE-V）系統與DSRC（專用短程通信技術：Dedicated Short Range Communications）相比，具有兼容蜂窩網、可平穩過渡至5G系統等優勢，目前已發展為我國特色的車聯網通信系統，并在國際市場與DSRC形成了競爭之勢。但是，我國內地也存在缺少類似美日歐大型國家項目的支撐，各車企之間的技術壁壘很難打破，企業和高校在智能網聯汽車產業生態鏈的各個節點難以找到贏利點等問題，導致目前智能網聯汽車的應用、示范和發展相對較慢。

圖4 智能新興技術生命周期曲線[3]

3 智能網聯汽車應用存在的困難

從國內外智能網聯汽車的研發和實驗中可以看出，現階段的智能網聯汽車技術路線不夠成熟。智能網聯汽車是多學科相互有機融合的新生事物，它的發展是一個不斷探索和循序漸進的過程[5]，要想真正批量上路運行，還面臨諸多挑戰，不僅僅是技術是否成熟的問題，還存在制造成本、社會的接受度、智能交通設施、無線通信網絡、牌照、責任判定、保險、法律法規等諸多社會問題[6-10]。

智能網聯汽車面臨的困難和挑戰主要有以下幾點：①網絡安全問題。對突發情況和網絡黑客的防范，是一個需要長期研究的課題。②技術標準。技術標準對智能網聯汽車至關重要，許多領域都需要技術標準，技術測評標準體系也存在不完善的情況[10]。③傳感器配置與成本之間的矛盾問題。這個項目成本太高，目前不具備大范圍推廣的能力。④對于智能網聯汽車上路運行牌照的問題，相關法律法規有待考證和完善。⑤V2X（車聯網）網絡基礎薄弱。車聯網是一個整合社會信息與資源的平臺，智能網聯汽車的發展離不開網絡技術的進步和融合，與車輛相關的許多實時信息需要從其他對象和互聯網平臺獲取，比如V2I、V2V和V2P等關鍵信息。⑥人工智能所處的困境[11-12]。人工智能對某種現象做出的行為反映有時候難以簡單用對或錯來評價。⑦保險制度不完善。北京規定，智能駕駛汽車上路測試時，需要交納500萬元的保險。⑧惡劣天氣問題。在惡劣天氣，智能網聯汽車無法良好運行——大雨、大雪或大氣霧霾遮擋道路標示和車道標記，降水、霧和沙塵影響光雷達感應器和通信信號的質量，分散或阻擋激光束，干擾攝像頭捕捉圖像的能力[12-13]。⑨基礎設施不完善。車輛行駛需要可預測的路面和標示清晰的車道，各地車道標示不統一，有些標示是新的，而有的模糊不清，有些道路還凹凸不平，有些還有變更的與原有的標識混合在一起的情況，所有這些都會影響智能網聯汽車的運行安全[14]。

表1 國內主要智能網聯汽車示范區

4 市場潛力和早期消費群體

據估計，未來幾十年，智能網聯汽車的市場潛力相當大。到2035年，中國轎車銷售、巴士、出租車和相關交通服務年收入有望超過1.5萬億美元。波士頓咨詢集團預測，2035—2040年，智能網聯汽車將占全球市場25%的份額。

由于智能網聯汽車安裝了攝像頭、激光（毫米波）雷達、人工智能系統以及需要完善覆蓋的通信網絡系統，導致短期內智能網聯汽車的制造成本高昂。同時，由于智能網聯汽車短時期內還不能大量普及，所以，導致車聯網沒有形成大數據交互使用的環境，消費者難以體驗到智能網聯汽車帶來的巨大便利。另外，智能網聯汽車要想達到業內所期望達到的效果，則需要大量普及，這樣才能完成車聯網大數量的精確計算。這在智能網聯汽車的發展過程中又是不得不面對的、不可逾越的鴻溝之一。

從消費群體和行業應用的角度出發，最早采用智能網聯汽車的是低速自動泊車服務、智能網聯巴士、快遞（運輸）車輛、固定范圍（特殊）的應用場景、網約車/共享汽車、老年人和殘疾人士出行等有固定線路的應用。

目前，在智能網聯汽車上投入較多，并在小范圍試運營的應用如下。

4.1 約車公司

約車公司對無人駕駛汽車非常感興趣，比如Uber和Lyft，戴姆勒的Mytaxi和Hailo，新加坡的nu-Tonomy以及我國的滴滴出行。這表明，智能網聯汽車是一種可行的交通選擇。

4.2 公交車

公交車是運營在固定線路的運營車輛，這就為完善V2X通信環境和地理信息系統減少了很多工作量。目前，智能網聯公交車已于2017-12-02在深圳福田保稅區試運行。智能網聯公交車如圖5所示。

4.3 無人快遞車

2017-08-16，京東在中國人民大學、清華大學、浙江大學和長安大學分別使用無人快遞車派送快遞貨物。快遞車輛如圖6所示。

截至2017-12，配備了最新Auto Pilot系統的特斯拉電動卡車Semi已經接到了1 230輛的訂單，該車可以完成緊急情況下的自動剎車和急停。而且當Auto Pilot偵測到駕駛員出現健康問題時，會選擇靠邊停車，并會撥打緊急救助電話。

圖5 智能網聯公交車

圖6 無人快遞車

4.4 自動泊車

目前，在技術層面，大眾、奔馳等車企已經可以為用戶提供在低速、固定線路下實現自動泊車功能的應用服務。

4.5 固定范圍服務

目前，國內有些公司已經在這些方面進行了積極的探索，比如北京中關村馭勢科技公司率先在廣州白云機場、杭州來福士購物中心等地開始了智能網聯汽車試運營服務。

從智能網聯汽車的研發角度分析其應用場景的難易程度來看，低速和高速狀態下考慮的場景要相對容易實現。在高速狀態下，雖然需要考慮的場景相對比較少，但考慮到車輛在高速的情況下發生事故時人員的傷亡比例很大，所以，高速狀態下的智能網聯汽車商用化還有很長的路要走。

高速公路事故死亡是全世界面臨的重大問題之一。在美國，每年估計有35 000人死于車禍，我國這一數字約為260 000人。根據世界衛生組織統計，全世界每年有124萬人死于高速公路事故。

基于高速公路事故的嚴重性，目前智能網聯汽車中主要采用的技術有2種：①自動駕駛技術，L2-L3級（部分/有條件自動駕駛）。②車聯網。由網聯輔助信息交互（僅僅提供互聯網數據通信）得出，智能網聯汽車目前處于最初級的階段。同時，由于其發展需要，要想從最基礎的應用入手不斷完善車聯網所需要的大數據環境，建議從低速智能網聯汽車的應用入手進行有針對性的開發，為以后更高級的應用打好基礎。目前，推動智能網聯汽車落地是最重要的工作。

5 智能網聯汽車落地建議

面對智能網聯汽車技術，國家投入大量資源興建智能網聯示范區，推進示范項目，多地發力角逐，建立多功能區、多場景、多種通信制式和應用的示范區，具體如表1所示。但是，針對實際落地各地均沒有計劃。

從智能網聯汽車是為解決實際交通狀況、緩解駕駛人員的疲勞、節約時間成本、改善人民生活水平的初衷出發，智能網聯汽車的應用也應該是從初級階段開始，克服在實際應用中遇到的問題，不斷完善新技術，逐步擴大服務范圍，增加應用業務。所以，智能網聯汽車的落地要根據目前自動駕駛技術和通信網絡覆蓋/技術的實際情況來布局。在其落地應用中，應該考慮以下因素才能夠明確其應用場景：①安全性。在駕駛過程中，要確保駕乘人員的使用安全。②成熟型。目前，在實際應用過程中，要采用相對成熟的技術。③成本。智能互聯汽車上安裝了攝像頭、感應器和人工智能系統，其最初的制造成本就會高一些。④固定線路。目前，高精度地圖和定位應用中還存在很多無法解決的問題（成本/技術/法律）。⑤速度。在車輛運行過程中，要低速或準低速運行。⑥必要性。在工作中，要解決實際問題，提高效率。⑦局部完善基礎設施。因為應用V2X要具備相關條件。

綜合以上考慮因素，建議從以下幾個應用入手促成智能網聯汽車的落地。

5.1 自動泊車系統

現在，中心城區的停車位非常緊張，導致很多車主為停車位而煩惱。采取本應用，車主可以在到達目的地后先辦理自己的事情，由智能網聯汽車自動尋找停車位，待車主辦理完自己的業務后，可以通過車聯網付費并提醒車輛到達指定地點。

目前，L2-L3級的自動駕駛在客戶可接受的成本下是可以實現低速自動泊車功能的，實現的大致流程如下：①需要停車場在停車位上安裝一個感應裝置來感知該車位是否有車輛占用，一旦該車位不被占用，即刻向服務器發送車位空閑的信息。②服務器通過互聯網或者路側智能設備向周圍裝備有車聯網終端設備的車輛發送所有的空閑車位信息（位置、數量等）。③智能網聯汽車向系統申請停車服務，等待系統為其配置最合理的停車位。④服務器統一協調申請停車位的智能網聯汽車，并按照最優化的方案來分配車位。⑤智能網聯汽車根據系統分配的車位在區域性的高精度地圖和高準確性的導航指引下低速自動泊車。該系統還可以實現車位共享功能，極大地節約了社會資源，符合共享經濟的大潮。同時，該系統不僅為駕乘人員節省了大量的時間，也為停車場節省了服務人員，大大提高了社會效益。目前，大部分汽車企業均有能力實現該功能，具有廣泛推廣的技術基礎。另外，實現該業務所采用的傳感器及決策系統相對簡單，成本可以被消費者接受。由于自動尋找車位距離很近，所以，可以僅提供時速小于10 km/h的低速自動駕駛，這樣能極大地提高自動駕駛汽車的安全性。

5.2 智能公交系統

公交車設計安全系數比較高，符合對其使用安全的考慮。目前，美日都在落地實驗智能網聯公交系統的示范項目。針對目前我國純電動公交車一百多萬的價格，智能網聯公交車的價格則不是特別敏感。

對于公交車來說，其線路是固定的，可以車載高精度地圖，并提供多種精確定位和導航方案。

利用城市公交量大的特點，以點帶面，通過后裝市場，可以快速推進車聯網大數據應用場景的形成。這對推廣智能網聯汽車有一定的優勢。

隨著智能網聯公交的推廣，可以在市區大部分區域內形成車聯網大數據應用的環境，可以通過后裝市場不斷挖掘車聯網大數據業務，形成殺手級的應用，為智能網聯汽車打造相應的網絡環境。

5.3 智能快遞系統

目前，我國網絡零售市場非常大，進而推動了我國快遞市場的擴大，所以，智能快遞運輸車具有巨大的市場潛力。但是，該智能網聯車輛屬于企業小型專用車輛，由于其并不具備載客的特性，對車輛的很多屬性和特性要求相對比較低，所以，可以簡化很多對舒適性及車聯網等乘員方面的設計和要求，這也是智能網聯汽車被快遞公司看好的原因之一。

雖然智能快遞運輸車不屬于真正的智能網聯汽車，但也屬于智能網聯業務的應用范圍。應用它，可以節省大量的人力資源，具有極大的社會意義。

5.4 其他低速智能網聯汽車

針對目前國內一些公司推出的低速智能網聯汽車大范圍內使用高精度地圖、精確導航等問題，再加上其產品功能單一、競爭力弱等種種原因，只能夠在一些特定的環境中使用，所以，不能夠被廣泛應用。

6 結束語

面對智能網聯汽車技術的大規模投入，我們必須看到技術發展的不可替代性，并且堅信智能網聯汽車會在我國成為引領經濟增長的新的增長點。同時，我們必須清醒地認識到，新技術的發展并不是一帆風順的，前期需要大量投資，需要很長的研發過程，很多技術和基礎設施也并不是短期內能夠突破和完善的，所以，我們應該從目前技術能夠解決的問題，相對安全、成熟的方案出發，綜合通信基礎設施覆蓋和技術演進的情況，統一協調各種資源來布局智能網聯汽車落地應用。希望通過可行的、能夠解決實際問題的落地應用來為高級的智能網聯汽車的普及奠定好的基礎。

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