汽車的電動化和智能化只是一個開始

陳浩

目前，世界各國都在大力發展電動車，歐洲從2010年開始就制定了野心勃勃的電動車計劃，在2016年，德國政府甚至已經開始討論2030年前消滅所有燃油車的法案。2009年以來，歐盟新乘用車及輕型商用車開始實施強制性排放標準——平均來講，到2014年歐盟新乘用車排放不得超過130g/km，2021年不得超過95g/km而非歐盟國家挪威則提出了更具雄心的標準——到2020年新乘用車的平均不得超過85g/km，挪威給自己制定全面禁售燃油車的時間節點為2025年，我國也啟動了相關研究。許多國家紛紛調整發展戰略，在新能源、智能網聯產業加快產業布局，搶占新一輪制高點，那么新能源汽車的未來戰略到底是什么呢？只是各家都在爭先恐后去制造生產電動車拿國家的新能源補貼嗎？顯然不是，電動車背后真正布局的是智能駕駛網絡，或者說是城市智能交通網絡，電動車不過是這個網絡中的一個重要的節點而已。

智能駕駛是必經之路

隨著技術的發展，汽車的智能化越來越高，車輛傳感器的精度越來越高，控制系統也越來越智能，汽車正在逐步完成從人工駕駛到無人駕駛的過渡，業界對自動駕駛的分級有兩套標準，分別是美國交通部下屬的NHSTA（國家高速路安全管理局）制定的和由SAEInternational，即國際汽車工程師協會制定的。兩個機構的標準都把自動駕駛分為了L0～L5，其中L0指的是人工駕駛。要注意的是，其實NHTSA早在2016年9月份，就統一采用了SAEInternational的分類標準。未來達到L5級自動駕駛之后，需要的不僅僅是車機本身的傳感器，更需要的是這輛車被融入到整棄交通網絡中。

看得見的宏偉未來

L5級的自動駕駛車輛需要更多的車載傳感器，比如毫米波雷達解決車輛的近距和低速行駛時對周圍環境的偵測，長波雷達負責車輛高速行駛時對遠距離環境的偵測，激光雷達也負責對遠距離環境的精準偵測，與長波雷達形成數據疊加。視頻攝像頭則負責周圍環境的圖像收集和分析，雙攝像頭形成立體視覺，更利于通過距離的變化量判斷速度和車輛的姿態，還需要疊加車輛的姿態傳感器返回的數據，包括速度傳感器、加速度傳感器、水平傳感器和其他偵測車身姿態的傳感器，紅外攝像頭則負責偵測帶有熱源的物體，比如行人和動物。

所有這些數據經過處理后，被整車的控制系統所利用、分析，根據目的地設定，車輛自動行駛，并且最關鍵的一環是，在行駛的過程中，車機會將這些數據中的部分信息上傳到云端服務器，云端服務器在整合這些數據，匹配地圖，分析每一輛行駛中的車輛，對這些車輛下發數據，這些數據可以幫助正在行駛的車輛，能夠避開擁堵，選擇行駛方式，控制行駛速度，進而提升整個交通網絡系統的通行效率。而且云端服務器還可以讓每一輛行駛在路上的汽車成為掃描原件，收集道路信息，進而建立精確到厘米級別的精準地圖，再將這套地圖下發給終端車機，供其自動行駛時參與數據整合。

而這套大型智能交通網絡的建設最重要的環節就是電動車作為其中的終端節點存在。汽車電氣化后擁有許多先天優勢，沒有了熱機燃燒可以減少排放，尤其是排放可以通過電廠來集中控制，而不是散落在每一個行駛在路上的終端控制，降低污染治理的成本，減少污染治理的環節。更少的機械零件可以讓汽車擁有更低的故障率，沒有了沉重的內燃機和變速器裝置，車輛的底盤可以重新定義，懸架結構可以避開很多不必要的妥協，未來的磁約束懸架可能會讓今天的機械結構懸架完全沒有存在的價值，電機傳動可以減少齒輪組和更少的機械摩擦，進而提升能量轉換效率，降低損耗。車輛的結構設計可以更多為安全而充分考慮。而且以石墨烯為代表的電池技術未來擁有非常大的潛在發展空間，而磁《合共振技術的無線供電則讓車輛的連續行駛里程在未來達到燃油車所無法企及的高度。未來的汽車將會在速度、操控性能、安全性、舒適性上達到一個全新的高度，是今天的燃油車所根本無法做到的。奔馳、寶馬、大眾已經聯合確定了未來電動車是其戰略發展方向，對于今天的電動車來說，我們要把電儲能技術和電驅動技術分開來看，目前制約電動車發展的只是電儲能技術，而當前的電驅動技術儲備則已經可以滿足未來的需求。

那些最頂尖的工程師和政策的制定者們其實看得很遠，他們正在規劃一個偉大的藍圖，這套藍圖可以解決許多今天的城市交通難.穎，汽車的電氣化是其中一個重要的起點，車輛的智能化則是重要的發展方向，電池技術和云計算則讓這個未來得以實現。對于燃油車來說，產品本身就是銷售終端，最多能夠延伸一些售后的維護保養，但是電動車產品本身則只是一個開始，一個起點而已。