我喜欢的一则格言随着人们生活水平的提高以及汽车工业的不断发展，人们对于汽车的诉求不再仅仅局限于代步，也对汽车驾驶便利性和乘坐舒适性，甚至是人车交互提出了更高的要求。按照市场的一般规律，有需求就会有服务，因而为汽车智能化提供了良好的机遇平台。

　　的确，近几年汽车技术的发展速度和进化程度明显提升。诸如自动变速器这类降低人们驾驶疲劳度的技术如雨后春笋般的出现，ACC（自适应巡航系统）协助驾驶员控制车速，自动泊车功能可以帮助驾驶员停车入位。不过“无人驾驶”技术的发展似乎较为缓慢，究竟“无人驾驶汽车”离我们还有多远？

　　汽车智能化的核心是智能化科技配置对驾驶员的操作行为进行辅助，而智能汽车则是跳脱出电脑对驾驶员的辅助，进入完全自动化无人驾驶的“自动驾驶汽车”。为了避免技术上层次阶段的混淆，美国国家公路交通安全管理局利用0至5不同的自动化级别来区分自动驾驶技术：0级，代表没有任何自动化技术；1级，特殊功能自动化：汽车需搭载至少一项基础安全装置；2级，组合功能自动化：汽车至少要集成2项高级控制功能；3级，有限的自动驾驶；4级，完全的自动驾驶。

　　如何理解这些级别的定义呢？下面给大家举几个例子，例如谷歌无人自动驾驶车，由于需在特定道路上可以自动驾驶，并且偶尔需要驾驶员介入，因此它只属于3级，有限的自动驾驶，奔驰带转向辅助功能增强版限距控制系统的车辆也仅能属于2级。而日常配备ESP电子稳定控制系统的车只能算是1级。那么符合4级要求的汽车又是什么样子呢？驾驶者在任何时间都不需对汽车进行控制，例如80年代美剧“霹雳游侠”(Knight Rider)中的KITT汽车。

　　1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。2003年7月，国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。尽管有试验成功的案例，不过这些测试都是在特定环境下进行的，最多算是有限的自动驾驶。

　　由此可见，尽管大部分民用车配备了诸多的先进的电子设备，不过仍处于1级状态，少数的高档车能够达到2级标准，3级标准的汽车现在依旧处于科研阶段，至于传统意义上的无人驾驶4级汽车离我们还有一段距离，这也是汽车智能化发展的终极目标。

　　通过网络提升汽车智能化程度目前移动互联技术呈现高速化和普及化，移动互联与IT系统已经成为一个不可分割的整体，并形成一种相互促进的态势。就目前状况而言，汽车实现进一步的智能化必须依托网络。汽车已经不仅是一个代步的交通工具，也是一个信息化综合平台。基于这点，很多汽车品牌都推出了自己的智能化车载系统，常见的智能系统主要有Onstar、G-BOOK、inkanet3G、Sync、CARWINGS、G-NetLink等系统。

　　以CARWINGS系统为例，该系统是东风日产推出的车载信息服务系统，可以访问即时的交通信息，并结合数据库内记录的历史信息对交通状况进行预估，通过专用软件计算出用时最短的路线。以此减少驾车过程中的等待时间，提高平均行驶速度并降低燃油消耗。通过导航系统或日产呼叫中心向CARWINGS用户提供服务。

　　Onstar则是通用汽车公司推出的智能系统，具备碰撞自动求助、紧急救援协助、被盗车辆定位、全程音控领航等功能。简单来说，装载了OnStar的汽车在发生碰撞时这套系统就会第一时间呼叫上海服务中心，，驾驶员可以立即与安吉星OnStar的工作人员进行必要的通话。另外，车辆的定位信息也会一同发送到呼叫中心。在紧急情况下可以第一时间向外界求助。

　　可以说，移动互联技术的出现是汽车智能化改革的又一次腾跃，传统意义上由汽车本身执行的智能化信息收集、处理等环节都可以通过网络交由后方服务器进行处理，汽车只是执行命令的载体。最大的好处是将获取外界信息的形式由被动变为主动，这也是汽车软件智能化程度提升的基础条件。

　　随着时间的推移，计算机逐渐从独立单机转换为便携的智能手机、平板电脑与其它嵌入式系统，而现代生活中的许多机械物件早已由这些系统负责操控。汽车上的这些控制单元被称为ECU，每部车约有50至100个ECU，它们不仅负责控制车窗升降的电动马达，也控制启用安全气囊以及车辆稳定的电子安全系统。

　　尽管ECU为汽车的机械化到电子化做出了巨大的贡献，不过ECU也成为了阻碍汽车智能化发展的羁绊。德国TÜV安全认证机构的研究报告指出这一切将可能不再适用在智能汽车上面，特别是当驾驶辅助系统等一些（半）自动系统出现之后，其根本原因在于这些控制单元对非结构化环境变化的适应性不高。未来更加智能化的汽车所使用的数据还需另外经过一道高阶诠释判读的程序，在此基础上还要对即将发生的行为进行预测，其中包括理解驾驶的意图和对其他驾驶行为的预期。

　　4G移动通信技术的成熟和普及能够实现大数据通信，为车联网的发展提供了平台。车不仅能与互联网随时连接，还能与其他车辆进行信息交流共享，互通有无，探知路况，还能提供报警服务。例如，汽车在通过无人值守的路口时，由于环境建筑的原因使得驾驶视线存在盲区无法探知路口另一侧的路况，实现了信息共享，那么看不到路况的汽车也能得知路况信息，实现安全预警。弥补了ECU对非结构化环境变化适应性不高的不足，并且实现了对危险行为的预测。

　　除了车与车之间的信息共享，还可以进行车与路面的固定设备之间的信息交流，从而得知信号灯变化情况、道路拥堵情况、加油站位置、停车场车位等内容，最终实现智能交通体系。

　　当前极狐阿尔法S、长安CS85、Apollo红旗E-HS3、广汽新能源Aion S等车型在部分路况下能够实现L4级自动驾驶，那么我们离真正的自动驾驶还有多远？ 根据NHTSA（美国高速公路安全管理局）和SAE（国际自动机工程师学会）对于自动驾驶的分级，真正“全场景无人驾驶”应该是在L5级。 特斯拉最接近L5级自动驾驶？ 在2020年7月世界人工智能大会云端峰会（WAIC）上，特斯拉创始人埃隆·马斯克表示L5级别的自动驾驶很快能实现，并乐观估计特斯拉在2020年年底之前实现L5级别自动驾驶的基本功能非常有信心。 并且埃隆·马斯克还认为从基本原理上来讲L5级别自动驾驶没有太多挑战，但是需要存在很多小的问题，并且在未来

　　终极形态 /

　　Qualcomm Incorporated（NASDAQ: QCOM）子公司Qualcomm Technologies, Inc.（QTI）今日发布其首款基于3GPP Release 14规范、面向PC5直接通信的C-V2X商用解决方案——Qualcomm® 9150 C-V2X芯片组。为了满足汽车制造企业对采用C-V2X解决方案实现道路安全的量产需求，该芯片组预计将于2018年下半年商用出样。为了帮助加速汽车生态系统商用就绪，Qualcomm Technologies今日还宣布推出全新的Qualcomm® C-V2X参考设计，它将包括集成全球卫星导航系统（GNSS）功能的9150 C-V2X芯片组，以及运行智能交通系统（Inte

　　解决方案 支持汽车道路安全为未 /

　　自动驾驶技术在人工智能和汽车行业的飞速发展下逐渐成为业界焦点。根据相关机构预测2019年仅在中国智能驾驶市场规模就将突破千亿元，达到1137亿元。2022年中国智能驾驶市场规模将突破200亿元，并预测在2023年中国智能驾驶市场规模将增长至2415亿元左右。这其中技术中摄像头和传感器使未来的自动驾驶系统拥有几乎与人类一样的视觉和感知能力。感知检测系统（例如RADAR和LIDAR）是自动驾驶车辆的眼睛，能够采集环境信息并识别物体和危险状况。智能导航检测系统基于惯性测量单元（IMU）和创新陀螺仪技术，即使在难以接近的区域也能确定车辆的位置。 雷达、激光雷达、惯性MEMS/IMU、摄像头和超声传感器等不同子系统组合，为成功实现自动驾

　　所需的关键技术 /

　　2018年虽然刚过了几个月， 自动驾驶 领域却是风波不断。   在原本的计划中，美国加州将在4月份开放完全自动驾驶路测的申请，中国也将在五月份开始施行自动驾驶路测管理规范。看起来一切都是顺风顺水，双手从方向盘上解放出来的日子已经在向我们招手。   让人始料未及的是，3月18日， Uber 在亚利桑那州发生了首桩自动驾驶路测事故致死事件。自动驾驶最令人担心的事情发生了，虽然我们都知道任何一种驾驶方式都不能完全避免事故，可事故来临时，依然不会减少一丁点舆论和恐慌。这样一来，自动驾驶原本光明的未来可能因此而染上一丝阴霾。     很多时候，让一项技术突然按下暂停键甚至影响到相关产业发展，只需要展现一次技术的阴暗面。就像在日本核电站事

　　想象你和朋友坐在车辆前排在路上疾驰，这时一个小孩追逐一个皮球突然冲到路中间，此时你的选择是撞向孩子或者是突然转向撞向一棵树（这个决定会杀死你和身边的朋友），你会如何选择？ 这听上去像是测试某人心理变态程度的测试，但是这确实是从自动驾驶概念具象化以来，研发人员所一直面对的两难抉择。 在上周《名车志》（Car and Drive）发布的一篇访谈中，梅赛德斯-奔驰驾驶辅助系统经理Christoph Von Hugo透露，奔驰未来的自动驾驶汽车始终会将驾驶者放在首位。换而言之，在上面两难的境地中，车辆程序会始终选择撞向行人。 尽管两种选择都会让研发人员感到不适，但如果他们不确认如何处置这种情况将会更加危

　　翻译自——Spectrum，By Jeff Hecht 相关部门正在制定自动驾驶的安全规则，但要对其进行整理并非易。 在Isaac Asimov的科幻小说中有三条关于机器人安全定律，它们看似简单明了，但情节的发展却揭示了意想不到的复杂性。相关人员在制定自动驾驶汽车安全标准时也用类似的简单语言表达了他们的目标。目前有小组正在开发自动驾驶汽车如何与人类互动以及与他人互动的标准，然而他们面临的现实世界问题比科幻小说要复杂得多。 自动驾驶汽车的倡导者们声称，把车交给AI驾驶，每年可以减少全球130万人死于机动车。然而，自动驾驶也会杀人，这让公众变得谨慎起来。美国国家运输安全委员会近期公布的文件称，2018年3月，亚利桑那

　　即将进行相关考试 /

　　2020 年或者 2025 年的汽车市场会不会像今日的手机市场呢?              2020 年或者到 2025 年是一个电动汽车和自动驾驶的时代，对此我想大家已经形成了共识。我们直接跨越过了传统汽车厂商统治下的内燃机和机械动力传输时代，进入到了电动化、互联网化和自动驾驶的智能汽车时代。        汽车电动化将造车门槛极速拉低，电动汽车厂商直接绕过传统车企的核心技术壁垒——以发动机和变速箱为核心的动力总成技术，造车看起来再也不是那么遥不可及的事情，当然还是要考虑到大资本的支持和供应链的管控。电动汽车三电(电池，电机，电控)标准化全球采购，车身、底盘悬架、整装等成熟的生产体系及美欧日技术支持

　　智能 新能源 汽车是汽车产业的竞争焦点，也是我国建设汽车强国的必由之路。在“新四化”背景下，智能新能源 汽车电子 电气 架构正由分布式向集中式演进，智能控制 算法 日益复杂，对车载控制基础软 硬件 提出了巨大挑战［1］。例如，车载核心 控制芯片 不再是实现单一功能的简单逻辑计算 芯片 ，而须提供强大的算力支持；车控 操作系统 不再基于某一固定硬件开发，要求具备可配置、可扩展等特性；车载 网络 必须满足大容量高速可靠数据 通信 、抗电磁干扰等需求，高速光纤通信已成为必然的发展趋势之一。总之，以车载核心控制芯片、车控操作系统及车载光纤 通信网络 为核心的车载控制基础软硬件是智能新能源汽车发展的产业焦点，必须满足高性能计算、高安全控制、

　　车载核心控制芯片可靠性与功能安全性设计 /

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