陈石春随着智能化的普及，汽车行业的形态将发生彻底改变，并给我们带来全新的驾乘体验。

　　未来的智能汽车在实现本地自主驾驶的同时，还将通过互联网同其他车辆、路测设备、服务中心等进行信息交换，获得实现复杂环境下自主驾驶所需的信息服务，同时为驾乘人员提供娱乐与工作等方面的服务。

　　在今年6月的WWDC（苹果全球开发者大会）上，苹果公司发布的“iOS in the Car”功能引起了很多人的兴趣该功能可以让iOS7和车载系统相连，为使用者提供优化的地图、信息和音乐界面。

　　无独有偶，硅谷另一家知名IT公司谷歌的无人驾驶汽车，截至2012年8月已经完成了30万英里的自动行驶测试。

　　与此同时，宝马、日产及沃尔沃等汽车企业也相继宣布将开发自动驾驶技术。显而易见，继手机、家电之后，汽车已成为智能化的新战场。相关专家在接受《中国科学报》记者采访时表示，随着智能化的普及，汽车行业的形态将发生彻底改变，并给我们带来全新的驾乘体验。

　　作为技术含量较高的耐用消费品，汽车一直没有停止科技创新的努力。在智能化方面，诸如自适应巡航控制系统，以及自动泊车系统等，已经走进了人们的生活。

　　谷歌的无人驾驶汽车通过摄像头、雷达传感器和激光测距仪来“看到”其他车辆，并使用谷歌数据中心提供的详细地图进行导航。截至2012年8月，谷歌的无人驾驶汽车已经安全行驶了30万公里，为业界提供了汽车智能化的一个很好的范本。

　　和谷歌直接研发智能汽车不同，苹果选择的路线是将自己的软件与车载系统进行结合。比如之前推出的Siri Eyes Free，和今年WWDC上发布的iOS in the Car功能。据了解，目前已有本田、法拉利、奔驰、雪弗兰、现代等12家汽车厂商参与iOS in the Car计划，具体车型将在2014年陆续面世。

　　面对IT厂商的频频动作，传统的汽车厂商也不甘示弱，目前宝马、日产及沃尔沃等汽车企业均宣布将开发自动驾驶技术，通用汽车也提出了自己关于未来智能汽车的设想。

　　在通用汽车看来，未来意图引擎（intent engine）这一人工智能技术将发挥重要作用。该技术能够对以往的驾车操作情况进行分析，结合当前的车况和相关数据，推测驾驶者的意图，并提供一些选项。比如，当汽车在乡间路面行驶时，能够提醒驾驶者加油站的位置，并监测行车路线。

　　随着智能汽车的发展和普及，人们将迈入一个新的时代车联网时代，人们的驾乘体验和城市交通也将发生诸多变化。

　　在今年6月举办的2013成都财富全球论坛上，沃尔沃汽车产品战略高级副总裁莱克斯科斯迈科斯指出，自动驾驶将释放驾驶者的双手，驾驶舱中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。而未来的城市交通，将是人与车、车与路、路与环境和用户体验的系统工程。

　　中科院自动化所助理研究员黄武陵在接受《中国科学报》记者采访时也表达了类似的看法。他指出，未来的智能汽车在实现本地自主驾驶的同时，还将通过互联网同其他车辆、路测设备、服务中心等进行信息交换，获得实现复杂环境下自主驾驶所需的信息服务，同时为驾乘人员提供娱乐与工作等方面的服务。

　　在车联网时代，还将产生新的交通模式公路火车，即汽车根据目的地编成一队行驶，以改善交通拥堵的状况。

　　重庆市科学技术研究院智能驾驶与车联网实验室负责人王东强在接受《中国科学报》记者采访时强调，在车联网时代，每辆智能汽车就相当于今天互联网上的一个IP。因此，首先要保证每一个IP或节点功能的完整实现，这样才能带来车联网的蓬勃发展。

　　此前，中国曾提出新能源汽车“弯道超车”的概念，但目前的发展情况却并不尽如人意，在电池等核心技术研发方面仍然落后于国外。因此，智能汽车被看做是中国汽车业值得把握的新机会。

　　赛迪智库工业安全生产研究所的研究人员胡文志告诉《中国科学报》记者，2012年，我国民用汽车保有量超过1.2亿辆，《交通运输业智能交通发展战略（2012-2020年）》预测，到2020年我国汽车保有量将超过2亿辆。“我国汽车保有量高，增长速度快，因此，智能汽车市场潜力巨大。”

　　黄武陵告诉记者，我国早在“八五”期间就开始支持智能车辆研究，近年来，国家自然科学基金委员会开展了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划，通过构建无人驾驶车辆平台，来集成研究计划研究成果，极大推动了我国的无人驾驶车辆研究进展。

　　在上述重大研究计划支持下，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室构建了智能车辆评测平台，可对实际交通行为进行微观模拟实验与模型验证，并以此为基础开展更大规模的交通平行系统的计算实验。

　　王东强所在的重庆市科学技术研究院智能驾驶与车联网实验室，则与荷兰应用科学研究院（TNO）签署了合作协议，进行一体化的汽车主动安全技术装备的合作研发。

　　“国内如果掌握了这个技术，完全可以在中低端车上作尝试和普及。”王东强对记者说。

　　王东强指出，比较大的阻力主要有两方面。一个是传感器核心技术的缺乏。“在智能汽车所需的高端摄像头、高端雷达等感知设备方面，中国仍未掌握核心技术。”

　　智能汽车发展的另一阻力则来自于外部环境道路标准化的问题。王东强不无忧虑地指出，这等于浪费了智能汽车研发人员大量的时间。在国外，很多研究是并不必要的，但为了适应中国国情，中国的智能汽车要多考虑很多问题。

　　采访中，王东强向记者道出了一个颇为尴尬的现实谷歌的无人驾驶汽车安全行驶了30万公里，除了谷歌在技术方面的努力，与美国道路的标准化也有很大关系。相比之下，很多高端汽车都预装有主动安全和辅助驾驶系统，但因为中国复杂的交通环境，这些功能大都处于关闭状态。“要么用不上，要么不敢用。”