智能網聯汽車

根據中國汽車工程學會的描述，智能網聯汽車(intelligent and connected vehicle，lCV)是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并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，可實現安全、高效、舒適、節能行駛，并最終實現替代人來操作的新一代汽車，是汽車、信息、通信等多學科多技術深度融合的典型應用。

2016年，中國汽車工程學會發布了《節能與新能源汽車技術路線圖》，智能網聯汽車包括智能化與網聯化兩個技術層面，其分級也可對應地按照智能化與網聯化兩個層面區分。

(1)在智能化方面，美國汽車工程師學會(SAE)、美國高速公路安全管理局(NHTSA)、德國汽車工業聯合會(VDA)等組織已經給出了各自的分級方案，以較權威的美國SAE分級為例，將其分為L0-L5共六個等級：

Level0(無自動化)：需要人類駕駛者全權操作汽車，在行駛過程中可以得到警告和保護系統的輔助；

Level1(駕駛支援)：針對方向盤和加減速中的一項操作提供駕駛支援，其他由人類駕駛者操作；

Level2(部分自動化)：針對方向盤和加減速中多項操作提供駕駛支援，其他由人類駕駛者操作；

Level3(有條件自動化)：由無人駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，人類駕駛者提供適當操作；

Level4(高度自動化)：在限定的道路和環境中可由無人駕駛系統完成所有駕駛操作；

Level5(完全自動化)：無需人類駕駛者任何操作，全靠無人駕駛系統操作，在有需要時可切換至人工操作模式。

2020年3月9日，工信部也在官網上發布《<；汽車駕駛自動化分級>；推薦性國家標準報批公示》，在《汽車駕駛自動化分級(報批稿)》中將中國汽車駕駛自動化劃分為6個等級：

0級(應急輔助)：不是無駕駛自動化，包括LDW(車道偏離預警)、FCW(前車碰撞預警)、AEB(自動緊急制動)等應急輔助功能，定速巡航、電子穩定性控制等不包括在內；

1級(部分駕駛輔助)：具備ACC(自適應巡航)或LKA(車道保持輔助功能)；

2級(組合駕駛輔助)：同時具備ACC和LKA功能；

3級(有條件自動駕駛)：駕駛員需要在系統失效或超過工作條件時對故障汽車進行接管；

4級(高度自動駕駛)：仍屬于有限制條件的自動駕駛，但是汽車故障時的接管任務不需要人類參與，無人出租車屬于4級自動駕駛；

5級(完全自動駕駛)：與4級能夠實現的基本功能相同，但不再有運行條件的限制，同時系統能夠獨立完成所有的操作和決策。

(2)在網聯化層面提出了網聯輔助信息交互、網聯協同感知、網聯協同決策與控制三個等級，其中，網聯協同感知和網聯協同決策與控制描述了實時可靠獲取周邊交通環境信息，并形成車-車、車-路以及更多的交通參與者之間的協同感知、協同決策與控制，體現了對車與路之間的協同、智能控制技術理念。

網聯輔助信息交互：基于車-路、車-后臺通信，實現導航等輔助信息的獲取以及車輛行駛與駕駛員操作等數據的上傳。由人控制，典型信息有地圖、交通流量、交通標志、油耗、里程等信息

網聯協同感知：基于車-車、車-路、車-人、車-后臺通信，實時獲取車輛周邊交通環境信息，與車載傳感器的感知信息融合，作為自主決策與控制系統的輸入。由人與系統控制，典型信息有周邊車輛/行人/非機動車位置、信號燈相位、道路預警等信息

網聯協同決策與控制：基于車-車、車-路、車-人、車-后臺通信，實時并可靠獲取車輛周邊交通環境信息及車輛決策信息，車-車、車-路等各交通參與者之間信息進行交互融合，形成車-車、車-路等各交通參與者之間的協同決策與控制。由人與系統，典型信息有車-車、車-路間的協同控制信息

智能網聯汽車發展主要分為四個階段，當前正處于協同發展階段。1)第一階段——各自發展:該階段屬于基礎技術及設施奠基期，智能化和網聯化兩大技術路徑各自發展，包括各類傳感器、通信終端的研發量產，以及測試場景和工具的建設。2)第二階段——協同發展:各類傳感器、智能及網聯化軟硬件在車載端和路側端持續滲透。目前，我國正處于這一階段，該階段周期相對較長，至少需5年時間，預計到2025年完成。3)第三階段——技術集成:智能輔助駕駛系統ADAS得到全面普及，實現更高級別自動駕駛；車路協同決策、大數據、5G等技術在車聯網產業實現全面集成應用。4)第四階段——深度融合:智能化和網聯化兩大技術路徑實現深度融合，誕生全新的產業形態。

智能網絡汽車與傳統汽車存在諸多不同，核心區別在于自動駕駛輔助系統、智能座艙系統和車聯網系統，最顯著的特征是智能化、網聯化與平臺化。智能化即汽車搭載智能攝像頭、激光雷達等感知終端及智能操作系統、人工智能芯片，實現超視距數據采集與自動駕駛；網聯化即汽車通過車載單元與人、車、路、云全面互聯，實現數據互聯互通；平臺化即交通管理、信息服務等涉車業務的實現逐步向云平臺遷移。

(1)動力系統：傳統汽車以發動機、內燃機、變速器為主要動力系統，燃油；智能網聯汽車燃油、電池發電皆可，以電為主

(2)駕駛方式/系統：傳統汽車非自動駕駛，駕駛員操作；智能網聯汽車借助自動駕駛系統，實現自動駕駛

(3)升級或更新：傳統汽車交由車廠進行維修升級；智能網聯汽車可通過OTA對固件和軟件進行在線升級

(4)交互方式：傳統汽車每輛車都是單獨個體，車與人難以實現交互；智能網聯汽車車、人、路、云協同，實時進行信息傳輸和聯系聯網技術實現途徑：傳統汽車無；智能網聯汽車5G、C2X等技術

(5)座艙系統：傳統汽車僅載人載物，無娛樂活動；智能網聯汽車智能座艙集HUD、液晶儀盤、影音娛樂、智能語音交互系統等軟硬件設備于一體

(6)芯片：傳統汽車對芯片要求較低，其中MCU含量最高；智能網聯汽車對芯片要求高，主要分為對計算性能要求高的圍繞AI的GPU、NPU芯片、集成要求高的CPU通用處理器芯片、MCU及車載攝像頭等車輛專屬芯片

(7)車載攝像頭：傳統汽車一般擁有前視、后視兩個車載攝像頭，由駕駛員判斷行車；智能網聯汽車可擁有前視、后視、側視、環視多達8個車載攝像頭，ADAS系統可協助駕駛員預判危險，輔助行車

(8)泊車方式：傳統汽車駕駛員泊車；智能網聯汽車可自動泊車

(9)電子電器架構：傳統汽車分布式ECU架構；智能網聯汽車域控制器架構，并向中央計算架構發展

(10)合作模式：傳統汽車傳統機械制造；由車企主導；智能網聯汽車軟件定義汽車，車企、互聯網、通信等企業跨界合作

(11)操作系統：傳統汽車QNX，優惠的單機授權和良好的開發支持，但功能較少；智能網聯汽車基于Android、Linux等底層操作系統，實現軟件定義汽車

智能網聯汽車由環境感知系統、智能決策系統和控制執行系統組成。

(1)環境感知系統通過激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等車載環境感知技術，高精度定位技術，以及V2X通信技術，實現對車輛位置信息、車輛行駛數據、車輛周邊道路環境的全方位感知與信息收集，為智能決策系統提供所需的各類數據。

(2)智能決策系統基于由智能汽車芯片、操作系統、算法等組成的計算平臺，對環境感知系統輸入的各類信息進行處理和分析，判斷和決策車輛的駕駛模式和下一步要執行的操作，并將操作指令發送給控制執行系統。

(3)控制執行系統包括兩個方面，一方面線控制動系統基于智能決策系統的指令完成對車輛的轉向、制動、加速等控制，實現車輛安全行駛，另一方面人機交互系統向乘客提供車輛信息、道路交通信息、安全信息以及娛樂、辦公、消費等信息服務，實現出行與生活服務的打通。

智能網聯汽車技術體系涉及信息通信、交通、汽車等行業，以安全為支撐，對車、路、云端產生的信息流進行融合感知、計算、決策與信息下發。具體技術架構根據2020年《智能網聯汽車技術路線圖2.0》劃分為“三橫兩縱”?！叭龣M”指車輛關鍵技術、信息交互關鍵技術與基礎支撐關鍵技術?！皟煽v“指支撐智能網聯汽車發展的車載平臺與基礎設施?；A設施包括交通設施、通信網絡、大數據平臺、定位基站等，將逐步向數字化、智能化、網聯化和軟件化方向升級，支撐智能網聯汽車發展。

《2020年智能網聯汽車產業發展現狀及競爭格局分析研究報告》指出，C-V2X、高精度地圖、自動駕駛技術、政策協同是智能網聯汽車產業發展的四大驅動因素。

(1)C-V2x:在V2X系統中主要有短距離直接通信的傳輸模式(V2V，V2I，V2P)和基于網絡的遠程通信(V2N)，V2X的概念也隨之擴展為對增強的高級駕駛輔助系統(ADAS的協同控制，使得車輛之間可以分享感知信息，從而最終V2X將發展為協作式自動駕駁(CAD).車路協同市場的發展需要依靠路側設施先行，當路側設施普及率達到一定程度，V2X車載終端裝車成本會進一步降低，普及率將逐漸提高，智能交通網絡搭建成功，再依托邊緣計算、云控平臺等技術，從而進一步提高城市和道路的運轉效率。車路協同得到發展，L4/L5級自動駕駛才有可能實現。所以C-V2X是核心。

(2)高精度地圖:不同級別的自動駕駛對地圖有不同的內容和精度要求，對高級別自動駕駛L4和無人自動駕駛L5，高精度地圖是必備項。

(3)自動駕駛技術:包括計算平臺、ADAS、高端傳感器、新型汽車電子、車載操作系統等等。

(4)政策協同:智能網聯汽車的跨行業、跨領域屬性突出，涉及汽車、電子、信息通信、交通等多個產業及交通、交管等多個主管部門，在政策、專項研究、法律法規、標準、試驗測試等工作方面均需要協同推進。

1高速公路自動駕駛

因為工況相對簡單、障礙物類型單一、車道線等結構化特征明顯；長途駕駛易疲勞，駕駛員對自動駕駛系統需求較強；易發生重大安全事故，可明顯改善交通安全

2低速與限定場景

(1)無人物流：借助無人駕駛技術，裝卸、運輸、收貨、倉儲等物流工作將逐漸實現無人化和機器化，促使物流領域大大降低成本。

(2)公共交通：在園區、校區內應用公交車的無人駕駛系統，能及時對突發狀況做出反應，可實現無人駕駛下的行人車輛檢測、減速避讓、緊急停車、障礙物繞行變道、自動按站?？康裙δ?，并且公交車的路線一般固定。

(3)環衛：無人駕駛清潔車通過自主識別環境，規劃路線并自動清潔，實現全自動、全工況、精細化、高效率的清潔作業。

(4)港口碼頭：無人駕駛技術在港口碼頭場景的轉化應用，可有效解決傳統人工駕駛時，存在的行駛線路不精準、轉彎造成視線盲區、司機疲勞駕駛等問題，節約人工成本。

(5)礦山開采：無人駕駛在礦山開采中，通過技術支撐，礦山開采整體能耗下降、綜合運營效益提升，提高礦區安全生產工作，加快智慧礦區的建設。

(6)零售：無人駕駛技術讓零售實體店突破以往的區域限制，打破線下有形場景與線上無形場景的邊界，實現零售業態的全面升級。

斷章1990.智能網聯汽車——未來發展趨勢

億歐智庫《2020中國智能網聯汽車產業影響力指數研究》顯示，智能網聯汽車產業鏈涉及汽車、電子、通信、互聯網、交通等多個領域。其主要由基礎層、集成層、應用層構成.按照產業鏈劃分，主要參與者包括整車廠商(傳統汽車廠商、新造車廠商)、傳感器廠商、芯片廠商、電子通訊供應商、平臺運營商、內容服務商及底層支撐服務商等多種角色。

2018年3月工信部《2018年智能網聯汽車標準化工作要點》提速加快，重點標準制定修訂，推進先進駕駛輔助系統(ADAS)，自動駕駛，汽車信息安全，汽車網聯標準的研究與制定。

2018年4月工信部、公安部、交通部《智能網聯汽車道路測試規范(試行)》對智能網聯汽車公共道路適應性驗證申請及審核流程，驗證過程管理，驗證期間事故責任認定及處理作了規定。

2018年10月工信部《車聯網(智能網聯汽車)直連通信使用5905-5925MHz頻段管理規定》規劃了用于智能網聯汽車中的核心的無線電直連通信，對相關頻率，臺站，設備，干擾協調的管理做出了規定，支持LTEV2X技術在智能網聯汽車的應用和發展。

2018年11月工信部《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》到2020年，突破自動駕駛智能芯片，車輛智能算法，自動駕駛，車載通信等關鍵技術，實現智能網聯汽車達到有條件的自動駕駛。

2018年12月工信部《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》到2020年，車聯網用戶滲透率達到30%以上，新車駕駛輔助系統(L2)搭載率達到30%以上，聯網車載信息服務終端的新車裝備率達到60%以上，構建能夠支撐有條件自動駕駛(L3)及以上的智能網聯汽車技術體系，完成車聯網(智能網聯汽車)關鍵標準制定實現；LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆蓋，構建車路協同環境，為車聯網、自動駕駛等新技術應用提供必要條件。

2019年5月工信部《2019年智能網聯汽車標準化要點》強調落實標準體系建設指南，系統布局技術領域，加快中國的標準制定修訂，履行國際協調職責，加強標準交流與合作，從而推動智能網聯汽車標準化工作。

2019年6月發改委、生態環境部、商務部《推動重點消費更新升級暢通資源循環利用實施方案(2019到2020年)》穩步推動智能汽車創新發展，加強汽車制造、信息通信、互聯網等領域骨干企業深度合作，組織實施智能汽車關鍵技術攻關，重點開展車載傳感器芯片、中央處理器操作系統等研發與產業化，堅持自主式和網聯式相結合的發展模式，不斷提升整車智能化水平，培養具有國際競爭力的智能汽車品牌。

2020年2月發改委、工信部等11部委《智能汽車創新發展戰略》到2025年，實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規?；a，實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用；展望2035到2050年，中國標準智能汽車體系全面建成、更加完善。

2020年3月工信部《汽車駕駛自動化分級》基于駕駛自動化系統能夠執行動態駕駛任務的程度，根據在執行動態駕駛任務重的角色分配以及有無設計運行條件限制，將駕駛自動化分成0-5六個等級。

2020年4月工信部《2020年智能網聯汽車標準化工作要點》針對駕駛輔助系統、自動駕駛、信息安全、功能安全、汽車網聯功能與應用等領域特點，有計劃、有重點地部署標準研究與制定工作。強化標準前期預研和關鍵技術指標驗證，提高標準與產業發展的匹配度。選擇典型企業和產品，開展標準實施效果跟蹤評估。

參考資料：

【研報】計算機行業深度研究報告：技術與政策共振車聯網落地應用加速-20200911(41頁).pdf

【研報】計算機應用行業智能網聯汽車深度：2020年或將進入汽車智能網聯代-20200120[22頁].pdf

德勤：如何打造面向未來的智能網聯汽車(26頁).pdf

2020年智能網聯汽車產業發展現狀及競爭格局分析研究報告

億歐智庫：2020中國智能網聯汽車產業影響力指數研究（45頁）.pdf

2021年通信行業華為技術布局及智能網聯汽車發展現狀分析報告.pdf

數觀天下：2019智能網聯汽車行業專題報告(26頁).pdf