在這篇文章中，小編將對智能網聯(lián)的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對智能網聯(lián)的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

一、智能網聯(lián)汽車信息安全新形勢

智能網聯(lián)汽車是一種跨技術、跨產業(yè)領域的新興汽車體系，不同角度、不同背景對它的理解是有差異的，各國對于智能網聯(lián)汽車的定義不同，叫法也不盡相同，但終極目標是一樣的，即可上路安全行駛的無人駕駛汽車。

智能網聯(lián)汽車更側重于解決安全、節(jié)能、環(huán)保等制約產業(yè)發(fā)展的核心問題，其本身具備自主的環(huán)境感知能力，其聚焦點是在車上，發(fā)展重點是提高汽車安全性。

1、智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展邁向新速度

2021年自主品牌L3級自動駕駛汽車陸續(xù)量產，小鵬汽車、蔚來、威馬汽車等造車新勢力不斷升級自動駕駛技術，基于智能汽車的“出行服務”、代客泊車、無人低速配送等特定場景成為量產切入點，百度、小馬智行、滴滴等公司開展RoboTaxi示范運行工作，百度、阿里巴巴、騰訊、華為等互聯(lián)網與ICT企業(yè)深入參與，汽車與相關產業(yè)加速跨界融合和深度協(xié)同，產業(yè)鏈重構，價值鏈不斷擴展延伸，智能網聯(lián)汽車市場規(guī)模日益增加。

到2025年、2030年，部分自動駕駛、有條件自動駕駛智能網聯(lián)汽車銷量占當年汽車總銷量的比例分別為50%、70%。

2、智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展面臨新風險

在傳統(tǒng)交通工具時代，汽車處于信息孤島狀態(tài)，其信息安全需求主要體現(xiàn)在娛樂、連接、導航等車載信息娛樂系統(tǒng)。

智能網聯(lián)汽車的信息安全風險主要包括以下七個方面：車外網絡安全風險(包括短距離無線網絡、遠距離移動網絡、V2X網絡、OTA、TSP云平臺、APP)、車內網絡安全風險(包括CAN總線、T-BOX 、OBD、IVI)和其他網絡安全風險(充電電樁安全風險、數據泄露風險)。

二、智能網聯(lián)模擬仿真技術應用

完整的智能駕駛仿真平臺包括靜態(tài)場景庫、動態(tài)案例仿真、感知傳感器仿真、車輛動力學仿真、路徑規(guī)劃決策算法驗證等功能。總體來說，自動駕駛核心算法包括感知融合算法、決策規(guī)劃算法、控制算法三大環(huán)節(jié)。相應的，智能駕駛仿真測試平臺也應該具備完成上述三個算法的仿真測試能力，感知融合算法仿真需要高還原度的三維重建場景和精準的傳感器模型;決策規(guī)劃算法的仿真需要大量的場景庫為支撐;控制算法的仿真需要引入精準的車輛動力學模型。虛擬場景構建：智能駕駛汽車的仿真測試，首先需要模擬構建出與真實世界一致的車輛運行場景，而場景的構建可以分為靜態(tài)場景構建和動態(tài)場景構建兩個層面。靜態(tài)場景構建的作用是還原出場景中與車輛行駛相關的靜態(tài)元素，例如道路、靜態(tài)交通元素。最常用的手段是基于高精度地圖及三維重建技術完成場景的構建，或者基于增強現(xiàn)實的方法來構建場景。廣義的動態(tài)場景元素包括動態(tài)指示設施、通信環(huán)境信息等動態(tài)環(huán)境要素，以及交通參與者、氣象變化、時間變化等。感知系統(tǒng)仿真：攝像頭仿真的一般方法是基于環(huán)境物體的幾何空間信息構建對象的三維模型，直白一點就是生成逼真的圖像;毫米波雷達仿真：一般會根據配置的視場角和分辨率信息，向不同方向發(fā)射一系列虛擬連續(xù)調頻毫米波，并接收目標的反射信號。不同車輛的雷達回波強度可使用微表面模型能量輻射計算方式，由車輛模型以及車輛朝向、材質等計算;激光雷達仿真：參照真實激光雷達的掃描方式，模擬每一條真實雷達射線的發(fā)射，與場景中所有物體求交;智能駕駛汽車在仿真測試中，需要借助車輛動力學模型模擬車輛來客觀評價決策及控制算法。因為，復雜的車輛模型，可以保證車輛有良好的仿真精度，使被控制對象的反應更貼近真實世界。車輛動力學仿真：車輛動力學模型是基于多體動力學搭建的模型，其中包含了車體、懸架系統(tǒng)、轉向系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、動力系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、車輛動力學系統(tǒng)、硬件IO 接口等多個真實部件的車輛模型。將這些被控對象模型參數化之后，就可以把真實的線控制動、線控轉向系統(tǒng)和智能駕駛系統(tǒng)集成到大系統(tǒng)中共同做仿真測試。

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