智能網(wǎng)聯(lián)汽車包括，車聯(lián)網(wǎng)、車內(nèi)及車際通訊、智能交通基礎(chǔ)設(shè)施等要素，融合了傳感器、雷達(dá)、GPS定位、人工智能等技術(shù)，使汽車具備感知環(huán)境的能力，這樣汽車就能夠自己判斷當(dāng)前環(huán)境下汽車處于安全還是危險等狀態(tài)。通過這種感知，汽車就會自己安全到達(dá)目的地，最終實現(xiàn)替代人類駕駛的目的。按照技術(shù)應(yīng)用和應(yīng)用場景，組成了兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu)。

汽車電子的發(fā)展有兩個維度，智能化和網(wǎng)聯(lián)化，沿著兩橫三縱的技術(shù)架構(gòu)，逐步實現(xiàn)成熟的智能化和網(wǎng)聯(lián)化。

2016年-2018年主要是三大傳感器的融合使用，傳感器和視覺解決方案的融合促進實現(xiàn)自適應(yīng)巡航、自動緊急制動等部分自動駕駛(PA)功能，以及輔助網(wǎng)聯(lián)信息交互;

2017年-2019年主要是高精度地圖的成熟，實時路況的更新和更豐富的路況信息加速實現(xiàn)車道內(nèi)自動駕駛、全自動泊車等有條件自動駕駛(CA)功能，以及部分網(wǎng)聯(lián)信息協(xié)同感知;

2019年-2022年是車載通訊模塊、互聯(lián)網(wǎng)終端、通信服務(wù)的成熟，5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的部署完成和商業(yè)化，V2X信息交互低延遲要求共同推動網(wǎng)聯(lián)化的加速，實現(xiàn)更復(fù)雜路況(近郊)的全自動駕駛;2022年-2025年主要是決策芯片和算法的成熟，隨著人工智能嵌入式落地智能終端，F(xiàn)PGA通用架構(gòu)向ASIC專用架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，算法和芯片設(shè)計的協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)全區(qū)域的無人駕駛等高級(HA)/完全自動駕駛(FA)功能和網(wǎng)聯(lián)協(xié)同決策控制的功能。

各國陸續(xù)出臺政策推動ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))的普及

歐盟委員會考慮2017年將19項安全技術(shù)納入新車的標(biāo)準(zhǔn)配置，并將強制執(zhí)行，自動緊急制動和車道偏離警告成為標(biāo)配;國內(nèi)2017年速度輔助系統(tǒng)、自動緊急制動、車道偏離預(yù)警/車道偏離輔助的加分要求已設(shè)定為系統(tǒng)裝機量達(dá)到100%。各國政策陸續(xù)出臺，要求汽車逐步配備汽車電子相關(guān)組建，成為汽車電子發(fā)展最大的推動力。

國外谷歌和特斯拉兩種發(fā)展路徑加速發(fā)展

自動駕駛目前進展

加州車管局(DMV)公開了自動駕駛項目的脫離測試數(shù)據(jù)，基本衡量了目前主要自動駕駛項目在加州境內(nèi)在不同天氣環(huán)境，不同的路段進行測試的進展，谷歌的性能明顯優(yōu)于其他廠商。

谷歌和特斯拉代表兩種不同發(fā)展路徑

谷歌和特斯拉在無人駕駛領(lǐng)域采取了兩種不同的有代表性的發(fā)展路徑，谷歌利用地圖和深度學(xué)習(xí)實時建模來實現(xiàn)自動駕駛;特斯拉依賴于傳統(tǒng)的傳感器的融合實現(xiàn)數(shù)據(jù)搜集識別、處理分析、完成自動駕駛功能。

從自動駕駛精度來看，谷歌的沒有明確的數(shù)據(jù)，但其軟件層面的可以檢測和理解手勢之類的信號并作出反應(yīng);moblieye的FCW(前向碰撞預(yù)警)的算法識別精度達(dá)到99.99%;特斯拉的算法處理水平很高，奔馳的路測車有著比特斯拉多一倍的傳感器，但是精度遠(yuǎn)不及特斯拉。

谷歌的自動駕駛技術(shù)發(fā)展可以分為兩段，以waymo成為獨立事業(yè)部為轉(zhuǎn)折點:第一階段，主要 突出軟件領(lǐng)域和技術(shù)突破，采用自有的高精度地圖和Velodyne提供的64線激光雷達(dá)方案，配備谷歌chauffeur軟件系統(tǒng)，最為突出的是展示的無人駕駛原型車中直接拋棄了傳統(tǒng)車的剎車、方向盤、油門等設(shè)備，僅用一個啟動鍵實現(xiàn)無人駕駛，而硬件制造原型車都是來源傳統(tǒng)車企，如2014年展示的谷歌第二代車型就是從白色雷克薩斯RX 450H混合動力SUV改造而來。

2016年11月，waymo成為獨立事業(yè)部后，開始采用硬件和軟件并行的方案，采用自己研發(fā)的激光雷達(dá)，傳統(tǒng)傳感器和8個視覺模塊相互融合，最新展示的無人車使用了三個不同探測距離的激光雷達(dá)，自主技術(shù)研發(fā)將激光雷達(dá)成本降低九成。未來技術(shù)商業(yè)化首先落地在貨運(有個固定場景的低速共享市場)和共享車服務(wù)的應(yīng)用。

2016年11月，特斯拉Autopilot 2.0發(fā)布，該系統(tǒng)將包含8個攝像頭，覆蓋360度可視范圍，對周圍環(huán)境的監(jiān)控距離最遠(yuǎn)可達(dá)250米;車輛配備的12個超聲波傳感器完善了視覺系統(tǒng)，探測和傳感硬、軟物體的距離接近上一代系統(tǒng)的兩倍。

增強版前置雷達(dá)通過冗余波長提供周圍更豐富的數(shù)據(jù)，雷達(dá)波可以穿越大雨、霧、灰塵，甚至前方車輛。另外，Autopilot 2.0使用的處理芯片NVIDIA Drive PX 2的處理性能為原來Mobileye Q3的40倍。

國內(nèi)科技公司和傳統(tǒng)車企合作打造自動駕駛，精度提升速度快

通過863計劃實施和國家自然科學(xué)基金委項目支持，清華大學(xué)、國防科技大學(xué)、北京理工大學(xué)等部分高校、院士團隊、汽車企業(yè)在環(huán)境感知、人的行為認(rèn)知及決策、基于車載和基于車路通信的駕駛輔助系統(tǒng)的研究開發(fā)取得了積極進展，并開發(fā)出無人駕駛汽車演示樣車。清華大學(xué)等高校聯(lián)合企業(yè)開發(fā)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、行駛車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、行駛前向預(yù)警系統(tǒng)等具有先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)功能樣機，正在逐步進入產(chǎn)業(yè)化階段。

目前，國內(nèi)一汽、長安、廣汽、吉利等汽車品牌雖已開始裝備ADAS產(chǎn)品，但核心技術(shù)均來自 國外的零部件供應(yīng)商，如博世，德爾福，大陸等。近兩年，我國許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也紛紛進軍汽車行 業(yè)，但更多的是涉足智能汽車的舒適和服務(wù)領(lǐng)域，例如阿里與上汽在“互聯(lián)網(wǎng)汽車”領(lǐng)域開展合作，共同打造面向未來的互聯(lián)網(wǎng)汽車及生態(tài)圈。百度和騰訊均推出了車機互聯(lián)產(chǎn)品,此外，博泰、樂視等企業(yè)均推出了互聯(lián)網(wǎng)概念汽車。

從精度水平來看，百度的技術(shù)路徑與谷歌一樣，算法基于攝像頭和激光雷達(dá)，去年通過攝像頭判斷物體的準(zhǔn)確率達(dá)到了89.6%，今年其準(zhǔn)確率上升到了90.13%，其行人識別率達(dá)到95%、紅綠燈判斷達(dá)到了99.9%。

谷歌和百度的技術(shù)路徑一部到位，成本較高，精度較高;特斯拉等車企的技術(shù)路徑是一個緩慢學(xué)習(xí)的過程，成本較低，精度也較低，未來的發(fā)展方向是必然兩種技術(shù)手段的融合。