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近年来，汽车企业和互联网企业纷纷启动智能网联汽车的研发，智能化、网联化将成为汽车产业技术发展的趋势。随着传感器、导航、云计算等技术的飞速发展以及智能通信和道路设施的不断完善，作为智能网联汽车终极发展阶段的无人驾驶汽车，在不远的将来一定会走进现实生活，改变现有的交通模式。在此背景下，我国需要加快制定智能网联汽车发展战略，加强相关技术的研发，从而促进我国汽车产业实现弯道超车、由大变强。
更安全、油耗更低、污染物排放更少一直是汽车制造商及消费者追求的目标。随着网络及控制技术发展，消费者对汽车智能化的要求也越来越高。研究表明，无人驾驶汽车具有多方面的优势：无人驾驶技术能使交通事故率降低90%，车联网技术可使道路通行率提高10%(数据来自毕马威2014年《无人驾驶：下一代革命》报告)。无人驾驶技术能有效节约燃油与降低排放，汽车的燃油经济性可提高20%-30%，高速公路编队行驶更可降低10%-15%的油耗(数据来自日本政府发布的《实现自动驾驶系统》报告);另外，无人驾驶汽车还可以带来显著的社会与经济效益，拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业的快速发展;无人驾驶汽车具有重大的国防意义，如无人驾驶战斗车辆等;同时也能够影响个人生活方式，如减轻驾驶负担，实现车辆共享，提供便捷出行方式等。
与传统汽车相比，无人驾驶汽车需要具有更先进的环境感知系统、中央决策系统以及底层控制系统。无人驾驶涉及到的关键技术包括传感技术，即利用摄像头、雷达等检测车辆周围环境;通信技术，即利用专用短程通信(DSRC)、4G或5G等实现车车、车路之间的通信;控制技术，即通过对复杂环境的感知及通信实现路径规划和轨迹跟踪等。
基于传感器的“车载式”解决方案路线。这类技术方案基于先进传感技术与传统汽车制造业的深度融合，主要是使用先进的传感器，诸如立体摄像机和雷达，结合驱动器、控制单元，以及软件的组合，形成高级驾驶辅助系统(ADAS)，使得汽车能够监测和应对周围的环境。该路线以奔驰、宝马、沃尔沃、福特等一流整车企业为代表，技术发展较为成熟。这种基于传感器的系统能够给驾驶员提供不同程度的辅助功能，但目前还无法提供完整的、具有成本竞争力的无人驾驶体验。主要原因是要创建车辆环境的360度视图，必须配置更多的传感器组合，成本较高。在谷歌汽车上使用的激光雷达系统(LIDAR)能提供360度成像，但其价格高达7万美元，暂时无产业化可能。
基于车辆互联的“网联式”解决方案路线。这一技术路线表现为互联网思维对传统汽车驾驶模式的变革，推动者主要是以谷歌、苹果为代表的互联网企业。这类企业重点开发车载信息系统，并与汽车厂商合作开发推广导航、语音识别、娱乐、安全等方面的应用程序和应用技术。该方案使用无线技术来实现车辆与车辆之间(V2V)、车辆与基础设施之间(V2I)的实时通信。这种方案利用短程通信(DSRC)实现V2V通信，能充分发挥DSRC快速部署、低延迟、高可靠等特点，对于主动安全应用尤其重要。但该方案对基础设施的要求较高。另一种方案是使用蜂窝通信技术以及现有的基础设施以获得更长的通信范围，使得DSRC的范围更短。然而同样存在响应延迟、带宽不足等问题，制约了在主动安全领域的应用。
采矿业及交通运输业成为无人驾驶汽车的先期应用领域。巨型自动驾驶卡车已经在澳大利亚西部的皮尔巴拉(Pilbara)地区展开矿物挖掘工作。每一辆卡车配备有200个传感器，可通过网络操控。在传感器、GPS及雷达制导技术的帮助下，巨型自动驾驶卡车可以实现自我导航与定位，并可由1800公里外、位于珀斯(Perth)的控制器进行监督。目前该车队拥有50辆自动驾驶卡车，到2015年底将达到150辆。由于自动驾驶卡车在降低成本、提高采矿安全性等方面具有优势，皮尔巴拉地区的其他铁矿石生产商也都准备配备。法国雷诺在其巴黎附近的前沿研发中心，用一辆电动汽车展示了其自动泊车技术，实现在乘客候车区、停车场、无线充电站之间的往返行驶。
无人驾驶汽车技术的飞速发展，是与互联网企业与汽车企业的跨界融合分不开的。
一方面，互联网巨头跨界汽车行业成为新常态。汽车作为新型智能终端，正成为各大IT企业争夺消费者的入口。互联网企业一旦掌握消费和车联网的入口，就会积极创造新的商业模式，抢占市场份额，获取增值利益。从苹果发布SiriEyesFree功能、推出CarPlay，到谷歌宣布成立OAA联盟、发布AndroidAuto，都说明全球互联网龙头企业均在加速布局汽车行业。
汽车制造企业也在加快与互联网企业的融合。汽车整车厂商、专用设备供应商、应用软件开发商、电信基础运营商等跨界合作、融合发展，共同推进着智能网联汽车应用的创新，公共车载信息服务平台化、无线通信技术标准化、智能车载终端通用化趋势逐步确立，进一步打开了智能网联汽车应用开发的广阔空间。
车载式和网联式加速融合，向全工况无人驾驶迈进
目前的技术体系主要分为“车载式”和“网联式”两种。但车载式方案受限于不能充分模拟人体感觉、大规模应用成本较高，并且缺少城市环境的全方位扫描;网联式方案则受限于无法实现人车通信、需要较大的基础设施投资，因此两种方案均不能完全满足未来全工况无人驾驶的需要。
未来，车载式和网联式将走向技术融合，通过优势互补，提供安全性更好、自动化程度更高、使用成本更低的解决方案。实现这种技术融合需要更先进的定位技术、更高分辨率的地图、可靠而直观的人机交互界面以及相关标准、法规。
无人驾驶汽车涉及汽车、电子、通信、互联网等众多行业。随着物联网、云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术与传统汽车融合步伐的加快，互联网企业日益成为智能网联汽车发展的重要参与者甚至主导者。
一方面，传统汽车制造企业纷纷开始借助新技术、新模式对汽车进行颠覆性改造与革新。宝马、丰田、沃尔沃、奥迪、奔驰、日产、福特等传统汽车巨头均积极参与并展开智能网联汽车领域研究。汽车制造商在技术装置方面主要采用雷达(厘米波、毫米波、超声波)、相机(立体、彩色、红外)、传感器(雷达、激光、超声波)、摄像机等进行环境感知和识别，通过基于车联网的协同式辅助驾驶技术进行智能信息交互，结合GPS导航实现路径规划，注重机电一体化系统动力学及控制技术的研发。品牌车厂也通过自主研发或与IT企业合作推出车载信息服务系统，如宝马的iDrive、雪佛兰的MyLink、别克的Intellilink、凯迪拉克的CUE、福特的SYNC、丰田的G-book。
另一方面，信息技术和互联网企业在高度智能化数据分析和判断能力方面具有较大优势，并将目光聚焦在智能车载系统关键核心技术研发及整体解决方案上。苹果、谷歌、微软、思科和IBM等企业已踏入智能网联汽车核心领域。其中，谷歌发起成立“开放汽车联盟”(OAA)，成员包括通用、福特、奥迪、现代等汽车公司和芯片制造商英伟达，旨在将定制安卓系统、应用服务和汽车内部硬件系统整合。微软的WindowsEmbeddedAutomotive7也已经与福特、菲亚特、日产和起亚等数家汽车厂商达成了合作关系。
随 着传感、通信、决策控制等相关技术的发展和企业持续的研发投入，更高级别的驾驶员辅助系统如车道保持、全自动泊车、车辆跟随等将逐步提高技术成熟度、降低 成本，实现大规模产业化。欧洲第一梯队的汽车供应商预计，部分自动化系统，如在高速公路上30公里/小时速度下的智能启动与停车功能，会在2016年实现 应用;高度自动化驾驶系统的应用将会在2020年实现，无人驾驶系统将会在2025年实现。德国VDA计划在短期内实现2级水平自动化驾驶系统的安装及应 用，远期计划达到3级水平。
国外一些综合项目 研究计划的实施使驾驶员辅助系统在近年来获得了很大进展。自适应巡航控制系统(ACC)、车道偏离警示系统(LDW)等先进驾驶辅助系统(ADAS)已经 随处可见。在ACC中，车辆的速度及与前方车辆的距离可以由驾驶员设定。LDW在汽车移动到靠近车道边缘的时候会向驾驶员发出预警。车道保持辅助系统 (LKA)会实时操控车辆使其时刻保持在车道内行驶。其中，装备了部分自动化的驾驶技术结合了ACC、LKA与环境感知系统的，不再需要驾驶员之间的互 动，目前已经有一些汽车制造商在初级自动驾驶车辆中提供了这些功能。
制定产业发展战略。无人驾驶作为一项产业颠覆性技术，具有重要意义和潜在经济价值，应该将其作为我国汽车产业赶超发达国家的重要途径之一。美、日、欧等国家或地区都已制定相关的发展路线或行动计划，而我国尚未出台此类战略规划。因此，应在掌握智能网联汽车的概念、分类、层级的基础上，加紧研究和制定符合中国特色的发展战略和技术路线图。同时，制定基础设施及智能网络配套建设规划，使二者相辅相成，实现协同发展。
加大核心技术研发。相比欧美发达国家，我国汽车企业对无人驾驶技术的积累不足，特别是在雷达、传感器、控制器等领域的技术差距较大。因此，应加强智能网联汽车核心技术的研发，吸纳全球专业性高端人才，建立和完善重点实验室、研究中心等国家级研发基地。设立科研基金等综合的财税政策推动企业、科研机构、高校对无人驾驶领域的重大工程和重点专项进行联合攻关，着力突破核心技术和关键配套部件。
加快技术标准建设。一方面，市场上的车载系统、通信模式由于标准不统一，阻碍了产品的应用和推广。因此，应按照“统筹规划、适度超前”的原则，建立相关技术标准，使互联网企业、整车企业以及交通管理部门在车载系统、通讯协议等方面的技术标准相互适应。另一方面，由于无人驾驶汽车已超越传统意义上的汽车，将成为未来车联网中的大型智能终端，一旦汽车操作系统被攻击，将带来巨大的安全隐患。因此，要在充分调研、谨慎论证的基础上，制定无人驾驶汽车运行使用的相关法律法规。
推进应用示范工程。无人驾驶汽车不同于传统汽车，其开发测试过程需要道路环境、通信环境以及其他智能网联车辆的配合。从美日欧等先进国家或地区经验来看，开展测试验证与示范运行，是推动技术进步与产业发展的有效和必要途径。因此，我国政府也应加紧实施智能网联汽车的应用示范工程，建设面向智能网联汽车的测试、验证的环境条件，及相应的数据收集、数据分析、管理监控平台。在推动技术研发的同时，协助企业加强用户认识和体验。
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