智能网联汽车落地面临的挑战与建议

蒋树国，王建海，王小臣

（中国汽车技术研究中心 北京工作部，北京 100070）

自2010年“车联网”第一次在我国被提出，到现在“互联网＋”“中国制造2025”和信息化与工业化两化融合的大背景下的智能汽车、网联车、互联网汽车、无人驾驶汽车等概念的出现，智能网联汽车逐渐成为政府和产业界共同认可的发展方向。随着智能网联汽车技术路线图的发布，我国汽车工业智能化、网联化发展有了明确的方向和实施步骤，即到2025年以后实现完全自动驾驶，同时，还在安全、交通效率、节能减排以及老年人、残疾人驾驶车辆方面提出具体的发展规划。

目前，智能网联汽车在我国具有很好的投资和发展空间，各地政府和企业也在智能网联汽车的研发、应用和示范区建设方面投入了大量的人力、物力。但是，我们应该清醒地认识到，智能网联汽车是一项涉及到汽车、信息通信、高精度地图、AI（人工智能）、交通运输、基础设施建设、法律和人文等多方面内容的工作，短期内很难在这么多方面有所突破。智能网联汽车的优势是，基于大规模智能网联汽车使用时产生的大数据，统一分析具体应用。这就与目前智能网联汽车落地相矛盾。

本文从智能网联汽车的现状出发，针对目前智能网联汽车市场的发展情况，综合分析目前状态下智能网联汽车落地需考虑的因素，阐述一些智能网联汽车落地应用的实例，以期为我国智能网联汽车的落地提出一些参考。

1 智能网联汽车介绍

智能网联汽车（Intelligent and Connected Vehicle，ICV），是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与X（车、路、人、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，安全、高效、舒适，最终能替代人来操作的新一代汽车[1]。智能网联汽车研发是国际公认的未来发展方向和各界人士关注的焦点。

智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通等概念间的相互关系如图1所示。智能汽车隶属于智能交通大系统，而智能网联汽车则属于智能汽车与车联网的交集。

图1 智能交通、智能汽车、智能网联汽车与车联网的关系

智能网联汽车融合了自主式智能汽车和网联式智能汽车的技术优势，涉及汽车、信息通信、交通等诸多领域的内容，其技术架构较为复杂，可划分为“三横两纵”式技术架构。其中，“三横”，是指智能网联汽车主要涉及的车辆、信息交互和基础支撑3个领域技术；“两纵”，是指支撑智能网联汽车发展的车载平台和基础设施条件，具体如图2所示[1]。

图2 智能网联汽车技术架构[1]

智能网联汽车的核心技术有2个：①自动驾驶技术。随着技术的完善和不断发展，智能网联汽车将逐步实现由车辆代替人进行驾驶操作。美国汽车工程师学会（SAE）将自动驾驶技术分为从驾驶辅助到完全自动驾驶的5个发展阶段。②车联网技术。它能实现车辆与外界的智能信息交换，包括车车通信（V2V）、车路通信（V2I）等。智能网联汽车是自动驾驶技术与互联网通信技术相互促进、共同解决交通出行问题的融合解决方案，是目前世界上认为最有可能成为新技术应用的市场。自动驾驶与车联网的相关促进关系见图3.

图3 自动驾驶与车联网的相互促进关系[2]

2 智能网联汽车现状

2.1 国际现状

智能网联汽车技术的发展必将引领全球汽车产业进行深刻的变革。在过去几年时间里，在智能网联汽车领域发生了上百起收并购和投资事件，交易金额高达数千亿美元，玩家包括了英特尔、高通、福特、通用、宝马、丰田、大众以及投资机构等各路诸侯。

近一年的投资并购案显示，为了抢占发展先机，智能网联汽车行业的巨头们正疯狂收购智能网联汽车领域的各类公司。但是，与各企业投入大量资金形不成比例的产出效果来看，目前，全球范围内智能网联汽车技术距离实际应用还有很长的路要走，与人们的预期相差甚远。从Gartner的技术生命周期预测情况及近期异常活跃的资本市场投融资大事件来看，智能网联汽车技术正处于产业期望值的巅峰。根据Gartner的预测，要想达到产品成熟期还需要5～10年的时间。智能新兴技术生命周期曲线如图4所示。

2.2 国内现状

我国清华大学、同济大学等高校与长安汽车等企业合作，在国家“八六三”高新技术研究开发计划项目的支持下，开展了车路协同技术的应用与研究，并进行了小规模的示范测试[3-5]。目前，在工业和信息化部的支持下，上海、北京、重庆等多地开始积极建设智能网联汽车测试示范区，具体如表1所示。网联式驾驶辅助系统为设计示范测试区时需考虑的重要因素之一。

中国华为、大唐等企业力推的车间通信长期演进技术（Long Term Evolution-Vehicle，LTE-V）系统与DSRC（专用短程通信技术：Dedicated Short Range Communications）相比，具有兼容蜂窝网、可平稳过渡至5G系统等优势，目前已发展为我国特色的车联网通信系统，并在国际市场与DSRC形成了竞争之势。但是，我国内地也存在缺少类似美日欧大型国家项目的支撑，各车企之间的技术壁垒很难打破，企业和高校在智能网联汽车产业生态链的各个节点难以找到赢利点等问题，导致目前智能网联汽车的应用、示范和发展相对较慢。

图4 智能新兴技术生命周期曲线[3]

3 智能网联汽车应用存在的困难

从国内外智能网联汽车的研发和实验中可以看出，现阶段的智能网联汽车技术路线不够成熟。智能网联汽车是多学科相互有机融合的新生事物，它的发展是一个不断探索和循序渐进的过程[5]，要想真正批量上路运行，还面临诸多挑战，不仅仅是技术是否成熟的问题，还存在制造成本、社会的接受度、智能交通设施、无线通信网络、牌照、责任判定、保险、法律法规等诸多社会问题[6-10]。

智能网联汽车面临的困难和挑战主要有以下几点：①网络安全问题。对突发情况和网络黑客的防范，是一个需要长期研究的课题。②技术标准。技术标准对智能网联汽车至关重要，许多领域都需要技术标准，技术测评标准体系也存在不完善的情况[10]。③传感器配置与成本之间的矛盾问题。这个项目成本太高，目前不具备大范围推广的能力。④对于智能网联汽车上路运行牌照的问题，相关法律法规有待考证和完善。⑤V2X（车联网）网络基础薄弱。车联网是一个整合社会信息与资源的平台，智能网联汽车的发展离不开网络技术的进步和融合，与车辆相关的许多实时信息需要从其他对象和互联网平台获取，比如V2I、V2V和V2P等关键信息。⑥人工智能所处的困境[11-12]。人工智能对某种现象做出的行为反映有时候难以简单用对或错来评价。⑦保险制度不完善。北京规定，智能驾驶汽车上路测试时，需要交纳500万元的保险。⑧恶劣天气问题。在恶劣天气，智能网联汽车无法良好运行——大雨、大雪或大气雾霾遮挡道路标示和车道标记，降水、雾和沙尘影响光雷达感应器和通信信号的质量，分散或阻挡激光束，干扰摄像头捕捉图像的能力[12-13]。⑨基础设施不完善。车辆行驶需要可预测的路面和标示清晰的车道，各地车道标示不统一，有些标示是新的，而有的模糊不清，有些道路还凹凸不平，有些还有变更的与原有的标识混合在一起的情况，所有这些都会影响智能网联汽车的运行安全[14]。

表1 国内主要智能网联汽车示范区

4 市场潜力和早期消费群体

据估计，未来几十年，智能网联汽车的市场潜力相当大。到2035年，中国轿车销售、巴士、出租车和相关交通服务年收入有望超过1.5万亿美元。波士顿咨询集团预测，2035—2040年，智能网联汽车将占全球市场25%的份额。

由于智能网联汽车安装了摄像头、激光（毫米波）雷达、人工智能系统以及需要完善覆盖的通信网络系统，导致短期内智能网联汽车的制造成本高昂。同时，由于智能网联汽车短时期内还不能大量普及，所以，导致车联网没有形成大数据交互使用的环境，消费者难以体验到智能网联汽车带来的巨大便利。另外，智能网联汽车要想达到业内所期望达到的效果，则需要大量普及，这样才能完成车联网大数量的精确计算。这在智能网联汽车的发展过程中又是不得不面对的、不可逾越的鸿沟之一。

从消费群体和行业应用的角度出发，最早采用智能网联汽车的是低速自动泊车服务、智能网联巴士、快递（运输）车辆、固定范围（特殊）的应用场景、网约车/共享汽车、老年人和残疾人士出行等有固定线路的应用。

目前，在智能网联汽车上投入较多，并在小范围试运营的应用如下。

4.1 约车公司

约车公司对无人驾驶汽车非常感兴趣，比如Uber和Lyft，戴姆勒的Mytaxi和Hailo，新加坡的nu-Tonomy以及我国的滴滴出行。这表明，智能网联汽车是一种可行的交通选择。

4.2 公交车

公交车是运营在固定线路的运营车辆，这就为完善V2X通信环境和地理信息系统减少了很多工作量。目前，智能网联公交车已于2017-12-02在深圳福田保税区试运行。智能网联公交车如图5所示。

4.3 无人快递车

2017-08-16，京东在中国人民大学、清华大学、浙江大学和长安大学分别使用无人快递车派送快递货物。快递车辆如图6所示。

截至2017-12，配备了最新Auto Pilot系统的特斯拉电动卡车Semi已经接到了1 230辆的订单，该车可以完成紧急情况下的自动刹车和急停。而且当Auto Pilot侦测到驾驶员出现健康问题时，会选择靠边停车，并会拨打紧急救助电话。

图5 智能网联公交车

图6 无人快递车

4.4 自动泊车

目前，在技术层面，大众、奔驰等车企已经可以为用户提供在低速、固定线路下实现自动泊车功能的应用服务。

4.5 固定范围服务

目前，国内有些公司已经在这些方面进行了积极的探索，比如北京中关村驭势科技公司率先在广州白云机场、杭州来福士购物中心等地开始了智能网联汽车试运营服务。

从智能网联汽车的研发角度分析其应用场景的难易程度来看，低速和高速状态下考虑的场景要相对容易实现。在高速状态下，虽然需要考虑的场景相对比较少，但考虑到车辆在高速的情况下发生事故时人员的伤亡比例很大，所以，高速状态下的智能网联汽车商用化还有很长的路要走。

高速公路事故死亡是全世界面临的重大问题之一。在美国，每年估计有35 000人死于车祸，我国这一数字约为260 000人。根据世界卫生组织统计，全世界每年有124万人死于高速公路事故。

基于高速公路事故的严重性，目前智能网联汽车中主要采用的技术有2种：①自动驾驶技术，L2-L3级（部分/有条件自动驾驶）。②车联网。由网联辅助信息交互（仅仅提供互联网数据通信）得出，智能网联汽车目前处于最初级的阶段。同时，由于其发展需要，要想从最基础的应用入手不断完善车联网所需要的大数据环境，建议从低速智能网联汽车的应用入手进行有针对性的开发，为以后更高级的应用打好基础。目前，推动智能网联汽车落地是最重要的工作。

5 智能网联汽车落地建议

面对智能网联汽车技术，国家投入大量资源兴建智能网联示范区，推进示范项目，多地发力角逐，建立多功能区、多场景、多种通信制式和应用的示范区，具体如表1所示。但是，针对实际落地各地均没有计划。

从智能网联汽车是为解决实际交通状况、缓解驾驶人员的疲劳、节约时间成本、改善人民生活水平的初衷出发，智能网联汽车的应用也应该是从初级阶段开始，克服在实际应用中遇到的问题，不断完善新技术，逐步扩大服务范围，增加应用业务。所以，智能网联汽车的落地要根据目前自动驾驶技术和通信网络覆盖/技术的实际情况来布局。在其落地应用中，应该考虑以下因素才能够明确其应用场景：①安全性。在驾驶过程中，要确保驾乘人员的使用安全。②成熟型。目前，在实际应用过程中，要采用相对成熟的技术。③成本。智能互联汽车上安装了摄像头、感应器和人工智能系统，其最初的制造成本就会高一些。④固定线路。目前，高精度地图和定位应用中还存在很多无法解决的问题（成本/技术/法律）。⑤速度。在车辆运行过程中，要低速或准低速运行。⑥必要性。在工作中，要解决实际问题，提高效率。⑦局部完善基础设施。因为应用V2X要具备相关条件。

综合以上考虑因素，建议从以下几个应用入手促成智能网联汽车的落地。

5.1 自动泊车系统

现在，中心城区的停车位非常紧张，导致很多车主为停车位而烦恼。采取本应用，车主可以在到达目的地后先办理自己的事情，由智能网联汽车自动寻找停车位，待车主办理完自己的业务后，可以通过车联网付费并提醒车辆到达指定地点。

目前，L2-L3级的自动驾驶在客户可接受的成本下是可以实现低速自动泊车功能的，实现的大致流程如下：①需要停车场在停车位上安装一个感应装置来感知该车位是否有车辆占用，一旦该车位不被占用，即刻向服务器发送车位空闲的信息。②服务器通过互联网或者路侧智能设备向周围装备有车联网终端设备的车辆发送所有的空闲车位信息（位置、数量等）。③智能网联汽车向系统申请停车服务，等待系统为其配置最合理的停车位。④服务器统一协调申请停车位的智能网联汽车，并按照最优化的方案来分配车位。⑤智能网联汽车根据系统分配的车位在区域性的高精度地图和高准确性的导航指引下低速自动泊车。该系统还可以实现车位共享功能，极大地节约了社会资源，符合共享经济的大潮。同时，该系统不仅为驾乘人员节省了大量的时间，也为停车场节省了服务人员，大大提高了社会效益。目前，大部分汽车企业均有能力实现该功能，具有广泛推广的技术基础。另外，实现该业务所采用的传感器及决策系统相对简单，成本可以被消费者接受。由于自动寻找车位距离很近，所以，可以仅提供时速小于10 km/h的低速自动驾驶，这样能极大地提高自动驾驶汽车的安全性。

5.2 智能公交系统

公交车设计安全系数比较高，符合对其使用安全的考虑。目前，美日都在落地实验智能网联公交系统的示范项目。针对目前我国纯电动公交车一百多万的价格，智能网联公交车的价格则不是特别敏感。

对于公交车来说，其线路是固定的，可以车载高精度地图，并提供多种精确定位和导航方案。

利用城市公交量大的特点，以点带面，通过后装市场，可以快速推进车联网大数据应用场景的形成。这对推广智能网联汽车有一定的优势。

随着智能网联公交的推广，可以在市区大部分区域内形成车联网大数据应用的环境，可以通过后装市场不断挖掘车联网大数据业务，形成杀手级的应用，为智能网联汽车打造相应的网络环境。

5.3 智能快递系统

目前，我国网络零售市场非常大，进而推动了我国快递市场的扩大，所以，智能快递运输车具有巨大的市场潜力。但是，该智能网联车辆属于企业小型专用车辆，由于其并不具备载客的特性，对车辆的很多属性和特性要求相对比较低，所以，可以简化很多对舒适性及车联网等乘员方面的设计和要求，这也是智能网联汽车被快递公司看好的原因之一。

虽然智能快递运输车不属于真正的智能网联汽车，但也属于智能网联业务的应用范围。应用它，可以节省大量的人力资源，具有极大的社会意义。

5.4 其他低速智能网联汽车

针对目前国内一些公司推出的低速智能网联汽车大范围内使用高精度地图、精确导航等问题，再加上其产品功能单一、竞争力弱等种种原因，只能够在一些特定的环境中使用，所以，不能够被广泛应用。

6 结束语

面对智能网联汽车技术的大规模投入，我们必须看到技术发展的不可替代性，并且坚信智能网联汽车会在我国成为引领经济增长的新的增长点。同时，我们必须清醒地认识到，新技术的发展并不是一帆风顺的，前期需要大量投资，需要很长的研发过程，很多技术和基础设施也并不是短期内能够突破和完善的，所以，我们应该从目前技术能够解决的问题，相对安全、成熟的方案出发，综合通信基础设施覆盖和技术演进的情况，统一协调各种资源来布局智能网联汽车落地应用。希望通过可行的、能够解决实际问题的落地应用来为高级的智能网联汽车的普及奠定好的基础。

参考文献：

［1］中国汽车工程学会.节能与新能源汽车技术路线图［M］.北京：机械工业出版社，2016.

［2］China-SAE.Technology roadmap for energy saving and new energy vehicles［M］.Beijing： Mechanical Industry Press，2016.

［3］LI Shengbo，HU Xiaosong，LI Keqiang，et al.Mechanism of vehicular periodic operation for optimal fuel economy in free-driving scenario［J］.IET Intell Transp Syst，2015，9（3）：306-313.

［4］LI Shengbo，JIA Zhenzhong，LI Keqiang，et al.Fast online computation of a model predictive controller and its application to fuel economy–oriented adaptive cruise control［J］.IEEE Trans Intell Transp Syst，2015，16（3）：1199-1209.

［5］LI Guofa，LI Shengbo，CHENG Bo.Field operational tests of advanced driver assistance systems in chinese typical road conditions：the influence of driver gender，age and aggression［J］.Int’l J’Automotive Tech，2015，16（5）：739-750.

［6］陈新亚.自动驾驶需要大量“小白鼠”［J］.汽车知识，2016（8）：2.

［7］谢育辰.“自动驾驶”之痛：技术难题仍待突破［N］.中国企业报，2016-07-12（7）.

［8］胡雨.自动驾驶汽车大规模商用面临多项难题［N］.财会信报，2016-07-11（D01）.

［9］于赫，秦贵和，孙铭会，等.车载CAN总线网络安全问题及异常检测方法［D］.长春：吉林大学，2016.

［10］张亚萍，刘华，李碧钰，等.智能网联汽车技术与标准发展研究［J］.上海汽车，2015（8）：55-59.

［11］智恒阳，余俊.浅谈智能网联汽车政策法规体系建设［J］.汽车技术，2016（4）：53-56.

［12］张卫忠.基于仿人智能控制的无人地面车辆自动驾驶系统研究［D］.北京：中国科学技术大学，2014.

［13］李德毅.网络时代人工智能研究与发展［J］.智能系统学报，2009，4（1）：1-6.

［14］Mary Cummings，Jason Ryan.Who Is In Charge？The Promises and Pitfalls of Driverless Cars［J］.Tr News，2014（56）：28.