智能网联汽车技术专业课程框架研究

李涛　文爱民

【摘要】智能网联汽车与传统汽车相比需要更多的技术基础，技术方面主要有物联网与嵌入式技术、移动互联网技术、数据分析与大数据技术、分布式系统和云计算技术等;从用户和社会需求的层面，智能网联汽车产生了更深层次的功能变化和提升，汽车将进一步提升整体交通的安全性，操作的便捷和舒适性，提升用户的使用体验，并且成为更加便捷的移动互联网终端。智能网联汽车的技术路线是面向整个社会提升汽车行业技术能力的一个行为指导，也对高等院校智能网联汽车相关课程的开设提供了结合行业实际的框架指导，本文以高职院校为为背景，探讨智能网联汽车技术相关课程体系建设的方向和着重点，通过挖掘新的课程特点，研究设计出专业课程的内容框架。

【关键词】智能汽车;网联汽车;课程设计;课程体系

1、智能网联汽车背景介绍

智能网联汽车是传统汽车在这个时代的新发展，相比较传统汽车，智能网联汽车使用更加先进的传感器、控制器、执行器，通过这些电子设备的硬件和软件实现汽车与周围环境的融合，比如通过物联网与其他车、交通设施以及行人进行信息交互，通过协同决策实现安全和高效的行驶。汽车使用方式的转变得益于先进技术的应用，智能网联汽车运用协同控制可以提高道路运行效率，减少堵车和交通事故，同时也减少了碳排放和环境污染;有关研究表明，在智能网联汽车的目前阶段，通过应用驾驶员辅助系统（比如停车辅助系统、交通拥堵跟随系统等）可以降低30%的交通事故，提高10%的交通效率，降低5%的燃油消耗和污染排放;对于驾驶员，智能网联技术提供了众多的辅助功能，甚至在无人驾驶最高阶段机器驾驶会完全解放驾驶员，让用户可以有了更舒适的乘坐体验，用户通过移动互联平台将促进社会形成新的生活形态，相应的也会出现与之匹配的新商业服务内容。

高校通过智能网联汽车专业人才培养为国家的战略发展提供人才基础，为汽车行业的转型提供相关专门人才，通过专业和产业的融合进行协同创新，这将是产业链重塑和新生态形成不可缺少的组成部分。智能网联汽车专业的设置需要超越传统汽车专业的设置，以未来发展的战略为出发点，根据转型升级的需要构建新的课程框架和创新基点，为新的产业生态和交通体系提供面向未来的教育内容。

2、智能网联汽车的智能化等级课程内容

根据智能网联汽车的智能等级，可以从从以下等级对课程内容进行划分，如表所示。

从以上表格可知，在驾驶员辅助和部分自动驾驶情况下，智能网联汽车完成部分驾驶操作，在这种背景下，驾驶员对车辆进行监控，如果出现驾驶系统失效应由驾驶员应对，这样，对驾驶人员来说该等级的法律需求与现行法律的要求一致;当自动驾驶提升为有条件自动驾驶时，则由智能网联汽车的自动驾驶系统来监控驾驶环境，当自动驾驶在系统发生失效时，驾驶系统必须通过人机交互提醒并要求驾驶员接管车辆的控制;当汽车为高度自动驾驶系统时，系统失效时，驾驶系统对驾驶员提出响应请求，驾驶员也可以不响应。

从有条件自动驾驶到高度自动驾驶对法律提出了新的挑战，需要界定机器驾驶和驾驶员驾驶的责任，对于此方面会产生新的技术、保险和维修服务方面的要求，这样就会要求学校相关专业拓宽知识面。完全自动驾驶为最高级别的自动驾驶，驾驶操作的控制、监控和失效应对都由机器完成，因而机器驾驶承担法律责任，这与现行维也纳公约国际法对驾驶员是驾驶行为法律主体的描述相矛盾，国家已经开始对自动驾驶车辆的法律问题进行研究和探讨，这些基本问题都会对产业结构和运营方式，以及专业技术产生方向性的影响。

3、知识体系建立路线与课程体系的重点

智能网联汽车的核心技术有2个方面，包括自动驾驶方面和车联网方面。

第一方面是自动驾驶技术，智能网联汽车发展的终极目标就是实现完全自动驾驶，把人从驾驶中解放出来;目前的技术正是逐步减少驾驶人员的操作，从自动泊车、拥堵跟随和车道保持等技术看正是这个技术发展的路径;目前自动驾驶等级技术上主要处于部分和有条件自动驾驶，智能辅助系统正在逐步普及。

第二方面是车联网技术，自动驾驶技术的发展是以车联网作为基础的，没有物联网和互联网自动驾驶就没有了方向，无法联网的自动驾驶就只能停留在驾驶辅助阶段;目前网联技术正在协同感知阶段，智能汽车通过物联局域网与周围环境进行通讯，比如与其他车辆和交通设施，该阶段成熟后会进入协同决策与控制。

4、智能网联汽车课程体系设计难点，变化点

高科技加速更新是当前社会的一个特征，智能网联汽车的技术正在走向成熟，国内和国际的研发和实验都在加速进行，目前的关键技术包括人工智能技术、深度学习、雷达传感器、物联网与互联网融合、市区道路的自动驾驶和测试评价体系等。因此在进行课程设计的时候需要考虑这些难点和新变化，课程的重点和难点应该是与时俱进的。目前来说以下几点是智能网联汽车技术专业进行课程体系设计时的难点。

新技术的概述。最新的智能网联汽车技术标准并没有统一，每个国家甚至每个公司都可以有自己的平台和技术的选择，这就面临着广泛的选择也也意味着各个高校的重点内容和方向选择不同;同时产学研的尚在形成阶段，难免会出现技术的变化和更新，在学生学习的过程中可能已经发生了很多创新，技术迭代速度高带来了专业课程的更新困难。

实践场景的建设与选择。对于高等职业院校，实践场景的建立是整个专业课程建设的一部分，智能网联汽车有着众多的实践需求，而且随着技术的发展会不断增加;从辅助驾驶阶段的路标和车道标记，到高度智能驾驶阶段的各种干扰场景，比如暴雨大雾恶劣天气、图像和雷达干扰等，专业和技术发展需要各种实践场景，会跟随新技术不断发生新的变化。

车辆安全技术。智能网联汽车是一个各种信息资源整合的平台，相比传统汽车会受到更多方面的安全影响，尤其在高度自动驾驶阶段，不论是电子设备的可靠性方面还是网络安全方面，存在更多的不确定性，比如电磁干扰、断网或者黑客攻击等，由于智能汽车的人为干预逐步减少，人工智能的安全会成为一个长期研究的课題和专业课程内容。

产教融合问题。高等职业院校专业建设与企业发展紧密相连，智能网联汽车产业链还在重组和建设当中，产教融合问题是专业课程建设过程中的难点之一;专业的发展需要配合产业的发展，对于成熟的技术需要选择具体的方向进行融合，对于关键技术有专门的课题组进行产教融合，与产业融合后的专业课程会具有更长久的生命力，促进专业和企业双向发展。

制度和标准问题。专业课程的内容需要与国家制度和标准相一致，但是智能网联汽车的各种制度都在建设过程中，特别是高级自动驾驶阶段，汽车成为一个移动的生活场所，不论静止还是行驶，对于车内人员和车外人员，对于汽车本身还是整个生活环境，都将是产生基本概念层面的影响，相关的法律、保险和技术标准都会发生改变，专业技术课程的架构和内容也会发生相应的调整。

智能网联汽车涉及众多技术领域，专业课程体系的建设需要整合和挖掘相应领域的资源，而且随着人工智能技术的发展，该专业与计算机专业以及机器人专业的互通性增强，在设计整个框架过程中既有目前汽车硬件方面的要求又存在日益增加的软件方面的需求，还有关键技术研发、产业发展以及制度层面的难点。

总结

智能网联汽车专业在课程设计的时候需要充分考虑我国自有技术的学习和应用，我国进行汽车智能化研究的主体丰富，除了各个高校、科研院所和传统汽车企业，还包括软件企业、互联网公司等新型企业，研究内容包括硬件方面的传感器等装置，软件方面的无人驾驶策略等，比如百度Apollo智能驾驶、吉利、长安和上汽等企业都取得了很多成果;通讯技术和物联网方面，随着5G的开展，中国已经领先其他国家正在平稳的建设;但汽车产业链还在发展，各个国家和各个企业存在技术壁垒，需要产业链各个节点通过横向融合找到共同点，促进智能网联汽车的应用。

智能网联汽车技术专业在课程设计时候需要考虑知识的扩展性和应用性，包括传统的汽车基础技术，也包含软件信息技术、人工智能技术、交通运输、地图导航、物联网通讯以及法律等社会科学技术，国内地方政府、高校和各企业需要付出巨大的努力推动智能网联汽车的示范和运用，而我国的汽车市场环境为智能网联汽车提供了很好的发展空间，通过专业人才的培养会逐步填补市场需求的空白。

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