2.4.3 “人-車-環境”協同自適應駕駛輔助

目前，駕駛性開發多數停留在三種駕駛模式（Normal、ECO、Sport），新能源車輛還有多種能量回收模式，均需要手動切換，但用戶使用往往只是用一種模式，多模式開發沒有很好地提升駕乘體驗，也難以滿足不同用戶的多種需求。當前，對于駕駛風格的研究多數停留在駕駛需求上，缺乏對大數據的挖掘，無法結合乘員和車輛內外部因素及時調整，并運用到提升整車的駕乘感受上。

“人-車-環境”協同自適應駕駛輔助，主要是可以通過軟件算法學習駕駛人的習慣，通過網絡和傳感器監控道路狀況、天氣情況及車輛自身狀態等，通過建立大數據駕乘模型分析，自動調整參數和駕駛風格，優化駕乘感受，并可以實現持續迭代優化。

“人”指的不僅是駕駛人，還包括乘員。將駕駛人的駕駛主觀感受和乘員的乘坐主觀感受相結合，同時與整車駕駛性客觀數據進行矩陣分析，確定最佳的駕駛模式或駕駛風格。

“車”指的是車輛行駛過程中的駕駛風格、駕駛性相關策略、車輛的各項內部參數。車輛通過不斷地解析駕駛性相關策略、各項內部參數與駕駛風格的大數據，定義駕駛風格與參數對應標簽。

“環境”指的是車輛行駛過程中，道路狀況、海拔、天氣情況等外部參數，通過識別外部參數，與車輛內部參數和駕乘感受相結合，建立大數據模型，實現動態性能風格在線識別，設計智能匹配駕駛性策略算法，實現駕駛性策略智能匹配的持續迭代，提升用戶駕乘體驗。