四、音能網聯汽車的發展現況

目前，智能網聯汽車已初步形成主流的技術架構及集成方案，整體功能方面初步具備一定條件下的自動駕駛能力，但成熟度和可靠性尚未達到安全交通融入的程度。在市場應用方面，目前依舊是以L2輔助駕駛為主，隨著技術的更新和法律法規的健全，智能網聯汽車將加速商業化落地、拓展產業應用，在一定條件下的應用有望率先開展。

1.音能網聯汽車的主流技術方案

智能網聯汽車自動駕駛功能的實現主要依賴于環境感知傳感器、自動駕駛計算平臺、網聯通信設施、人機交互系統等。其中，環境感知傳感器相當于智能網聯汽車的五官，自動駕駛計算平臺相當于自動駕駛汽車的大腦，網聯通信設施是實現V2X功能的核心，人機交互系統是智能網聯汽車的另一個重要的版塊。未來智能化、人性化、多樣化的人車交互系統將使得自動駕駛功能的接管和移交過程變得更加安全和易用，在降低事故率的同時還能實現多媒體娛樂、導航等功能。其主流技術方案如圖1-6所示。

2.音能網聯汽車的政策和法規

近年來，各國紛紛推出相關政策大力支持智能網聯汽車的發展，我國也不例外，將智能網聯汽車上升到國家發展戰略高度。從政策扶持、制定道路測試法規、建設示范區、基礎數據平臺、產業創新聯盟和批準重點項目等多方面推進我國智能網聯汽車的發展。2018年12月，國家發布《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》，提出到2020年，實現LTE-V2 X在部分高速公路和城市主要道路的覆蓋，開展5 G-V2 X示范應用，建設窄帶物聯網（NB-loT）網絡，構建車路協同環境。車聯網用戶滲透率達到30%以上，新車駕駛輔助系統（L2）搭載率達到30%以上，聯網車載信息服務終端的新車裝配率達到60%以上。

道路測試是實現智能網聯車產業化和商業化的基礎，因此我國高度重視智能網聯汽車公共道路測試情況，近年來加緊出臺了各項智能駕駛上路法規。2018年4月，我國頒布了第一個規范自動駕駛汽車道路測試的法規文件《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》。2019年10月，工業和信息化部在智能網聯汽車測試區交流研討會上表示將會研究修訂《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，不斷優化完善測試驗證和應用示范環境。與此同時，重慶、北京、上海等地方政府也相繼出臺自動駕駛汽車道路測試法規文件，加快推動智能網聯汽車道路測試。2019年12月，《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）征求意見稿》提出到2025年，智能網聯汽車新車銷量占比達到30%，高度自動駕駛智能網聯汽車實現限定區域和特定場景商業化應用。

在智能網聯汽車示范運行方面，我國早在2015年就開始在全國各地布局，目前已經在北京、上海、重慶、浙江、長春、武漢、無錫等地建設了超過23個智能網聯汽車測試示范區，積極推動半封閉、開放道路的測試驗證（表1-2）。

除了不斷完善道路測試法律法規文件和建設多元化的智能網聯汽車示范區外，國家還大力支持建設智能網聯汽車基礎數據平臺，目前我國已經建立了交通行業網聯化統一監管平臺，其具有全國性平臺的架構。與此同時，在工業和信息化部的支持下，中國汽車工程學會聯合包括汽車整車企業、科研院所、通信運營商、軟硬件廠商等30多家單位共同發起成立“車聯盟產業技術創新戰略聯盟”，2015年7月更名為“智能網聯汽車產業技術創新戰略聯盟”，旨在加強政策和戰略研究、關鍵共性技術研發、學術交流與國際合作、人才培養等方面的合作，進而推動我國智能網聯車技術的快速發展。為與國際先進智能網聯汽車技術水平保持同步發展，開發具有自主知識產權的智能網聯汽車產品和技術，我國也相繼批準國家重點研發項目，如智能電動汽車電子電氣架構研發、電動自動駕駛汽車關鍵技術研究與示范運行等項目。

3.L2級別自動駕駛技術的發展

目前，L2級別輔助駕駛功能已經成為在售車型主流配置方案。隨著汽車市場的發展趨勢和消費者認知的強化，L2級別的輔助駕駛（ADAS）離規模化商業變現更為接近，車型滲透率也逐漸增高，面臨產業快速膨脹的機會。

表1-3為“汽車之家”網站2019年統計的在售車輛ADAS配置搭載率，近三成以上市面車輛在不同程度上搭載了ADAS的相關功能，搭載率已經具備規模化應用程度。

市場結構方面，L2輔助駕駛早期主要應用于30萬元以上的中高端汽車，很多廠家也將其作為高配車型的選裝功能。在技術層面，行業內認知度最高的第一梯隊有特斯拉、沃爾沃、奧迪等，其中特斯拉是從2014年開始為車輛配備安全性駕駛輔助功能，目前特斯拉自動駕駛硬件已經升級到第三代，配備了HW3.0硬件，支持停車場低速運行和高速公路部分特定場景下駕駛輔助功能，未來將提出進一步的功能升級，包括識別交通信號燈和停車標志、城市道路自動駕駛。沃爾沃搭載的Pilot Assist自動駕駛輔助系統能滿足車輛在特定條件下的自動跟車、主動制動、車道保持、路牌限速識別等功能，在識別以及介入方面精準度都非常高。特斯拉的HW3.0硬件實物如圖1-7所示。

4.V2X技術的發展

智能網聯汽車的發展路徑是從單車智能到車路協同升級，其中以單車智能為主，車路協同為輔。單車智能主要依賴于攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等環境感知傳感器進行道路場景識別，車路協同是單車智能的功能延展和補充，基于V2X（Vehicle to Everything）技術開展。

（1）車路協同的應用有望降低單車成本

車路協同是一種自動駕駛補充方案，能夠在一定程度上弱化單車傳感器的功能和性能要求。從原理上講，車端傳感器的功能可以通過道路端傳感器來補償實現，道路端通過路側單元（RSU）將獲取到的環境數據傳遞給車端，通過坐標系變換，將路端環境信息轉化成車端環境信息，發送至計算平臺進行數據融合。這樣一來，只要能保證道路端數據的實時性、完整性和可靠性，可以通過降低單車傳感器搭載的數量和性能來實現單車集成成本的降低，而基于RSU的路端數據通過類似廣播的方式讓所有在道路行駛的車輛共享，實現資源集中和高效處理。

（2）車路協同降低自動駕駛計算平臺算力負荷

自動駕駛計算平臺是智能網聯汽車的大腦，各路傳感器獲取的數據都要在這里融合、決策并輸出決策和控制信號。算力是評價計算平臺性能的重要指標，也是直接關系到造價成本的核心參數。單車智能方案中，要增強環境感知能力，往往通過增加傳感器性能和數量的方式來實現，這意味著實時處理信息量的增大，由于自動駕駛對于數據傳輸延時性極為敏感，所以對計算平臺的算力也提出更高的要求。基于此背景，多接入邊緣計算成為比較實用的網絡結構，可以部分緩解計算平臺的壓力。

（3）5G的應用將拓寬數據通道，降低通信時延

基于5G高速數據傳輸的特征，可以實現海量傳感器信息的傳輸。從功能角度，車端可以利用多元異構的傳感器獲取更加豐富的車輛周邊環境動態信息，在一定程度上提高自動駕駛的安全性；道路傳感器之間可以進行實時的信息通信，實現路徑優化、安全信息廣播等，包括周邊行人預警、盲區車輛碰撞預警等場景；邊緣云與區域云的數據傳輸也可以應用5G的無線方案。從性能角度分析，5G的高速傳輸特征可以有效地降低端到端的通信時延，提高安全性能。

5.音能網聯汽車的當前應用

目前我國智能網聯汽車還處于形成產業雛形的階段，當前可商用無人駕駛的應用主要分兩部分：公共交通線路和特定條件下的受限制區域。隨機交通場景的融入目前存在一定的問題，在技術層面技術尚未完全成熟，可靠性和安全性還有待驗證；在法律法規層面，國家在智能網聯汽車方面交通法律法規尚未完全建立；在運營成本方面，車輛集成費用較大，規模化運營初期投資較大。但是，在一定條件下的場景應用還是存在很大的市場空間，同時，目前也具備可行性的技術方案，下面介紹幾個不同領域的典型案例。

（1）自動駕駛礦車

內蒙古寶利煤炭有限公司于2019年9月在寶利煤礦首次使用了3輛自動駕駛礦車來運輸煤炭，通過“愚公”智慧礦山無人化運輸系統來對車輛進行控制，具體包括礦車自動駕駛系統、機群調度系統、遠程管控系統等。礦車通過傳感器和雷達收集數據，形成記憶并優化算法，可以更加自動適應隨天氣變化的礦區道路。由于不需要車內駕駛員，3輛無人駕駛的翻斗車至少可以節省6個駕駛員的成本，但需要有后臺人員對其安全性進行監控。“愚公”智慧礦山無人化運輸系統控制臺如圖1-8所示。

（2）自動駕駛公交車

2018年12月28日，湖南湘江新區智慧公交示范線首發儀式在長沙市舉行。湖南湘江新區智慧公交示范線路全長7.8km，沿途停靠11個站點，雙向總計22個站點，一期計劃投放4輛中車電動智能駕駛公交試運行。目前開放道路L3等級的4輛中車電動智能駕駛公交試運行，依托國家智能網聯汽車（長沙）測試區，該項目將打造集研發“車-路-云”應用于一體的智慧公交全國示范線。該自動駕駛的功能實現的亮點是V2X的應用，這也是該自動駕駛項目的核心和主推技術。湖南湘江新區智慧公交車如圖1-9所示。

（3）自動駕駛出租車

2020年10月11日，百度宣布即日起在北京全面開放百度自動駕駛出租車（Robotaxi）服務，乘客可在北京經濟技術開發區、海淀區、順義區的數十個自動駕駛出租車站點，無須預約，直接下單免費試乘自動駕駛出租車服務。百度Apollo自動駕駛出租車如圖1-10所示。

百度Apollo自動駕駛出租車基于林肯MKZ進行改裝，此次搭載的自動駕駛設備包括1個激光雷達、10個攝像頭、2個毫米波雷達、2個慣性導航、1個主機、1個控制器以及1個工控機等，再加上車輛成本，總計改裝成本約百萬元，可實現L4級自動駕駛。

（4）自動駕駛清掃車

2019年，北京市植物園引入“蝸小白”自動駕駛清掃車。“蝸小白”能夠自主完成路面清掃、灑水、垃圾收集等工作，工作效率等效6名環衛工人，極大地提高了清掃效率。“蝸小白”配備自主研發的高精度定位傳感器以及多個探測傳感器，配合AVCU硬件控制平臺的系統化管理，相輔相成，可以實現高效的識別探測及指令動作反應。軟件方面，“蝸小白”使用自主研發的AVOS軟件操作系統，讓環衛工作者實現快速、簡易的清掃車控制與操作。“蝸小白”自動駕駛清掃車如圖1-11所示。