智能网联汽车产业链研究

智能网联汽车产业链研究

李晓东 李洪庆 张 敏

【摘 要】智能网联汽车作为汽车和信息技术两大产业创新融合的关键领域，它是智慧城市的构建要素，也是智能交通系统的重要环节。本文基于智能网联汽车结构层次研究，从感知、决策、执行三个层面分析了智能网联汽车完整产业链，提出了加快智能网联汽车产业发展的措施。 【期刊名称】《摩托车技术》 【年(卷),期】2019(000)009 【总页数】4

【关键词】智能网联 产业链 汽车

1 介绍

随着汽车保有量的持续增长，汽车引发的道路安全、交通拥堵、能源短缺及环境污染等一系列问题日益突出，截至到2019年3月底，我国机动车保有量居世界第一。由此，汽车产业迫切需要发展安全、节能、环保等技术，提供更加高效的出行方式，以移动互联、大数据等为代表的新一轮科技革命推动传统制造业向智能制造转型升级。为了在这一转型升级中抢占战略高地，加快打造智能网联汽车产业链是我国汽车行业发展的重要战略任务。

2 智能网联汽车结构层次分析

智能网联汽车是以汽车为主体，利用环境感知技术实现多车辆有序安全行驶，通过无线通信网络等手段为用户提供多样化信息服务。智能网联汽车由感知机构、决策机构和执行机构组成（见表1）。感知机构主要为智能网联汽车获取更准确、更全面的信息，直接影响车辆的安全性和稳定性，主要包括：摄像头、

激光雷达、毫米波雷达；决策机构主要进行判断，替代人类做出驾驶决策，是智能网联汽车的大脑，通过处理感知机构收集的信息，并结合车联网平台的相关信息进行分析，做出行为预测、态势分析、任务决策、路径规划和行为决策；执行机构直接决定了智能网联汽车行驶的安全性和舒适性，包括对加速、制动、转向等功能的控制。

3 智能网联汽车产业链研究

智能网联汽车涉及汽车产业、电子通信、智能制造等多领域技术，其技术架构较为复杂，智能网联汽车确定了“三横两纵”的技术框架（见图1）。智能网联汽车技术框架的确定加快了产业链的逐渐完善，目前，智能网联汽车产业链形成了上、中、下游的全景图，即整车厂、零部件/技术供应商、运营服务的全景图（见图2）。本节以智能网联汽车形成的全景图为依托，按照结构层次对产业链进行研究分析。 3.1 感知层 a）环境感知

环境感知指通过检测/识别目标，确定其位置、速度及方向，在各类自然环境和社会状况下构建3D 环境模型。所需技术主要包括毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声等，同时还要与地图、V2X 等技术相融合。

车载摄像头是一种被动视觉类型，需要将光学图像转换成电子信号，虽然车载摄像头功能齐全，识别能力强，但是摄像头录入的图像信息，数据量较大，较依赖图像识别，相比激光雷达的点云，对计算机的要求很高，由此导致成本提高，因此摄像头获取的图像信息主要负责交通标志识别等少数领域，作为激光雷达和毫米波雷达的补充；毫米波雷达成本较低，并且在不良天气下表现良好，

因此将成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备；激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。近年来，激光雷达被广泛应用于导航领域，应用场景不断扩大。 b）精准定位

定位系统分为绝对定位和相对定位，绝对定位主要依靠北斗及其他卫星系统，相对定位主要依赖各种车载传感器等。绝对定位方面，由于卫星信号传达到地面终端时受大气层、电流层等各种干扰和影响，定位精度一般在5～10 米之间。因此需要通过部署卫星定位地基增强站，配合卫星能力，消除误差。相对定位方面，需要车载雷达、视觉系统与地图相结合，确定车辆位置。

高精度地图在功能上与普通导航地图有区别，普通导航地图主要提供道路规则（限速、车道等信息）和路线设计，而高精度地图除了提供以上信息以外，还可以提供实时的车辆交互信息，帮助车主更好地做出决策。与目前智能手机地图类似，高精度地图也存在网络效应，用户越多成本越低，价值越高，所以最终也会是寡头垄断的市场。谷歌、Mobileye REM、百度、高德和四维图新是目前较领先的公司。 c）拓展感知

拓展感知部分分为V2X 和智能座舱两个部分。V2X 可以与其他传感器进行互补，支持360 度非视觉距感知，拓展车辆在行驶途中、盲区十字路口或恶劣天气环境中的视觉、听觉和理解能力。主要分为V2V、V2R、V2I、V2P、V2M、V2T 等。智能座舱主要包括中控车载信息终端、抬头显示HUD 等进行智能化交互。目前，各大车企及Tier1 均有涉及智能驾驶舱领域。在新能源汽车和