詳解汽車智能化及關鍵核心技術：電動汽車是最佳平臺

2016年5月19日，第四屆電動汽車及其關鍵零部件評價國際研討會在江蘇常州舉行。本次研討會的主題是“測試與評估促進產品技術升級”。圍繞汽車、動力電池系統、驅動系統和充電系統四大技術領域，圍繞新能源汽車測試條件、企業和產品準入政策法規、EV-TEST、智能網聯汽車、新能源汽車安全運行監測、，以及動力電池系統的開發和測試。

上海交通大學汽車工程研究所教授張neneneba錫發表了題為“電動汽車智能關鍵核心技術”的演講。他說，電動汽車是最好的智能化平臺，也為電動汽車的發展注入了新的活力和活力，這需要在技術、制度、政策和法律上下功夫。

上海交通大學汽車工程研究院張neneneba錫教授

智能電動汽車的現狀與發展趨勢

目前，交通面臨三大問題，即安全、擁堵和污染。智能電動汽車的目標就是要解決這三大問題。我們團隊對智能汽車的定義是，在物理上構建新的傳感器、控制器和執行器，并集成當前的一些理論，如通信、網絡、控制和人工智能，以解決環境意識和智能決策等問題，最終實現安全、舒適、節能和高效的功能，這可以代替駕駛員的操作。

針對智能汽車的技術現狀，提出了從0到4的五個等級的分布。對于目前的智能汽車來說，大多處于2到3的階段，要實現全工況無人駕駛還有很長的路要走。目前，推動智能汽車發展的主要力量有三大，一是學院，包括研究院和大學，二是傳統汽車公司，如大眾、奔馳和長安，三是新興科技公司，包括谷歌、百度和樂視。趨勢應該是解決這三方的整合問題，最終傳統車企將成為主導研發主體。

首先，智能汽車的第一步是傳感和信息獲取。目前的問題是，許多正在開發的智能汽車中使用的傳感器可能過于昂貴，例如激光雷達，成本可能達到數十萬元，這對智能汽車市場化的推進非常不利。一種解決方案是使用相對低成本的傳感器，結合一些相對高科技的控制策略和信息融合策略，從而最大限度地發揮智能汽車的功能。

在后續的市場化中，前期的測試規范可能會出現一些問題，分為三部分。第一部分是實驗室中的模擬，第二部分是構建的具有真實交通環境和數據采集與監測傳感器的現場。通過內部場地的建設，將實現汽車的初始現場測試，最終在實際道路或實際公路上進行測試。最后，將使用大量傳感器對其進行校準和校準，然后需要進行標準修訂。基于網絡連接方面，考慮路測單元的信息輸入，包括車道操作、協同感知、路口輔助等，以及移動通信網絡的集成，以促進整個數據采集的全面性。

智能汽車的關鍵技術

智能汽車還包括傳統的汽油車和柴油車。電動汽車具有以下優點。首先是電機反應迅速。此外，作為執行器，電機需要線控轉向和制動才能實現平穩運行。第三，電動汽車的智能反饋和節能是環保的。第四，結構相對簡單。第五，中國在電動汽車技術方面處于良好的研究水平。與傳統的汽車發動機和底盤技術受到外國品牌的限制不同，電動汽車更容易突破工業化，從而避免了一些技術壁壘。

我們劃分ADAS技術……

logy分為幾個層次，將其與人類的一種行為模式進行比較。第一層是環境感知層，通過包括雷達、相機等在內的認知功能模擬人類的五種感官。下面是大腦的一個基本功能，即信息融合和智能決策。人類大腦中不僅存在神經元，而且還需要大腦神經元之間的信息和數據交互。最重要的是對人類行為做出行為決策，最終模擬人體肢體，這是智能控制的執行層，最終實現對汽車的控制和執行。

一個基本的系統是從環境感知、各種傳感器、攝像頭、雷達等收集這些數據，然后進行融合，包括場景重建，包括三維場景，然后進行精確定位，通過GPS或北斗系統獲得位置，然后識別障礙物，包括正負障礙物、車輛識別等。，然后進行智能決策，包括路徑規劃、人機共建等。上述各層可以很好地與車輛的一些動力學、車輛本身以及傳統車輛本身的一些知識系統相結合。目前，一些研究人員將我們的汽車視為一個黑匣子，認為他可能不知道這輛車，但他可以傳遞汽車的一些指令，但最終的效果可能不如你將汽車的整個性能整合在一起，最終取得良好的效果。

安全系統的問題，智能系統也是一輛車，所以有駕駛安全，智能駕駛或無人駕駛的安全非常重要。另一個是信息安全，這是一個新概念。信息安全和通信系統，包括一些汽車聯網，或者云中的一些信息融合，如果存在一定的信息傳輸風險，其他人可以通過他的一些控制來控制你的汽車。這也是一個真實的案例。此外，在智能控制系統的架構中，必須建立好一個架構，必須建立一個統一集成的架構，最后是整車的集成和校準。為了集成車輛的關鍵部件和電池系統的適應性變化，有必要集成上述級別的數據或信息，最后是測試問題。

環境感知和信息融合包括幾個理論，或一些基礎知識系統、計算機視覺和圖像處理、機器學習理論、數據融合理論等，包括三維場景的重建、行人的感知及其行為，因為前方可能有很多目標，包括在極端情況下行人過馬路的可能性，如何處理，包括行人阻擋行人后，汽車阻擋行人的問題，通過靜態或動態傳感，判斷行人的運動方向不是很好。對于駕駛員來說，這是一項基本要求。為了預測行人將如何移動，這也對感知和信息融合提出了更高的要求。以下是基于高精度定位技術的決策層、人工智能、決策支持、機器學習等。控制執行是與執行機構（包括電機和電池等）以及有線控制技術等的良好結合，必須集成到控制執行單元中。

控制架構與整車集成，考慮了多核處理單元、多核智能控制系統、同步并行處理獲得的信息、數據決策等。最后，將整個控制系統集成到整車中，這可以降低通信分布的復雜性和在這種復雜性下數據傳輸錯誤的概率。

最后是測試環節，包括最初在實驗室環境中對傳感器和控制器進行簡單的單向測試，這是一種功能測試；

在封閉的環境中，我們設立了一個封閉的測試場地，并通過該場地的封閉環境測試安全系統的功能和性能。在稀疏的交通環境中進行測試，包括車輛較少的高速公路或非高峰道路，為車輛的安全提供了一些可靠的基本條件，最終在開放的道路上進行全天測試。綜合考慮各種因素，結合智能汽車的特殊要求，建立標準的專用場地并最終形成標準的測試體系非常重要，這對智能汽車的普及和智能化非常重要。

工業化的思路，如何解決基礎理論與實現全自動駕駛汽車落地之間的平衡，目前是基于理論研究，如何真正融入工業化汽車功能的體現，這是實現智能電動汽車的關鍵。

建議和思考

電動汽車是最好的智能平臺，它也為電動汽車的發展注入了新的活力。我們需要從制度、政策和法律的各個方面做出努力。一個是產學研協同發展的理念，推動一體化發展，以用戶為中心，以乘客為中心發展技術。打破行業壁壘，促進傳統汽車、IT企業和交通運輸行業的融合。如今，許多IT公司將汽車視為黑匣子，傳統汽車缺乏創新。如何在各個方面促進產業融合是非常重要的。我們認為，利用it公司強大的人工智能操作系統技術和他的創新思維，結合傳統汽車行業的完整技術體系，推動智能電動汽車的發展，是一條合理的技術路線。堅持自主特色，形成智能汽車產業核心競爭力，堅持導航自主。在中國非常復雜的交通場景下，可以實現更好的定位精度和信息輸入。

智能汽車試驗場和示范園區的建設對政府提出了一些要求。目前，智能汽車示范區已在北京、上海、杭州和重慶獲批，武漢正在審批過程中。進一步加快智能汽車相關標準、法規和規范的建設，因為這些相關標準和規范都是全新的，如何制定合理的標準和規范也給相關研究人員和政府機構帶來了一些新的挑戰。最后，無人駕駛汽車可能存在社會和道德問題。最后的責任是，如果你在購買無人駕駛汽車后發生事故，是車主的問題、制造商的問題還是保險公司的問題？目前，似乎每個人都認為是汽車公司，他提供了汽車，一切都由他控制，我無法控制。責任可能在于汽車公司。如何最終確定它是該行業需要思考的問題。2016年5月19日，第四屆電動汽車及其關鍵零部件評價國際研討會在江蘇常州舉行。本次研討會的主題是“測試與評估促進產品技術升級”。圍繞汽車、動力電池系統、驅動系統和充電系統四大技術領域，圍繞新能源汽車測試條件、企業和產品準入政策法規、EV-TEST、智能網聯汽車、新能源汽車安全運行監測、，以及動力電池系統的開發和測試。

上海交通大學汽車工程研究所教授張neneneba錫發表了題為“電動汽車智能關鍵核心技術”的演講。他說，電動汽車是最好的智能化平臺，也為電動汽車的發展注入了新的活力和活力，這需要在技術、制度、政策和法律上下功夫。

上海交通大學汽車工程研究院張neneneba錫教授

智能電動汽車的現狀與發展趨勢

目前，交通面臨三大問題，即安全、擁堵和污染。智能電動汽車的目標是解決這些問題……

e重大問題。我們團隊對智能汽車的定義是，在物理上構建新的傳感器、控制器和執行器，并集成當前的一些理論，如通信、網絡、控制和人工智能，以解決環境意識和智能決策等問題，最終實現安全、舒適、節能和高效的功能，這可以代替駕駛員的操作。

針對智能汽車的技術現狀，提出了從0到4的五個等級的分布。對于目前的智能汽車來說，大多處于2到3的階段，要實現全工況無人駕駛還有很長的路要走。目前，推動智能汽車發展的主要力量有三大，一是學院，包括研究院和大學，二是傳統汽車公司，如大眾、奔馳和長安，三是新興科技公司，包括谷歌、百度和樂視。趨勢應該是解決這三方的整合問題，最終傳統車企將成為主導研發主體。

首先，智能汽車的第一步是傳感和信息獲取。目前的問題是，許多正在開發的智能汽車中使用的傳感器可能過于昂貴，例如激光雷達，成本可能達到數十萬元，這對智能汽車市場化的推進非常不利。一種解決方案是使用相對低成本的傳感器，結合一些相對高科技的控制策略和信息融合策略，從而最大限度地發揮智能汽車的功能。

在后續的市場化中，前期的測試規范可能會出現一些問題，分為三部分。第一部分是實驗室中的模擬，第二部分是構建的具有真實交通環境和數據采集與監測傳感器的現場。通過內部場地的建設，將實現汽車的初始現場測試，最終在實際道路或實際公路上進行測試。最后，將使用大量傳感器對其進行校準和校準，然后需要進行標準修訂。基于網絡連接方面，考慮路測單元的信息輸入，包括車道操作、協同感知、路口輔助等，以及移動通信網絡的集成，以促進整個數據采集的全面性。

智能汽車的關鍵技術

智能汽車還包括傳統的汽油車和柴油車。電動汽車具有以下優點。首先是電機反應迅速。此外，作為執行器，電機需要線控轉向和制動才能實現平穩運行。第三，電動汽車的智能反饋和節能是環保的。第四，結構相對簡單。第五，中國在電動汽車技術方面處于良好的研究水平。與傳統的汽車發動機和底盤技術受到外國品牌的限制不同，電動汽車更容易突破工業化，從而避免了一些技術壁壘。

我們將ADAS技術分為幾個層次，將其與人類的行為模式進行比較。第一層是環境感知層，通過包括雷達、相機等在內的認知功能模擬人類的五種感官。下面是大腦的一個基本功能，即信息融合和智能決策。人類大腦中不僅存在神經元，而且還需要大腦神經元之間的信息和數據交互。最重要的是對人類行為做出行為決策，最終模擬人體肢體，這是智能控制的執行層，最終實現對汽車的控制和執行。

一個基本的系統是從環境感知、各種傳感器、攝像頭、雷達等收集這些數據，然后進行融合，包括場景重建，包括三維場景，然后進行精確定位，通過GPS或北斗系統獲得位置，然后識別障礙物，包括正負障礙物、車輛識別等。，然后進行智能決策，包括路徑規劃、人機共建等。上述各層可以很好地與車輛的一些動力學、車輛本身以及傳統車輛本身的一些知識系統相結合。目前，一些研究人員將我們的汽車視為一個黑匣子，認為他可能不知道這輛車，但他可以傳遞汽車的一些指令……

t最終的效果可能不如你對汽車整體性能的整合，最終取得良好的效果。

安全系統的問題，智能系統也是一輛車，所以有駕駛安全，智能駕駛或無人駕駛的安全非常重要。另一個是信息安全，這是一個新概念。信息安全和通信系統，包括一些汽車聯網，或者云中的一些信息融合，如果存在一定的信息傳輸風險，其他人可以通過他的一些控制來控制你的汽車。這也是一個真實的案例。此外，在智能控制系統的架構中，必須建立好一個架構，必須建立一個統一集成的架構，最后是整車的集成和校準。為了集成車輛的關鍵部件和電池系統的適應性變化，有必要集成上述級別的數據或信息，最后是測試問題。

環境感知和信息融合包括幾個理論，或一些基礎知識系統、計算機視覺和圖像處理、機器學習理論、數據融合理論等，包括三維場景的重建、行人的感知及其行為，因為前方可能有很多目標，包括在極端情況下行人過馬路的可能性，如何處理，包括行人阻擋行人后，汽車阻擋行人的問題，通過靜態或動態傳感，判斷行人的運動方向不是很好。對于駕駛員來說，這是一項基本要求。為了預測行人將如何移動，這也對感知和信息融合提出了更高的要求。以下是基于高精度定位技術的決策層、人工智能、決策支持、機器學習等。控制執行是與執行機構（包括電機和電池等）以及有線控制技術等的良好結合，必須集成到控制執行單元中。

控制架構與整車集成，考慮了多核處理單元、多核智能控制系統、同步并行處理獲得的信息、數據決策等。最后，將整個控制系統集成到整車中，這可以降低通信分布的復雜性和在這種復雜性下數據傳輸錯誤的概率。

最后是測試環節，包括最初在實驗室環境中對傳感器和控制器進行簡單的單向測試，這是一種功能測試；

在封閉的環境中，我們設立了一個封閉的測試場地，并通過該場地的封閉環境測試安全系統的功能和性能。在稀疏的交通環境中進行測試，包括車輛較少的高速公路或非高峰道路，為車輛的安全提供了一些可靠的基本條件，最終在開放的道路上進行全天測試。綜合考慮各種因素，結合智能汽車的特殊要求，建立標準的專用場地并最終形成標準的測試體系非常重要，這對智能汽車的普及和智能化非常重要。

工業化的思路，如何解決基礎理論與實現全自動駕駛汽車落地之間的平衡，目前是基于理論研究，如何真正融入工業化汽車功能的體現，這是實現智能電動汽車的關鍵。

建議和思考

電動汽車是最好的智能平臺，它也為電動汽車的發展注入了新的活力。我們需要從制度、政策和法律的各個方面做出努力。一個是產學研協同發展的理念，推動一體化發展，以用戶為中心，以乘客為中心發展技術。打破行業壁壘，促進傳統汽車、IT企業和交通運輸行業的融合。如今，許多IT公司將汽車視為黑匣子，傳統汽車缺乏創新。如何在各個方面促進產業融合是非常重要的。我們認為，利用it公司強大的人工智能操作系統技術和他的創新思維，結合傳統汽車行業的完整技術體系，推動智能電動汽車的發展，是一條合理的技術路線。堅持自主特色，形成智能汽車產業核心競爭力，堅持導航自主。在中國非常復雜的交通場景下，可以實現更好的定位精度和信息輸入。

智能汽車試驗場和示范園區的建設對政府提出了一些要求。目前，智能汽車示范區已在北京、上海、杭州和重慶獲批，武漢正在審批過程中。進一步加快智能汽車相關標準、法規和規范的建設，因為這些相關標準和規范都是全新的，如何制定合理的標準和規范也給相關研究人員和政府機構帶來了一些新的挑戰。最后，無人駕駛汽車可能存在社會和道德問題。最后的責任是，如果你在購買無人駕駛汽車后發生事故，是車主的問題、制造商的問題還是保險公司的問題？目前，似乎每個人都認為是汽車公司，他提供了汽車，一切都由他控制，我無法控制。責任可能在于汽車公司。如何最終確定它是該行業需要思考的問題。

標簽：奔馳北京長安大眾理念

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