人工智能在智能网联汽车上的应用进展研究

黄国凯

摘要：随着人工智能技术的不断创新与发展，智能网联汽车研究技术逐渐成为全球汽车技术研究的焦点话题之一。尤其是人工智能技术的高速发展，对智能网汽车驾驶方面提出更高的要求和标准，如何把人工智能技术运用到智能网汽车驾驶领域成为当下各界关注的热点，也是人工智能技术对汽车机构方面技术革新的尝试，更是不断拓宽人工智能技术运用领域的重要方式。为此，越来越多的技术专家应加大力度关注人工智能技术，结合人工智能运用在智能网联汽车不同环节存在的问题进行剖析，采取科学性的对策解决相关问题，可以实现智能网联汽车技术方面的不断优化与创新。本文主要侧重于对智能网联汽车技术进行深入的剖析，并积极地运用人工智能技术，能够大幅度地全面提升智能网联汽车技术水平及实现汽车行业可持续发展的目标。

Abstract： With the continuous innovation and development of artificial intelligence technology， the research technology of intelligent networked vehicles has gradually become one of the focal topics of global automotive technology research. In particular， the rapid development of artificial intelligence technology has put forward higher requirements and standards for the driving aspect of smart network cars. How to apply artificial intelligence technology to the driving field of smart network cars has become a hot topic of concern for all walks of life nowadays， and is also an attempt to innovate the technology of artificial intelligence technology on the automobile mechanism aspect， and is an important way to continuously broaden the application field of artificial intelligence technology. For this reason， more and more technical experts should pay more attention to artificial intelligence technology， combining the problems of different aspects of the use of artificial intelligence in intelligent networked vehicles to analyse and adopt scientific countermeasures to solve the relevant problems， which can achieve continuous optimisation and innovation in the technical aspects of intelligent networked vehicles. This paper focuses on an in-depth analysis of the technology of smart Internet-connected vehicles， and the active use of artificial intelligence technology， which can significantly improve the overall level of smart Internet-connected vehicle technology and achieve the goal of sustainable development of the automotive industry.

关键词：人工智能技术;智能网联汽车;运用

Key words： artificial intelligence technology;intelligent networked vehicles;application

中圖分类号：U472.43                                     文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2022）03-0226-03

0  引言

中国电子信息产业发展研究院发布的《智能网联汽车产业发展报告（顺义指数2021）》预测，今年我国智能网联汽车产业规模将超过4000亿元，2023年这一数字将达到9000亿元。目前我国智能网联汽车呈现强劲发展势头，关键技术不断突破，车载基础计算平台实现装车应用，车载激光雷达、人工智能芯片算力达到国际先进水平。在数字化和信息化双重作用下，人工智能、5G、大数据等技术与汽车产业深度融合，电动汽车、智能网联汽车等新产品不断推出。电动化、智能化、网联化正以一种相互促进、相互融合的方式重塑汽车产业生态，并推进汽车产业链供应链的重构。

1  发展智能网联汽车的前提条件

智能网联汽车主要有三个功能模块，分别为环境感知、决策规划和车辆控制。环境感知又分为基于车载传感器的环境感知、基于V2X通讯的非视距感知与数据交互、基于地图构建定位的先验信息交互。（图1）

1.1 人工智能是基础

在国家的大力支持下，智能网联汽车作为一个新兴车种逐渐进入人们的视野，其最终目的是可以做到替代人类驾驶员来操作汽车，从而使道路通行效率更高，道路行驶更安全。智能网联汽车涉及到两方面的技术，一方面是智能，即人工智能，这方面更强调感知、规划、决策、执行。车辆通过车身上的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器收集道路参与者的信息并反馈给自动驾驶AI芯片進行处理，芯片首先会分析道路参与者的行为，然后对车辆的下一步运动进行决策，再由控制器执行操作。其实，如果单独拿出智能这一部分，可以认为它就是自动驾驶汽车，但是在发展自动驾驶技术的过程中，网联技术逐渐融合进来，从一定程度上促进了自动驾驶技术的发展，并且带来了更多可能。

在网联化这方面，车联网（V2X）是一项重要的技术，它可以算是物联网技术的延伸。车辆通过与道路基础设施、其他车辆甚至说是云端的数据相连，获得更多的道路信息。这能够帮助人工智能在充分考虑所有因素的基础上更好的做出决策，让自动驾驶更安全。这方面的技术虽然对网络环境的要求较高，但近几年来5G技术在我国的飞速发展，为其实现提供了可能。虽然中国的5G发展领先于全球，但由于目前5G的配套基础设施较少，车联网技术的实现目前仅限于在一些示范区内。当然，“网联”和“智能”互为支撑，而且，人工智能是基础，在网联技术融合进来之后，数据的体量级也直线上升，对于人工智能芯片的算力是一场极大的挑战。

1.2 车载AI芯片技术创新

根据美国加州2月底发布的《2019自动驾驶汽车路测脱离率报告》，MPD（平均每次脱离发生之前的行驶里程）前十名中的中国公司达到了四家，分别为百度，AutoX，小马智行，滴滴出行。但经过了解，百度、AutoX和滴滴出行均采用了英伟达制造的Xavier芯片以及平台进行自动驾驶方案的开发。从这些自动驾驶公司的选择上不难推断出，国外在车载AI芯片上的发展还是要略微领先于国内。

长安汽车在重庆举行了“中国首个L3级自动驾驶量产体验”，测试车型为新发布的UNI-T车型，该车型搭载了中国首款车载AI芯片“征程二号”。“征程二号”是由人工智能芯片初创公司地平线于2019年发布的，这款芯片的推出可以说是弥补了中国在车载AI芯片领域的空白。

1.3 AI市场的推动

在新基建中，人工智能领域的建设内容为：AI芯片等底层硬件发展;通用智能计算平台的搭建;智能感知处理、智能交互等基础研发中心的建设;人工智能创新发展试验区建设。根据《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引（国科发规（2019）298号）》，建设目标为，到2023年，建设20个左右新一代人工智能发展试验区。这为我国人工智能发展提供了巨大的机遇和资源。

相信在“新基建”的推动之下，无论是5G技术的普及应用还是人工智能的发展，都将推动我国智能网联汽车的发展。我们一定要把握住机会，协同创新、跨界融合，实现汽车产业的全面发展。不仅如此，人工智能的基础设施建设还将带动计算机视觉、自然语言处理等技术快速进步，促进智慧医疗、智慧交通、智慧金融等产业快速发展，带来更大的市场。

据市调机构BIIntelligence的预测，到2020年，全球联网汽车的市场保有量将达3.8亿辆，全球联网汽车的销售量将从2016年的2100万辆增至9400万辆，市场占比将达82%，2020年智能网联汽车市场的规模可达到1000亿元以上。而根据IHS的预测，2020年的车载AI芯片市场可达40亿美元。随着未来智能网联汽车渗透率的增高，无论是对芯片的数量还是功能的需求都会越来越旺盛，这将带动整个人工智能市场腾飞。

2  智能网联汽车的发展现状

智能网联汽车是汽车未来发展的趋势。许多国家都已出台法规政策支持智能网联汽车的发展，同时各大汽车企业也纷纷加大智能网联汽车的研发投入，抢占未来汽车技术发展的制高点。

2.1 国外发展现状

①环境感知传感器方面，毫米波雷达、摄像头和超声波雷达已经成为量产车型驾驶辅助系统的基本传感器配置。国外零部件供应商，如博世、大陆、奥托立夫和采埃孚等已实现大规模量产，并且完成了多线产品的更新迭代。其中，毫米波雷达的探测距离逐渐增加，刷新频率越来越高，成本和体积也在迅速降低;摄像头在保证数据处理实时性的前提下，像素越来越高;激光雷达由于成本原因，当前还未能在量产车型上大规模普及，但已大量装备在高等级自动驾驶测试车辆上;以深度学习和人工智能为代表的新技术广泛应用于目标辨识领域，显著提高目标识别的速度和成功率。

②网联通讯方面，目前在车联网智能网联领域存在两个主要的技术路径：1）基于专用短程通信（DSRC）技术和蜂窝式LTE-V通信技术。DSRC发展较早，技术较成熟，但缺点是路侧设施投入大，通讯覆盖范围较小，难以满足高速行驶中的数据通信要求;2）LTE-V包括集中式和分布式两种技术，可共用4G网络覆盖不同应用场景，信道宽，覆盖范围广，但缺点是实时性难以保证，市场验证不足。

③高精地图信息方面，高精地图的信息远比传统地图更加丰富完备。L3级别以上的自动驾驶高精地图不可或缺。国外开展高精度地图研究的企业较多，既有Here、TomTom这类传统的地图服务商，也有DeepMap、CivilMaps、lvl5等初创企业，此外Mobileye提出用众包的方式，以车载摄像头监控到的画面为基础，分析并上载后创建高清地图。

④无人驾驶整车方面，Waymo、Uber、通用、沃尔沃、奥迪和奔驰等企业已经完成相当数量的实际公开道路测试和虚拟仿真环境测试，测试车辆的自动化等级覆盖SAE L2～L4级。通过真实道路环境的测试不断完善自动驾驶系统，另一方面也为自动驾驶汽车的商业化运营探索方案。

2.2 国内发展现状

近年来，国家及地方政府相关部门等均以不同方式支持智能网联汽车发展。《汽车产业中长期发展规划》提出加大智能网联汽车关键技术攻关和示范推广。

目前，国内整车企业在智能网联领域也均有各自的发展规划。例如，一汽集团目前已布局手机交车、自主泊车、拥堵跟车和自主驾驶四项功能，计划在2020年发布高速公路代驾产品及深度感知和城市智能技术，在2025年实现智能商业服务平台运营，高度自动驾驶技术整车产品渗透率达到50%以上;上汽集团初步实现了120km/h速度下的自动巡航、车道保持、换道辅助、自主超车及远程遥控泊车等功能，计划在2020年实现高速公路上的自动驾驶;广汽集团目前开发的自动驾驶汽车初步实现了城市环境下的部分自动驾驶功能，计划2020年基本实现高速公路上量产的自动驾驶，2025年实现综合环境下全自動驾驶，并实现产业化应用。

3  智能网联汽车人工智能关键技术

智能网联汽车是一个复杂的跨界交叉系统，技术领域覆盖广、专业跨度大、技术架构复杂。其核心关键技术涉及汽车、半导体芯片、人工智能和信息通信等领域。

3.1 计算芯片技术

芯片是智能网联汽车的核心运算单元，主要包括CPU、GPU、现场可编程门阵列（FPGA）及专用定制芯片（ASIC）等。

其中：①CPU计算单元少，适合复杂逻辑运算与控制;②GPU具有高并行结构，适合对密集型数据进行并行处理;③FPGA通过冗余晶体管和连线实现逻辑可编程，计算效率高于GPU;④ASIC晶体管根据算法定制、无冗余，功耗低、计算性能和计算效率高。

3.2 环境感知传感器技术

主要包括毫米波、激光、超声波雷达、车载摄像头及其感知算法等技术。其中：①毫米波雷达通过接收和发射电磁信号实现对目标距离、方位和相对运动的高精度测量，环境适应性强;②激光雷达探测远、视角宽、角度分辨率高、不依赖于光照条件，但雨雪等天气会对探测产生影响，且尚无法满足量产要求;③超声波雷达成本低且不受光照因素影响，但探测范围小、方位角精度不高;④车载视觉传感器有单目、双目和多目等形式，基于机器学习的目标辨识技术已经有了长足的发展，但光线和天气状况变化对其识别效果影响很大。

3.3 云计算平台

云平台通过以太网络与车辆、路侧设备进行远程通信，实现远程监控、车辆追踪、调度管理和路径规划等功能，同时还能够利用云计算和大数据处理，为自动驾驶控制策略、智能交通控制管理的研究提供数据依据。

4  智能网联汽车人工智能技术发展趋势

总体而言，智能网联汽车技术未来将向着人工智能化、尺寸小型化、成本低廉化和高可靠性方向发展。

4.1 环境感知技术

79GHz毫米波雷达将取代24GHz雷达，天线尺寸更小、角分辨率更高、芯片材料将向着互补金属氧化物材料发展;激光雷达将向着固态激光雷达、更高的探测距离和分辨率、更小的尺寸和更低的成本发展;摄像头方面，将沿着深度学习的技术路线，向模块化、可扩展、全天候方向发展。

4.2 决策规划技术

人工智能技术将由目前所处的机器学习、深度学习阶段向着自主学习方向发展;人工智能算法芯片，将会对软硬件进行深度整合使其拥有超强的计算能力、更小的体积、更低功耗，算法处理速率将会大幅提升。

4.3 车辆控制技术

整车电子电气架构将向着跨域集中式电子架构和车辆集中式电子架构发展，分散的控制单元将减少，取而代之的是应用先进算法的集中控制单元;车辆控制算法也由传统控制方法向基于模型预测控制、最优控制、神经网络控制和深度学习等智能控制方法转变。

5  相关思考建议

智能化和网联化是汽车产业发展的必然趋势，智能网联汽车产业覆盖汽车、通信、互联网等多个领域，该产业的发展将加速推动相关产业的融合，汽车行业面临着机遇与挑战。在此提出几点思考和建议，供政府、企业和从事技术研发人员参考。

①建议政府加强智能网联汽车的顶层设计和规划，指导行业积极健康发展，合理调配资源，加强基础设施建设和共性技术研发，优化技术和产业布局，避免资源浪费和重复建设。②建议政府通过资金和政策引导企业加强基础感知传感器，如毫米波雷达、激光雷达等核心零部件的研发和产业化，解决关键核心零部件的空心化和对外依赖。③建议政府加快智能网联相关标准的制定工作，并积极参与甚至主导国际标准的制修订，增强中国在该技术领域的话语权。④建议正确合理加大与智能网联汽车相关的基础设施建设、基础地理信息平台建设、网联平台建设，并健全相应的法律法规，为智能网联汽车示范运营和未来道路运行提供基础和法律保障。⑤建议在核心控制器等硬件芯片、基础操作系统软件、底层驱动协议栈等方面集中突破，逐渐实现底层核心技术的自主技术支撑。⑥建议加大ADAS技术及产品的自主研发和大规模推广应用，为无人驾驶技术的到来奠定底层技术基础。虽然中国在智能网联汽车领域起步较晚，但是正在走一条具有中国特色的智能网联汽车之路，相信中国的智能网联汽车一定能够抓住这次发展机遇，引领汽车行业的发展。

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