信息通信技术对智能网联汽车的影响

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摘要:近几年汽车发展态势迅速，智能网联汽车日渐兴起，在此背景下，信息通信技术的发展对智能网联汽车数据资源产生了深远影响。本文从决策控制、网联交互、评价测试和产业服务四个方面，探讨了数据的作用，同时梳理了汽车产业发展过程中信息通信技术的影响作用，以便为智能网联汽车数据在未来的资源整合工作提供参考。

关键词:信息通信;智能网联汽车;数据资源;影响;控制

1汽车产业的基本发展情况

目前，我国在汽车行业业绩骄人，特别是近年来，随着经济社会持续发展，群众购车意向强烈，汽车保有量总数直线上涨，到2017年年底，全国机动车保有量已突破达到3．13亿辆，其中，汽车2．18亿辆，机动车驾驶人达3．86亿人，其中绝大多数都是汽车驾驶人。表1为近5年新注册登记的机动车数量。

2智能网联汽车

汽车产业在迅速发展的同时，智能化、网络化、电动化、信息化等诸多技术都为汽车带来了良好的发展机遇，智能网联汽车应势而生，成为未来20年发展的最终形态，已经是行业内的一致认识。虽然当前还没有统一权威的定义，但从整体上看，包括有智能化和网联化的两个特点，同时这也是汽车技术需要融合突破的具体方向。具体来讲，主要是指借助通信、网络技术，从汽车设计研发与生产制造的过程当中入手，搭载传感器、控制器、执行器等相关装置，在车辆的设计制造、销售、使用与回收等寿命周期内，实现车辆智能系统和人、道路、社会、云端等共同的信息交换与共享，实现对复杂路况的环境感知、智能决策、智能控制等功能，整体上的功能结构如图1所示。图1智能网联汽车体系图作为核心组成部分，数据资源正逐步成为汽车与信息通信融合发展的媒介。在此背景下，国家提出了2025制造规划，开始推动汽车制造与大数据的融合发展。对于汽车行业，这些意味着行业内部数据的创新整合。2017年，智能网联汽车获得突破性发展。与此相关的数据资源，不仅在环境、决策、控制、交互等方面发挥作用，更在设计、制造、服务等环节产生促进作用。目前，智能网联汽车数据资源，包括有媒体服务、数据共享、远程监控、公共调度等诸多领域的数据，共归类划分为决策控制、人车交互、评价测试、产业服务等四类应用，下文从这四个方面进行分析。

3信息通信技能对智能网联汽车数据的影响作用

3．1决策控制方面。使汽车实现智能与网联技术的基本思路，主要是感知、决策与控制。这个思路，主要是通过信息通信对汽车在行驶、使用过程中所产生的一切数据进行采集、统计、分析与处理。当汽车在产生了相关数据后，通过通信技术上传到云端数据处理中心，对各种维度、各种类型的数据进行高速处理，通过分析与判断，结合事先预定的既定处理机制，将数据结果转换为控制数据，发送到汽车的执行器上，进而达到动态调整汽车行为的结果。基于此，这些数据就构成了一个闭环的信息流，从环境开始，通过决策控制，最终回归到汽车环境当中。比如，将电子地图与环境信息，整合分析后，可以转化为使汽车按照比较后的路线行驶的数据，可以视其为决策控制数据。对于采集数据来讲，先进高效的传感技术最为关键，它直接决定着数据的传输过程是否完整。当前，在已经通过测试的智能网联汽车中，无论是什么品牌的汽车，都大批量集成了视觉、超声波感、激光、雷达、红外等各类传感技术。各类传感器在将信息采集到后，其信息格式、时限、误差等各方面都有区别，因此，将数据进行统计、清洗、加工、规范等是信息通信的重要基础。以视觉传感的技术为例，这是车辆感知环境的基础技术，也是提高驾驶性能的关键技术。当视觉传感器将触发到的人、车、路、标志等各类环境图像数据，进行采集统计，上传到车载处理系统，再经系统分析处理后传输到决策系统。在此基础上，汽车要实现智能网联的目的，其决策系统还需要交通法律、道德伦理、驾驶习惯等人文方面的约束因素作为参考。智能化的汽车决策与人的不可控行为之间有天然的冲突矛盾，再智能化的决策不能对交通法规、人文伦理等形成冲击，这个不可取，但如何取得更好的解决方案，目前还在讨论当中。从技术角度来讲，决策算法不只只是对单一条件的分析处理，更是对海量数据的统筹分析。因此，除对数据传感、交换、传播等硬件有技术要求外，还对数据计算也有更高要求。作为创新发展的人工智能，为智能网联汽车的决策提供了技术基础。相对于传统的信息技术，人工智能已经表现出自学习、自适应、自组织的特性，可以在叠加大数据、网络互联的效应下，为智能网联汽车决策提供更优化的技术支持。以某品牌无人汽车为例，早在2016年就完成了实际路况下的测试，2017年又进一步实现了城市道路下的测试。3．2人车交互方面。在人车交互方面的应用，前期主要涉及到车辆位置、健康、路线、交通，以及导航、天气、通信等多个方面的数据支持，发展到后期，主要涉及到智能化交通系统、智能化汽车系统等多系统的融合。届时，将体现为5G、专用短程通信等技术为载体，实现车与车、车与人、车与家、车与路、车与交通调度等诸多方面的交互连接。彼时，基于智能网联的汽车，将脱离传统的人类控制模式，除由车体自身获得数据外，还将由远程控制端将全城交通情况、由道路基础端将信号灯数据、由前车移动端将交通事故数据、由非机动车移动端将行人数据等共同传输到汽车，在很大程度上降低汽车决策控制对于处理器的性能要求，降低单车成本，更好地促进汽车网络智能化的发展，为公共交通、个人出行、社会安全等提供最优解决方案。总之，汽车联网将更有效地促进智能交通的实现，并推动多车环境下的统筹安排。基于各类数据的丰富与其采集的精准性，智能网联汽车也将能更好地发挥协助作用。在这个方面继续挖掘下去，可以开发更多现实场景的技术实现，促进相应系统的技术进步与升级换代。3．3评价测试方面。智能网联系统的出现，改变了传统汽车的驾驶模式，实现了无人驾驶的突破，对数据采集、通信、处理与安全等层面提出了更新更高的要求。当前，除了传统汽车检测机构外，还有更多的网络公司、通信公司正在逐步参与进来。毕竟这一技术的发展还面临着安全性能方面的挑战，未来一段时间，数据通信技术与质量也将面临着多方面的冲击，虽然目前也没有成型的评价方法，但可以相信技术的认证升级是可以逐步实现的。为了推动相关技术的发展，国家工信部也在2017年初与多地政府签订了智能网联汽车应用示范的合作协议，提供了基础设施保障。具体的评价测试，不只在评价方法上要有提升，更要有评价测试技术的创新。以识别环境为例，识别度的精准程度非常重要。在现实环境当中，人、车、标志、路况各类信息无比复杂，使用传统的测试难以解决这一问题，这就需要虚拟场合数据的支持。通过建立三维立体的交通环境，搭建仿真路况，将人、车、标志、信号、路况等诸多虚拟数据组织在一起，甚至通过设定来模拟更为复杂且现实中难以出现的场景，以满足评价测试效率的提高。3．4产业服务方面。智能网联汽车的发展，与其产业数据信息化、网络智能化的水平密切相关。面对未来发展态势，需要综合利用个性化定制、精准营销、数据共享、人工智能等技术，才能逐步丰富汽车数据资源，并与其他系统融合发展，为社会提供更多功能的应用。在营销服务的阶段，结合智能网联汽车所带来的智能化，通过数据信息分析，可以实现精准营销。借助客户信息、消费轨迹、驾驶习惯、车辆状态等全面性的数据，可以完成对潜在客户的精准描述，进而针对性地推送营销与服务的信息。基于智能网联汽车还没有真正成为现实，信息通信技术在产业服务方面对数据的影响，还需要更加深入的研究，特别是需要大量的数据来支持，更需要信息通信技术作为途径，重塑汽车产业价值链，最终才能呈现出战略性的新兴产业。

4结语

综上所述，智能网联汽车的发展，已经受到信息通信技术的深远影响，主要集中在决策控制、人车交互、评价测试和产业服务等四个方面，在实际运营中已经取得长足发展。但同时受到安全保障、通信技术、政策法规等诸多方面的现实约束，在对数据资源的研究工作，还处在决策控制和人车交互方面，而有关评价测试和产业服务的研究还没有开展起来，同时，基于设计思路、制造材料、电气电路、机械自动、法律法规等多个层面的共同约束，还需要技术的更进一步提升。

参考文献

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［2］胡舜耕，王志军，张琳，等．移动互联汽车数据共享［J］．电信科学，2016(12):26－31

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［4］宋娟．“互联网+”背景下的智能网联汽车［J］．软件和集成电路，2016(1):36－37

作者:白朋涛 单位:河北省石家庄市高级技工学校