2018年03月18日 | 新能源汽车的大数据与自动驾驶的行业解读

随着人工智能和新能源技术的发展，从智能驾驶向无人驾驶技术的发展、车联网、汽车大数据的应用将会颠覆传统的汽车产业。汽车的“电动化、智能化、网联化、共享化”正在带来革命性的变化，改变的不仅仅是汽车产业，还有汽车出行方式。而出行方式的改变会引发整个社会形态的巨大变化，这是一场技术革命。据了解2020年左右，初级的自动驾驶技术会普及，到2030年高级别智能驾驶技术会出现。随着整个产业生态和竞争模式的变化，新能源汽车的竞争对手不再是宝马、丰田这样的公司，而是苹果、谷歌这样的公司。

2018年3月13日，中国汽车工程研究院联合德国慕尼黑展览集团于2018年3月13~14日在上海浦东喜来登大酒店隆重举办2018新能源和智能网联汽车国际创新发展论坛。本次论坛聚焦研讨新能源和智能网联汽车发展带来的新生态、新动能和新格局，围绕产业由大变强的两条主线/突破口以产业技术研讨和分享为主逻辑，兼顾呈现全产业链及相关产业的最新态势。《国际电子商情》记者参与此次论坛，并第一时间为您带来最新的汽车产业对新能源智驾汽车的解读和思考。

自动驾驶如何驱动汽车产业变革？

清华大学汽车工程系主任杨殿阁教授首先介绍了自动驾驶目前的技术发展现状及技术突破。 杨殿阁教授表示，汽车的“电动化、智能化、网联化、共享化”，这是汽车的新四化，正在带来革命性的变化，改变的不仅仅是汽车产业，还有汽车出行方式。出行方式的改变会引发整个社会形态的巨大变化，这是一场技术革命。说到这一点，我们国家领导人是非常关注的，行业内人士知道，去年12月份发改委发布了“智能汽车创新发展战略”，意味着智能汽车的发展在中国在未来会成为国家战略去推进。工信部也在推进智能网联汽车相关的标准，春晚的时候百度无人车队在大桥上行驶，今年CES展览上丰田公司也宣布要做出重要的转型，竞争对手将是谷歌、苹果这样的公司，从汽车制造商转变为交通服务运营商。

智能驾驶汽车的不同级别介绍，L4`5被看做高级阶段的自动驾驶

简单看一下智能汽车的分级，目前自动驾驶大概分为5个级别。类似于紧急避撞这样的系统属于L1~2，L3是人机共驾，L4~5是比较高级的自动驾驶，从控制到监视到失效应对都是无人状态，这是比较高级的自动驾驶。

日本自动驾驶汽车的发展现状和目标

日本汽车企业重点推广的是一二级自动驾驶技术，主要是驾驶辅助技术，通过辅助技术提升汽车的安全性。日本希望通过一二级智能驾驶辅助技术的推广在2018年把交通死亡人数控制在2500人之内。冬季奥运会日本会开展高级别自动驾驶的展示示范，高级别的自动驾驶它的推广节点主要是在2021—2030。作为零部件企业来说自动驾驶技术推进应该领先于整车企业，这是大陆公司的，2020年之前大陆重要的目标还应该是驾驶辅助，2025开始全自动驾驶将进出产业化推广。右侧是欧盟的技术路线图，2025年之前重点是驾驶辅助，2030高级别自动驾驶的运营才会进入推广的阶段。到2025以后高级别自动驾驶会进入产业化。

智能网联汽车可以实现哪些应用？

从这张表上能看得更清楚一点，2020这个节点，所有的新车里面装备1、2级驾驶辅助技术的汽车，在新车中的占比在50%左右。到2025年比例会到80%，3—4级智能汽车可能会在10—20%。2030年百分百车辆都具备1—2级智能功能，5级在10%左右。大家会很期盼，但是对于大部分人来说到2030年10%车辆都是一些专业的车辆，并不是我们平时开的车。比如公交车和港口用的物流专用车，包括一些专车，可能这些车上最新实现高级别自动驾驶。

汽车现在硬件、软件是高度饱和的，互相之间的软件层是不兼容的。杨殿阁认为，手机、PC之所以高度发达是因为软硬件分离，智能汽车要发展需要支持软硬件分离。

谈到高级自动驾驶的智能计算平台，杨殿阁认为需要有强大的计算能力以及人工智能技术才能满足高级自动驾驶的需求，所以未来需要超级计算平台。

另外一个是感知技术，要达到4、5级的智能驾驶，需要在超视距以及超视野的距离进行感知，必须通过感知能力来弥补驾驶者的决策速度的不足，要超过人的感知能力。 对于智能汽车来说，要通过车联网来解决看不到的问题。

谈到高级自动驾驶面临的技术突破，杨殿阁表示，从L1到L5需要的技术都不一样，到了L4或L5，自动驾驶地图是必备项目。有了地图就可以把感知和地图结合起来，驾驶者就可以知道跟周边驾驶环境有多远。

这是基于自动驾驶地图的决策，这种方式是基于控制逻辑来做驾驶。这种方式对于做汽车的比较简单，这需要整车的控制比较精确。 谷歌和百度没有在汽车本身开发做工作，通过大量的数据采集和人工智能深度学习来进行驾驶决策与控制。通过深度学习来做智能驾驶的训练也能让汽车开起来。

但是这么做出来的汽车有个问题，如果出现事故的原因是无法获知的，对于汽车来说安全是最重要的，哪怕出一点问题都不行。所以对于未来高级别的智能驾驶一定是把深度学习和驾驶决策结合起来。 最后是汽车的安全性问题，汽车的安全性比手机、PC的安全新重要很多。车载信息安全涉及到国家战略安全层面，需要从国家层面统一考虑。

杨殿阁也介绍了清华大学目前的进展，清华大学专门成立了智能网联汽车与交通研究中心，目前清华研发的L1\2驾驶辅助技术一斤在上汽、长安、广汽、宇通、日产和丰田等汽车企业进行批量前装。同时清华大学智能团队也孵化了智行者科技等创业企业。

政府和企业如何利用新能源汽车大数据？

新能源汽车国家大数据联盟秘书长、电动汽车国家重点实验室副主任王震坡教授表示，对于企业来说，汽车的故障、安全、行驶、运营监控的数据对于企业提供更多汽车服务会有很大的价值。未来整个行业满足客户需求，还有全产业链的电池管理，未来这个汽车大数据会对中国新能源汽车行业的发展起到更重要的作用。

说到新能源汽车的大数据，习主席在2017年12月8日提出了国家大数据战略。所谓大数据，本质是体现在数据的挖掘深度和广度，也就是跨界融合的广度。 对于大数据和新能源汽车在政府工作报告上也做到了体积。 在中国制造2025的重点研究领域，把汽车低碳化、信息化、智能化作为核心技术。

新能源汽车大数据平台的建设情况如何？王震坡表示，在2016年年底完成了企业、地方、国家三级检测平台的监管体系，实现企业级平台的数据监控。

通过这套体系完成了数据项目的规范化，包括了针车、电池、电机的多种数据，通过这些数据清单，对于国家平台来说，可以对全国新能源汽车进行监督检查和数据分析。对于地方平台则可以对公共服务领域的新能源汽车尽心安全监控。企业平台则可以对产品实现100%的实时监控。 随着平台体系的建设，在2017年还确定了在全样本行业数据监控的基础上，在去除隐私数据外，可以进行隐私数上传。

从技术分析角度来看，这个平台在北京理工大学有独特的优势。这个技术开展了基于大数据挖掘的电动汽车远程故障诊断体系，除了基础的安全阈值预警，通过对大数据的历史应用分析，基于典型数据的商用值变化可以提供预警信息。 对于大数据的真实性和有效性，如何进行检验和逻辑判断？对数据的无效性异常率，来保障数据的可靠性和安全性。在2017年，还有一项工作。以前车辆技术参数都是从实验室出来的，现在有了大量车辆应用技术，通过经济性、环境适用性、可靠性、安全性指数的标准，可以通过企业的多项车型来进行计算。

有了新能源汽车本身的驾驶信息，说到数据的跨界融合，还可以实现数据多元融合。对于政府领域，有了多元数据融合后，对于交通管理、车辆追踪、国家安全、产业政策的制订来提供一系列数据支持。有了相干数据后，可以对企业提供各种公共和商业服务信息。比如分时租赁，目前各个企业之间数据是分开的，如果能做到多企业数据沟通，当你使用一个APP就能满足所有的服务需求。 现在在我们的平台里，有几项具体的工作。

除了通过车辆回传的数据确定历程还可以获得运行规矩，还可以通过车辆能耗的变化可以看到车辆是否在运行，比如物流车辆的能耗数据可以算出运行是否正常。通过电池健康状况可以确定电池的安全性，通过动力电池的电压变化规律，挑出异常点和故障诊断。 同样的，这些数据还可以对运营企业服务，通过车辆应用模型，对能耗和驾驶行为服务，优化驾驶行为，降低运营成本。

对于驾驶员的数据，可以进行行为与能耗分析，可以个性化指导驾驶员朝着低能耗驾驶发展。 我们有了国家的新能源汽车检测平台，同时确定要建立新能源汽车国家监测与动力蓄电池回收利用溯源管理平台。