深度評論：汽車智能化到“智能汽車”路在何方？

   [新華汽車 評論]隨著人們生活水平的提高以及汽車工業的不斷發展，人們對于汽車的訴求不再僅僅局限于代步，也對汽車駕駛便利性和乘坐舒適性，甚至是人車交互提出了更高的要求。按照市場的一般規律，有需求就會有服務，因而為汽車智能化提供了良好的機遇平臺。

    的確，近幾年汽車技術的發展速度和進化程度明顯提升。諸如自動變速器這類降低人們駕駛疲勞度的技術如雨后春筍般的出現，ACC（自適應巡航系統）協助駕駛員控制車速，自動泊車功能可以幫助駕駛員停車入位。不過“無人駕駛”技術的發展似乎較為緩慢，究竟“無人駕駛汽車”離我們還有多遠？

    汽車智能化的終點是“無人駕駛”

    汽車智能化的核心是智能化科技配置對駕駛員的操作行為進行輔助，而智能汽車則是跳脫出電腦對駕駛員的輔助，進入完全自動化無人駕駛的“自動駕駛汽車”。為了避免技術上層次階段的混淆，美國國家公路交通安全管理局利用0至5不同的自動化級別來區分自動駕駛技術：0級，代表沒有任何自動化技術；1級，特殊功能自動化：汽車需搭載至少一項基礎安全裝置；2級，組合功能自動化：汽車至少要集成2項高級控制功能；3級，有限的自動駕駛；4級，完全的自動駕駛。

    如何理解這些級別的定義呢？下面給大家舉幾個例子，例如谷歌無人自動駕駛車，由于需在特定道路上可以自動駕駛，并且偶爾需要駕駛員介入，因此它只屬于3級，有限的自動駕駛，奔馳帶轉向輔助功能增強版限距控制系統的車輛也僅能屬于2級。而日常配備ESP電子穩定控制系統的車只能算是1級。那么符合4級要求的汽車又是什么樣子呢？駕駛者在任何時間都不需對汽車進行控制，例如80年代美劇“霹靂游俠”(Knight Rider)中的KITT汽車。

    1992年，國防科技大學研制成功了我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車，由計算機及其配套的檢測傳感器和液壓控制系統組成的汽車計算機自動駕駛系統，被安裝在一輛國產的中型面包車上，使該車既保持了原有的人工駕駛性能，又能夠用計算機控制進行自動駕駛行車。2003年7月，國防科技大學和中國一汽聯合研發的紅旗無人駕駛轎車高速公路試驗成功，自主駕駛最高穩定時速13Okm，其總體技術性能和指標已經達到世界先進水平。盡管有試驗成功的案例，不過這些測試都是在特定環境下進行的，最多算是有限的自動駕駛。

    由此可見，盡管大部分民用車配備了諸多的先進的電子設備，不過仍處于1級狀態，少數的高檔車能夠達到2級標準，3級標準的汽車現在依舊處于科研階段，至于傳統意義上的無人駕駛4級汽車離我們還有一段距離，這也是汽車智能化發展的終極目標。

  通過網絡提升汽車智能化程度

    目前移動互聯技術呈現高速化和普及化，移動互聯與IT系統已經成為一個不可分割的整體，并形成一種相互促進的態勢。就目前狀況而言，汽車實現進一步的智能化必須依托網絡。汽車已經不僅是一個代步的交通工具，也是一個信息化綜合平臺。基于這點，很多汽車品牌都推出了自己的智能化車載系統，常見的智能系統主要有Onstar、G-BOOK、inkanet3G、Sync、CARWINGS、G-NetLink等系統。

    以CARWINGS系統為例，該系統是東風日產推出的車載信息服務系統，可以訪問即時的交通信息，并結合數據庫內記錄的歷史信息對交通狀況進行預估，通過專用軟件計算出用時最短的路線。以此減少駕車過程中的等待時間，提高平均行駛速度并降低燃油消耗。通過導航系統或日產呼叫中心向CARWINGS用戶提供服務。

    Onstar則是通用汽車公司推出的智能系統，具備碰撞自動求助、緊急救援協助、被盜車輛定位、全程音控領航等功能。簡單來說，裝載了OnStar的汽車在發生碰撞時這套系統就會第一時間呼叫上海服務中心，，駕駛員可以立即與安吉星OnStar的工作人員進行必要的通話。另外，車輛的定位信息也會一同發送到呼叫中心。在緊急情況下可以第一時間向外界求助。

    可以說，移動互聯技術的出現是汽車智能化改革的又一次騰躍，傳統意義上由汽車本身執行的智能化信息收集、處理等環節都可以通過網絡交由后方服務器進行處理，汽車只是執行命令的載體。最大的好處是將獲取外界信息的形式由被動變為主動，這也是汽車軟件智能化程度提升的基礎條件。

    未來ECU將被取代車聯網發展智能交通

    隨著時間的推移，計算機逐漸從獨立單機轉換為便攜的智能手機、平板電腦與其它嵌入式系統，而現代生活中的許多機械物件早已由這些系統負責操控。汽車上的這些控制單元被稱為ECU，每部車約有50至100個ECU，它們不僅負責控制車窗升降的電動馬達，也控制啟用安全氣囊以及車輛穩定的電子安全系統。

    盡管ECU為汽車的機械化到電子化做出了巨大的貢獻，不過ECU也成為了阻礙汽車智能化發展的羈絆。德國TÜV安全認證機構的研究報告指出這一切將可能不再適用在智能汽車上面，特別是當駕駛輔助系統等一些（半）自動系統出現之后，其根本原因在于這些控制單元對非結構化環境變化的適應性不高。未來更加智能化的汽車所使用的數據還需另外經過一道高階詮釋判讀的程序，在此基礎上還要對即將發生的行為進行預測，其中包括理解駕駛的意圖和對其他駕駛行為的預期。

    4G移動通信技術的成熟和普及能夠實現大數據通信，為車聯網的發展提供了平臺。車不僅能與互聯網隨時連接，還能與其他車輛進行信息交流共享，互通有無，探知路況，還能提供報警服務。例如，汽車在通過無人值守的路口時，由于環境建筑的原因使得駕駛視線存在盲區無法探知路口另一側的路況，實現了信息共享，那么看不到路況的汽車也能得知路況信息，實現安全預警。彌補了ECU對非結構化環境變化適應性不高的不足，并且實現了對危險行為的預測。

    除了車與車之間的信息共享，還可以進行車與路面的固定設備之間的信息交流，從而得知信號燈變化情況、道路擁堵情況、加油站位置、停車場車位等內容，最終實現智能交通體系。（文：安國臣）