1.1 智能網聯汽車的發展背景

1.1.1 智能網聯汽車的定義

智能網聯汽車（Intelligent & Connected Vehicle，ICV）是車聯網與智能駕駛汽車技術相結合的產物。車聯網是依托信息通信技術，通過車內、車與車、車與路、車與人、車與服務平臺的全方位連接和數據交換，提供綜合信息服務，形成汽車、電子、信息通信、道路交通運輸等行業深度融合的新型產業形態。智能駕駛是利用信息技術、計算機技術、控制技術實現汽車性能的全面提升。

隨著電子信息技術的發展，智能網聯汽車進入了廣泛應用的時代，成為汽車產業發展戰略的重要方向。2017年12月由工信部、國家標準委共同制定的《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》明確了智能網聯汽車的定義：智能網聯汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與X（人、車、路、云端等）智能信息交換、共享，具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，可實現安全、高效、舒適、節能行駛，并最終可實現替代人來操作的新一代汽車。

根據中國汽車工程學會于2016年10月發布的《節能與新能源汽車技術路線圖》的解釋，智能網聯汽車可以分為網聯化、智能化兩個技術層面。

在網聯化層面，車輛采用新一代移動通信技術（LTE-V、5G等），實現車輛位置信息、車速信息、外部信息等車輛信息之間的交互，并由控制器進行計算，進一步增強車輛的智能化程度和自動駕駛能力。我國智能網聯汽車信息通信標準體系如圖1-1所示，明確了汽車網聯化過程中涉及的軟硬件技術、體系結構、應用領域和應用中需要關注的信息安全等技術內容。

在智能化層面，汽車配備了多種傳感器（攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達），實現對周圍環境的自主感知，通過一系列傳感器信息處理和決策，汽車按照一定控制算法實現預定的駕駛任務。

網聯化是指汽車與X（人、車、路、云端（后臺）等）之間通過通信和網絡技術進行信息交換。智能化主要指汽車自主獲取信息、自主決策和自動控制能力。智能網聯汽車要實現的最終目標是高度自動化/無人駕駛。在國際上，美國汽車工程師學會（SAE）及美國國家高速公路交通安全管理局（NHTSA）分別對自動駕駛的等級做出劃分，其中，SAE根據動態駕駛任務及其失效后的接管者、操作場景限定范圍等，將自動駕駛劃分為L0—L5六個等級，如表1-1所示。

我國也在加快制定智能網聯汽車相關標準、法規，引導行業規范化、健康、穩定發展，先后出臺了《節能與新能源汽車技術路線圖》《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》《智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程（試行）》等指導文件。根據我國相關標準、指南文件的定義：在汽車智能化方面，我國將智能化分為五個層次，即駕駛輔助（DA）、部分自動駕駛（PA）、有條件自動駕駛（CA）、高度自動駕駛（HA）和完全自動駕駛（FA），如表1-2所示；在汽車網聯化方面，將網聯化分為網聯輔助信息交互、網聯協同感知、網聯協同決策與控制三個層次，如表1-3所示。

各種分類方法分別從不同的技術、行業角度出發，細節略有不同，但是，無論是何種分類，從駕駛人對車輛的控制角度來看，可分為三種形式：駕駛人對車輛具有完全控制權、只具有部分車輛控制權以及無車輛控制權。當駕駛人擁有車輛控制權時，根據車輛的智能網聯程度決定駕駛人對車輛的控制程度，智能網聯的等級越高，駕駛人對車輛的控制越少，自動駕駛的程度越高。

1.1.2 智能網聯汽車的組成

智能網聯汽車相關概念之間的相互關系如圖1-2所示。智能交通是包括但不限于智能汽車在內的綜合交通管理系統，包括智能道路、智能交通設施等，是智能網聯汽車應用的領域。車聯網體系是汽車智能化、網聯化最重要的載體，只有充分利用互聯技術，才能保障智能網聯汽車真正擁有充分的智能和互聯。

智能汽車本身具備自主的環境感知能力，可以作為車聯網體系的一個重要節點，通過V2X技術實現車與車、車與路、車與人、車與云平臺之間的信息通信。智能汽車中的感知系統，可以對周圍環境進行識別，作為智能駕駛系統的決策依據。

車聯網架起了智能汽車與其他對象之間的信息溝通橋梁，智能網聯汽車結合了智能汽車和車聯網的特點，通過車聯網獲得智能交通系統的信息，通過車內網絡通信獲得自車狀態與周邊環境感知信息，并通過車聯網分享智能交通信息。

智能網聯汽車智能駕駛的關鍵技術可以劃分為環境感知層、智能決策層以及控制執行層。

1．環境感知層

環境感知層的主要功能是通過車載環境感知技術（如視覺、雷達、高精度定位與導航等）、車內網技術、4G/5G及V2X無線通信技術等，實現對車內與車外（如道路、車輛和行人等）靜、動態信息的提取和收集，并向智能決策層輸送信息，這是智能網聯汽車各類功能實現的前提，如圖1-3、圖1-4所示。

2．智能決策層

智能決策層的主要功能是接收環境感知層的信息并進行分析、處理，做出自動駕駛行為決策。智能決策層可以根據識別到的道路、車輛、行人、交通標志和交通信號等去理解駕駛環境，分析和判斷車輛需要采取的駕駛模式和決策將要執行的操作，并向車輛控制行層輸送指令。智能決策層是智能網聯汽車各項功能得以實現的核心。

3．控制執行層

控制執行層的主要功能是根據智能決策層的指令操作和控制車輛，并通過交互系統向駕乘人員提供道路交通信息、安全信息、娛樂信息、救援信息、商務辦公、在線消費等信息與服務，提供安全駕駛、舒適駕乘和智能交互（圖1-5）等功能。

控制執行層主要依賴于車輛底盤（轉向、制動、驅動等）線控和車身電子電器（車門、車燈、儀表等）實現車輛的自動控制，以及智能網聯系統與車內駕乘人員的交互。

智能化和網聯化是未來汽車工業的發展趨勢。目前，智能網聯汽車的發展還處于初級階段，這是輔助駕駛、半自動駕駛和全自動駕駛智能網聯汽車逐漸成熟并得到廣泛應用所必經的階段。通過智能化和網聯化的發展提高汽車的安全性，可以通過及時預警、合理的路徑規劃和主動控制來避免交通事故、降低能源消耗、減輕交通擁堵壓力，滿足消費者更多的安全、節能、舒適等功能需求。隨著各項技術的進步與發展成熟，以及消費者日益提升的需求，汽車的智能化和網聯化勢在必行。

智能網聯汽車未來的發展趨勢，從宏觀角度看，是一個非常重要的移動終端，既滿足出行需求又提供了各類可能的交互場景；從微觀角度看，是一個具備高度集成化的智能移動空間。

智能網聯汽車是一個網絡互聯并兼具智能化的系統，可以實現以下區別于傳統汽車的典型功能。

（1）空中升級 智能網聯汽車從云端接收OTA（Over-the-Air Technology，空中下載技術）更新，駕駛人將會受益于新的安全特性和系統功能，并可以根據自己的喜好定制新服務。

（2）輔助/自動駕駛 智能網聯汽車可以通過避免危險來提高駕駛人的安全性，比如說駕駛分心、有障礙物或者惡劣天氣時，汽車可以提前提醒駕駛人注意道路安全；或者在駕駛人感覺疲勞或者不愿意駕駛車輛時代替人工駕駛。

（3）車輛維修/保養 車輛維修/保養是保障交通安全的另一個重要組成部分。智能網聯汽車在使用的過程中，能夠幫助用戶避免故障。通過監控車輛零件的磨損和使用信息，結合用戶的駕駛習慣預測即將到來的維修/保養需求，智能網聯汽車可根據特定的車輛狀況和使用情況發送維護提醒和車輛診斷報告。

（4）緊急救援 當車輛發生交通事故時，智能網聯汽車可以通過緊急救援功能，自動向交管中心或維修中心發送請求緊急救援服務信息。

（5）個性化定制 智能網聯汽車將向客戶提供更智能、更多的定制服務方案，在保證安全駕駛的基礎上定制開發客戶對車輛的特殊擴展功能，以滿足各類個性化需求。

智能網聯汽車包括了自動駕駛汽車的感知系統、決策系統和執行系統等物理結構，同時需要各類關鍵技術以實現各類典型功能，所涉及的關鍵技術有：

1）環境感知技術，包括機器視覺圖像識別技術、雷達（激光、毫米波、超聲波）周邊障礙物檢測技術、車輛網絡通信技術、多源信息融合技術、傳感器冗余設計技術等。

2）智能決策技術，包括風險建模技術、全局路徑規劃技術、局部路徑規劃技術、駕駛模式分析技術等。

3）控制執行技術，包括驅動/制動控制、轉向控制、基于驅動/制動/轉向/懸架的集成底盤控制、車隊列協同和車輛道路協調控制、人機交互技術等。

4）2X通信技術，包括車輛專用通信系統、車與車信息共享與協同控制通信保障機制、移動自組織網絡技術、多模通信融合技術等。

5）云平臺和大數據技術，包括智能網聯汽車云平臺架構和數據交互標準、云操作系統、數據高效存儲和檢索技術、大數據關聯分析和數據挖掘技術等。

6）信息安全技術，包括汽車信息安全建模技術、通信加密機制、證書管理、密鑰管理、汽車信息安全測試方法、信息安全漏洞應急機制等。

7）高精度地圖和高精度定位技術，包括高精度地圖數據模型和采集方式標準化技術、交換格式和物理存儲技術、基于衛星定位系統和差分增強的高精度定位技術、多源輔助定位技術等。

8）標準與法規，包括智能網聯汽車整體標準體系，以及涵蓋汽車、交通、通信等各個領域的關鍵技術標準。

9）試驗評價，包括智能網聯汽車試驗評價方法和試驗環境建設。

1.1.3 智能網聯汽車行業背景分析

1．自動駕駛汽車技術的發展歷程

在20世紀80年代，美國電視劇《霹靂游俠》中的KITT自動駕駛汽車曾經風靡世界。后來，基于龐蒂亞克小型多用途車改造的無人駕駛汽車進入“機器人名人堂”。20世紀90年代后期的另一項開創性工作來自意大利帕爾瑪大學的視覺實驗室——vislab，他們使用由雙目攝像頭組成的立體視覺系統，在公路上進行2000km的長途測試，無人駕駛里程占94%，速度達到112km/h。到如今，無人駕駛領域的巨頭Waymo采用了菲亞特克萊斯勒的小型貨車“帕西菲卡”作為其無人駕駛汽車平臺，達到平均約16000km（10000mile）才需要一次人工接管的高度自動駕駛水平。日本、德國和美國的汽車制造商幾乎同時開始自動駕駛汽車的研發。日本筑波工程研究實驗室、德國慕尼黑國防大學和梅賽德斯聯合小組、美國國防高級研究計劃局（DARPA）和卡內基梅隆大學分別以攝像頭和激光雷達為基礎，開發了不同的自動駕駛汽車原型，并在路試中取得了一定的突破。特別是1995年，卡內基梅隆大學的導航實驗室完成了從匹茲堡到圣地亞哥的“無人駕駛”之旅，其中98.2%的里程是由無人駕駛完成的，盡管車輛速度不快，卻也體現了自動駕駛技術水平的顯著提升。

我國第一輛自動駕駛汽車是20世紀90年代初由北京理工大學、南京理工大學、國防科技大學、清華大學和浙江大學聯合研制的ATB-1，這些學校已成為我國無人駕駛人才培養的搖籃。之后研制的ATB-2，與ATB-1相比，速度增加了3～4倍。同樣在20世紀90年代，中國科學院自動化研究所開始在美國研究無人駕駛車輛。2003年，國防科技大學與一汽合作的紅旗CA7460實現了高速公路自動駕駛示范，最高時速170km/h，可以實現自動超車。

2004年發生了無人駕駛領域的一項重大事件，即在美國國防部的支持下，史上第一屆DARPA無人車挑戰賽成功舉辦。第二次海灣戰爭開始后，美國國防部注意到在沙漠行動中士兵的傷亡，于是希望用無人駕駛來解決這個問題，便通過無人駕駛汽車比賽的方式支持相關技術的研發，并設置了巨額獎金。在這場競賽中，許多參賽的車輛采用了激光雷達、高精度地理信息系統和慣性導航系統，至今，這仍然是許多無人駕駛汽車技術的標準配置。早期用于無人駕駛汽車比賽的車輛如圖1-6所示，它們為智能網聯汽車的崛起奠定了堅實的基礎。連續多屆DARPA賽事，從最初的沙漠賽到遵守交通規則的城市賽，這項賽事為自動駕駛的技術探索、市場化探索以及人才培養都做出了貢獻。

DARPA的無人車挑戰賽激發了中國同行的積極性。2009年，在國家自然科學基金視聽覺信息的認知計算重大研究計劃的支持下，首屆中國“智能汽車未來挑戰賽”在西安舉行，揭開了中國系列無人車挑戰賽的序幕。

2011年7月，國防科技大學自主研發的紅旗HQ3無人駕駛汽車首次完成了長沙至武漢286km的高速全程無人駕駛試驗，其中人工駕駛里程小于1%。比較上一代CA7460，在硬件小型化、控制精度和穩定性方面取得了顯著的進步。這輛無人駕駛汽車也為國防科技大學贏得了“智能汽車未來挑戰賽”系列賽的冠軍。

2015年12月，百度和寶馬的無人駕駛汽車在G7“五環高速-奧林匹克森林公園”路線上來回行駛，吸引了無數眼球。

2015年底，特斯拉通過OTA的方式使其部分車輛獲取了名為AutoPilot的輔助駕駛功能，揭開了自動駕駛產業化的序幕。2015年下半年至2016年間，大量初創公司、互聯網企業、汽車企業投入到智能網聯汽車產業化的洪流中。

2．我國智能網聯汽車產業戰略發展要求

在智能網聯汽車產業化過程中，規范化、標準化的行業引導是保持產業持續健康發展的關鍵，尤其是測試和評價體系的標準化。智能網聯汽車技術的研發和產品應用離不開道路測試。為了保證在各種道路交通條件和使用場景下安全、可靠、高效地操作車輛，自動駕駛功能必須要在真實的交通環境中進行充分測試，以充分驗證汽車的自動駕駛能力，并與道路、設施和其他交通參與者協同。

目前，美國、歐洲、日本等發達國家和地區也已將智能網聯汽車作為汽車產業未來發展的重要方向，加快產業布局。跨國汽車企業已經實現了一些L2級自動駕駛汽車的批量生產。一些高端品牌率先推出L3級自動駕駛汽車，以谷歌為代表的新技術力量也在積極進行高度自動駕駛L4級、完全自動駕駛L5級的開發和測試。美、歐、日等已相繼出臺道路測試管理規范，在場地測試、公開道路測試方面給予智能網聯汽車的研發和產業化以積極的引導。

我國汽車行業組織、工業和信息化部、各地方政府等也在積極制定各項法規與標準，引導智能網聯汽車的持續健康發展。

北京市于2017年12月發布《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》及相關文件，確定33條共計105km開放測試道路，已發放首批試驗用臨時號牌。上海市2018年3月發布《上海市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》，劃定第一階段5.6km封閉試驗區（圖1-7），并發放第一批公開道路無人駕駛測試號牌。重慶、保定也相繼發布了相應的道路測試實施細則。

2018年4月，我國工業和信息化部、公安部、交通運輸部頒發了《智能網聯汽車道路測試管理規范（試中）》，適用于在我國境內進行的智能網聯汽車道路測試，測試范圍包括有條件自動駕駛（L3級）、高度自動駕駛（L4級）和完全自動駕駛（L5級）。管理規范對測試對象、測試駕駛人和測試車輛制定了嚴格的規定。提出了對測試主體單位性質、業務范圍、事故補償能力、測試評估能力、遠程監控能力、事件記錄分析能力、對法律法規遵守等七個條件。對測試車輛提出試驗車輛注冊登記、強制性項目檢查、人機控制模式轉換、數據記錄及實時回傳、特定區域測試以及第三方機構檢測驗證等六項基本要求。