“智能汽車將逐漸解放我們的手、腳、眼、腦，其計算能力正在不斷提高，汽車架構也發生了很大變化。在智能汽車軟件平臺、算法以及大數據方面，我國具有一定優勢，站在了世界前列。”武漢理工大學汽車學院副教授、浙江智能網聯創新中心專家楊勝兵對智能汽車的發展及產業影響做出了精妙的解讀。
4月24日晚8點，中國汽車報公益直播講座第九期如約開課，“雲學習”吸引了眾多智能汽車關注者，4.3萬多位觀眾在線聽課。此次，特邀嘉賓楊勝兵教授對智能汽車時代的技術背景，智能汽車技術架構的變革以及智能汽車生態的構建及發展等方面做了深入淺出的闡述，並與熱心觀眾進行線上交流互動。
5G讓智能汽車插上了“翅膀”
所謂“智能汽車”，就是在普通車輛的基礎上增加了先進的傳感器(雷達、攝像頭)、控制器、執行器等裝置，通過車載傳感系統和信息終端實現與人、車、路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環境感知能力，能夠自動分析車輛行駛的安全及危險狀態，並使車輛按照人的意願到達目的地，最終實現替代人來操作的目的。楊勝兵認為：“智能汽車只是暫時叫法，今後隨著技術發展，所有新車都將是智能汽車，那時，人們就不會再單獨定義‘智能汽車’了。”
智能汽車最終要實現自動駕駛，但不意味著現階段智能汽車都具有完全自動駕駛功能。智能汽車可以僅有部分自動駕駛功能或安全輔助功能，但智能汽車與傳統汽車相比在設計理念、產業結構、開發模式等方面已經發生了很大的變化。當然，這一切都是基於高速發展的科技背景。
5G時代，車載網聯、自動駕駛發展勢頭更猛。對於智能汽車需要快速通訊、快速反應，道路交通需要承受較多智能汽車的同時運行這些要素，楊勝兵認為：“5G技術本身的優勢很好地滿足了上述需求”，它的高速率、大容量、低時延能夠保證智能汽車的安全性、高效性、實時性，可以說，5G技術為智能汽車的快速發展插上了“翅膀”。
另外，智能汽車本身運算力的提升，操作系統的發展，軟件編程能力的進化，以及數據化網絡的建設，都為智能汽車時代來臨提供了助推作用。
總的來看，智能汽車正在經歷汽車機械、電器、電子、信息化、網絡化、雲化（連雲、運算髮迭代、云云化）、智能化、大數據化（含微服務架構）、智慧交通化。層層遞進，實現智能汽車由電子化到網絡化、智能化再到智慧化的技術不斷成熟的過程。“汽車由最初只是全部由人操控的機器到最後將成為具有一定感知能力、決策能力、應用能力、類人思考的智慧產物。”楊勝兵總結道。
電子架構風頭蓋過機械平臺
智能汽車有自己的生態系統，其電子電器架構與以往有很大不同，既集成了傳統汽車的零部件總成管理，也增加了AI芯片、AI算法、雲計算、大數據等。其中，科技公司主導的新架構要和主機廠同步設計，共同完成產品目標。主機廠做頂層VCU(整車控制器)集控管理設計，兼顧傳統底盤驅動系統和智能駕駛、網絡平臺、5G、V2X。整個電子電器系統架構包括了傳感器、各個控制單元、域控制器、T-box（車載遠程信息處理盒）、雲控制平臺以及V2X技術等，它是智能汽車的集控中樞，其影響力已經超越傳統汽車中的機械平臺。
電子架構採用一體化設計，整車控制器以下按各個域控制，主要有底盤控制域、車身控制域、動力控制域、自動駕駛域等，把整車控制器域化，各控制域的算力普遍在104G赫茲水平上。同時，楊勝兵認為：“電子架構從域可以向下兼容，像ABS、ESP等這些汽車傳統系統都可以保留，這樣的域和系統兼容狀態可維持相當一段時間。”而車身域、駕駛域、智能座艙、通信等方面不涉及傳統制造業的新東西，則可以大膽嘗試創新。
智能汽車的計算構架分四個部分，分別是傳感器邊緣計算、車載中央計算、道路邊緣計算和雲端中央計算。這幾部分之間的排列組合，可以很快構建智能汽車計算生態，四個部分可以有機結合，產生互補效應。如車載中央計算單元可以通過5G網絡與雲端中央計算取得信息交互，這樣可以適度降低車載單元的算力，讓整車有一個更好的成本管控。
以平臺論，智能汽車由硬支撐、局部支撐、平臺及軟件支撐三方面組成。其中，由互聯網企業主導的平臺及軟件支撐是智能汽車的關鍵環節。另外，智能汽車的開發模式與傳統汽車有很大不同，許多原來行業外的企業也參與進來。在新的開發模式下，智能汽車前期開發成本會非常高，這讓仿真測試變得更加重要。
楊勝兵認為：“2020年是L3級別智能汽車量產化的關鍵一年，也被稱作分水嶺。預計2020年到2025年這一階段，技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監督、網絡安全體系逐步形成，為智能汽車的普及做好鋪墊，2035到2050這一階段不斷完善智能交通系統、智慧城市相關建設、LTE-V2X區域覆蓋、5G-V2X大範圍覆蓋、時空基準網絡全覆蓋，這個時候整個智能汽車生態系統基本完成，後期還會進行不斷地動態調整。”
在對智能汽車上下游產業鏈的建議中，楊勝兵提到：“要在理解現今技術大背景前提下做好產業鏈的轉型升級；IT行業要做好自己的技術定位並嚴格遵照汽車行業的標準、規範、功能安全等。”
雲架構佔據智能汽車生態頂層 OTA常態化
整個智能汽車生態系統有底層和頂層，底層主要是主機廠、城市道路的信息採集還有車輛信息等，而頂層智能汽車生態系統由管理部門、雲化研究的大數據庫、商業用途和教育雲這幾個部分組成，它們之間信息互聯，構成了整個智能汽車生態系統。
新生態開拓了新的功能實現機制，楊勝兵舉例到：“倒車雷達、攝像頭將信號上傳到雲控制平臺，通過一定算法，確定自動泊車的精度，從而將程序下載，實現泊車的功能。”這樣，可以輕鬆實現軟件定義功能，開放造車。同樣，新生態也可輕易實現在線標定、算法雲端迭代、OTA(無線升級)升級等功能。
新一代智能汽車商業化推廣的過程中，需要前期測試，對用戶的出行習慣進行蒐集，形成具有商業價值的數據庫，這就叫算法的提前部署。運營階段，可以直接根據用戶習慣對數據庫中的數據進行調用，大大提高了運營效率。楊勝兵強調：“在雲架構和大數據時代，AI數據標籤、清洗，網絡爬蟲等費力不討好的事很快就會消失。”
特斯拉的橫空出世，讓純電動汽車牢牢佔據新能源舞臺中心，也讓OTA這個智能汽車“標配”逐漸常態化。其實在移動通信領域，OTA早已實現，而隨著汽車智能化的發展，車輛後續升級也逐漸提上議事日程。目前，很多車型需要到店升級，費時費力，而特斯拉的OTA一開始就表現出高端和易用性，引領一波潮流。可以想見，今後智能汽車的OTA不但是其重要的功能之一，也必將隨著信息技術的發展而更加完善。
同樣，在產品開發階段，OTA也能起到重要作用。前期的調試、監測過程中，各個控制域可獨自進行OTA升級。而一旦系統集成後到產品定型階段，各子系統必須要經過整車控制器VCU進行OTA升級，以確保協調統一的效果。
針對未來智能汽車生態系統的部署，楊勝兵教授在強調做好頂層設計和保持在體系之內的前提下給出了相應建議：“首先要推動5G技術、V2X技術的產業化落地；其次加強AI算法及部署平臺、雲平臺建設、OTA、仿真測試環境的搭建；還要加速底盤線控轉向、線控制動、電機電池及控制器的產品化；最後希望加強汽車各控制域的開發與雲端算法的研究。”
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文：林揚 編輯：黃霞 版式：劉曉燁
