信息通信技术对智能网联汽车的影响

时间:2022-03-20 10:12:43

信息通信技术对智能网联汽车的影响

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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作者:白朋涛 单位:河北省石家庄市高级技工学校