“智能汽车将逐渐解放我们的手、脚、眼、脑，其计算能力正在不断提高，汽车架构也发生了很大变化。在智能汽车软件平台、算法以及大数据方面，我国具有一定优势，站在了世界前列。”武汉理工大学汽车学院副教授、浙江智能网联创新中心专家杨胜兵对智能汽车的发展及产业影响做出了精妙的解读。
4月24日晚8点，中国汽车报公益直播讲座第九期如约开课，“云学习”吸引了众多智能汽车关注者，4.3万多位观众在线听课。此次，特邀嘉宾杨胜兵教授对智能汽车时代的技术背景，智能汽车技术架构的变革以及智能汽车生态的构建及发展等方面做了深入浅出的阐述，并与热心观众进行线上交流互动。
5G让智能汽车插上了“翅膀”
所谓“智能汽车”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像头)、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。杨胜兵认为：“智能汽车只是暂时叫法，今后随着技术发展，所有新车都将是智能汽车，那时，人们就不会再单独定义‘智能汽车’了。”
智能汽车最终要实现自动驾驶，但不意味着现阶段智能汽车都具有完全自动驾驶功能。智能汽车可以仅有部分自动驾驶功能或安全辅助功能，但智能汽车与传统汽车相比在设计理念、产业结构、开发模式等方面已经发生了很大的变化。当然，这一切都是基于高速发展的科技背景。
5G时代，车载网联、自动驾驶发展势头更猛。对于智能汽车需要快速通讯、快速反应，道路交通需要承受较多智能汽车的同时运行这些要素，杨胜兵认为：“5G技术本身的优势很好地满足了上述需求”，它的高速率、大容量、低时延能够保证智能汽车的安全性、高效性、实时性，可以说，5G技术为智能汽车的快速发展插上了“翅膀”。
另外，智能汽车本身运算力的提升，操作系统的发展，软件编程能力的进化，以及数据化网络的建设，都为智能汽车时代来临提供了助推作用。
总的来看，智能汽车正在经历汽车机械、电器、电子、信息化、网络化、云化（连云、运算发迭代、云云化）、智能化、大数据化（含微服务架构）、智慧交通化。层层递进，实现智能汽车由电子化到网络化、智能化再到智慧化的技术不断成熟的过程。“汽车由最初只是全部由人操控的机器到最后将成为具有一定感知能力、决策能力、应用能力、类人思考的智慧产物。”杨胜兵总结道。
电子架构风头盖过机械平台
智能汽车有自己的生态系统，其电子电器架构与以往有很大不同，既集成了传统汽车的零部件总成管理，也增加了AI芯片、AI算法、云计算、大数据等。其中，科技公司主导的新架构要和主机厂同步设计，共同完成产品目标。主机厂做顶层VCU(整车控制器)集控管理设计，兼顾传统底盘驱动系统和智能驾驶、网络平台、5G、V2X。整个电子电器系统架构包括了传感器、各个控制单元、域控制器、T-box（车载远程信息处理盒）、云控制平台以及V2X技术等，它是智能汽车的集控中枢，其影响力已经超越传统汽车中的机械平台。
电子架构采用一体化设计，整车控制器以下按各个域控制，主要有底盘控制域、车身控制域、动力控制域、自动驾驶域等，把整车控制器域化，各控制域的算力普遍在104G赫兹水平上。同时，杨胜兵认为：“电子架构从域可以向下兼容，像ABS、ESP等这些汽车传统系统都可以保留，这样的域和系统兼容状态可维持相当一段时间。”而车身域、驾驶域、智能座舱、通信等方面不涉及传统制造业的新东西，则可以大胆尝试创新。
智能汽车的计算构架分四个部分，分别是传感器边缘计算、车载中央计算、道路边缘计算和云端中央计算。这几部分之间的排列组合，可以很快构建智能汽车计算生态，四个部分可以有机结合，产生互补效应。如车载中央计算单元可以通过5G网络与云端中央计算取得信息交互，这样可以适度降低车载单元的算力，让整车有一个更好的成本管控。
以平台论，智能汽车由硬支撑、局部支撑、平台及软件支撑三方面组成。其中，由互联网企业主导的平台及软件支撑是智能汽车的关键环节。另外，智能汽车的开发模式与传统汽车有很大不同，许多原来行业外的企业也参与进来。在新的开发模式下，智能汽车前期开发成本会非常高，这让仿真测试变得更加重要。
杨胜兵认为：“2020年是L3级别智能汽车量产化的关键一年，也被称作分水岭。预计2020年到2025年这一阶段，技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督、网络安全体系逐步形成，为智能汽车的普及做好铺垫，2035到2050这一阶段不断完善智能交通系统、智慧城市相关建设、LTE-V2X区域覆盖、5G-V2X大范围覆盖、时空基准网络全覆盖，这个时候整个智能汽车生态系统基本完成，后期还会进行不断地动态调整。”
在对智能汽车上下游产业链的建议中，杨胜兵提到：“要在理解现今技术大背景前提下做好产业链的转型升级；IT行业要做好自己的技术定位并严格遵照汽车行业的标准、规范、功能安全等。”
云架构占据智能汽车生态顶层 OTA常态化
整个智能汽车生态系统有底层和顶层，底层主要是主机厂、城市道路的信息采集还有车辆信息等，而顶层智能汽车生态系统由管理部门、云化研究的大数据库、商业用途和教育云这几个部分组成，它们之间信息互联，构成了整个智能汽车生态系统。
新生态开拓了新的功能实现机制，杨胜兵举例到：“倒车雷达、摄像头将信号上传到云控制平台，通过一定算法，确定自动泊车的精度，从而将程序下载，实现泊车的功能。”这样，可以轻松实现软件定义功能，开放造车。同样，新生态也可轻易实现在线标定、算法云端迭代、OTA(无线升级)升级等功能。
新一代智能汽车商业化推广的过程中，需要前期测试，对用户的出行习惯进行搜集，形成具有商业价值的数据库，这就叫算法的提前部署。运营阶段，可以直接根据用户习惯对数据库中的数据进行调用，大大提高了运营效率。杨胜兵强调：“在云架构和大数据时代，AI数据标签、清洗，网络爬虫等费力不讨好的事很快就会消失。”
特斯拉的横空出世，让纯电动汽车牢牢占据新能源舞台中心，也让OTA这个智能汽车“标配”逐渐常态化。其实在移动通信领域，OTA早已实现，而随着汽车智能化的发展，车辆后续升级也逐渐提上议事日程。目前，很多车型需要到店升级，费时费力，而特斯拉的OTA一开始就表现出高端和易用性，引领一波潮流。可以想见，今后智能汽车的OTA不但是其重要的功能之一，也必将随着信息技术的发展而更加完善。
同样，在产品开发阶段，OTA也能起到重要作用。前期的调试、监测过程中，各个控制域可独自进行OTA升级。而一旦系统集成后到产品定型阶段，各子系统必须要经过整车控制器VCU进行OTA升级，以确保协调统一的效果。
针对未来智能汽车生态系统的部署，杨胜兵教授在强调做好顶层设计和保持在体系之内的前提下给出了相应建议：“首先要推动5G技术、V2X技术的产业化落地；其次加强AI算法及部署平台、云平台建设、OTA、仿真测试环境的搭建；还要加速底盘线控转向、线控制动、电机电池及控制器的产品化；最后希望加强汽车各控制域的开发与云端算法的研究。”
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文：林扬 编辑：黄霞 版式：刘晓烨
