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1.局限性高
无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。
2.人文接受程度问题
社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时，发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆？在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶？未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。
3.安全防御性低
软件安全公司SecurityInnovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(JonathanPetit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表 。
百万购车补贴
人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统研究方向。1）驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如车道偏离警告（LDW）系统等。2）部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如自动紧急制动（AEB）系统和应急车道辅助（ELA）系统等。3）高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。4）完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
三维激光雷达在无人驾驶中的应用：
1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。
2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
实际应用分析：
1、定位：在一些城市、建筑和树比较多的地方，以及进隧道、出隧道，它的信号容易中断。同时，也有用摄像头等传感器感知外部环境、构建环境模型并利用该模型确定车辆所在的位置的方式，但其对环境的依赖比较强，比如逆光或雨雪天气下，这种定位容易失效。
2、障碍物的检测和分类：通过点云做关联目标，知道上一帧和下一帧是否属于同一个物体，再进行目标跟踪，输出目标跟踪信息。
3、用于先进驾驶辅助系统：利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。
当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。
无人驾驶汽车的正面影响是可以节约人工负面影响，是可能安全性能有隐患
1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
无人驾驶汽车的正负面影响：Driverless vehicles can greatly reduce the occurrence of traffic accidents, thus reducing the probability of traffic congestion caused by accidents. Secondly, smart cars can monitor real-time road conditions through satellite navigation, so as to plan the best route, rather than the phenomenon of vehicles getting together now.
Driverless technology greatly depends on satellite navigation technology. Once the signal is disturbed or even interrupted, driverless is impossible to talk about. Imagine that Google driverless car can't receive the information from Google map on the way, wouldn't it lead to great disaster.
翻译：
无人驾驶汽车可以大幅减少交通事故的发生，从而降低了因为事故而导致的交通拥堵出现的概率。其次，智能汽车可以通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，而不是像现如今出现车辆扎堆的现象。
无人驾驶技术极大的依赖于卫星导航技术，一旦信号受到干扰甚至中断，无人驾驶就无从谈起，试想谷歌无人驾驶汽车在行进途中无法接受到来自谷歌地图的讯息，岂不是会酿成大祸。
2月22日，11部委联合下发《智能汽车创新发展战略》, 通知中提出：
到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督和网络安全体系将基本形成，能够实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
而在两年前的《智能汽车创新发战略征求意见稿》中的表述是：到 2020 年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路 网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系框架基本形成。智能汽车新车占比达到 50%，中高级别智能汽车实现市场化应用， 重点区域示范运行取得成效。智能道路交通系统建设取得积极进展，大城市、高速公路的车用无线通信网络（LTE-V2X）覆盖率 达到 90%，北斗高精度时空服务实现全覆盖。到 2025 年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路 网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系全面形成。
在疫情影响下，第一个汽车行业比较重要的政策为什么不是救市的？从征求意见稿到正式稿的过程里中国智能汽车经历了什么？智能汽车战略对未来中国汽车产业起到哪些促进作用，我们一一来看。
1、为什么要在这个时候发布
时间到了。
征求意见稿对2020年中国智能汽车发展提出了非常明确的目标：其中两组数字，智能汽车新车占比达到 50%，大城市、高速公路的车用无线通信网络（LTE-V2X）覆盖率 达到 90%。很显然2020年已经到来，目标没有实现，此时需要全新的政策来做未来的战略指导。
据乘联会数据显示，受春节假期和新冠状肺炎的影响，2020年2月上半月，国内乘用车日均零售量仅2249辆，与去年同期相比，大跌92%，这预示了整个汽车产业将要承受的冲击，此时行业需要的是救市。
疫情下首先抑制的是居民的消费欲望，而房产、汽车这种牵扯到金融杠杆的大件更是重灾区，其次抑制工厂的生产能力及资本的投资欲望。另一边2月18号，美国宣布取消中国发展中国家优惠待遇，中美贸易战仍在持续，出口仍将疲软，外资投资也会受影响。投资、消费、出口全部出现了问题。出路在哪里？
如图所示，可以看出当前只能通过政府投资来拉动经济的复苏（政府投资的钱哪里来大家都知道），而政府传统投资主要是“铁公基”，但多年来铁公基方面的需求已经释放的差不多了，相关投资对经济拉动作用逐步降低，而高科技是一个非常好的选择。同时，在当前中美贸易战的背景下，发展自己的核心竞争力成为中国突围的必要条件之一。
因此猜测此轮政府投资行为主要集中在打造核心竞争力的技术领域，在汽车行业智能汽车是非常好的选择，通过智能汽车的发展不仅可以促进路、网基础设施的建设，还能使汽车更新换代，产生新的汽车品种，甚至出现汽车届的iphone，治标又治本。
2、文件透露出哪些信息？
过去智能汽车发展的成绩不及格。
2015年前后，在四化刚提出来的时候，结合新能源汽车的发展，业内对高级自动驾驶到来的时间做了一个非常乐观的预估，2020年基本实现高级自动驾驶，即L3+的自动驾驶，但现实情况是，“宣称L3”功能的汽车都没有多少，只是个别车辆实现了L3的部分功能，比如奥迪A8量产了部分高速公路以及拥堵路段场景的自动驾驶，而真正实现L3+的量产车几乎没有。
2018年发出的征求意见稿中，明确了中国特色的智能网联汽车车路协同的技术路线，这个技术路线也使得智能汽车从一个纯粹的商业化的产品，如谷歌的waymo，变成了一个需要政府做主导，车企与IT企业等共同参与的基础设施类的生态产品。
回顾这个生态产品最近几年的发展路线可以看出，政府非常的积极，因为智能汽车满足地方政府新旧动能转换的要求，符合全新产业配置的各种要素；IT巨头企业也非常积极，百度几乎all in自动驾驶，斥巨资开发出了apollo平台；同时孵化出了大量的科技企业，如：寒武纪、地平线等。但车企对高级自动驾驶这事并不怎么感冒，除了个别企业真枪实干之外，大部分车企对高级自动驾驶策略几乎都是：轻投入、做样子、重宣传。这也就部分导致了智能汽车的发展如前面所讲的结果。
未来高级自动驾驶到来的时间要延后。
对比国家对新能源的政策支持，新能源是对汽车产品进行高额的补贴，而新能源基础设施（充电设施）补贴相对较少，这部分导致了新能源汽车的发展问题。
而智能汽车正好相反，国家大力投入智能汽车基础设施的建设，如：5G-V2x、高精度地图，国家智能汽车示范区、先导区等，但对于企业研发智能汽车却没有实质性的补贴，但智能汽车研发的投入又是巨大的，短期见不到回报，这也就导致了企业的积极性不高。因此猜测未来政府会对企业智能驾驶的研发提供直接或间接的补贴。
企业积极性问题可以通过补贴等手段来弥补，而技术问题则需要时间及实实在在的努力获取，需要满足技术发展的一般规律，不能拔苗助长。在这几年高级自动驾驶的研发中也发现了很多的技术难点，如:车载平台的计算能力、传感器精度、AI算法的能力等等。
国家也意识到了这点，在正式文件中也对目标时间进行了大幅度的延后，对一些技术指标也进行了修正，详情可以参考《新版智能汽车创新发展战略简要导读》。
3、 新形势下智能汽车行业如何发展？
放几个预测。
一：政府层面会加大幅度推动智能汽车基础设施建设。
在中美贸易及疫情的双重压力下，中央政府大幅度的启动高科技的投资，在智能汽车产业会从类似于铁公基式的5G基站的铺设，北斗系统的推广，高精度地图数据的测绘，到云与边缘计算平台的搭建，数据安全平台的搭建，到标准、法规甚至法律层面的支撑。
地方政府会继续推动智能汽车先导区、示范区等的建设。
二：车企会大幅度降低高级自动驾驶相关的研发投入。
寒冬下最终要的是保命，对车企来讲，ADAS系统是标配，而高级自动驾驶当前阶段就是投入，产出仅仅停留在品牌层面，减少相关的研发投入也是无奈之举。
企业也在期待政府像补贴新能源汽车一样补贴智能汽车的发展。
三：智能汽车科技类初创企业面临生存压力。
高级自动驾驶量产的延后，无意会对初创公司产生致命一击，初创公司靠风投的钱维持，目的就是在智能汽车量产后分一杯羹，而现在的情况不容乐观。
猜测科技类初创企业会被车企部分吸收。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
影响机车运行油耗的因素很多,其中驾驶员的责任心和驾驶技术水平对油耗有较直接的影响。据测定,驾驶技术娴熟的比驾驶技术一般的驾驶员平均节约燃油8%～10%。因此,驾驶节油的关键是看驾驶员能否根据机车的运行条件采用相应的驾驶操作,使人、机配合得当,保持机车的最佳运行状态。 汽车节油技术开始与日本，原因是由于它是一个资源小国，必须注重节能。在这方面日本的技术上也走在了前列。节油技术的研究在世界上普遍引起重视的应该是资本主义世界第二次经济危机后，由于产油国组织欧佩克联手提高油价，西方资本主义国家由于能源链上的断裂，造成了大规模的经济危机。另外，也由于对石油这种不可再生能源认识的加深，人们开始越发注意对汽车节油技术的研究…… 影响汽车经济性的主要有四大方面的因素： 1、汽车本身的质量。 2、汽车车身的风阻系数。 3、汽车发动机的技术水平。 4、用车者的驾驶习惯与驾驶技术。 汽车车身质量研究也是未来汽车设计的一个发展方向，即车身轻量化的研究。这方面的研究主要涉及材料科学和机械结构分析尤其是车体有限元方面。目前汽车车身轻量化研究还尚未进入大规模应用阶段，不过进展方面还是一日千里。六 汽车的风阻系数方面的研究是伴随着汽车极速的不断提高而逐渐被人们重视起来的。德国的保时捷汽车公司拥有目前世界上汽车行业最后的空气动力学实验室。 这方面的研究重点在于尽量降低汽车行驶过程中的空气阻力。 汽车发动机技术时至今日，已经发展到了一个非常成熟的阶段，尤其是日本的汽车公司在这方面保持领先，尤其是发动机的经济性方面的研究。目前车用发动机，尤其是乘用车，多用汽油机。但是，由于压缩比方面的问题，汽油机的燃烧效率远不如柴油机，由于节能方面的巨大压力，柴油机在乘用车上的应用也将是以后节油技术研究的一个重要内容和趋势。 由于石油的不可再生性，目前汽车制造商在动力总成方面的研究已经超越了以油为能源的范畴，比如混合动力汽车，燃料电池汽车等相关技术都已经接近商用水平。另外，天然气汽车、酒精汽车也已经越来越多地出现在人们的视野中。 以上都是汽车制造商在节油方面的工作，对于车友而言，良好的驾驶习惯对节油也影响很大。如起步是大脚油门，之后来个紧急制动，电喷车的空挡滑行等…… 随着油价的持续上涨，汽车的油耗越来越被人们关注，究竟怎样开车才更省油？ 1、新车磨合 专家提醒新车在最初的3000公里行驶里程之内一定要磨合。新车磨合要注意时速控制在每小时80公里以内；尽量减少急加速、急减速。 3、培养良好的驾驶习惯 根据不同路况选择合理的驾驶状态：减少紧急加减速和紧急转弯。行车时不仅要看前一辆车，要同时看到前两三辆车的情况，以提前采取措施，减少急刹车；不要猛加油，一次猛加和缓加到同样的速度，油耗相差可达12毫升；匀速行驶，在可能的情况下，保持最经济工况：发动机转速2000到3000转、车速60到90公里每小时。换挡时机：选择最佳时机换挡（发动机转速处于2000到3000转）；杜绝低挡高速，低挡高速行驶往往使油耗超过正常值的45％；手排车用户应杜绝高挡起步。减少怠速状态：适度热车是个好习惯，建议让车慢速行驶一段距离来完成，长时间的原地热车将增加油耗；长时间怠速和怠速状态下运行空调尤其消耗燃油。 4、如何正确测量实际油耗 正确的油耗测量方法是：将油箱加满，并记录首次里程数；再度将油箱加满，记录第二次加油数和第二次里程数；将两次里程数相减，除第二次加油数，得出百公里油耗；依照这一方法多次实验，求出平均值。 节约燃油是一个很大的话题，往往牵涉的因素也很多。因此车辆如何节约燃油最好不要局限在某一点或某一方面。从以上分析可以让我们了解到车辆的节油主要和“人”有直接关系。驾驶员对驾驶操作技术和车辆运用方法的关注和学习才是节油的真谛！天下没有秘笈可言，只有对车辆的熟知和了解加上正确的使用，才可能真正进入车辆节油的境界！
汽车毕业论文参考文献
紧张而又充实的大学生活即将结束，毕业生都要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式，那么应当如何写毕业论文呢？下面是我整理的汽车毕业论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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论文格式说明
(1)题目(仿宋_gb2312，三号字)力求简明、醒目，反映出文章的主题。中文文题一般以20个汉字以内为宜，不用非公知公认的缩写或符号，尽量避免用英文缩写。
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四、参考文献
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五、致谢
致谢
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调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
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易车讯 3月9日，日产汽车公司、日产（中国）投资有限公司与中国汽车技术研究中心有限公司（以下简称：CATARC）联合发布了《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》。
自2018年起，中汽中心标准化研究所与日产汽车公司、日产汽车（中国）投资有限公司通过分析各国政策推进方案、标准法规适用性、测试评价方法等内容，完成“智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法”的研究工作并形成《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》。
本次发布的《研究报告》汇总了自2018年共同研究开始以来各国自动驾驶发展的现状，并对产业发展趋势及中国现行标准及法律适用性进行了分析。此外，报告还通过问卷方式，对50余家企业的自动驾驶技术现状及测试评价相关需求进行调研，确定核心功能和关键性能，形成适用于自动驾驶功能现状及未来技术发展趋势的测试评价方法，研究成果也将作为后续自动驾驶功能相关试验方法和功能要求标准的重要参考，并提交至相关政策制定部门，为标准制定、行业组织和机构科学研究、产业界研发与规划提供支撑。
该报告由中汽中心标准所组织撰写，得到了日产汽车公司与日产（中国）投资有限公司的技术支持，雷诺-日产-三菱联盟全球副总裁吉泽隆分享了日产汽车在智能网联汽车自动驾驶领域的最新成果，并展望了智能网联汽车的广阔发展前景。
吉泽表示，自动驾驶体系的评价包括安全、及时、准确、顺畅等几大原则，而日产在当中承担了重要的角色，日产针对中国路况、驾驶员能力等研究方面提供了帮助，2016年开始日产即与中汽中心在先进驾驶辅助功能方面展开共同研究，而基于上次的经验和良好合作关系，日产愿用自己的经验帮助在中国尽快就相关自动驾驶体系完成构建，未来日产汽车将继续与中汽中心标准所合作，通过对自动驾驶安全评测方法的探索研究，支撑中国自动驾驶标准体系建设，为加速这一技术的市场导入和商业化推广做出贡献。”
《智能网联汽车自动驾驶系统测评及管理方法研究报告》的关键点聚焦于具备自动驾驶功能的车辆准入和管理需求的测试评价方法，其中包括仅需提交报告而无需进行测试项目验证的非实车测试，需要向第三方测试机构提供测试车辆并完成制定测试项目的实车测试，此外在车辆进入市场后，还应对于车辆软件升级进行监管。
具体来看，非实车测试包括安全性评估和体系审核，其中安全性评估包括实车测试和仿真测试，其目的是为了确认企业对于自动驾驶系统进行充分的安全性评估，将通过企业和第三方机构共同完成，其中企业选择合适测试方法并提交说明材料，由标准化机构制定与安全性评估相关标准，再由第三方机构审核材料并出具审核结果报告，最后管理部门来进行报告的审核；
体系审核包括信息安全、功能安全和网络升级，其中信息和功能安全是为了确认企业具备信息安全/功能安全的开发流程的需要，由企业确保流程的应用及说明材料的真实性，标准化机构制定信息安全/功能安全流程类标准，第三方机构审核材料并出具审核结果报告，最后管理部门审核结果。
而软件升级流程管理审核则为了确保企业具备可以保证车辆运行安全的软件升级流程，由企业确定完善的软件升级流程并正确运用，标准化机构制定流程类和技术要求类标准，最后由管理部门受理、审核、备案企业软件升级事件。
而实车测试包括封闭场地测试、道路测试以及其他测试方法，其中性能测试要确定自动驾车辆处理复合随机场景的能力判定，安全性测试选取具有一定危险性的场景，验证车辆安全性；实际道路测试则为了处理公共交通的综合能力验证，由第三方机构选定车型使用自动驾驶功能在规定时间内行驶于选定典型路段，测试内容在行驶中随机出现，测试车辆的反应能力，记录车辆行驶情况及反馈结果。
DSSAD功能确认通过场地及实验室试验的方案确认自动驾驶系统数据记录系统（DSSAD）的功能，由第三方机构测试车载数据记录系统记录内容、记录时间等功能要求并记录结果。
此外，在使用过程中要确保对用使用车辆的监督，确认企业所实施的与车辆认证相关的软件升级的内容，评估升级对于车辆影响的性质和程度，确认未对车辆的标准符合性带来影响。
本次发布的《研究报告》汇总了自2018年共同研究开始以来各国自动驾驶发展的现状，并对产业发展趋势及中国现行标准及法律适用性进行了分析。此外，报告还通过问卷方式，对50余家企业的自动驾驶技术现状及测试评价相关需求进行调研，确定核心功能和关键性能，形成适用于自动驾驶功能现状及未来技术发展趋势的测试评价方法，并基于研究成果提出了相关管理建议。
在“日产智行（Nissan Intelligent Mobility）”技术愿景下，日产汽车多年来致力于智能网联和自动驾驶技术的研发，通过日产ProPILOT超智驾等技术，推动社会向“零事故”“零伤亡”的目标迈进。目前，日产第七代天籁Altima、奇骏与逍客均已搭载了屡获殊荣的日产ProPILOT超智驾功能。到2022年，日产汽车计划在70%的车型上搭载该功能。
未来，日产汽车将进一步加速“日产智行（Nissan Intelligent Mobility）”在中国的全面落地，同时，日产汽车还将继续携手产业相关方，加强面向中国市场的智能网联研发和应用，推动相关技术的发展和相关法律法规的制定，共同引领未来交通出行的变革。
据易车了解，今后后续测试评价框架将作为后续标准制定的支撑，伴随技术研究持续完善和更新，要适应自动驾驶技术方向的多样性特点，测试评价方法寻求更多细化的内容，并将管理建议提交至主管部门参考，为产品准入认证和标准提供思路，在未来检验和验证结果成熟后推动国家标准法规协调，未来日产汽车将与中汽中心在这方面更加紧密的合作，更多消息我们也将持续关注。