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数据、算力、算法是人工智能发展的三要素，也被誉为数字经济时代发展的三驾马车。数据是生产资料，海量优质数据是驱动算法持续演进的 基础养料；算法是生产关系，是处理数据信息的规则与方式；算力是生产力，体验为数据处理与算法训练的速度与规模。非结构化数据激增及 算法模型的日益庞大与复杂带动算力需求飞速增长，算力已成为人工智能产业化进一步发展的关键。
跨界融合已成汽车产业趋势。 “软件定义汽车”助推新产业链与新开发模式的出现，汽车产业亟需来自互联网与ICT 产业的跨界基因注入。汽车产业算力需求增长为互联网与ICT企业的跨界进入带来新机遇，算力发展将提速汽车产业AI化，加速跨界融合创新。
实现软件定义汽车新开发模式的前提是软硬件解耦，进而分离车辆的硬件与软件开发流程，硬件售出后，通过OTA实现软件的持续迭代与优化， 满足用户个性化和长尾需求，延缓硬件平台更新频率，将汽车产品迭代周期由工业周期转为数字周期，实现整车平台生命周期最大化。
智能座舱是实现千人千面汽车驾乘体验的重心所在，新势力车企与领先自主品牌车企率先发力，“大屏化”、“多屏化”、“多模态交互”、 “一芯多屏”成为座舱发展的热门趋势，伴随着传感器规模的增长与交互模式的复杂化，智能座舱对芯片的算力需求亦水涨船高。
座舱高算力需求驱动下，以高通第3代汽车数字座舱平台为代表的高性能处理器成为领先车企旗舰车型的主流选择，骁龙系列芯片加速上车。
预置算力最大值决定车辆智能化升级上限，算力先行成为车企主流策略。
随着渗透率趋于饱和，智能手机市场缓慢进入瓶颈期。智能手机芯片市场带来的高增速与高利润难以持续，消费电子芯片巨头亟需寻找新的市 场机会点以拓展利润空间。 巨头的嗅觉总是敏锐。自2014年，高通、英伟达两大消费电子芯片巨头率先布局智能汽车计算芯片，夺得市场先机。
随着移动互联网的流量见顶，红利消失，以百度、阿里、腾讯为代表的互联网科技巨头寻求向产业互联网转型以拓展利润空 间，维持营收增速；
汽车智能化变革带来新的产业入局机会，汽车产业万亿市场空间使其成为互联网科技巨头转型产业互联网的绝佳实践场景。
◼ 云端：依托大数据、人工智能技术优势，打造自动驾驶云服务；依托软件应用生态资源优势，通过应用生态上车带动车联网云服务业务增长； ◼ 边端：聚焦智慧交通，以项目总包角色，联合产业合作伙伴提供整体解决方案； ◼ 车端：发力智能驾驶与智能座舱，为主机厂提供智能汽车软件服务解决方案
亿欧智库认为，算力驱动之下，智能汽车将成为继PC、智能手机之后的下一个移动智能终端，成为新一代信息与数字化技术的最大母生态，AI计算芯片与操作系统将成为生态基石。母生态的演进伴随着价值的消逝、转移与新生，智能汽车将成为下一个万亿市值企业的集中诞生地。
汽车一直在升级！ 越贵的汽车 功能也就越多！维修起来就很麻烦！ 呵呵 不过开的时候比较舒服 ！ 哈哈 ，
在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 1.1 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 1.2 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 1.3 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具opencv_createsample.exe用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入opencv_createsample.exe程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序opencv_traincascades.exe。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 1.4 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 1.5 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 1.6 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 2.44 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频2.3 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. An extended set of Haar?like features for rapid object detection [J]. IEEE ICIP， 2002 (1)： 900?903. [2] 徐卫星，王兰英，李秀娟.一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究[J].计算机与数字工程，2011(11)：141?144. [3] BRADSKI G R. Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [EB/OL]. [2010?12?02]. [4] 张波，鲁新光，邓铁六，等.动态车辆称重物理模型与提高动态称重准确度研究[J].计量学报，2009(5)：426?430. [5] 唐双发.基于OpenCV的车辆视频检测技术研究[D].武汉：华中科技大学，2009. [6] 詹群峰.基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪[D].厦门：厦门大学，2009. [7] 郭旭，张丽杰.运动目标检测视频监控软件的设计与实现[J]. 计算机技术与发展，2010，20(8)：200?207. [8] 周品，李晓东.Matlab数字图像处理[M].北京：清华大学出版社，2012. [9] 陈胜勇，刘盛.基于OpenCV的计算机视觉技术实现[M].北京：科学出版社，2008. [10] 刘瑞祯，于仕琪.OpenCV教程基础篇[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007. [11] 范伊红，彭海云，张元.基于SVM 的车型识别系统的设计与实现[J].微计算机信息，2007，23(5)：296?297. [12] 李庆忠，陈显华，王立红.一种视频运动目标的检测与识别方法[J].模式识别与人工智能，2006，19(2)：238?243. [13] [美]REINDERS J， 聂雪军. Intel Threading Building Blocks编程指南[M].北京：机械工业出版社，2009. [14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。 关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。 此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽
不断增加的城市空气污染 经过20年的改革开放，中国私人汽车数量迅速增加，汽车开始进入普通人的家庭生活。汽车需求的迅猛增长是推动2002年中国经济增长的重要力量。去年汽车制造商制造并销售了325万辆，比2001年增长了37%。此外，去年载客汽车的销售首次突破了100万大关，猛增56%，达到了112.6万辆。 2001年后加入世界贸易组织（WTO），中国已经将汽车的进口关税从70-90%降低到44-51%，到2005年将进一步降低到25%。随着汽车价格的下降以及中国人较低的汽车拥有量，中国的汽车市场将会进一步繁荣。 随着轿车进入家庭，主要城市及近郊的交通拥挤状况会进一步加剧，从而使汽车废气排放问题更加严重。中国有2000万辆汽车和1亿辆摩托车，而其中大多数都在城市。在城市环境污染物中，汽车所排放的氮氧化物占到了45至60%，而一氧化碳则占到了85%。因此，中国城市居民所吸入的劣质空气主要是由汽车所排放的废气造成的。 除非政府愿意牺牲这方面的经济支柱产业，限制上路汽车数量。因此，要控制汽车废气排放问题，利用电子技术来减少汽车的废气排放是解决方案之一。 排放标准 2001年底，中国政府宣布对中国三大汽车制造商降低30%的汽车消费税，前提是他们所制造的汽车得满足欧II标准。六个月后，在第三届中国亚洲清洁燃料国际会议上，政府的另一项声明进一步表明了控制汽车排放的决心。声明称，北京将从2003年1月开始对在北京销售的机动车辆实行欧II标准，并计划于2005年实施欧III标准。 要控制废气排放所面临的挑战并不仅仅是要设计一个具有清洁燃烧能力的完美发动机，还要利用合适的半导体电子器件对发动机的燃烧过程进行合理的控制。英飞凌为今天的发动机管理平台提供了所需要的单片机、传感器和功率半导体器件。 用于动力总成系统的半导体器件 为控制废气排放量，可利用半导体传感器来精确测量吸入空气的成份。利用单片机快速计算出所使用的燃料数量，然后再起动燃料喷射器。由于有正确的空气-燃料比，因此可以达到近乎完美的燃烧状态，从而使废气的排放达到最少。 汽车动力总成应用中需要多个传感器来将"真实"环境与电子部分连接起来。基于半导体的传感器专用于测量速度、位置、温度和压力。对于动力总成应用来说，最大的变化趋势是利用集成了传感器单元和信号处理部分的有源传感器来代替过去的被动式传感器。由于需要更精确地测量发动机的状态，因此这一趋势发展很快。 在通过传感器测量到发动机的状态以后，单片机就可以处理这些数据并提供合适的控制信号来控制致动器的动作。单片机是利用逻辑技术制造的，而集成度的提高使得可以将功能强大的处理器与外设集成在一起。目前的趋势是将DSP功能集成进来，从而允许实现更为复杂和精确的信号处理软件算法。这样就可用软件实现以前采用硬件实现的功能。 一旦单片机"知道"下一步该做什么，单片机就发送合适的信号到致动器。通常，致动器需要高电压或者大电流才能动作。因此，需要利用功率半导体器件来驱动致动器，如燃料喷射器或火花塞。过去几年里，功率半导体技术的发展主要集中于优化现有系统的成本和部分集成。这产生了能够集成功率输出级（DMOS或双极）、模拟电路和数字逻辑的混合集成技术（BCD）。高集成度功率器件的优势是可以支持诊断，从而可使系统具有更好的可靠性（动力总成是汽车中的关键应用）。同时，这还可使最终产品所需要的外部器件数量大大降低。 系统解决方案 目前的动力总成电子控制单元（ECU）中，电子器件部分主要是半导体器件。 半导体传感器 传感器位于动力总成系统的前端。传感器用来测量物理参数，如水温、空气压力以及发动机曲轴的转动速度。这些数据非常关键，它们为闭环控制系统提供了关键信息。除了温度传感、压力传感和霍尔传感器以外，微机械技术还带来了崭新的加速和偏向角速度传感器，同时还允许利用标准晶圆制造工艺集成信号处理电路和数字化电路。 1.温度传感器 根据扩展电阻原理，线性和稳定的半导体传感器可低成本地替代镍或铂金属膜传感器，同时还可提供比PTC热电阻技术上更优越的器件。 2.位置和速度传感器 动态差分霍尔IC可以测量曲轴或凸轮轴速度、传动速度和车轮速度。通过使用位于单个芯片上的两个霍尔单元，一个差分放大器和处理电路，可以测量到磁场差。这意味着可以将温度漂移、制造容差和外部电磁环境等破坏性环境影响降到最小。同样的信号水平，与单片机的接口要比采用旧式的有感线圈简单得多、便宜得多。 英飞凌新开发的TLE4925C特别适合曲轴应用。其集成电路（基于霍尔效应）提供了频率与转速成正比的数字信号输出。额外的自校正模块提供最优的精度。利用新的模块型封装所集成的滤波器电容器可以减少干扰。 3.进气管绝对压力/大气绝对压力传感器 在新一代传感器中，复杂的处理电路完全集成在传感器芯片上。随着表面微机械技术得以在标准BiCMOS工艺进行微机械加工，利用其技术制造的传感器称为MEMS(微电子机械系统)。利用微机械技术，可以制作出厚度仅有400 m的多晶硅薄膜。这些薄膜构成在芯片上的多个电容器和两个参考电容器。信号则源于压感区域和参考区域的差别。 由于需要利用模拟的绝对压力传感器来测量进气管绝对压力和大气绝对压力，因此标准BiCMOS技术就特别重要。这是因为需要复杂的电路来提供模拟输出信号，进行线性化和偏差补偿。一个MAP传感器测量进气管中空气的绝对压力，并为发动机管理系统提供一个重要的参数（空气体积）。另一方面，一个BAP传感器则测量环境空气压力（是汽车高度的函数），这也是发动机管理系统所需要的同样重要的一个参数（空气密度）。有了这两个参数，就可算出空气的质量，并利用算出的空气质量来决定喷入多少燃料以实现最佳的燃烧。英飞凌的BAP传感器KP120适用于柴油和汽油发动机的管理。 单片机 单片机是动力总成系统的大脑。实时运行的高度复杂的算法用来在各种情况下管理发动机及传送动作。由于系统位于发动机罩下的恶劣环境中，因此除了合适的CPU以外，单片机的整个系统架构对于系统性能来说非常重要。目前在动力总成应用中使用的CPU架构有8位、16位和32位。 8位架构主要用于非常低端的汽车产品，但在摩托车ECU中的应用前景看起来很好。英飞凌提供低成本的增强8位C500核心，以及适合在成本敏感的摩托车市场中应用的高性能外设。由于相应的软件和工具集与业界标准的80C51单片机完全兼容，因此可加快软件开发周期。 32位单片机的市场份额正越来越大。但是，大批量生产的16位产品仍然在目前的汽车中有很大的市场。英飞凌的16位C167系列旨在满足实时嵌入式控制应用的高性能要求。该系列单片机的架构针对大指令吞吐量和对外部刺激（中断）的快速响应而优化。集成的智能外设子系统可将所需要的CPU干预降低到最低的程度。这还减少了对通过外部总线接口进行通信的需要。C167系列的成功源于其CPU，以及对于动力总成应用的要求来说非常理想的外设组合。 称为C166v2内核的新一代C166内核采用了单时钟周期执行技术，因此性能提升了一倍。内置的高级乘法和累加指令（MAC）执行单元极大地提高了DSP性能。 目前功能最强大的单片机采用了32位CPU。此类CPU中的一些源于单片机架构。而象英飞凌TriCore这样的CPU则是针对实时环境中的嵌入式控制应用而设计的，因此非常适用于象动力总成这样的应用。 功率半导体器件 在动力总成应用中，需要开关驱动喷射器、氧气传感器加热器、放气阀、冷却风扇以及一些继电器等负载。在单片IC中集成多个开关可以缩小电路板尺寸，从而降低成本。目前可提供2至18通道的多通道开关器件。根据特定的应用，可驱动从50mA直到30A的电流。负载可以是欧姆负载、容性负载或感性负载。 越来越多的数字逻辑可以在功率输出级一起实现。随着BCD技术的发展，可以在器件中集成许多此前必须由专用ASIC或单片机完成的新功能。 除了这一控制功能外，目前的开关器件还集成了保护和检测功能，如短路、过载、超温、过压、负载开路、静电放电（ESD）和反向电流保护等。此外，还可通过实现在过载时断路以及限流模式等故障保护模式来进一步提高系统可靠性。多通道开关器件通常可利用标准通信接口（SPI）进行控制。诊断信息通过SPI传输回单片机。英飞凌公司还提供了一种高速点到点通信接口，可为未来时间关键的应用（如PWM电流调整）提供更大的数据带宽，并降低微控制器和功率开关器件（如超过 8通道的器件）的I/O端口数量。
易车讯 8月5日，J.D. Power（君迪）正式发布2021中国汽车智能化体验研究SM（TXI）。研究显示，自主新势力品牌技术创新能力突出，智能化用户体验和先进技术配置的渗透率均领先于其他品牌阵营；主流传统能源汽车中，自主高端品牌技术创新水平力压合资品牌，依托智能化实现品牌向上之路。
中国汽车智能化体验研究始于2020年，由中国汽车科技配置体验研究更名而来，以帮助汽车厂商更好地聚焦智能化发展。该研究衡量了拥车期为2至6个月的新车车主对42项技术配置（其中26项为先进技术配置）的质量反馈和使用体验，同时结合配置装配率和使用率表现计算品牌创新指数（以1,000分计），对汽车品牌的整体创新能力进行评价。
J.D. Power汽车智能化体验研究（TXI）是J.D. Power继新车质量研究（IQS）和汽车产品魅力指数研究（APEAL）之后的又一项重要产品类行业标杆研究，有助于汽车厂商了解消费者对先进技术配置的认知，在先进技术配置被大规模使用之前对其及时进行调整，从而改善未来车主的体验。这三项研究共同为汽车厂商了解汽车技术配置不同生命周期的用户体验和制定改进方案提供了综合的分析视角。
研究显示，2021年行业平均品牌创新指数为504分，其中，自主新势力在品牌创新指数（590分）及两大研究因子——功能表现指数和市场深度指数——方面的表现均领先于其他品牌阵营，主流传统能源汽车则以492分落后于行业平均水平及其他品牌阵营。研究也发现，虽然主流传统能源汽车智能化整体发展水平相对落后，但其中自主高端品牌 的表现抢眼，以大比分领先于众多合资品牌，位居传统能源汽车前三甲。
J.D. Power中国区汽车产品事业部总经理蔡明表示：“毫无疑问，已经有越来越多玩家进入了智能化赛场，无论是这一领域的先行者还是新晋力量，都希望抓住这仅有的一次制胜新赛场的机会。在赛程起始阶段，自主新势力继续保持先发优势，自主高端品牌依托智能化积极实现品牌向上，传统自主品牌与合资品牌难分伯仲……对汽车厂商来说，越是硝烟弥漫的战场，就越需要回归用户期需求和用户体验本身——将有限的资源投入到用户最有需求的领域，同时专注于提升先进技术配置的感知质量和使用体验，方能在智能化新赛场赢得一席之地。”
以下为2021年研究的其他发现：
● 车企对引入先进技术配置较为谨慎：与2020年相比，先进技术配置的装配率提升有限，其中，电动车能量管理助手APP和原装行车记录仪装配率增加9个百分点，驾驶员监测增加7个百分点。而数字钥匙和领航辅助驾驶装配率增加不足1个百分点。
● 先进技术配置使用率稳步提升：与去年相比，两年研究都涵盖的14项先进技术配置的深度使用率均有不同程度的提升。其中，经常使用或每次都使用人脸识别的车主比例提升19个百分点，倒车侧方预警和手势控制使用率提高17个百分点。
● “不易理解/难以使用”和“不稳定/不准确”导致了用户对先进技术配置的质量抱怨：车主抱怨最多的三项先进技术配置是流媒体后视镜（18.5个PP100，即每百辆车问题数）、远程泊车（17.7个PP100）和指纹识别（16.8个PP100），流媒体后视镜和远程泊车主要因为“工作不稳定/不准确”导致抱怨，指纹识别主要由于“不易理解/难以使用”导致抱怨。
● 用户对先进技术配置的有效性及响应速度的满意度有待提高：智能驾驶类配置的主要用户体验短板是有效性（7.14分，以10分计）、响应速度（7.15分）和实用性（7.16分），智能座舱类配置的用户抱怨亦集中在有效性（7.21分）和响应速度（7.22分），仅略好于对界面美观的满意度 （7.20分）。
2021年中国汽车智能化体验研究品牌创新奖
今年研究中共有三个细分市场符合颁奖条件。豪华传统能源汽车中，梅赛德斯-奔驰以550分排名第一，宝马和保时捷以534分并列第二。主流传统能源汽车中，WEY以549分排名第一，领克（532分）和一汽红旗（521分）分别排名第二和第三，这三个品牌同时也是自主高端品牌。主流新能源汽车中，小鹏以615分排名第一，特斯拉（597分）排名第二，理想（577分）排名第三。豪华新能源汽车因为可参与排名的品牌数量不足，因而没有奖项颁出。
2021中国汽车智能化体验研究（TXI）基于2020年6月至2021年3月之间购车的32,141位传统能源车主和2020年9月至2021年3月之间购车的3,976位新能源车主的真实反馈。研究覆盖58个品牌的264款传统能源车型和28个品牌的50款新能源车型，数据收集工作于2020年12 月至2021 年5月间分别在70个中国主要城市进行。
我从学校毕业后从事用户体验设计近9年，其中从事汽车用户体验设计7年。从一开始的HMI体验设计到整车体验设计，再到全流程服务，我都能接触到一些微不足道的经验。但是，在过去的三年里，我深入到汽车企业的用户体验中，我认识到一个很重要的问题，那就是这件事的真正意义。重要的是，企业可能永久地失去在市场竞争中的机会。而原因不是不做，而是要继续做。多年来，我被问到的最常见的问题之一是 "航空航天，汽车的用户体验是什么？"
说实话，懂用户体验的大腕很多，懂汽车的专家更是铺天盖地，但真正深入了解汽车用户体验的人很少。忽然间，汽车人机界面设计的潮流涌现了。也许是受到了互联网上大众创业、万众创新的影响。一切都在互联网化，所以在那个时候，很多人认为，汽车和汽车应该互联网化而如何启动互联网是很多汽车公司都不清楚的。可能他们看到特斯拉在做大屏幕，手机和智能电视S在做大屏幕，所以他们当时也指向了大屏幕。当然，我现在明白了，就是所谓的大屏幕，这个概念一定要清楚。
是不是真的很简单，还是以前的功能，空调收音机，一些媒体功能，我们放在屏幕上？在我看来，它和以前的是一样的，有一个非常小的液晶屏或者没有屏幕。我们的工作是通过对目标人群的调查，找出他们的功能需求和不同场景下的功能使用情况，来设计交互逻辑，并根据他们的视觉偏好，设计出符合人群（领导）需求的UI界面。你猜对了，就是领导人喜欢谈论的 "科技感"。
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汽车品牌可以邀请消费者来回答问题，可以去做问卷调查了解到用户的需求是什么，然后根据用户的需求来提升用户的体验感。这样会更好一些，也会比较简单一些。其实汽车品牌提升用户体验感是非常简单的，只需要好好的和用户沟通就可以了解到了，然后站在用户的角度考虑问题，这样就可以提升了。
要想提升用户体验的话，首先舒适度一定要高。并且质量一定要好。能满足长途旅行。不费油。要能透风。
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长54.3%。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长35.7%，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的1.9亿元扩大到4.5亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到6.7亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比45.7%，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到31.1%，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到35.3%，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到51.6%。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为16.6%、10.8%和9.8%;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
就是能够让汽车行业发展变得越来越快，而且还能够朝着大家所期望的方向去发展。
我觉得面对这种发展前景我们应该支持，因为互联网汽车是一种发展趋势，也是一种未来的发展道路，所以面对这样的情况大力推广，这样才可以扩展互联网汽车，才可以让互联网汽车得到更好的推广，才可以得到更好的普及。
会让汽车的行业有更多发展的机会，而且也能够间接提高他们的成本和利润，造福于其他行业。
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
智能网联汽车的当前发展路径以及未来应用前景应该看待为是一个复杂而且庞大的工程，智能联网汽车的快速发展是每个人的愿望。随着各企业的努力，智能联网汽车将离我们的生活越来越近。智能互联汽车是未来汽车技术发展的重要方向。
1.智能生活体验车社交网络是目前车联网发展的一个重要方向。带车载娱乐信息显示屏的大屏幕主机在车内的应用，使人车互动成为世界最佳。车辆联网的一个重要应用是避免碰撞；防碰撞技术包括碰撞预警和驾驶辅助，通过对附近车辆的盲点检测、对道路的检查检测和车辆紧急制动等手段，消除一些因人为失误造成的交通事故；防止交通堵塞；节能减排、蓝天防御等。
2.未来的智能汽车应该在车联网技术的基础上，进一步完善网络和大数据的应用。一方面可以利用大数据技术引导交通，使车辆控制、交通信号、交通拥堵等数据形成良好的匹配关系，有效避免道路拥堵，并根据车辆和机器提供的拥堵数据实时调整信号灯时间。将智能联网车辆与交通系统相结合，可以有效缓解交通压力；另一方面，卫星定位结合网络大数据技术，可以准确定位每辆车的位置，在大数据网络的监督和引导下智能调整车与车之间的距离和速度，从而有效降低车辆碰撞的发生率。减少划痕和其他交通事故。
3.智能网联是先进的信息技术、数据通信与传输技术、电子传感技术、控制技术和计算机技术在智能管理系统中的有效集成应用，提出了在范围内发挥全方位作用的实时、准确、高效的综合运输管理系统。通俗地说，倒车雷达、倒车影像、自动泊车、自动避障、遥控等功能。都属于智能网联的范畴，而智能网联的最终方向就是实现汽车的无人驾驶。以上就是对智能网联汽车的当前发展路径以及未来应用前景，应如何看待这个问题的解答。
车安全性不仅是一个技术问题，还是一个重要的社会问题。本文介绍汽车主动与被动安全新技术及其主要发展趋势。 1 主动安全新技术 1.1 距离警示系统1.2行驶中打瞌睡或精力不集中警报系统1.3 视觉增强系统1.4 轮胎气压过低警报系统1.5 自动巡航系统1.6 偏离行驶路线警报系统1.7 一体化底盘控制系统1.8 电子制动力分配系统 (英文全称是Electric Brakeforce Distribution，缩写为EBD)1.9 电子制动辅助系统 (英文全称是Electronic Brake Assist，缩写为EBA) 2 被动安全新技术 2.1 智能安全气囊1.2 汽车 “黑匣子”1.3事故自动呼救系统1.4 紧急门锁释放装置1.5 防撞型安全转向柱1.6 防撞吸能车厢1.7 安全头枕 3 汽车安全技术的发展趋势3.1 集成化3.2 系统化3.3 智能化
我觉得智能网联汽车在未来的发展前景是非常好的，同时也能够顺应时代的发展，能够满足很多消费者的需求，然后也会不断的增强安全性，给人们带来更多的方便，能够让人们的出行变得更加安全，放心，智能。
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长54.3%。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长35.7%，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的1.9亿元扩大到4.5亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到6.7亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比45.7%，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到31.1%，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到35.3%，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到51.6%。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为16.6%、10.8%和9.8%;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
文 | 清华大学车辆与运载学院、国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家 李克强教授
来源 | 汽车 专家咨询委
当前，新一代信息通信及人工智能技术高速发展， 汽车 作为这些新技术应用的重要载体，正在加速向智能化和网联化转型，而智能网联 汽车 将成为新一轮产业转型升级的重要标志和依托。
世界各国加速推进智能网联 汽车 的创新发展，但 汽车 主要制造国家尚未对产业和技术发展道路形成统一认识，中国也没有成功经验和既定道路可以借鉴。因此，有必要立足高新技术与产业发展要求，并结合我国国情， 探索 并实践智能网联 汽车 创新发展方案。
一、国外智能网联 汽车 发展战略现状
目前，美国、欧洲和日本等 汽车 产业发达国家或地区已经在推动智能网联 汽车 产业发展方面开展了大量 探索 性工作， 形成一定的先发优势。
在美国，凭借政府产业规划和项目引导，智能网联 汽车 产业起步早，伴随着智能交通系统（ITS）的整体部署而快速发展。自2016 年以来，美国交通部制定并不断更新发布自动驾驶战略规划，2020 年1 月份公布了《确保美国自动驾驶 汽车 技术的领导地位：自动驾驶 汽车 4.0》，提出整合交通部、司法部等政府部门在智能网联 汽车 产业发展方面的相关职能， 以更高效地推动智能网联车辆实践应用。
在欧洲，政府及产业界正加强跨国家和地区的自动驾驶联合示范， 探索 道路智能化发展。2018 年5 月，欧盟委员会发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，明确到2020 年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；在网联应用上，到2022 年，欧盟所有新车都将具备通信功能。此外，为深入分析技术实现路径，促进各国联合推进，欧洲道路交通研究咨询委员会在2019 年3 月发布新版技术路线图，对网联式自动驾驶技术发展路线进行规划， 以此作为其后续产业发展和部署的重要依据。
在日本，2014 年内阁府就制定《战略性创新创造项目— 自动驾驶系统研究开发计划》（SIP_adus），旨在推进政府和民间协作，重点是基础技术与协同式系统相关领域的商业化开发。2019 年，SIP_adus 进入2.0 阶段，将自动驾驶与未来智能 社会 （Society 5.0）的协同纳入重点方向。同时，日本也在对《道路交通法》、《道路运输车辆法》等相关法律法规进行修订，避免对新兴技术造成阻碍，营造有利于智能网联 汽车 发展的法律环境。
二、我国智能网联 汽车 发展 探索 与实践
为加快建设智能 汽车 强国，实现 汽车 产业的转型升级， 我国也通过不断完善顶层设计规划、加速标准体系建设、鼓励示范应用等方式加快推进智能网联 汽车 产业发展。
2019 年9 月，国务院发布《交通强国建设纲要》，提出加强智能网联 汽车 （智能 汽车 、自动驾驶、车路协同）研发， 形成自主可控完整的产业链。2019 年12 月，工信部对《新能源 汽车 产业发展规划（2021-2035 年）》公开征求意见，明确了未来我国智能网联 汽车 的量产规模、能力水平和商业化应用范围等发展目标。2020 年2 月，发改委等11 部委联合印发《智能 汽车 创新发展战略》，明确提出建设中国标准智能 汽车 的发展方向和实现智能 汽车 强国的战略目标，清晰规划了技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全等六大体系重点任务，对智能 汽车 未来发展方向具有重要的指导意义。
我国智能网联 汽车 创新发展路径具备以下特征：结合中国优势与产业发展趋势，通过优势产业的协同带动效应，实现跨越式发展；在凝聚共识的基础上， 探索 适应产业变革需求的发展路线；以 汽车 为核心，实现 汽车 、交通与智慧城市共同发展的智能网联 汽车 新型体系架构。智能网联 汽车 系统架构的变化，将打破传统 汽车 产业垂直的产业链结构，呈现出网络化、扁平化特征和平台化的发展趋势。构建行业基础平台并集中突破，将有效推动智能网联 汽车 产业的协同发展， 形成发展合力。
因此，在符合中国的基础设施标准、联网运营标准和新体系架构 汽车 产品标准的前提下，建立我国智能网联 汽车 信息物理架构，充分融合智能化与网联化发展特征，以车载计算基础平台、智能终端基础平台、云控基础平台、高精动态地图基础平台和信息安全基础平台等五大平台为载体，实现“人-车-路-云”一体化协同的创新发展道路。
智能网联 汽车 产业链的核心关键节点集中体现在五大基础平台及其共性技术领域。这五大基础平台的建设将是未来智能网联 汽车 产业中的高端核心组成部分，为不同企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，将形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新。这些关键节点的突破，将形成我国智能网联 汽车 产业战略安全的“护城河”，并通过辐射带动作用，推动智能网联 汽车 乃至智能 汽车 产业的协同创新发展。
三、未来智能网联 汽车 发展建议
基于上述智能网联 汽车 发展的 探索 与实践工作，结合我国智能 汽车 创新发展战略，对未来智能网联 汽车 的发展，提出以下建议。
1.突出产业优势，发展中国标准智能 汽车 。 区别于传统 汽车 产业，智能 汽车 发展具备明显的本地属性，其发展路径依赖于本国的产业基础，并受到政策法规、标准体系、基础设施和交通场景等的影响。因此，需要依托我国在道路交通设施、无线移动通信、北斗导航定位和路网地理信息等方面建设优势，开展复杂系统体系架构基础前瞻技术研发，构建先进完备的智能 汽车 基础设施体系，从智能化路网设施、车用无线通信网络、高精度时空服务、车用基础地图和大数据云控平台等角度完善基础设施建设，进一步突出我国智能 汽车 在网联化方面的技术优势与演进特色。面对 汽车 智能化与网联化的发展趋势，我国也将建立中国标准智能 汽车 信息物理系统架构，协调以智能 汽车 为核心的各类复杂系统问题，真正实现“人-车-路-云”一体化发展。
2.突破共性技术，推动基础平台建设。 伴随着技术的跨界融合，智能 汽车 产业面临大量基础前瞻技术与共性交叉技术挑战，如何攻克相关挑战也已经成为各国智能 汽车 产业的竞争焦点。当前，我国正在通过智能计算平台、新型智能终端、云控平台、高精度动态地图及定位和信息安全等基础平台建设，加速共性技术突破。上述基础平台是中国标准智能 汽车 的重要特征，也是智能 汽车 的支柱“新型零部件”。因此，需要攻克智能 汽车 底层关键共性技术，构建五大基础平台，为不同类型企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新发展。
3.挖掘创新资源，培育创新发展平台。 智能 汽车 跨产业深度交叉融合的特征决定了其技术无法由单一行业或企业完成，需要形成跨行业发展合力。发展好智能 汽车 需要充分挖掘创新资源，加强开放合作、协同研发。在创新主体 探索 方面，我国支持建设了国家级智能网联 汽车 创新中心，组建产业联合体和联盟，培育智能 汽车 创新发展平台等新型市场主体，以创新驱动为核心，密切 汽车 制造、信息通信与互联网等领域骨干企业相互合作，形成跨产业协同机制，有力提升我国智能 汽车 创新能力。未来，需要进一步集中力量突破智能 汽车 关键核心技术瓶颈，提升智能 汽车 基础试验条件和综合服务能力，支撑我国智能 汽车 行业发展。
4.重视示范应用，打造多层次示范体系。 测试验证与应用示范已成为智能 汽车 功能开发、技术验证及认知提高不可获取的环节，可以有效加速技术研发进程与产业化步伐。因此，鼓励支持智能 汽车 测试评价技术、特定场景应用、封闭区域出行服务、示范区建设与评价和车联网先导区建设，形成覆盖仿真测试、道路测试及特定场景示范到大规模城市级综合应用的多层次立体式示范体系，支撑我国智能 汽车 创新发展。未来，以北京冬奥会和通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等重大工程建设为契机，开展智能 汽车 示范运行，呈现智能 科技 成果，打造“人-车-路-云”一体化系统，加速产业应用步伐。
5.破除应用挑战，加速智能 汽车 市场化步伐。 智能 汽车 给产业带来颠覆性变革，面对车辆控制权的切换和自动驾驶的出现，一方面，我国在法律法规、标准体系及产品监管等方面还存在众多挑战与空白；另一方面，伦理道德和数据安全等问题也都将长期伴随智能网联 汽车 的发展，甚至对商业化推广产生决定性影响。因此，面对上述智能 汽车 应用的挑战，需要继续健全法律法规、完善标准体系、推动认可认证、加强产品管理，以及构建网络安全体系，努力破除发展障碍，培育良好的市场发展环境，同时从组织实施、扶持政策、人才保障、国际合作和发展环境上加强保障。这些措施，既能体现我国大力发展智能 汽车 的决心，也将有效打消消费者对智能 汽车 的诸多疑虑，提升 社会 接受度，最终形成利于智能 汽车 产业发展的良好 社会 环境。
李克强教授
清华大学车辆与运载学院教授， 汽车 安全与节能国家重点实验室主任，国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家，清华大学智能网联 汽车 与交通研究中心主任，中国智能网联 汽车 产业创新联盟专家委员会主任。
李克强教授长期致力于 汽车 智能驾驶系统动态设计与控制的理论研究及工程应用，获国家技术发明二等奖2项、国家 科技 进步二等奖1项，行业 科技 进步特等奖1项，授权国内外发明专利80余项，发表SCI/EI论文200余篇，获教育部长江学者特聘教授和首届全国创新争先奖。
《新能源 汽车 月度数据监测报告》
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软件测试就是描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。软件测试的定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。下面学术堂整理了十五个关于软件测试论文题目，希望对您有所帮助。1、 探讨计算机软件测试的相关技术应用2、 软件测试方法研究3、 基于安全性的航空发动机控制软件测试技术4、 互联网+背景下软件测试课程混合教学模式5、 计算机软件测试方法及应用实践6、 因果图法在ATE软件测试用例设计中的应用7、 众包软件测试技术研究进展8、 互联网时代背景下基于软件测试的软件工程特色专业建设研究9、 论自动化软件测试技术的实际运用10、 地理国情普查质检软件测试方法11、 以工程和就业能力培养为导向的软件测试人才培养改革研究12、 直升机机电管理系统软件测试方法研究13、 智能网联汽车对软件测试领域研究14、 基于云计算的电力软件测试技术研究15、 基于故障注入的嵌入式测绘导航软件测试技术研究
易车讯 近日，“第11届中国汽车论坛”举办，国家工业信息安全发展研究中心副总工程师兼信息政策所所长黄鹏发表了演讲，主要是介绍了团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，提到将统筹产业创新发展与保障数据安全、尽快出台数据分类分级指南和管理细则、建立事前风险评估和事后应急响应机制、重点关注跨境数据流动问题等。
以下为演讲实录：
大家下午好，下面我代表中心汇报一下我们团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，这个研究比较初步，后续希望得到各位领导和专家的指点。今天我主要汇报五个方面，一是智能网联汽车的内涵和发展现状；二是智能网联汽车数据安全发展态势；三是车企对智能网联汽车数据安全的认识不断加深；四是网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "；五是政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护。
一、智能网联汽车的内涵及发展现状
智能网联汽车作为一个新兴的重要领域和场景，发展已势不可挡，而且主流国家和行业组织对于智能网联汽车，已经从系统、产品、装备、网络等角度都有一些重要布局。
研究认为，智能网联汽车不同于传统的汽车装备，至少有四个显著特点。
首先是互联互通，这是基本的特征。
二是软件定义。从原来的机械驱动发展为未来的数据驱动，这是非常重要的特点。大众在前几年就宣布投入35亿欧元打造自己的汽车操作系统，而特斯拉软件成本占整车成本的40%，而且S系列代码行数超过了4亿行。很多企业都谈及已经成立自己的软件科技企业，开发自己的操作系统和APP，适应软件定义汽车的大潮。未来智能网联汽车至少60%的价值来源于软件，所以未来的智能网联汽车是新型的信息技术终端。
三是无人驾驶。刚才朱教授深入的讲解了无人驾驶不同级别、不同场景的应用和风险。
四是绿色低碳。未来智能网联汽车以电动汽车为主，非常适合或者适应国家关于 " 双碳 " 相关的要求和布局。
另外，我们对智能网联汽车产业链也做了初步的分析，从上游的元器件、软件，到下游相应的内容、平台、数据以及关于出行、保险、租赁、维修等方面的服务商，整个产业链的打造和重塑也不断演进。我国已在产业链各个环节均有布局，但是核心系统部件仍较多依赖进口，最近在技术研发方面实现一些突破，但是在市场化量产方面还有一定差距。
二、智能网联汽车数据安全发展态势
智能网联汽车主要的特点是，数据成为驱动汽车发展的重要价值点，这种发展趋势对于车辆的安全和数据的安全都有新的要求和风险，所以要求一方面从车的全生命周期，另一方面从数据的全生命周期两个角度考虑智能网联汽车的安全问题。
基于这两个维度，我们发现未来智能网联汽车带来的数据安全风险还是很大、很突出的，至少涉及四个方面：
首先行业的数据安全意识有待提高，近期一系列相应事件的出现，在一定程度上会影响消费者对智能网联汽车安全的信心。
二是数据泄露风险巨大，威胁个人隐私安全。由于智能网联汽车为了更好的实现自动驾驶或者是使乘驾者有更好的体验，会收集相应的信息，在我们调研过程中获知，一辆智能网联汽车每天至少收集10TB的数据，不仅数量极大，而且涉及到驾乘人员的出行轨迹、习惯、语音、视频等等，一旦遭受侵害会泄露个人隐私。
三是网络安全漏洞多，威胁个人人身和财产安全。2020年全球相关恶意攻击超过280万余次，黑客通过网络攻击的手段可以控制车辆行驶，也可以利用软件的漏洞操控智能网联汽车，所以威胁和风险也是非常大。
四是可能会威胁国家安全。为了更好地实现车与路的互动和周围基础设施的互动，智能网联汽车也会收集周围的场景和重要地理信息的数据，如果精度达到一定程度的话，会影响或者威胁国家安全。
我们看到一些国家，尤其是发达国家和行业组织也纷纷出台了管理规范和举措。美国、欧盟、以及国际汽车制造协会，已经通过了一些原则性、战略性的规定，也包括一些比较细化、可操作的指南。
不同的智能网联汽车制造厂商，由于基因不同，对数据安全的认识或者保护能力也不一样。我们认为目前最主要的智能网联汽车制造商来源于三类企业：
第一类是传统车企，他们的发展模式是渐进式的，包括目前国产自主品牌的汽车，还有合资品牌的汽车，这类传统车企在推进相关的新技术开发和应用，以及数字化转型工作，但总体来讲，他们的意识和能力还在发展过程当中。
第二类是信息技术企业，像百度、阿里、腾讯、华为、滴滴、小米等信息技术企业，这类企业基于在信息技术领域强大的能力和生态，大力推广相应的技术系统、自动驾驶系统等，通过跨越式的方式进军智能网联汽车行业。
第三类是造车新势力。理想、蔚来、小鹏等在发展过程当中是激进式发展过程，他们对于数据安全的考虑和布局也有自身的特点。
全球知名的咨询机构Guidehouse对于现有智能网联汽车领域的竞争格局进行分析，发现目前的‘’领导者‘’中，四家企业基本上都是信息技术企业，在目前这个阶段，以信息技术为背景的企业进入智能网联汽车行业是具有一定优势的。
非常有意思的一点是，我们孰知的特斯拉被Guidehouse置于‘’跟随者‘’中，主要原因是该机构认为特斯拉自动驾驶能力和安全保障能力与其宣传的相比具有一定的差距。
这三类不同类型的智能网联汽车制造商对数据安全的认识和保护能力仍有一定的差异，尤其是传统车企和信息技术企业以及造车新势力在相应能力上的布局，包括组织架构的调整，适应新的安全需求方面的能力等，可能都有一定差异。但是我们发现这三类企业也在跨界融合，在相互借鉴。
三、车企对汽车数据安全的理解不断加深
我们调研了一部分车企，总结了他们对当前数据安全的理解和举措，车企也越来越重视重视数据安全问题，国内主流企业通过强化技术手段和管理机制，意在大幅提升数据安全的保障能力。
但是其实风险也是非常突出的：一是核心器件自主可控能力有待进一步提高，比如传感器、芯片、雷达天线等还属于智能网联汽车的 " 卡脖子 " 领域。二是企业管理责任缺失，很多车企往往在 " 黑盒 " 的状态下开展一些数据治理工作，使现有的保护机制和管理举措很困难，出现滞后问题。三是实际落地案例较少，缺少具体的指导性和实操性指南，很多企业都是在边界游走，探索的成本也非常高，所以后续有很多需要进一步明确的地方。
从建议的角度，我们建议车企从两个角度提升数据安全方面的能力。一是提升核心基础技术的安全可控能力，即涉及车辆本质上的安全。二是提升数据安全综合防护能力，利用新一代的信息技术，包括区块链技术、流量检测技术、国密技术等，提升综合防护的能力。
四、网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 " 大有可为 "
我国主流的网络安全企业都在积极布局智能网联汽车的新赛道，大多基于他们传统的产品，再根据智能网联汽车的新场景做一些适应性的调整和优化，包括在数据层面，从云、管、端各个角度等都提出了相应的解决方案，在检测和服务方面也推出了一些相应的网络安全产品。
我们调研了国内一家安全厂商——天融信，已经形成了覆盖车端网关、ECU、T-BOX、以及云端、APP端等全方位的渗透测试工具和服务。下一个案例来自百度，其自动驾驶安全的架构已经涵盖了整个数据安全的全生命周期。
可以说，智能网联汽车领域对于网络安全产业，或者网络安全企业来讲是一个巨大的市场，但是也存在着很多挑战，一是现有的网络安全产品和解决方案还不满足智能网联汽车的安全需求。二是安全解决方案的路径不太一样，有的网络安全企业侧重车端的安全，有的侧重云端的安全，虽然这些解决方案没有哪个更优质，但是也需要相互借鉴。三是安全产品的应用还存在成本、意识等问题。我们也提了两个建议，一是建议这些网络安全企业针对智能网联汽车不同的场景，开发针对性的相关的产品和解决方案，提高推广的力度。二是要探索适用智能网联汽车场景的网络安全保险方案，保险在汽车这个领域是非常常见的，但是数据安全的保险，或者网络安全的保险可以对车企、用户，以及产业链上的诸多信息技术服务企业提供一体化的保障。
五、政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护
首先在政策规划层面，政府已经出台了相关的标准指南，包括一些政策文件，加强对整个数据全生命周期的管控，并强调数据分类分级工作。
二是在法律法规层面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（草案），以及网信办出台的的《汽车数据安全管理若干规定》（征求意见稿）已经体现了政府的一些针对性考虑，我们支持网信办和工信部等部门出台更加细化的管理条例和指南，从法律法规层面给予指引和指南，更好的指导整个产业的实践。
三是标准体系不断完善，包括顶层的体系性标准，以及专项的标准都在陆续出台和不断地修订完善。
四是试点应用加速落地，比如上海临港新片区跨境数据的试点，一些路测、风险评估以及风险管控相关试点的工作也都在推进过程当中。智能网联汽车本身是一个新生事物，又涉及到很复杂的系统，确实需要政府通过开展试点示范的工作，总结一些优秀的做法，进行后续的推广。
当然从政府推进产业发展和保障数据安全的角度也面临重要的挑战。一是整个法规体系、标准体系还是相对滞后于产业的发展速度。二是存在多头监管的问题，还需尽快细化一些行业性的管理要求。从数据安全监管的角度，国家网信部门是牵头部门，但是涉及到具体行业细则的出台，还需要行业主管部门，以及一些重要的行业协会去推动相关工作。三是实操性的举措还不够，数据安全监管和治理的一项基础性工作就是要做到数据分类分级，对于数据既要管，又不能管得太死，哪些要管，哪些需要高强手段的监管，哪些需要在市场上流动，一项非常基础的工作就是数据分类分级。
我们提的建议包括四个方面：一是统筹产业创新发展与保障数据安全。二是尽快出台数据分类分级指南和管理细则，在国内一些重要的行业领域，比如金融、工业互联网等领域，已经出台了相应的分类分级指南，智能网联汽车行业可以予以借鉴。三是建立事前风险评估和事后应急响应机制，比如国家级的专业技术机构可以探讨如何更好的提供服务和支持。四是重点关注跨境数据流动问题，目前国内对这个问题比较关注，国家网信部门也在密集调研和研究，希望后续在借鉴全球通用做法的同时，细化相应的数据流动规则。
以上就是我们目前这个报告的主要内容，在报告撰写过程当中，也得到了一些车企和网络安全企业的支持，后续我们也希望跟在座的企业和专家合作，使我们在智能网联汽车数据安全领域做得更加深入。