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智能汽车Smart cars米其奥·卡库Meters, Leo the library card即便是过去70年间基本上没有多少变化的汽车工业，也将感受到计算机革命的影响。Even the past 70 years has changed little basically the car industry, will also feel the influence of the computer revolution.汽车工业是20世纪最赚钱、最有影响力的产业之一。目前世界上有5亿辆车，或者说每10人就有1辆车。汽车工业的销售额达一万亿美元左右，从而成为世界上最大的制造业。The car industry is the most profitable of the 20 th century, one of the most influential industry. At present the world's 500 million car, or every 10 people one car. Sales of the automobile industry of one trillion dollars, making it the world's biggest manufacturing industry.汽车及其行使的道路，将在21世纪发生重大变革。未来“智能汽车”的关键在于传感器。“我们会见到能看、能听、有听觉、具嗅觉、会说话并能采取行动的车辆与道路，”正在设计未来智能汽车和智能道路的通用汽车公司ITS项目的技术主任比尔·斯普雷扎预言道。Automobile and its exercise of road, will be important changes occurred in the 21 st century. The future "intelligent vehicle", the key is that sensor. "We see that can see, hear, hearing, smell, and talk and can take action vehicles and road," is design future smart cars and intelligent way of general motors project technical director of ITS, bill, it firm predicted that way.美国每年有大约4万人死于交通事故。在汽车事故中死亡或严重受伤的人数太多，我们已经不屑在报纸上提及。这些死亡的人中至少有半数是酒后开车造成的，另有许多死亡事故是驾驶员不小心所致。智能汽车能消除绝大多数这类汽车事故。它能通过会感测空气中的酒精雾气的电子传感器检测开车者是否喝醉酒，并且拒绝启动引擎。这种车还能在遇窃后通报警方，告知车辆的确切地点。The United States has about 40000 people a year die in the traffic accident. In the car accident of death or serious injury number is too much, we have disdain in the newspaper mentioned. The death of the at least half drunk driving is the cause of the accident is otherwise many deaths caused by the driver not careful. Smart cars can eliminate most of this kind of car accidents. It can pass will sense the air of the alcohol in the fog electronic sensors detection drive or not get drunk, and refused to start the engine. This car can also in case after I reported to the police, told the exact locations of vehicles.能监控行车过程以及周围行车状况的智能汽车已经建造出来。藏在保险杠里的微型雷达能对周围的汽车做扫描。如果你发生重大行车失误（如变道时有车辆在你的“盲点”内），计算机立即会发出警报。To monitor traffic process and driving conditions around the smart cars have built out. Hidden in the bumper of miniature radar can on around car scans. If you take a major driving mistake (e.g. change lanes have car in your "blind spot") the computer immediately will give the alarm.在麻省理工学院媒介实验室，业已制造出能测知你行车时有多少睡意的样车，这对长途司机意义尤其重要。一连数小时注视着中夹分道线这样一个单调、几乎能催眠的过程是被严重低估的威胁生命的重大隐患。为消除这一隐患，藏在仪表板里的一架微型相机可对准开车者的脸部及眼睛。如果司机的眼帘合上一定时间，行车变得不稳，仪表板里的计算机就会向司机发出警报。In the MIT media lab, is already being built which will determine how sleepy you are a prototype, the long distance drivers is especially important. For several hours of staring at the center divider a drab, almost hypnotic process is grossly underestimated, life-threatening hazard. To eliminate this hidden trouble, and hide in the in the dashboard can be a tiny camera on a driver's face and eyes. If the driver's eyelids close for a certain time, driving becomes instability, a computer in the dashboard will alert the driver.开车最头疼的两大麻烦事迷路和交通阻塞。虽然计算机革命不可能彻底解决这两个问题，但却会带来积极影响。你汽车上与绕道运行的卫星发出的无线电信号调谐的传感器能随时精确地确定你骑车的方位，并告知交通阻塞情况。我们已经有24颗环绕地球运行的导航卫星，组成了人们所说的全球卫星定位系统。通过这些卫星我们有可能以100英尺的误差确定你在地球上的方位。在任何一个特定时间，总会有若干颗全球定位系统的卫星在11000英里的高空绕地球运行。每颗卫星都装有4颗“原子钟”，他们根据量子理论法则，以精确的频率振动。Two of the most frustrating things about car trouble getting lost and traffic jams. Although the computer revolution is likely to be completely solve these two problems, it will have a positive impact. In your car and bypass operation of a satellite radio signals tuned sensor can precisely determine the direction of riding a bike, and inform the traffic jams. We have 24 star orbiting the earth operation of the navigation satellite, formed what people say the global positioning system. Through these satellite we likely to 100 feet of error to determine your location on the earth. At any given time, always have a certain number of a global positioning system satellites in 11000 miles of air goes around the earth. Each satellite contains 4 single "atomic clocks," they according to quantum theory rules to precise frequency vibration.卫星从高空经过时发出的汽车上计算机里的接收器辨认的无线电信号。汽车上的计算机就会根据信号传来所花的时间计算出卫星有多远。由于光速人所熟知，接收无线电信号时的任何时间迟缓都能折算出距离的远近。Satellite passes overhead of a car's computer by a receiver in a radio signal. The car's computer will signal to the time calculate how far the satellite is. Due to the speed of light are widely known, receive radio signal any delay can be converted into a distance.在日本，具有某种导航能力的汽车已有一百万辆之多。（有些导航装置通过将方向盘的转动与汽车在地图上的位置并置来测定汽车的方位。）In Japan, has some ability to navigate car has more than one million vehicles. (some navigation device through the rotation of the steering wheel and the car will be on the map and buy to determine the orientation of the car.)随着微芯片的价格的大幅度下降，未来对全球卫星定位系统的应用几乎无限。“制造这一商品的工业定会飞速发展，”生产导航系统的麦哲伦航仪公司的兰迪·霍夫曼说。盲人可以在手杖里装配全球卫星定位系统传感器，飞机可以通过遥控着陆，徒步旅行者可以测定自己在林中方位——其潜在的应用范围是无止境的。With the price of the microchip dropped substantially, the future of the global positioning system application almost infinite. "Make the goods will be rapid development of industry," the production navigation system in the navigation instrument company's randy Magellan hoffman said. The blind can stick in the assembly of the global satellite positioning system sensor, the plane can through the remote control landing, hikers can determine their position in the forest-of its potential application range is endless.全球卫星定位系统其实只是叫“远程信息学”的这一更大行动的一部分，这一行动最终将把智能汽车送上智能高速公路。这种高速公路的样品已经在欧洲问世，加州也在进行试验，在高速公路上安装计算机芯片、传感器和无线电发射机，以便向汽车报告交通拥挤堵塞情况。The global positioning system in fact just call "telematics" a larger part of the action, this will eventually attempt to put smart cars on smart highways. This highway samples have been exist in Europe and in California to test, on the highway installation computer chips, sensors, and radio transmitters to report to the car traffic jams.在圣迭戈以北10英里的15号洲际公路一段8英里长的路面上，交通工程师正在安装一个由麻省理工学院设计的引进“自动司机”的系统。这一计划要求计算机在公路上埋设的数千个3英寸长的磁钉的协助下，在车辆极多的路段完全控制车辆的运行。车辆会编成10辆或12辆一组，车距仅为6英尺，在计算机的控制下一齐行使。In San Diego 10 miles north of the interstate 15 a 8 miles of road surface, traffic engineers are installing a by the Massachusetts institute of technology to the introduction of the design of the automatic driver "system. The plan calls for a computer in the embedded on the highway thousands of 3 inches long magnetic was under the assistance, vehicle very many sections in complete control the operation of the vehicle. Vehicles into 10 or 12 a car a group, the car is only six feet away from, in computer under the control of the exercise together.这种计算机化的公路的倡导者对其未来的应用充满希望。到2010年，远程信息技术很可能应用于美国的一条主要公路。如果成功的话，到2020年，当微芯片的价格降到一片一美分以下时，远程信息技术就会应用在美国成千上万英里的公路上。这对环保也会很有利，能节省燃油，减轻交通阻塞，减少空气污染，还可用作公路扩建的替代办法。This computerized highway advocates for its future application full of hope. By 2010, telematics may well be used in one of the major highways in the United States. If successful, by 2020, when the price of microchips drops to below a penny a piece, remote information technology will be applied in the United States tens of thousands of miles of highway. This could prove to be an environmental boon as well, saving fuel, reducing traffic jams, decreasing air pollution, and serving as an alternative to highway expansion.
Along with the development of science and technology, intelligent and automation technology is more and more popular, all kinds of hi-tech also widely used in intelligent robot toy car and manufacturing field, make intelligent robot more and more diverse. Intelligent car is a variety of high-paying technology integration body, it incorporates mechanical, electronic, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence and many other subject knowledge, can involves many of today's current areas of technology. This car design mainly by the single chip microcomputer control system module, manostat module, motor driver module, infrared inspection module and to the wireless digital module composition, system to C8051F340 microcontroller as the core, set to foreign control, use linear regulator chip to voltage stability of control for single chip microcomputer and other peripherals for the reliable power supply, using infrared to the module black and white signal detection, use L298N motor driver module to the dc speed-down motor stability control, use light coupling strength chips for electrical isolation of control, eliminate interference, the use of wireless digital module CC1101 for two car communication. The intelligent design two cars are from the start to car, overtaking alternately lead, lead a circle overtaking about 27 seconds. Key words: C8051F340 infrared to the dc speed-down wireless digital overtaking lead
从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致可以分为二个阶段:军事用途、高速公路环境和城市环境。在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自主陆地车辆ALV （Autonomous LandVehicle)的研究。进入21世纪，为促进无人驾驶车辆的研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛(Grand Challenge)。该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到很大激励作用。在2005年的第二届比赛中，主办方只在赛前2小时提供一张光盘，上面提供了比赛路线上2935个“路点”的方位与海拔等详细资料。整个赛道有急转弯、隧道、路口还有山路，比赛要求参赛车辆能够自主完成全部路程。最终斯坦福大学的“斯坦利”，获得了第1名。具有6个奔腾M处理器的电脑完成“斯坦利”的所有程序的处理。车辆移动时，4个激光传感器、一个雷达系统、一组立体摄像头和一个单眼视觉系统感知周围的环境。2006年德国举办了欧洲陆地机器人竞赛(European Land Robot Trial，简称(ELROB)),德国的参赛车“途锐”取得了冠军。该车通过影像处理寻找道路，周围景物被处理成3D影像。该车由光学定向与测距系统对收集的信息进行导航决策，分析哪里是行人哪里是树木。“途锐”自主行驶了90%的赛程，不过在通过关键十字路口时还是靠手动驾驶。
易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。
毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等高校与企业加入。
产品方面，毫末中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，并开启泛化测试，到2024年有序落地100城。首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型，全面确保毫末城市NOH的行业领先性。
生态层面，毫末乘用车6P开放合作取得重大突破，已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。这是毫末商业化的重要一跃，全面保障了毫末高速发展态势。
毫末智行董事长张凯判断：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐并形成相应的护城河。”
张凯认为，智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均行驶里程使用率达到了12.6%。海外布局方面，搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家，陆续交付到用户手中，接下来将在中东、南非、澳大利亚等市场陆续投放；同时，毫末HPilot即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本。
3月，高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行综合评估，通过对毫末前装近20款车辆等数据研究，为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。
其次是“MANA大模型巅峰之战”，中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，相当于人类司机6.8万年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已经完成基于4000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。
第三是“城市NOH百城大战”，中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则，加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”，毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、智慧社区、校园配送、餐饮零售、机场巡逻、高校教育、快递接驳、智慧园区、大气环评等九大场景开启运营，加速商业化闭环能力。2023年3月，小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码，开启亦庄运营。毫末也成为《北京智能网联汽车政策先行区无人配送测试规范》升级后，准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路进行无人配送车测试的首个公司。
“技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。
现场，张凯还向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。“毫末始终认为，自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”张凯表示。
此外，毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展，不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍，三个月时间，毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展。
用户需求闭环方面，毫末对驾驶场景数据持续分析完善策略，并进行新功能体验反馈；研发效能闭环方面，毫末将数据驱动理念深入到产品需求定义、感知与认知算法开发等产品开发流程，整体开发效率提升30%；数据积累闭环方面，毫末在车端部署诊断服务数据场景标签覆盖92%的驾驶场景。
数据价值闭环方面，毫末大模型正在持续挖掘数据价值解决关键问题；产品自完善闭环方面，毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升，实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效挖掘产品提升点，问题闭环率达76%；业务工程化闭环方面，毫末进一步完善了从采集回流、标注训练、系统标定、仿真验证等环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。
毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。它的最终目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
DriveGPT雪湖·海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。
现场，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。顾维灏提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。
毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖·海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，本次AI DAY也迎来了全面的升级，正式开放赋能。顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。
此外，MANA的视觉感知能力持续提升，一方面可同时学习三维空间结构和图片纹理，并将纯视觉测距精度超过了超声波雷达，BEV方案也拥有了更强的通用性和适配性；另一方面可实现单趟和多趟纯视觉NeRF三维重建，道路场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。通过NeRF进行场景重建后，可以编辑合成真实环境难以收集到的Corner Case。在原有的全局视角修改、添加光照/天气效果的基础上，新增合成虚拟动态物体的能力，可以在原有设定的运动轨迹上，合成各种Hard Case，模拟城市复杂交通环境，用更低成本测试提升城市NOH能力边界，更好提升应对城市复杂交通环境。
值得一提的是，面对目前行业里最难的视觉任务之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在中国率先开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。毫末把视觉BEV感知框架引入到了车端鱼眼相机，做到了在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度效果。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。
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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。
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
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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1. [期刊论文]产教融合视域下汽车智能技术专业人才需求分析 期刊:《内燃机与配件》 | 2021 年第 002 期 摘要:在国务院印发《国家职业教育改革实施方案2. [期刊论文]汽车智能技术专业群"1+X"课证融通的探索与实践 期刊:《时代汽车》 | 2021 年第 011 期 摘要:职业教育改革中重点关注3. [期刊论文]汽车电子技术中的智能传感器技术分析 期刊:《电子测试》 | 2021 年第 002 期 摘要:现代电子信息技术的大力发展,使得各行各业的
【引言】
随着物联网在交通系统中日益普及，为了打造交通系统中更安全、更快、更智能的车辆，车载通信网络和自动驾驶技术是构建未来一代、功能强大的智能交通系统的基石技术。基于物联网的交通系统可以为自动化网联 汽车 提供大规模设备连接和传感器连接。通过使用物联网技术，网联自动驾驶车辆的数量将显著提高。随着网联自动驾驶 汽车 数量的增长，亟待提出新的技术方法并重新思考下一代 汽车 网络的设计，尤其是自动化网联 汽车 。因此，有必要研究新的理论、架构和技术，利用物联网提供的能力，形成更高效、更智能的交通系统。本期特刊旨在为学术界和工业界的研究人员、开发人员和从业人员提供一个平台，传播最新的成果，并推动物联网在自动化网联 汽车 技术方面的应用。
【征集主题包括但不限于】
【重要时间节点】
【投稿须知】
所有IEEE Internet of Things Journal 的原稿或修订本必须通过IEEE稿件中心(http://mc.tcentral.com/iot)以电子方式提交。作者指南和提交信息可以在找到。IEEE Internet of Things Journal鼓励作者在投稿过程中推荐潜在的审稿人，这可能有助于加快审稿速度（请只推荐那些不存在利益冲突的审稿人）。提交稿件时注意必须按适当的关键字分类。
【客座编辑】
曹东璞博士，滑铁卢大学，
李力博士，清华大学，
Clara Marina博士，保时捷，
陈龙博士，中山大学，
邢阳博士，克兰菲尔德大学，
庄卫华教授，滑铁卢大学，
IEEE Internet of Things Journal (Impact Factor 5.86)
Special Issue on
Internet of Things for Connected Automated Driving
Internet-of-things (IoT) is becoming increasingly prevalent in the transportation systems. The traffic system depends on safer, faster, and more intelligent vehicles. The vehicular communication networks (vehicle-to-everything, V2X) and the automated driving technique are two of the cornerstone technologies enabling the construction of future-generation highly functional and intelligent transportation system. The IoT-based transportation system can provide enormous connections of devices and sensors for the networked automated vehicles. The capacity of connected automated vehicles is expected to be dramatically enhanced by employing the IoT techniques. This calls for novel approaches and rethinking of the design of next-generation vehicular networks, particularly for the automated vehicles. Therefore, it is essential to pursue research on new theories, architectures, and techniques to exploit the capability that is delivered by IoT for forming more efficient and intelligent transportation system. This special issue aims to create a platform for researchers, developers and practitioners from both academia and industry to disseminate the state-of-the-art results and to advance the applications of IoT for connected automated driving technology.
Topics of interests include (but are not limited to) the following：
➢Innovative IoT techniques to connect automated vehicles
➢ V2X communication
➢ IoT-based solutions for connected vehicles
➢ Vehicular IoT Infrastructure
➢ IoT-based sensing and recognition
➢ Testing and verification of connected automated vehicles
➢ IoT-based navigation and localization systems
➢ AI and deep learning approaches for IoT-enabled connected automated vehicles
➢ Cyber-physical-social systems based parallel driving
Submissions
All original manuscripts or revisions to the IEEE IoT Journal must be submitted electronically through IEEE Manuscript Central, http://mc.manuscriptcentral.com/iot. Author guidelines and submission information can be found at http://iot.ieee.org/journal. The IEEE IoT Journal encourages authors to suggest potential reviewers as part of the submission process, which might help to expedite the review of the manuscript. Please suggest only those without conflict of interest. Each submission must be classified by appropriate keywords.
Guest Editors
Dr. Dongpu Cao, University of Waterloo, Canada,
Dr. Li Li, Tsinghua University, China,
Dr. Clara Marina, Porsche Engineering, Germany,
Dr. Long Chen, Sun Yet-sen University, China,
Dr. Yang Xing, Cranfield University, UK,
Dr. Weihua Zhuang, University of Waterloo, Canada,
智能车辆工程专业属于机械类专业，研究的是汽车的智能技术，毕竟未来是一个智能的时代，像汽车智能化也会是个大热门，所以说这个专业以后的发展前景是很可观的，是一个不错的专业。我的一个朋友就是这个专业的，平时也有一块聊聊相关的专业话题，我也对智能车辆工程专业有所认识，下面我来具体介绍一下该专业的情况吧。
我的朋友跟我讲，他们智能车辆工程专业主要研究的是车辆先进智能技术（含环境感知、智能决策、控制执行、电机、电控、动力电池）、信息交互技术（专用通信与网络技术、大数据、信息安全）、基础支撑技术（高精度地图与高精度定位、标准法规、测试评价）等领域。
智能化汽车
我朋友还跟我说，他们专业的课程有很多的车辆控制知识，不仅要学习机械原理的知识，还要学习电子控制技术的知识，课程的难度是偏大的。还有该专业的话男女比例严重失调，多数是男生，因为女生一般都不会选择机械类的专业。所以在这里我给到大家的建议就是，学习能力强，有强硬的毅力的同学选这个专业，因为该专业的学习压力是比较大的。
最后推荐几个智能车辆工程专业比较好的院校供大家选择：首选是华南理工大学和湖南理工大学，然后是合肥工业大学。这三所院校的智能车辆工程专业都非常不错，是双一流学科。
我们都知道，现在全球汽车技术正在经历三大变革：动力电气化、驾驶智能化、交通网联化。智能车辆工程与新能源、人工智能、信息通讯、大数据、互联网等新技术和新产业跨界相连，构建起了新的汽车技术和产业生态，不仅是汽车产品和汽车行业的深刻变革，还将引起人类出行方式和城市交通体系的巨大变化，甚至将对全球汽车产业转型升级和世界经济格局产生极其深远的影响。所以说以后智能汽车是一个大热门，智能车辆工程转专业就是一个不错的选择。
这个专业的名字里边也有车辆工程，但是这个专业与车辆工程有很多不一样的，智能车辆工程研究的是对汽车进行智能化的设计，而车辆工程专业是传统的汽车研究、设计。可以这样说，智能车辆工程是车辆工程的一个分支领域。个人感觉智能车辆工程比较有优势一些，现在传统汽车行业非常的多，竞争压力就会很大，就业的机会就会变得不好，但是像新能源汽车和智能汽车就很热门，很有发展前景。
智能车辆工程专业的主修课程有：单片机及嵌入式系统、车载雷达与信号处理、汽车构造、汽车电子技术、图像处理与模式识别、智能车辆应用技术、汽车理论、汽车设计、车辆智能控制、电磁理论与应用创新技术、电动汽车驱动技术、电动汽车结构与原理、智能车工程设计、智能车工程产业与战略管理、汽车无人驾驶技术等。
学习的课程难度大，多数为工程设计课程，不仅有机械控制的课程，还有电子控制课程。
我朋友跟我说，他们专业的毕业生可以从事智能汽车设计与制造、智能汽车系统调试、汽车智能化设备软硬件开发、嵌入式系统设计等技术岗位，同时也可以从事智能汽车流通企业、特约维修服务企业、保险公司汽车保险定损和保险公估部门、汽车运输与物流企业等服务管理工作。
师傅指导徒弟认识汽车底盘结构
智能车辆工程总体来说是一个很不错的专业，以后智能化车辆肯定是很热门的话题，选择这个专业，就必须认真去对待，千万不能摆烂，不然很容易挂科。
导读
新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。
本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。
N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合
会议时间&地点
2020年10月27日 13:30-18:00
上海 汽车 会展中心
协办单位
吉林大学 汽车 工程学院
会议主席
王震坡
博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长
王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。
联合会议主席
许楠
博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院
许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。
主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。
01
演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看
大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究
刘鹏
北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长
演讲要点
1、新能源 汽车 动力电池发展现状。
2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。
3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。
4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。
演讲摘要
概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。
一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法
袁新枚
吉林大学 汽车 工程学院教授
演讲要点
1、电动 汽车 能耗评价的需求。
2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。
3、仿真实验结果及讨论。
4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。
演讲摘要
智能网联新能源 汽车 的能量管理策略
宋珂
同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长
演讲要点
1、智能网联 汽车 概述。
2、智能网联 汽车 的通信技术。
3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。
4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。
演讲摘要
智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。
大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究
张照生
北京理工大学机械与车辆学院副教授
演讲要点
1、新能源 汽车 安全情况统计分析。
2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。
3、典型事故案例数据分析。
演讲摘要
基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。
大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方
法研究
许楠
吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事
演讲要点
1、新能源车辆能量管理方法研究现状。
2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。
3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。
4、全局优化式能量管理平台的应用前景。
演讲摘要
概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。
数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究
韩雪冰
清华大学车辆与运载学院助理研究员
演讲要点
1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。
2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。
3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。
演讲摘要
在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。
大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的
二次利用
班伯源
中国科学院合肥物质科学研究院副研究员
演讲要点
1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。
2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。
3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。
4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。
演讲摘要
近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。
新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和
挑战
王川久
北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长
演讲要点
1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。
2、车辆与道路交通系统的关系。
3、大数据能给我们带来什么。
4、几个大数据的应用场景。
演讲摘要
新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。
关于SAECCE 2020
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。
中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。
SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。
欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！
02
SAECCE 2020 日程架构
英文文献，推荐到Oa图书馆查询。输入相应的英语关键词即可。翻译一般得自己做了。
外文参考文献怎么提供给你啊，至少留个邮箱地址吧，如果需要回复邮箱地址即可，至于翻译得靠你自己了，希望能帮到你，多多给点悬赏分吧，急用的话请多选赏点分吧，这样更多的知友才会及时帮到你，我从文献资料中找也是很花时间的
Computer aided design of an axial-field PM brushless DC motor for an electric vehicle， Concept of the “KAZ”, the Start of a New Generation in Car Design， Conceptual Design of Hybrid Electric Vehicle for Urban Use in China， Consumer Education - An Essential Element in the Acceptance of the Electric Vehicle， Control and Management Strategies for the Delphi High Power Lithium Battery， Control of a Continuously Operated Pole-Changing Induction Machine， Control of compact hybrid drive consisting of PM motor and planetary transmission CVT，Control of independent rear wheel drives for electric and hybrid vehicles using one neuro-fuzzy controller， Controller-induced parasitic torque ripples in a PM synchronous motor， Coordination of Charging Stations for Electric Vehicles， Coupled Electrochemical and Thermal Analysis of Electric-Vehicle Battery Modules， Current Activities of Standardisation in Japan， Current Status Report on U.S. Department of Energy Electric and Hybrid Electric Vehicle Energy Storage R&D Programs， Current-mode control for sensorless BDCM drive with intelligent commutation tuning， DaimlerChrysler EPIC Minivan Powered by Lithium-Ion Batteries， Design and analysis of a new multiphase polygonal-winding permanent-magnet brushless DC machine， Design and development of the 2001 Michigan Tech FutureTruck, a power-split hybrid electric vehicle， Design and development of the 2002 Comell University hybrid electric vehicle， Design and development of the 2002 Michigan Tech FutureTruck, a parallel hybrid electric vehicle， Design and development of the 2002 Penn State University parallel hybrid electric explorer, the Wattmuncher。翻译计算机辅助设计轴向场永磁无刷直流电动机的电动车，概念的“哈萨克斯坦” ，开始了新一代车设计，概念设计的混合动力电动车在城市中使用，消费者教育-一个基本要素接受电动车，控制和管理战略，德尔福高功率锂电池，控制不断操作变极异步电机，紧凑的控制组成的混合动力驱动永磁电机和行星传动无级变速器，控制独立后轮驱动的电动和混合动力车使用一个神经模糊控制器，控制器诱导寄生转矩脉动的永磁同步电机，协调收费站的电动车，加上电化学与热分析的电动汽车电池模块，当前的活动标准化在日本，目前状况的报告对美国能源部电力和混合动力电动汽车储能研发项目，电流模式控制传感器无刷直流电动机驱动器与智能折算调整，戴姆勒克莱斯勒史诗休旅本站由锂离子电池，设计与分析新的多相多边形绕组永磁无刷直流电机，设计和发展的2001年密歇根理工FutureTruck ，权力分割混合动力电动汽车，设计和发展的2002年康奈尔大学的混合动力电动汽车，设计和开发的技术在2002年密歇根州FutureTruck ，一个平行式混合动力电动汽车，设计和发展的2002年宾夕法尼亚州立大学并联式混合动力电动Explorer时， Wattmuncher
国家级期刊，快的话，一个星期左右可以看到是否录用通过，出刊的话，大概1-3个月左右哈杂志编辑按
汽车智能技术专业前景1汽车智能化随着能源紧张、环境问题、交通拥堵和交通安全等问题日益严重，汽车产业正在发生重大的变革，“电气化、智能化、网联化、轻量化、共享化”是汽车产业技术发展的五大趋势，国家工信部、国家发改委颁布智能汽车发展战略，汽车智能技术中自动驾驶和智能网联是汽车产业未来的发展方向。在未来10到20年间，智能汽车会有革命性的变化。2智能网联汽车市场规模扩大据互联网公司英特尔预测，自动驾驶产业未来市场规模达7万亿美元。据业内人士预测，以后中国的智能网联汽车市场规模在1000亿元以上。
不太容易。投稿后需要一个月时间能初审通过,好的稿件正常是40天能读报。
前景蛮可观的汽车智能技术专业就业前景主要是在汽车智能技术及电子技术等行业,在智能电子系统研发、生产、测试及维修等岗位群从事汽车智能电子辅助设计、系统装调等工作。希望能帮助你还请及时采纳谢谢