智能汽车发展需不断创新

　　随着汽车智能化技术的不断进步，未来智能汽车将不仅是运载工具，而是极限扩展人类能力的“器官”：作为“运动器官”将人的移动力与机动性推向极限，作为“外部大脑”与感觉器官将使人类具备对周围环境深刻的洞察力与智慧的判断和控制，并以无所不在的连接性与社交满足人的社会性需求。

　　未来智能汽车技术可创造需求通过需求研究，我们发现就像苹果能创造需求一样，未来智能汽车技术也可能创造需求。我们分析了很多需求，其中有四个最重要的需求。第一是安全问题。从2010年的年度汽车安全事故统计中可以看到94%以上的交通事故是由于司机犯了驾驶错误所造成的。而且，其中致命的事故占92%，伤亡占91%，造成的损失达到8.4亿元。因此，如何解决司机由于驾驶错误所造成的安全问题是汽车非常重大的挑战。

　　通过一组我们对奔腾在2011年所造成的交通安全事故的分析，从驾驶者错误来看，46%是由于驾驶者主动采取了措施而没有造成交通事故，但25%和29%加在一起是最后产生的交通事故，这25%和29%是由于驾驶错误、天气恶劣等原因造成的事故。继续分析可以看出，其中追尾事故占59%，道路偏离占17%，横跨道路占11%。所有这些我们认为ADV技术都可以解决，ADV技术是解决驾驶员安全事故非常有效的措施。

　　另外，从事故现场来看，31%在城市里，33%在高速公路上。其中，城市的交通事故发生率非常高，在高速公路上发生的交通事故的伤亡率非常高，通过分析我们确定了用ADV技术解决城市里和高速公路上所发生的安全事故，这应该作为智能汽车技术首选的技术和产品的开发方向。

　　在对卡车的分析中，通过对解放卡车市场调查得到的数据，可以看到，客户对于安全的需求占了近37%，卡车所发生的交通事故大多数是由于司机错误驾驶选择、超载、超速以及疲劳驾驶所造成的。从卡车的交通事故来看，可以选择一些典型的事故类型，并通过智能汽车解决。

　　在卡车整体需求中，节约燃油需求占了44.3%，在省油需求的44.3%中，通过进一步分析，可以看到11.9%是由于驾驶员没有按照经济模式进行驾驶所产生的，8.8%是由于卡车超载造成的如果我们能够用智能汽车技术提醒或者规范司机的驾驶行为，并且开发类似于高速公路编队这样的技术，卡车的油耗可减少13%。

　　第二是交通堵塞。分为高速公路的交通堵塞和城市的交通堵塞，由于事故、司机驾驶不规范等造成中国的高速公路堵塞严重。目前，可以用ADV技术改进高速公路通过率，至少能改进8%到13%。未来，如果能够研发出两车近距离刚性编队技术，将使高速公路的通过率达到80%左右，如果用CFD做这样的模拟，效果是非常巨大。

　　城市里堵塞其中一方面是碰撞事故，碰撞事故主要来自于司机的焦虑，来自于堵塞情况下司机疲劳，因此，日本能够通过解决焦虑和疲劳就可以使城市堵塞大大降低。但是，与高速公路堵塞不一样，治理城市堵塞更有利的手段应该是通过智能交通的方式来解决，所以，智能交通与智能汽车的结合很重要，尤其是通过大数据技术，出行者可以通过云端来预定自己的行车路线和行车目标，这将大大缓解城市的交通堵塞。因此，我们在构建城市交通堵塞智能汽车控制策略的时候，会尽量使其与智能交通相结合。

　　第三是停车需求。在停车需求研究中，我们发现有三种模式。一种模式是对于不熟练的驾驶者、年轻的驾驶者和老年驾驶者，由于停车困难所造成的需求。第二种模式是未来中国停车资源紧缺，需要密集停车，而密集停车需要驾驶者离开汽车，通过手机来控制汽车停泊，这是非常大的需求。第三种模式是未来由于停车资源越来越少，需要远距离预定停车，驾驶者需要离开汽车，给汽车制定一个远距离的，甚至是在停车过程中智能寻找停车位的停车方式。

　　第四是信息需求。我们所研究的汽车对于信息的需求主要有两个方面，首先是驾驶者对信息的需求，包括移动办公与娱乐，购物与餐饮等，驾驶者本身对信息的需求是非常强烈，非常多样化的。同时，由于汽车对车联网的需求、安全的需求，其本身也是一个移动信息需求的终端，所以未来汽车驾驶者和汽车本身都是重要的移动信息终端。如何开发将信息和智能汽车相关联的信息系统是智能汽车最重要的需求。

　　智能汽车的技术平台与创新鉴于这些需求各企业制定了自己的技术策略，技术策略是建立在品牌基础上的，应根据企业自身情况制定了技术策略和技术品牌。当然这也离不开技术平台和创新的支持。

　　经过分析，我们认为需要6个重要的技术平台。

　　感知研究我们制定了自己的数字化感知，感知来自于各种感知传感器，各种感知传感器有不同的供应商，不同的供应商都有自己的产品，作为OEM（Original Equipment Manufacturer）如何规范感知供应商的技术规格，提出自己的规格和接口标准，这是供应商感知技术的开发以及感知技术集成在智能汽车上的关键因素，我们经过多年的科研，已经把上述五种重要感知传感器规范化了。

　　电子平台电子电气平台是开发的重点，我们并不是一步一步去做，而是首先对于实现阶段所需的整体构架进行规范，在这样构架下去开发电子控制技术和软件控制技术，这对于智能汽车这样复杂和长久的技术开发极为重要。

　　控制平台主要有三个方面组成。第一是信息，第二是轨迹，第三是操控。在这三点上去建立控制模型、控制算法以及最终控制代码，是ADV信息控制的基础。

　　信息平台我们分成三类，第一类是以IVI统领的，包括车载电子电气系统，特别是未来包括智能电子控制手机专业系统的信息化；第二类是独有的服务平台，第三类是与社会上的IT公司合作建立大数据和云服务。

　　开发环境我们建立了两个重要的开发环境的分支，一是基于场景的模型；二是能够对于智能汽车控制进行研究、标定和认证的实验，包括实验场地、实验设备，测速环境等。

　　标准法规平台>标准是一个关键环节，可将其分成三类，一类是技术标准，第二是设计标准，第三是试验标准，在这些标准中我们完成了十项最关键标准的制定，并且积极参与包括SE标准在内的国际智能汽车标准制定。仪器也十分重要。我们从03年开始就进行了ADV的开发，一直到2013年已经正式把ADV的技术在红旗的第一代汽车中进行了应用，在2010年，我们把解放的ADV产品进行了市场化。

　　未来的智能汽车特别是在中国，面临着五个非常重要的挑战：一是法规；二是开发和运行智能汽车的环境；三是感知；四是决策；五是智能汽车商业化。

　　经过十年开发，一汽已经在ADV方面取得一些成果。未来汽车在向智能化迈进，在此过程中，对于汽车OEM是一个极大挑战，如果不能在智能汽车或智能汽车关联技术上取得突破和创新，将会被智能时代所淘汰，这就是为什么我们在智能汽车方面付出这么大的代价。

　　（以上内容系根据李骏院士在“2014中国(长春)国际汽车技术高层论坛”上的演讲整理而成）

　　中国工程院院士 李骏

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