智能网联汽车关键技术及其未来发展方向

摘要：智能网联汽车作为汽车产业与信息通信技术深度融合的产物，代表了未来汽车技术发展的方向。其通过车载传感器、智能算法、无线通信等技术，实现车内人机交互、车车协同、车路协同，构建起高效、安全、环保的智慧交通系统，为未来出行变革带来无限可能，本文在剖析智能网联汽车关键技术的基础上，分析了人工智能、车路云一体化、标准法规等发展趋势，以期为智能网联汽车产业发展提供参考。

关键词：智能网联汽车；无人驾驶；车路协同；人工智能；标准法规

引言：随着工业化、信息化、城市化的快速发展，传统交通系统的弊端日益凸显，交通拥堵、事故频发、能源消耗、环境污染等问题，严重制约着经济社会可持续发展。以新一代信息通信技术与汽车产业深度融合为标志的智能网联汽车，通过智能感知、网联化、自动驾驶等技术创新，有望破解当前交通领域的诸多难题，开创未来出行的崭新图景，为抢抓智能网联汽车发展机遇，需要从技术、产业、政策等多维度系统谋划，加快关键核心技术突破，完善标准法规体系，构建协同创新生态，引领智慧交通时代变革。

一、智能网联汽车的关键技术分析

（一）环境感知与定位系统

智能网联汽车实现自主决策的前提，是对车内外环境全面感知与精准定位，先进的多传感器融合感知系统，是智能网联汽车的“眼睛”，感知系统通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多源异构传感器，全方位采集车辆周围的道路、障碍物、行人等目标信息。并通过感知融合算法，生成车辆周围360度环境模型，为车辆规划决策提供数据支持，高精度定位系统则是智能网联汽车的“大脑”，负责实时确定车辆在数字地图中的位置和姿态。GPS/INS组合导航、激光雷达匹配、高精度地图等技术广泛应用，车辆定位精度可达厘米级。基于北斗的高精度定位、量子通信定位等技术有望进一步提升定位性能[1]。

（二）车载智能控制技术

智能网联汽车的核心是车载智能系统，即通过智能算法对环境信息进行理解与决策，并控制车辆的运动。场景理解是智能算法的基础，目前，深度学习等人工智能技术被广泛应用于交通标志、车道线、行人等目标的识别与跟踪，在此基础上，决策规划算法综合分析环境目标信息、交通规则约束、乘客偏好等因素，制定车辆短期运动轨迹和长期路径规划，随着强化学习、迁移学习等前沿人工智能理论的突破，自动驾驶系统的决策能力将更加智能化，在决策结果的执行层面，转向、油门、刹车等执行机构的精准控制尤为重要，模型预测控制、自适应巡航等控制算法，保证了车辆的平稳性与安全性[2]。

（三）智能通信与网络技术

车车通信（V2V）、车路通信（V2I）、车网通信（V2N）构成了智能网联汽车的“神经网络”，通过700MHz、5.9GHz等专用短程通信频段，智能网联汽车可与周围车辆分享位置、速度等安全信息，感知视野盲区，避免事故发生，基于LTE-V2X的蜂窝通信技术，使智能网联汽车接入广域互联网，实现与交通基础设施的信息交互，支持信号灯控制、交通流引导等智慧交通应用。智能网联汽车通过上传行车数据，接收交通管理部门下发的安全预警、路况信息等，打通了人、车、路、云端的数据闭环。基于5G的超高速、大容量、低时延通信能力，将进一步提升网联化水平，为自动驾驶、车路协同等场景带来革命性变化[3]。

二、智能网联汽车技术发展趋势

（一）人工智能深度融合

人工智能是智能网联汽车实现感知、决策、控制的核心驱动力，传统的人工智能需要海量的结构化数据训练。在复杂交通场景中往往难以适应，随着深度学习、迁移学习、联邦学习等人工智能理论的突破，智能网联汽车在感知理解、决策规划等核心能力上实现了跨越式发展，端到端学习、小样本学习等新范式，使智能算法能够在不确定性环境、长尾场景中展现出色表现。神经网络的轻量化设计、专用AI芯片的发展，也有助于将人工智能能力从云端下沉到车端，实现本地化智能，加快人工智能与智能网联汽车技术融合创新，是推动无人驾驶走向成熟、提高智能网联汽车智能化水平的关键所在。

（二）车路云一体化建设

车、路、云端的一体化建设，是智能网联汽车实现场景应用的重要基础，在车端，需要加快智能网联汽车的产品研发与商业化应用，支持自动驾驶、V2X通信的高端智能网联乘用车、商用车是发展重点，在路端，需要推进智能道路基础设施建设，部署通信基站、边缘计算节点、智能信号灯等设施，为车路协同、自动驾驶提供数字底座。在云端，要建设智能网联汽车大数据云控平台，汇聚交通管控、路网监测等数据资源，为交通管理、车辆运营提供数字化支撑，打通车、路、云端的数据链路，构建“人-车-路-云”一体化智慧交通体系，将为未来城市交通高质量发展注入新动能。

（三）自动驾驶标准完善

标准法规体系建设是保障智能网联汽车产业健康有序发展的重要举措，自动驾驶领域的标准化工作已成为各界关注的热点。我国已发布智能网联汽车分级定义、测试场景、网络安全等一系列国家标准，但在功能安全、数据交互、隐私保护等方面，标准体系尚不完善。应加快构建面向自动驾驶全栈技术、全场景应用、全生命周期管理的标准规范，完善自动驾驶分级分类标准，细化不同等级、不同场景下的技术要求，制定端到端系统架构标准，规范感知、决策、执行等子系统的接口协议，建立软件安全、数据安全、通信安全的标准规范，为数据采集、传输、存储等环节提供合规依据。还需根据技术发展实际，开展标准先行先试，聚焦车路协同、自动代客泊车等重点场景制定团体标准，引领行业发展方向。

结语：

作为汽车产业的重要发展领域，智能网联汽车是国际公认的未来发展方向和关注焦点。要立足国家战略需求，发挥新型举国体制优势，在产学研用、多部门协同联动中凝聚合力，加快关键共性技术研发，要面向行业应用需求，打造一批具有示范引领作用的智能道路、智慧城市标杆，为智能网联汽车规模化发展创造良好生态。要强化底层基础能力，在自主可控的车规级芯片、操作系统、基础软件等方面持续发力，筑牢产业发展根基，要坚持开放合作、互利共赢，加强与全球汽车、信息通信产业链的深度协作，在更广阔的舞台书写智能网联汽车发展新篇章。

参考文献

[1]赖哲星.智能网联汽车行业岗位能力需求分析[J].汽车知识，2024，24（09）：43-45.

[2]周扬，王龙.新工科背景下智能网联汽车方向师资队伍建设策略与实践[J].汽车知识，2024，24（09）：216-218.

[3]刘颖，齐鹏，王树强，郭宝玉.智能网联汽车工程技术专业人才培养定位与课程体系构建[J].哈尔滨职业技术学院学报，2024，（05）：48-51.

作者简介：

胡捷，男，1989年生，研究方向为汽车运用与维修