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随着互联网、人工智能等技术对各个行业的渗透发展,智能网联汽车代表着未来汽车技术的战略制高点,实现功能多、涉及技术方案多、设备领域多;它关联整车系统广泛,注重与物联网技术的深度融合,市场竞争尤其激烈,产业化进程发展迅猛。智能化汽车 Level 1~2 阶段属于驾驶辅助范畴,以 ADAS (Advanced Driver Assitance Systems 高级驾驶辅助系统)技术为主,已大规模产业化;以 V2X 技术融合应用 Level 3 阶段,刚进入规模测试阶段;代表自动驾驶的 Level 4 阶段,正处于样车开发与小模测试阶段,多家整车厂家宣称 2025 年左右实现智能网联汽车的量产。自动驾驶示范区在全球范围内大批落地生根,相关城市更是针对智能网联汽车测试开放道路权限。 发达国家和地区已经开始将ADAS系统引入了其相应的新车评价体系(NCAP),不断标准升级;欧盟2021 年前将新增 11 项 ADAS 技术纳入强制车辆范围。
同时,她也从产业发展规律和区域经济的角度阐述了ADAS生态以及模型在中国不成熟的原因。首先,设备专业领域广泛导致ADAS产品优化具有较高难度。
从产品设计角度,ADAS产品实现涉及到的设备专业领域范围广泛、复杂且精确,对内部结构配合要求度很高。其次,涉及领域均有难点需要攻坚阻碍ADAS产品品质提升。从产品实现逻辑,高品质设备组合、深度学习以及高精度的导航软硬件配合,才能实现ADAS系统信息采集的精度和数据处理能力。在传感器尤其是视觉方面,高精度摄影与激光雷达的组合,专业的车用级处理算法、芯片以及与之配合发展的还有高精度地图的发展都很重要。目前没有一种图像增强方法,能够适用于不同不利视觉条件下采集的道路图像。再次,ADAS产品资源国内技术先天不足且后天失调。从国内技术发展现状来讲,ADAS场景数据需求大、技术依存度强造成技术壁垒高,目前国外技术不能很好地适应国内场景,而国内技术与国外技术又存在差距。虽然目前国内企业利用产业链优势嵌入国外汽车龙头产业链中已经有较大进展,长信科技、东山精密、安洁科技等均已经在特斯拉车型中成为供应商;但是总体来说,国产化能力不强,替代效应不明显。最后,ADAS体验不够好造成客户主动选择意向不强。从市场接受程度和客户体验来讲,ADAS交互语言繁琐生僻、信息不对等、使用感受生硬、场景受限等原因,导致客户主动选择意向不强。