作者：中国电子信息产业发展研究院
出版社：人民邮电出版社
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智能网联汽车测试与评价技术试读：
前言
在新一轮科技革命的浪潮下，全球制造业向智能制造方向全面升级的态势日趋明显，为此各国纷纷制定转型战略。为顺应潮流，《中国制造2025》明确提出要加快信息化与工业化深度融合，把智能制造作为主攻方向，以谋求在新的历史机遇期，加快发展并最终实现制造强国的战略目标。智能网联汽车产业正是这一轮科技革命背景下的新兴产业，是汽车与信息技术两大产业融合创新的代表。
可以预见，整个汽车产业的深度和广度都将发生空前的变化：传统的汽车设计、制造、销售、使用、售后、维护和管理模式很有可能被颠覆，新模式下将有无穷多种可能。在这一巨变过程中，智能网联汽车作为未来的汽车产品形态，将处于中间枢纽和核心环节的地位。此外，汽车制造系统和汽车产品两个体系，在智能化过程中并行互动，互为依托、互相促进，共同支撑汽车产业迈上未来全新的智能境界。
一方面，智能制造系统将为智能网联汽车的实现提供支撑，智能制造系统的敏捷性有利于智能网联汽车的个性化和柔性化发展，促进智能网联汽车的快速迭代；另一方面，智能网联汽车也可能成为大规模定制化生产的需求端，其用户能与企业直接对话，促使C2B模式的增长，从而推动汽车产业向智能制造转型升级。智能网联汽车不仅仅是新一代汽车产品，也是个性化需求和数据的收集终端和交互平台，更是全新的智能制造体系及产业价值链的核心环节，其快速、有效的发展将为中国汽车产业乃至整个制造业的转型升级提供战略支撑。
中国软件评测中心作为我国权威的第三方软、硬件产品及系统工程质量安全与可靠性检测机构，近年来在智能网联汽车相关新兴领域开展了研究，总结了自动驾驶行为安全测评、功能安全测评、信息安全测评等方面的理论和工程实践经验，组织编写成《智能网联汽车测试与评价技术》一书，并编入《智能制造测试与评价技术》中。
全书共分为7章。
第1章概要介绍智能网联汽车的概念与内涵，并介绍美国、欧盟、日本以及我国智能网联汽车的发展趋势与概况，指出了我国在发展智能网联汽车中所面临的挑战，分析了智能网联汽车测试与评价的重要性与必要性，并给出其测试与评价的基本方向。
第2章总结了智能网联汽车测试与评价相关的基础理论和方法论，并对常用的测试与评价方法进行了阐释。
第3章围绕“端”“管”“云”三层技术架构，分别对智能网联汽车终端、网络和服务系统的测试与评价方法进行了研究。
第4章围绕功能安全问题对ISO 26262标准进行了解读，并从安全完整性等级评估和功能安全测试两个方面对智能网联汽车的功能安全测试与评价方法进行了研究。
第5章围绕信息安全问题，对传统信息安全测评技术进行了总结，分析了新技术下的信息安全问题，进而对智能网联汽车的信息安全测评技术进行了研究。
第6章从车辆开发的角度分析研究了智能网联汽车的试验验证技术，并总结了智能网联汽车综合试验场和示范区的发展趋势和作用，同时对智能网联汽车试验验证平台的设计方法进行了研究。
第7章介绍了一些工程案例，为智能网联汽车的测试与评价提供了参考。
限于时间、条件与水平，本书还存在需要进一步完善、提高的地方，衷心希望广大读者与各界人士给予批评指正。作者2016年10月于北京第1章 智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的概念与内涵1.1.1 智能网联汽车的相关范畴
智能网联汽车作为一种新生事物，概念尚无定论。国内外企业和研究机构已从不同侧重点提出了智能汽车、无人驾驶汽车、车联网、车路协同系统、智能交通系统等与智能网联汽车相关的范畴。智能网联汽车的界定需要与这些概念加以区分。
1. 智能汽车
按照Azim Eskandarian在《智能汽车手册》中的定义，智能汽车是指“能够自主完成部分驾驶任务或辅助驾驶员更有效的完成驾驶任务，实现更安全、更高效和更环保行驶的车辆”，这个定义本身是十分广义的，国内通常不将“智能”与“自动化”两个概念加以区分，采用欧美对车辆自动化的分类体系来定义智能汽车。目前最流行的分类方法包括国际自动机工程师协会（SAE，原译为“美国汽车工程师协会”）定义的6级分类方法和美国高速公路安全管理局（NHTSA）的5级分类方法，这两类方法本质上差异不大。根据NHTSA的定义，汽车的智能化水平从低到高分为5个层次：纵向控制（加/减速）和横向控制（转向）均由驾驶员完成的车辆无智能化，定义为第0级；纵向或横向控制中有一个能由车辆完成的车辆定义为第1级；纵向和横向控制都能由车辆完成，但驾驶员需要时刻监督驾驶任务的车辆定义为第2级；驾驶员不需要时刻监督驾驶任务，但在特定的工况下需要驾驶员接管车辆控制权的车辆定义为第3级；全工况下都不需要驾驶员介入的车辆定义为第4级。在第4级中，汽车可对交通环境进行全程实时检测，实现完全无人操作下的车辆行驶与控制，这是智能汽车发展的最高级形态。
智能汽车作为智能交通系统的一个重要组成部分，是一个集环境感知、规划决策和控制执行于一体的高新技术综合体。智能汽车利用传感器技术、信号处理技术、通信技术、计算机技术等，根据各传感器所得到的信息做出分析和判断，辨别车辆所处的环境和状态，或者给司机发出劝告和报警信息，提醒司机注意规避危险；或者在紧急情况下帮助司机操作车辆（即辅助驾驶系统），防止事故的发生，使车辆回到正常驾驶转台；或者代替司机的操作，实现车辆运行的自动化。
智能汽车主要侧重于汽车的智能化发展层次，即汽车是否具有先进的环境感知、决策规划和一定层级的自动驾驶能力，并未将联网与信息交互功能作为考虑的重点。
2. 无人驾驶汽车
谷歌公司认为，无人驾驶汽车是指通过车辆搭载的摄像机、雷达和激光测距仪等传感器来“观察”其他车辆，并使用高精度地图来进行导航的汽车。毕马威公司和美国汽车研究中心提出，无人驾驶汽车是能够感知周围环境，自主决定到达目的地路线的汽车。
清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车”。“无人驾驶汽车”本身并不是一个严谨的概念，可以简单理解为具备高度智能化水平（NHTSA定义的第4级）的智能汽车，即通过传感器、控制器和执行器来代替人的环境感知、人的判断决策和人的驾驶操作的车辆。“无人驾驶汽车”明确提出了汽车全面自动化的目标，即汽车能够自主完成驾驶任务，不需要驾驶员的监督和干预。
3. 车联网
车联网的概念来自物联网，根据行业背景的不同，对车联网的定义也不尽相同。传统意义的车联网是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，在信息网络平台上实现对所有车辆的属性信息和静、动态信息的提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。
随着车联网技术与产业的发展，上述定义已经不能涵盖车联网的全部内容。根据车联网产业技术创新战略联盟的定义，车联网是以车内网、车际网和车载移动物联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车—X（车、路、行人以及互联网等）之间进行无线通信和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。
中国物联网校企联盟对车联网的定义是“由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络”。通过GPS、RFID、传感器和摄像头等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过物联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，大量的车辆信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况并安排信号灯周期。“车联网”主要立足于网络环境，强调信息互联共享和商业模式创新，对汽车产品本身的智能化发展关注较少。
4. 车路协同系统
车路协同系统是基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息的获取，通过车车、车路信息交互和共享，实现车辆和基础设施之间的智能协同与配合，达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。
清华大学“863”主题项目“智能车路协同关键技术研究”提出的智能车路协同系统是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人、车、路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。
车路协同系统重点研究在网络环境中如何解决交通问题，缓解交通压力，提高交通效率，对汽车产品本身的智能化关注较少。
5. 智能交通系统
中国智能交通协会提出，智能交通系统是将先进的数据传输技术、电子控制技术、计算机技术及智能车辆技术等综合运用于整个交通运输管理体系，通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对各种交通情况进行协调和处理，建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系，从而使交通设施得以充分利用，提高交通效率和安全水平，最终使交通运输服务和管理智能化，实现交通运输的集约式发展。“智能交通系统”强调的是交通运输系统的整体构建，包含了路网和通信基站等基础设施建设、道路交通管理，以及相关信息服务等。汽车被看作庞大交通系统中的一个网络节点，其自身产品形态和功能的变化在此被弱化。1.1.2 智能网联汽车的基本概念
按照中国汽车工业协会的定义，智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、后台等）智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
智能网联汽车从“云—管—端”三方面体现智能化及网联化。
1. 云计算服务
云服务平台是未来智能网联汽车架构的核心，车辆的智能化并不仅仅表现为车辆依赖自身的能力对周围局部环境的理解和反应，而是充分获取全局信息后单体智能与全局智能的协同最优。云服务平台需要具备海量数据的存储和处理能力，通过集群应用、网格技术或者分布式文件系统等功能，将网络中大量各种类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。云服务平台一方面能够实时接收记录所有车辆的上报信息，进行定期备份并异地存储所有数据，另一方面能够利用人工智能、机器学习等方法对海量数据进行分析整理，挖掘数据的潜在价值。通过虚拟化和资源共享，云服务平台大大提升了资源的利用率和资源使用的弹性，从而极大地提升对海量数据的存储能力和处理能力，促进智能网联汽车智能程度的升级。
2. “三网”融合
智能网联汽车的发展趋势是必须要有通信，以实现自主控制和云端控制的结合。网联化就是要做到车内网、车云网和车际网“三网”融合。车内网是指由数据总线和电控单元组成的集中式网络系统，为了简化线路、减少线束、提高信息传输的速度和可靠性，CAN等数据总线技术得到了广泛的应用，解决了车辆的线束问题，整合汽车电子领域的各种先进技术，同时使得电控单元之间的数据交换变得更为快捷方便。除了车内互联，车云网和车际网也是智能网联汽车的发展趋势。车云网是指车辆通过通信技术与互联网进行连接，实现车辆与云服务平台的互联，而车际网是指通过专用短程通信技术建立的车—X（车、人、路等）之间的通信网络。智能网联汽车最终是具有通信协同感知和云端智能控制的系统。
3. 智能终端
车载智能终端主要借助对周边环境的感知、对障碍物及危险的识别、与云服务平台的通信以及与其他车辆和路侧设备的互联等获取的信息，通过智能控制、人机交互等方式提高安全性，改善驾驶体验。车载智能终端一方面基于先进的传感技术与传统汽车制造业的深度融合，主要使用诸如立体摄像机、雷达等传感器，结合控制器、线控执行机构的组合，构成驾驶辅助或自动驾驶系统，使得车辆能够检测和应对周围的环境，这类应用已经在部分品牌的车辆上得到应用；另一方面是互联网思维对传统汽车驾驶模式的变革，主要依靠有代表性的互联网企业推动。这类企业重点开发车载信息系统，并与汽车厂商合作开发推广导航、语音识别、娱乐、安全等方面的应用程序和控制技术。1.1.3 智能网联汽车的主要分类
智能网联汽车可按智能化程度分为4个层次，即具有特定功能的智能化、具有多项组合功能的智能化、具有限制条件的自动驾驶、全工况条件下的自动驾驶，具体见表1-1，只有达到第4个层次方可视为进入无人驾驶阶段。表1-1 智能网联汽车按智能化程度的分类
资料来源：美国高速公路安全管理局（NHTSA）。
1. 驾驶员辅助阶段
驾驶辅助系统基本分为信息提示（预警）和主动控制两类。信息提示（预警）系统，比如前碰撞预警（FCW）、车辆偏离预警（LDW）等，通过对车辆运行状况及运行环境的监测，提示驾驶员驾驶相关的信息或警告驾驶员驾驶中可能出现的危险，方便驾驶员在接到提示或警告后及时做出反应。主动控制系统，如自适应巡航控制系统（ACC）、自动紧急制动系统（AEB）等，通过介入车辆的制动、转向等控制帮助驾驶员完成部分驾驶任务。在定义智能网联汽车的智能化程度时，信息提示（预警）类驾驶辅助系统属于第0级，而主动控制类系统属于第1级，这里涉及的驾驶辅助系统主要指主动控制类。在驾驶辅助阶段，驾驶辅助系统在特定工况下通过主动控制帮助驾驶员完成纵向/横向驾驶任务，其余部分由驾驶员完成。
2. 部分自动驾驶阶段
在这一阶段，车辆在特定工况下通过主动控制帮助驾驶员完成纵向和横向驾驶任务，但驾驶员仍然需要时刻监督车辆的运行。这一阶段属于组合功能的智能化，一些技术已经应用到量产车型上，比如VOLVO的XC90系统同时具备车道保持和自动跟车的功能，驾驶员不需要控制车辆但需要时刻监督车辆的运行，驾驶员的手不能离开方向盘。Tesla的Auto Pilot则更近一步，具备自动变道等功能，但需要驾驶员通过按下转向灯来发出变道指令。这一阶段也是当前正处于并快速发展的阶段，未来几年，将有更多的系统应用在量产车上。
3. 有限自动驾驶阶段
在这一阶段，可以完全将驾驶任务交给车辆，同时也不需要对驾驶任务进行监督，但当车辆发现当前行驶环境不能满足自动驾驶的需要时，需要提醒驾驶员回到车辆控制环中接管车辆的控制权。现阶段已经提出的有限自动驾驶技术包括Ford的拥堵辅助系统（Traffic Jam Assist，TJA）、VOLVO的Drive-me等。有限自动驾驶相比部分自动驾驶是一个跃变，标志着车辆的控制主体由人变成了车辆，除了技术层面外，还有人机交互、法律等方面需要深入的研究。
4. 完全自动驾驶阶段
在这一阶段，系统具有完全的车辆控制权，整个驾驶过程无需驾驶员参与。完全自动驾驶的实现意味着无人驾驶汽车真正进入人们的生活，也将使驾驶员从根本上得到解放。不过，完全自动驾驶还要受到政策、法律等相关条件的制约，真正量产还任重而道远。
另外，按照使用环境的不同又可以分为高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。（1）高速公路环境
这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上，主要完成车道保持、车辆识别和跟踪等功能，目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性，但它的确解决了现代社会中最为常见、危险，也是最枯燥的驾驶环节的驾驶任务。（2）城市环境
与高速公路环境研究相比，城市环境更为复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求。城市环境中的自动驾驶将成为下一阶段研究的重点，目前这类环境的应用已经进入到小范围试点阶段，如Google的无人驾驶车，但其大范围应用目前仍存在一定的困难，如安全问题、法律问题、可靠性问题、多车调度和协调问题、与其他交通参与者的交互问题、成本问题和商业模型等。（3）特殊环境
无人驾驶汽车研究走在前列的国家一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。类似码头、矿区、厂区、短程定线驳车等特殊环境相比前述高速公路、城市这样的交通环境更简单，成本问题的敏感性也相对较低，高度自动驾驶甚至无人驾驶也更容易实现。因此，特殊环境下的应用也许是当前无人驾驶最快、最可能的使用场景之一。1.1.4 智能网联汽车的关键技术
智能网联汽车功能的实现是由感知、决策、控制、通信、服务、娱乐和辅助六大功能模块支撑的，其中，感知、决策、控制和通信4项功能是汽车智能化与网联化的核心。
1. 感知模块
感知模块中的关键技术包括：机器视觉技术，由摄像头来识别车道线、车辆、行人、停车位等对象；雷达技术，目前主要使用激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达来确定环境中目标的位置、速度和方位；车辆定位与高精度地图技术，利用多种数据在高精度地图中确定车辆的具体位置。
智能网联汽车的最主要目标是将信息技术运用到汽车上，用实时、全面、有效的信息流来驱动汽车系统的运行。因此，研究智能网联汽车系统的信息环境模型、信息源特征、信息采集原理与技术、信息处理方法与技术、高效的信息传输技术与子系统就显得尤为重要。汽车在行驶过程中，从人—车—路必须系统角度出发，必须得到的信息包括车辆自身状态信息、驾驶员信息和道路环境信息等。在信息处理方面，应能精确、实时、有效地采集信息，采取抗干扰技术，对信息进行在线处理。
2. 决策模块
决策模块中的关键技术包括：环境建模技术，根据传感器、V2X通信等直接获得的信息或多传感器信息融合后的信息构建车辆周围的环境模型（World Model）；态势估计技术，根据环境模型确定当前的环境特征，比如是否存在危险信息等；任务决策技术，根据当前的环境特征，制定系统的介入策略，比如预警或主动控制；路径规划技术，对于自动/无人驾驶，需要根据当前环境特征规划行车路线。
智能决策模块主要是根据交通状况信息、车辆行驶环境信息等制定任务策略，规划汽车的行进路线。当前随着传感器、处理器等技术的快速进步，再融入深度学习等人工智能方法，车辆能够更好地理解驾驶员的意图，预测驾驶员的行为，同时能够从过去的数据中学习，更好地预测当前场景的未来演化，智能网联汽车做出的决策的智能化程度正在飞速提高。
3. 控制模块
控制模块中的关键技术包括：车辆动力学控制技术，包括通过线控转向、线控制动等实现车辆的纵横向动力学控制，在极限工况下，由于轮胎的非线性导致车辆纵横向运动耦合，还需要多目标协同控制技术的支撑；人机共驾技术，实现驾驶员和智能网联汽车控制系统之间的协调，使得控制系统能够更好地适应驾驶员的习惯和预期；协同控制技术，实现不同拓扑结构下的车群分布式控制，利用车间通信及车间距离雷达的车队列行驶纵向控制。
智能网联汽车控制系统是汽车智能化的执行者，是整车电控系统的核心。由于汽车驾驶任务的复杂性，智能化的汽车控制器必须采用综合智能控制策略，以提高汽车的操纵响应能力和紧急躲避障碍能力。由于交通环境的复杂性、交通信息的多边性、交通任务的多样性等原因，研究设计智能网联汽车控制器的任务是十分艰巨的。汽车智能控制器一方面具有学习、自适应、自组织等仿人的智能化特点，同时又能克服人工驾驶汽车固有的缺陷。智能控制理论的研究已经有30年的历史，已经提出了模糊控制理论、神经控制理论、专家控制理论、分层递阶控制理论、粗集控制、可拓控制等智能控制方案，并正向综合智能控制策略的方向发展。智能网联汽车控制系统必须以现代微电子技术为核心来设计系统硬件，以智能控制理论为基础来设计软件控制策略，以信息技术为支撑来设计系统框架。
4. 通信模块
通信模块中的关键技术包括：车内通信技术，包括CAN、LIN、FlexRay等总线技术以及车内以太网/无线网络技术等；车间通信技术，DSRC（Dedicated Short Range Communication）、LTE-V等专用短程通信技术，实现车群自组网及汽车间、汽车与交通基础设施间、汽车与行人等其他交通参与者之间的信息实时共享与决策交互；车辆与互联网通信技术，通过3G/4G、Wi-Fi等无线通信技术使汽车能够连接上互联网。
对于车辆通信网络体系，国内外研究的主要内容是基于Ad hoc网络的车辆通信。Ad hoc网络是一种新颖的移动计算机网络的类型，它既可以作为一种独立的网络运行，也可以作为当前具有固定设施网络的一种补充形式，该网络不需要固定的基础设施，能够快速地自动组网，在车辆间通信领域具有重要的应用前景。但是由附近车辆构成的Ad hoc网络与传统的Ad hoc有明显的不同，在信道接入、路由资料显示、充满变数的网络拓扑控制，灵活的中间件的设计等解决方案，以有效地支持应用层方面面临着不同寻常的挑战，因为车辆流动性高，由此而引发的信号的多径衰落、多普勒频移等现象使车与车之间的通信链路很容易变得糟糕。
在车辆通信的过程中，需要对网络数据的交换指定规则、约定与标准。现在，国际上专门开发了适用于车辆通信的专用短程通信DSRC协议。国外的DSRC标准主要有3类：日本的ARIBSTD-T75，欧洲的ETSI EN 302 663，美国的J2735、J2945等标准。我国参照国外DSRC标准的发展趋势，正积极地进行DSRC标准化的深入研究。DSRC 只是提供了建立通信及信息传递的通道，如何提高车辆通信的服务质量、完善配套车载通信装置以及控制管理中心的工程开发是实现车车通信应用的关键问题。
通信系统的任务就是保证信息的准确快速传输。在智能网联汽车之间、智能网联汽车与交通监控中心之间、与道路附属设施之间、与其他信息系统之间，都存在着大量的文字、语音、数据、图像等信息的实时交换。通信系统是智能网联汽车系统获取和传递信息的神经中枢，必须研究适合于智能网联汽车信息交换的通信系统结构形式、软件技术、传输介质、编码纠错技术等。通信系统保证各模块之间以及车载体与控制中心之间的高质量通信，目前大多采用无线数字通信，为了提高通信的质量，要精心设计通信电路及通信协议。1.2 智能网联汽车的发展趋势与概况1.2.1 智能网联汽车的主要特点
智能网联汽车主要呈现以下几个特点。（1）呈现“自主式”及“网联式”两条主要技术路径
自主式以车载传感器和车内控制系统为基础，通过使用摄像机、雷达等先进传感器单元，结合控制器、执行器等单元，完全依赖车辆自身能力完成环境感知、决策规划和控制执行。该路线也存在两个分支，一类以奔驰、宝马、福特、沃尔沃等传统整车企业为代表，采用较为廉价的摄像机、毫米波雷达等传感器来实现驾驶辅助或自动驾驶功能；另外一类以谷歌、百度等IT企业为代表，采用性能卓越但价格昂贵的32线或64线激光雷达，同时依赖于高精度地图。自主式智能汽车技术虽然发展迅速，但由于只依赖于车辆自身的传感器，环境感知能力还存在缺陷，比如在目标被遮挡、路口通行等工况下摄像机、雷达等不能有效探测目标。自主式和网联式原理示意如图1-1所示。图1-1 自主式和网联式原理示意图（资料来源：KPMG）
网联式以信息通信网络为依托，实现车与环境间的信息互联互通和实时交互。要实现真正安全的无人驾驶，需要通过通信技术来获取更多的信息，解决非视距工况下的环境感知问题。同时，网联式智能汽车的控制也可以不全是在车上，利用云端技术，可以实现基于移动互联、大数据平台的车辆协同控制。当前网联汽车的一种方案是利用专用短程通信（DSRC）技术实现通信，特点是部署快、时延小、可靠性高，但通信距离短、商业模式不清晰；另一种方案是使用蜂窝通信技术以及现有的基础设施进行通信范围，但当前还存在时延较大等问题，因而制约了其在主动安全领域的应用。（2）重点行业领域的创新应用不断取得进展
智能网联汽车率先在采矿业及交通运输业得到应用。大型自动驾驶卡车已经在澳大利亚西部的皮尔巴拉（Pilbara）地区使用。每辆卡车配备有200个传感器，可在GPS及雷达技术的帮助下实现自我导航与定位。由于其在降低成本、提高采矿安全性等方面具有重要优势，澳大利亚的其他铁矿石生产商也都准备采购该自动驾驶汽车。雷诺公司在巴黎附近的前沿研发中心用电动汽车实现了在乘客候车区、停车场、无线充电站之间的自动往返行驶。（3）互联网和IT企业与汽车企业的跨界融合成为新常态
汽车作为新型智能终端，正成为各大互联网企业争夺用户的入口。国外，苹果公司发布了CarPlay车载系统；谷歌成立了OAA联盟，并发布了Android Auto。国内，百度联合钛玛公司推出基于汽车后装解决方案的CarLife；腾讯入股四维图新并推出基于OBD接口的路宝B2C产品；阿里巴巴与上汽集团签署战略合作协议，计划在“互联网汽车”和相关应用服务领域展开合作。
汽车制造企业也在加快与互联网企业的融合。汽车整车厂商、专用设备供应商、应用软件开发商、电信基础运营商等跨界合作、融合发展，共同推进智能网联汽车应用的创新。公共车载信息服务平台化、无线通信技术标准化、智能车载终端通用化趋势逐步确立，进一步打开了智能网联汽车应用开发的广阔空间。（4）以美、日、欧为主的竞争格局初步形成
美、日、欧均将智能网联汽车视为重要的新兴领域，积极开展技术储备、研发和产业化。美国重点在网联化，形成了基于车—X通信的网联化汽车产业化能力，并主导DSRC等标准制定，占据产业化制高点；欧洲具有世界领先的汽车电子零部件供应商和整车企业，自主式自动驾驶技术相对领先；日本的智能交通设施基础较好，自动驾驶方面的技术水平也在稳步推进。1.2.2 智能网联汽车的发展趋势
智能网联汽车具有以下几方面的发展趋势。（1）高级别驾驶辅助技术逐渐成熟，向全工况无人驾驶迈进
按照汽车行业的主流观点，无人驾驶汽车的实现是渐进式的，主要需要经历4个阶段：驾驶员辅助阶段、部分自动驾驶阶段、有限自动驾驶阶段和完全自动驾驶阶段。自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动紧急制动（AEB）等驾驶辅助系统已产业化应用，可自动帮助驾驶员跟车、保持车道，同时帮助驾驶员避免危险。随着传感、通信、决策、控制等技术的发展，更高级别的驾驶辅助系统将逐步成熟并实现大规模应用。预计具备部分自动驾驶功能的车辆、有限自动驾驶车辆和无人驾驶车辆将分别在2016年、2020年、2025年左右实现应用。
智能网联汽车的智能化和网联化彼此之间起到相辅相成的作用。智能化环境感知能力受到限制，无法处理非视距情况下的危险，同时由于仅依赖车辆自身的能力，无法实现整个交通系统的协同最优；网联化通信技术易受干扰，且需要较大的基础设施投资。未来，智能化和网联化将走向技术融合，取长补短，以提供安全性更好、自动化程度更高、使用成本更低的解决方案。（2）互联网和IT企业与汽车企业的跨界融合成为新常态
网络全面应用于汽车电子，汽车作为新型智能终端，正成为各大互联网企业争夺用户的入口。国外，苹果公司发布了CarPlay车载系统；谷歌成立了OAA联盟，并发布了Android Auto。在车载移动互联网（Telematcis）领域，国内，百度联合钛玛公司推出基于汽车后装解决方案的CarLife；腾讯入股四维图新并推出基于OBD接口的路宝B2C产品；阿里巴巴与上汽集团签署战略合作协议，计划在“互联网汽车”和相关应用服务领域展开合作。在智能网联汽车领域，车企对互联网和IT企业的态度，也从最初的对行业破坏者的担忧转变为现在的积极寻求合作。通用汽车与美国汽车共享服务提供商Lyft达成合作协议，投资5亿美元与其共同打造自动驾驶网络；菲亚特克莱斯勒与谷歌合作开展自动驾驶研究，福特也向Pivotal软件公司注资1.822亿美元，加快云计算软件的开发。
从技术及产业变迁发展趋势来看，智能汽车产业发展或将经历3个发展阶段，从以汽车制造商为中心，过渡到汽车制造商、汽车电子设备商、软件厂商、通信运营商等多市场主体平等共同参与，再发展到以提供综合性解决方法的大型智慧型企业为中心的阶段。涉及语音识别技术、多传感技术、信息融合技术、基于计算机视觉的场景识别技术等，都是智能汽车发展的关键技术，另外还有与之相关的大数据技术、云计算技术以及信息安全技术、功能安全技术等。
整车企业ADAS产品及技术见表1-2。表1-2 整车企业ADAS产品及技术
资料来源：赛迪智库整理。（3）互联网与IT企业成为重构产业链的重要参与者
智能网联汽车的发展，要求新一代信息技术与传统汽车加快融合，给了互联网与IT企业巨大的施展空间。未来，互联网企业和IT企业将在研发、制造、销售、后服务等汽车产业的各个环节发挥自身在智能技术、互联网技术等方面的优势，推动智能网联汽车产业链的重构。
智能网联汽车巨大的发展潜力已经吸引了众多IT巨头的目光，以谷歌和苹果为代表的两家IT公司已将它们之间的战火燃烧到了汽车行业，谷歌发布的无人驾驶汽车已经在公共道路上行驶了超过200万英里（约321.8万千米），成为无人驾驶领域的领跑者之一。苹果一方面从车载移动互联网（Telematics）的角度出发，为使新一代iOS系统的便利性得到更为广泛的应用，正在积极与本田、奔驰、日产、法拉利、雪佛兰、英菲尼迪、起亚、现代、沃尔沃、讴歌、欧宝、捷豹12家汽车厂商合作，未来将逐步把iOS操作系统引入到各大品牌的新款车型当中；另一方面，虽未得到官方证实，各方消息显示苹果也在开发自己的自动驾驶汽车。
专家预测，IT业将为汽车产业带来巨大的变革，未来在智能无人驾驶汽车领域呼风唤雨的或许不再是大众、丰田、奔驰和宝马这样的传统汽车制造商，而是英特尔、苹果、谷歌这样的在互联网领域、无线通信等智能化领域占据重要位置的公司。IT企业在信息收集和智能控制方面具有技术优势，但在汽车生产制造以及汽车安全、性能等方面不具备优势。因此，IT企业和汽车制造企业合作将是一个更为明智的选择，优势互补，优化资源。无人驾驶汽车将在不远的未来成为现实。
互联网企业车联网领域布局见表1-3。表1-3 互联网企业车联网领域布局
资料来源：赛迪智库整理。（4）基于互联网的电商化和共享化模式创新日趋推进
互联网的引入将促成汽车产业的电商化和共享化，带动汽车产业的传统商业模式的变革。一方面，电商模式被引入汽车的销售环节。2012年，奔驰公司已通过京东平台销售Smart品牌汽车。2014年，汽车之家实现线上全款购车、线下提车；二手车电商也在如火如荼地发展。另一方面，“轻拥有、重使用”成为汽车使用的新思路。滴滴专车、神州专车、易到用车和Uber等公司努力打造P2P汽车共享商业平台，上海国际汽车城的EV-CARD电动汽车分时租赁已经布置了超过500个点，运营车辆超过3000辆，得到了广泛的好评，戴姆勒集团的Car2go也已经在重庆进行试点，共同开启了汽车共享化时代。1.2.3 主要国家和地区智能网联汽车发展概况
1. 美国：积极创造应用环境（1）拥有移动智能终端操作系统技术优势
IT龙头企业凭借其在移动智能终端操作系统领域的技术优势和生态优势，复制成功经验，在智能网联汽车领域率先布局车载操作系统和车联网（当前还主要局限于Telematics范畴）平台，打通车辆与智能终端间的应用适配，延展并形成适用于智能网联汽车的产业生态体系。苹果公司的CarPlay系统和谷歌公司的Andriod Auto 系统是其中的典型代表。（2）依托智能交通系统（ITS）推进智能网联汽车发展
美国智能网联汽车的重点在于依托ITS的整体发展推进汽车的智能化和网联化进程。1991年，美国国会指派交通部（DOT）负责全国的智能交通发展。1997年，美国进行了自动公路系统（AHS）试验展示，旨在减少道路拥堵、环境污染、降低事故率和减轻驾驶者的负担。美国交通部于1998年启动智能车辆先导计划（IVI），旨在通过加速开发和引进驾驶辅助产品来减少道路交通事故引起的伤亡；2010年，发布《美国ITS战略计划2010—2014》，第一次从国家战略层面提出大力发展网联技术及汽车应用；2015年，发布《美国ITS战略计划2015—2019》，明确了实现汽车网联化、加速汽车智能化两大核心战略，提出了车辆和道路更安全、增强交通移动性、降低环境影响、促进改革创新、支持交通系统信息共享5项发展战略，确定了网联汽车、自动化、新兴功能、大数据、互用性、加速应用六大类别的研发及应用目标。
美国智能网联汽车产业发展历程见表1-4。
2. 欧盟：智能驾驶技术领先
欧盟在汽车零部件供应、汽车整车生产以及智能化驾驶技术的研发方面处于全球领先地位。表1-4 美国智能网联汽车产业发展历程
资料来源：赛迪智库整理。（1）制定详细的技术发展路线图
欧盟发布了《欧洲自动驾驶智能系统技术路线报告》，涉及车内技术、基础设施、大数据、系统集成与验证、系统设计、标准化、法律框架、宣传措施8项内容。并规划了3个阶段：2020—2025年为研发期，2022—2028年为示范期，2025—2028年为产业化期。根据欧盟委员会交通白皮书提出的发展目标，以不减少交通流量为前提，到2020年，通过自动驾驶技术的应用，实现污染物排放降低20%、道路交通伤亡率降低50%；到2050年，污染物排放降低50%、道路交通伤亡率接近零。（2）依托全欧ITS网络推进产业发展
欧盟智能网联汽车产业以全欧ITS网络计划为基础。2004年，欧盟进行了ITS整体体系框架的研究（FRAME计划），统一了欧盟范围内各国的ITS体系框架。2010年，欧盟委员会制定了《ITS发展行动计划》，这是欧盟范围内第一个协调部署ITS的法律基础性文件。2014年，欧盟启动“Horizon 2020研究计划（2014—2021）”，将ITS作为主要研发目标，其中的道路、物流、智能交通系统研究方向，均涉及智能汽车产业的相关领域，重点项目包括道路领域（协同式ITS、公路交通车辆安全性与网联化）、物流领域（促进供应链的协同）和智能交通领域（互联性、数据共享与ITS部署的广泛性和兼容性等）。
欧洲智能网联汽车产业发展历程见表1-5。表1-5 欧洲智能网联汽车产业发展历程
资料来源：赛迪智库整理。（3）以技术研究及创新项目实施为主要抓手
2004—2020年间，欧盟委员会及权威部门资助了一系列研究与创新项目，涉及网络架构设计、互联与通信、驾驶员辅助系统及无人驾驶汽车4个方面，具体见表1-6，为欧洲自动驾驶汽车的发展奠定了坚实的基础。表1-6 2004—2020年欧盟委员会资助的智能网联汽车相关项目内容
资料来源：《欧洲自动驾驶智能系统技术路线报告》。（4）制定并出台相关法规及行动计划
法国：2015年法国政府发布的“新工业法国”计划提出，到2020年，电子信息制造与供应商的任务是继续推动传感器、软件、控制系统及服务等相关行业的发展，以获取更加实惠且更具竞争力的自动驾驶车辆及零部件。该任务的实施目标在于通过自动驾驶形成更加灵活、适应性更强的交通流，能够让老年人及残疾人士也可以实现日常交通出行。
德国：2015年，由德国联邦交通和数字基础设施部指导成立“自动驾驶圆桌会议”（Round Table Automated Driving），由来自政府、汽车制造与供应商、保险公司以及科研机构的专家组成，主要目标是建立一个支持自动驾驶汽车在公路上行驶的法律框架。2015年，德国联邦经济事务与能源部、联邦教育与研究部资助了一系列ADAS和协作系统研发项目。
英国：2014年，英国政府发布了两项政策，为自动驾驶汽车在公路上行驶开启“绿灯”。英国政府的意图是帮助其在新兴的“智能移动”市场成为全球领导者。英国还举办了由各城市参加的无人驾驶汽车实验竞争项目。
瑞典：2013年，瑞典政府支持了一项名为“驾驭自我——自动驾驶汽车的可持续移动性”（Drive Me-Self driving cars for sustainable mobility）的联合行动计划，该计划以“零伤亡”愿景为动机，将不同领域的研究与公共道路上的自动驾驶汽车相关联。沃尔沃（Volvo）汽车集团、瑞典交通管理局、瑞典交通运输机构、Lindholmen科技园及哥德堡市（Gothenburg）都参与了这个试点项目。到2017年，在哥德堡地区长约50km的选定道路上，将有100辆沃尔沃自动驾驶汽车开展实证测试（FOT）。
3. 日本：先进的ITS系统及交通基础设施
日本的交通设施基础较好，拥有比较领先的ITS系统，智能网联汽车技术水平稳步推进。（1）建设覆盖全国的道路交通信息通信系统
日本的道路交通信息通信系统（Vehicle Information Communication System，VICS）是比较典型的、具有较高层次的车联网信息系统。VICS于1996年正式提供信息服务，2003年基本覆盖全日本，能将警察部门和高速公路管理部门提供的交通路况、驾驶所需时间、路面施工、车速与路线管制以及停车场空位等信息经过编辑处理后及时传递给用户，构建了车辆互联、多方服务的信息化生态环境。目前日本安装VICS终端的车辆已超过3000万辆。（2）重点发展ITS布点技术
近年来，日本国土交通省（MLIT）强调车辆与公共交通基础设施之间通信连接的重要性。为更好地实现智能网联汽车的实际应用，引入ITS布点技术来实现高带宽的连接。在日本各地已经安装了1600个ITS布点位置，已有超过10万辆汽车与之建立通信连接。ITS系统已能提供一定的交通信息及预警提示，未来将进一步实现与车载车道保持辅助系统（LKA）和自适应巡航系统（ACC）的联合。
日本ITS通信技术系统见表1-7。表1-7 日本ITS通信技术系统
资料来源：赛迪智库整理。（3）实施新的IT战略
2013年，日本政府宣布新IT战略即《世界领先IT国家创造宣言》，启动战略性创新创造项目（SIP）计划，提出了日本自动化驾驶汽车商用化时间表，以及ITS 2014—2030技术发展路线图，并提出到2020年推动先进驾驶辅助系统和自动驾驶系统的开发和商业化应用，建成世界最安全的道路；在2030年实现交通数据的大规模应用，建成全世界最安全及最畅通的道路。2014年11月，日本由内阁府牵头，联合警察厅、总务省、经济产业省、国土交通省等政府部门，以及丰田等日本主要汽车企业，开始实施“自动驾驶汽车研发”国家战略创新项目。对环境感知、高精度动态地图、系统安全强化、驾驶员模型、交通基础设施、安全与节能减排效果统计方法、自动驾驶汽车的测试验证等关键技术进行联合研究，并提出了“2017年实现部分自动驾驶系统市场化，21世纪20年代后期实现完全无人驾驶系统市场化”的目标。（4）大力推广智能安全技术
日本在智能安全技术的应用上较为领先。丰田推出的综合安全管理理念（ISMC）创建了能够将各系统加以整合、共同运行的安全体系，而非各系统单独运行。日产宣布在2020年推出无人驾驶汽车并表示其价格将在公众可接受的范围内，并不像谷歌一样需要昂贵的顶置激光雷达，而是使用低成本、高集成度的车载传感器。本田公司正在开发的无人驾驶汽车则采用的协同式技术路线，通过车车、车路通信获取环境信息，对车辆周围环境进行全面的辨识，进而对车辆行驶路径进行智能决策。
日本智能网联汽车产业发展历程及目标分别见表1-8和表1-9。表1-8 日本智能网联汽车产业发展历程
资料来源：赛迪智库整理。表1-9 日本智能网联汽车产业发展目标
资料来源：赛迪智库整理。
由上述总结能够发现，智能网联汽车已经从研究测试阶段逐渐过渡到产业应用阶段，部分智能驾驶辅助系统已经在上市车辆中安装并投入使用。国外也针对自动驾驶/无人驾驶车辆等进行了测试标准和法律法规的研究和制定。其中，美国凭借其强大的汽车技术研发能力和在信息技术领域的优势积累，在智能网联汽车产业化和测试评价领域处于领先地位。美国政府关注政策法规的制定和基础设施的建设，密歇根州、佛罗里达州、内华达州和加利福尼亚州等已出台了关于自动驾驶汽车公共道路测试的相关法规，包括保险、安全标准、测试等方面，另外十多个州和地区也正在考虑出台。美国高速公路安全管理局也发布了《自动驾驶车辆声明》，对自动驾驶汽车进行了分类，并对部分州允许测试自动驾驶汽车提供了基本建议。欧盟和日本也在智能网联汽车系统研发的基础上进行了评价标准和方法的研究。而我国在这一领域的标准和测评方法等方面的研究刚刚起步，还未形成统一的标准体系和测评方法，因此，我国需要加快对标准体系和测评方法的研究，为标准制定以及车辆上路核准提供支撑。
4. 中国：发展处于起步阶段，部分技术取得突破
我国智能网联汽车产业整体发展处于起步阶段。从产业链条来看，芯片、传感器、车载操作系统等产业链的高端环节竞争力较弱甚至缺失，且各环节相对独立、协作较少，缺少系统整合。从产品类型来看，智能网联汽车产品种类少，仅局限于前向碰撞预警、车道偏离预警等入门级辅助驾驶功能。从技术发展来看，智能化技术还较为分散、单一，集成化水平不高；网联化技术仍以实现娱乐服务、用车辅助等功能为主。从应用进展来看，整体处于技术研发阶段，局部已经开展示范推广，但大规模应用还有较长距离。“十二五”期间，我国对复杂交通环境感知、行驶目标识别、驾驶员特性建模、复杂车辆动力性建模、车辆控制算法等领域进行了研究，取得了阶段性成果。国家自然科学基金支持的以环境感知、人的行为认知及决策为重点的无人驾驶汽车项目取得阶段性成果，完成了原理样机从北京到天津的无人驾驶实车试验。在“863”计划的支持下，清华大学联合一汽、东风、长安等企业，在可实用化的智能汽车技术方面开展了大量的基础研究和原理样机的研制、实车路试；自适应巡航控制（ACC）系统、车道偏离预警（LDW）系统、前向碰撞预警（FCW）系统等正在进行产业化。部分汽车企业通过开发以Telematics为主的互联网应用实现娱乐和舒适智能控制，如比亚迪的云服务、上汽的inkaNet 3.0车联网系统等。
百度、阿里巴巴、腾讯、乐视、小米等国内互联网巨头纷纷推出造车计划，与汽车企业开展深度合作，以整合发挥汽车企业拥有的大规模制造能力、汽车后服务网络资源，以及互联网企业在智能控制系统、软件开发、地图导航、电商平台等领域的突出优势。例如，北汽集团与乐视共同打造智能汽车生态系统，富士康与腾讯等开展“互联网+智能电动车”领域合作，奇瑞汽车、易到用车和博泰集团共同出资打造“互联网智能汽车共享计划”，长安汽车与华为公司在车联网、智能汽车领域开展协同创新等。与此同时，车联网和智能交通系统（ITS）的快速发展，也推动汽车产业和电子信息产业加速跨界融合。
近期我国互联网企业与车企合作情况见表1-10。表1-10 我国互联网企业与车企合作情况
资料来源：赛迪智库整理。
在汽车行业，传统汽车企业加快推出智能汽车产品，但更多以Telematics为主。上汽集团的荣威350实现了信息检索、实时路况导航、股票交易和社群交流等互联应用。东风汽车的风神ECS概念车能够提供智能化服务、智能化驾乘体验和更高的安全性，以及基于3G的网络接入服务。华晨汽车的中华AO概念车应用一键式操作系统、智能汽车信息管理系统等全数字系统。长安汽车的inCall3.0+T-BOX已实现语音控制、远程控制、手机互联等功能。
在互联网行业，BAT等加速向智能汽车领域渗透布局。2014年，百度进行了Carnet车载智能平台的研发，可将用户的智能手机与车载系统结合，实现“人、车、手机”间的互联互通。阿里巴巴与上汽集团合作打造“互联网汽车”。腾讯入股四维图新，推出“路宝”盒子。
国内主要智能网联汽车企业布局情况见表1-11。表1-11 国内主要智能网联汽车企业布局情况
资料来源：赛迪智库整理。1.3 智能网联汽车的测试与评价
这是一个智能化的时代，随着机械技术、传感器技术、控制技术、通信技术的不断发展和融合，未来的汽车势必会越来越智能化和网络化，但同时也会越来越复杂，传统的汽车测试评价方法和工具已经不能很好地满足智能网联汽车的需要。需要在传统的汽车测评技术基础上提炼创新，为智能网联汽车开发高精度、可靠、综合性的测试系统，为研发人员和生产测试人员带来灵活和便利。1.3.1 传统汽车测评技术
为了保证车辆在道路上的安全行驶，车辆在出厂前需要经过多项测试，只有这些测试都达标后，车辆才能够被核准上路。传统的检测项目主要包括汽车的整车性能测试、发动机测试、底盘测试、电控系统测试等。汽车整车性能检测包括动力性、经济性、制动性、操纵稳定性、车轮侧滑量、前照灯以及尾气等内容的检测。
1. 汽车动力性能检测
汽车的动力性能是指汽车在良好的路面上直线行驶时，由于汽车受到的纵向外力决定的、所能达到的平均行驶速度。从获得尽可能高的平均行驶速度的观点出发，汽车的动力性能主要由3方面的指标来评定，即汽车的最高车速、汽车的加速时间和汽车能爬上的最大坡度。汽车动力性能可在道路或台架上进行试验。道路试验主要是测定最高车速、加速能力和最大爬坡度等评价参数；台架试验可测量汽车的驱
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