智能汽车：离我们还有点遥远

随着人们生活水平的提高以及汽车工业的不断发展，人们对于汽车的诉求不再仅仅局限于代步，也对汽车驾驶便利性和乘坐舒适性，甚至是人车交互提出了更高的要求。按照市场的一般规律，有需求就会有服务，因而为汽车智能化提供了良好的机遇平台。
   

的确，近几年汽车技术的发展速度和进化程度明显提升。诸如自动变速器这类降低人们驾驶疲劳度的技术如雨后春笋般的出现，ACC（自适应巡航系统）协助驾驶员控制车速，自动泊车功能可以帮助驾驶员停车入位。不过“无人驾驶”技术的发展似乎较为缓慢，究竟“无人驾驶汽车”离我们还有多远？
   

汽车智能化的终点是“无人驾驶”

汽车智能化的核心是智能化科技配置对驾驶员的操作行为进行辅助，而智能汽车则是跳脱出电脑对驾驶员的辅助，进入完全自动化无人驾驶的“自动驾驶汽车”。为了避免技术上层次阶段的混淆，美国国家公路交通安全管理局利用0至5不同的自动化级别来区分自动驾驶技术：0级，代表没有任何自动化技术；1级，特殊功能自动化：汽车需搭载至少一项基础安全装置；2级，组合功能自动化：汽车至少要集成2项高级控制功能；3级，有限的自动驾驶；4级，完全的自动驾驶。

如何理解这些级别的定义呢？下面给大家举几个例子，例如谷歌无人自动驾驶车，由于需在特定道路上可以自动驾驶，并且偶尔需要驾驶员介入，因此它只属于3级，有限的自动驾驶，奔驰带转向辅助功能增强版限距控制系统的车辆也仅能属于2级。而日常配备ESP电子稳定控制系统的车只能算是1级。那么符合4级要求的汽车又是什么样子呢？驾驶者在任何时间都不需对汽车进行控制，例如80年代美剧“霹雳游侠”(Knight Rider)中的KITT汽车。
   

1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。2003年7月，国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。尽管有试验成功的案例，不过这些测试都是在特定环境下进行的，最多算是有限的自动驾驶。
   

由此可见，尽管大部分民用车配备了诸多的先进的电子设备，不过仍处于1级状态，少数的高档车能够达到2级标准，3级标准的汽车现在依旧处于科研阶段，至于传统意义上的无人驾驶4级汽车离我们还有一段距离，这也是汽车智能化发展的终极目标。

通过网络提升汽车智能化程度
目前移动互联技术呈现高速化和普及化，移动互联与IT系统已经成为一个不可分割的整体，并形成一种相互促进的态势。就目前状况而言，汽车实现进一步的智能化必须依托网络。汽车已经不仅是一个代步的交通工具，也是一个信息化综合平台。基于这点，很多汽车品牌都推出了自己的智能化车载系统，常见的智能系统主要有Onstar、G-BOOK、inkanet3G、Sync、CARWINGS、G-NetLink等系统。
   

以CARWINGS系统为例，该系统是东风日产推出的车载信息服务系统，可以访问即时的交通信息，并结合数据库内记录的历史信息对交通状况进行预估，通过专用软件计算出用时最短的路线。以此减少驾车过程中的等待时间，提高平均行驶速度并降低燃油消耗。通过导航系统或日产呼叫中心向CARWINGS用户提供服务。
   

Onstar则是通用汽车公司推出的智能系统，具备碰撞自动求助、紧急救援协助、被盗车辆定位、全程音控领航等功能。简单来说，装载了OnStar的汽车在发生碰撞时这套系统就会第一时间呼叫上海服务中心，，驾驶员可以立即与安吉星OnStar的工作人员进行必要的通话。另外，车辆的定位信息也会一同发送到呼叫中心。在紧急情况下可以第一时间向外界求助。
   

可以说，移动互联技术的出现是汽车智能化改革的又一次腾跃，传统意义上由汽车本身执行的智能化信息收集、处理等环节都可以通过网络交由后方服务器进行处理，汽车只是执行命令的载体。最大的好处是将获取外界信息的形式由被动变为主动，这也是汽车软件智能化程度提升的基础条件。
   

未来ECU将被取代车联网发展智能交通

随着时间的推移，计算机逐渐从独立单机转换为便携的智能手机、平板电脑与其它嵌入式系统，而现代生活中的许多机械物件早已由这些系统负责操控。汽车上的这些控制单元被称为ECU，每部车约有50至100个ECU，它们不仅负责控制车窗升降的电动马达，也控制启用安全气囊以及车辆稳定的电子安全系统。

尽管ECU为汽车的机械化到电子化做出了巨大的贡献，不过ECU也成为了阻碍汽车智能化发展的羁绊。德国TÜV安全认证机构的研究报告指出这一切将可能不再适用在智能汽车上面，特别是当驾驶辅助系统等一些（半）自动系统出现之后，其根本原因在于这些控制单元对非结构化环境变化的适应性不高。未来更加智能化的汽车所使用的数据还需另外经过一道高阶诠释判读的程序，在此基础上还要对即将发生的行为进行预测，其中包括理解驾驶的意图和对其他驾驶行为的预期。
   

4G移动通信技术的成熟和普及能够实现大数据通信，为车联网的发展提供了平台。车不仅能与互联网随时连接，还能与其他车辆进行信息交流共享，互通有无，探知路况，还能提供报警服务。例如，汽车在通过无人值守的路口时，由于环境建筑的原因使得驾驶视线存在盲区无法探知路口另一侧的路况，实现了信息共享，那么看不到路况的汽车也能得知路况信息，实现安全预警。弥补了ECU对非结构化环境变化适应性不高的不足，并且实现了对危险行为的预测。
   

除了车与车之间的信息共享，还可以进行车与路面的固定设备之间的信息交流，从而得知信号灯变化情况、道路拥堵情况、加油站位置、停车场车位等内容，最终实现智能交通体系。