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信息通信技术对智能网联汽车的影响 摘要:近几年汽车发展态势迅速，智能网联汽车日渐兴起，在此背景下，信息通信技术的发展对智能网联汽车数据资源产生了深远影响。本文从决策控制、网联交互、评价测试和产业服务四个方面，探讨了数据的作用，同时梳理了汽车产业发展过程中信息通信技术的影响作用，以便为智能网联汽车数据在未来的资源整合工作提供参考。 关键词:信息通信;智能网联汽车;数据资源;影响;控制 1汽车产业的基本发展情况 目前，我国在汽车行业业绩骄人，特别是近年来，随着经济社会持续发展，群众购车意向强烈，汽车保有量总数直线上涨，到2017年年底，全国机动车保有量已突破达到3．13亿辆，其中，汽车2．18亿辆，机动车驾驶人达3．86亿人，其中绝大多数都是汽车驾驶人。表1为近5年新注册登记的机动车数量。 2智能网联汽车 汽车产业在迅速发展的同时，智能化、网络化、电动化、信息化等诸多技术都为汽车带来了良好的发展机遇，智能网联汽车应势而生，成为未来20年发展的最终形态，已经是行业内的一致认识。虽然当前还没有统一权威的定义，但从整体上看，包括有智能化和网联化的两个特点，同时这也是汽车技术需要融合突破的具体方向。具体来讲，主要是指借助通信、网络技术，从汽车设计研发与生产制造的过程当中入手，搭载传感器、控制器、执行器等相关装置，在车辆的设计制造、销售、使用与回收等寿命周期内，实现车辆智能系统和人、道路、社会、云端等共同的信息交换与共享，实现对复杂路况的环境感知、智能决策、智能控制等功能，整体上的功能结构如图1所示。图1智能网联汽车体系图作为核心组成部分，数据资源正逐步成为汽车与信息通信融合发展的媒介。在此背景下，国家提出了2025制造规划，开始推动汽车制造与大数据的融合发展。对于汽车行业，这些意味着行业内部数据的创新整合。2017年，智能网联汽车获得突破性发展。与此相关的数据资源，不仅在环境、决策、控制、交互等方面发挥作用，更在设计、制造、服务等环节产生促进作用。目前，智能网联汽车数据资源，包括有媒体服务、数据共享、远程监控、公共调度等诸多领域的数据，共归类划分为决策控制、人车交互、评价测试、产业服务等四类应用，下文从这四个方面进行分析。 3信息通信技能对智能网联汽车数据的影响作用 3．1决策控制方面。使汽车实现智能与网联技术的基本思路，主要是感知、决策与控制。这个思路，主要是通过信息通信对汽车在行驶、使用过程中所产生的一切数据进行采集、统计、分析与处理。当汽车在产生了相关数据后，通过通信技术上传到云端数据处理中心，对各种维度、各种类型的数据进行高速处理，通过分析与判断，结合事先预定的既定处理机制，将数据结果转换为控制数据，发送到汽车的执行器上，进而达到动态调整汽车行为的结果。基于此，这些数据就构成了一个闭环的信息流，从环境开始，通过决策控制，最终回归到汽车环境当中。比如，将电子地图与环境信息，整合分析后，可以转化为使汽车按照比较后的路线行驶的数据，可以视其为决策控制数据。对于采集数据来讲，先进高效的传感技术最为关键，它直接决定着数据的传输过程是否完整。当前，在已经通过测试的智能网联汽车中，无论是什么品牌的汽车，都大批量集成了视觉、超声波感、激光、雷达、红外等各类传感技术。各类传感器在将信息采集到后，其信息格式、时限、误差等各方面都有区别，因此，将数据进行统计、清洗、加工、规范等是信息通信的重要基础。以视觉传感的技术为例，这是车辆感知环境的基础技术，也是提高驾驶性能的关键技术。当视觉传感器将触发到的人、车、路、标志等各类环境图像数据，进行采集统计，上传到车载处理系统，再经系统分析处理后传输到决策系统。在此基础上，汽车要实现智能网联的目的，其决策系统还需要交通法律、道德伦理、驾驶习惯等人文方面的约束因素作为参考。智能化的汽车决策与人的不可控行为之间有天然的冲突矛盾，再智能化的决策不能对交通法规、人文伦理等形成冲击，这个不可取，但如何取得更好的解决方案，目前还在讨论当中。从技术角度来讲，决策算法不只只是对单一条件的分析处理，更是对海量数据的统筹分析。因此，除对数据传感、交换、传播等硬件有技术要求外，还对数据计算也有更高要求。作为创新发展的人工智能，为智能网联汽车的决策提供了技术基础。相对于传统的信息技术，人工智能已经表现出自学习、自适应、自组织的特性，可以在叠加大数据、网络互联的效应下，为智能网联汽车决策提供更优化的技术支持。以某品牌无人汽车为例，早在2016年就完成了实际路况下的测试，2017年又进一步实现了城市道路下的测试。3．2人车交互方面。在人车交互方面的应用，前期主要涉及到车辆位置、健康、路线、交通，以及导航、天气、通信等多个方面的数据支持，发展到后期，主要涉及到智能