2017年智能驾驶行业发展趋势分析报告
行业分析的实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断进步，智能网联汽车行业逐渐成为全球汽车产业发展的新趋势。
我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策支持，推动行业快速发展。
本实验旨在分析我国智能网联汽车行业的现状、发展趋势及市场规模，为行业决策者提供参考。
二、实验目的1. 了解我国智能网联汽车行业的发展现状；2. 分析我国智能网联汽车行业的发展趋势；3. 评估我国智能网联汽车市场规模及增长潜力；4. 为我国智能网联汽车产业发展提供政策建议。
三、实验方法1. 文献分析法：查阅相关政策文件、行业报告、学术论文等，了解我国智能网联汽车行业的发展历程、政策环境、技术水平、市场规模等；2. 案例分析法：选取具有代表性的智能网联汽车企业，分析其发展策略、产品特点、市场竞争状况等；3. 统计分析法：运用统计数据，分析我国智能网联汽车行业的发展趋势和市场规模。
四、实验内容（一）我国智能网联汽车行业现状1. 政策环境：我国政府高度重视智能网联汽车产业发展，出台了一系列政策，如《智能网联汽车产业发展规划（2017-2025年）》等，为行业发展提供了有力保障；2. 技术水平：我国智能网联汽车技术水平不断提高，自动驾驶、车联网、车路协同等领域取得显著成果；3. 市场规模：截至2023年底，我国智能网联汽车测试道路里程已达到2万千米，发放的测试牌照超过5200张，累计测试里程超过8800万千米。
（二）我国智能网联汽车行业发展趋势1. 自动驾驶技术逐渐成熟：自动驾驶技术将成为未来智能网联汽车行业发展的关键；2. 车联网技术广泛应用：车联网技术将为智能网联汽车提供更丰富的应用场景和增值服务；3. 车路协同技术不断创新：车路协同技术将实现车与车、车与路、车与人的高效协同，提高道路通行效率；4. 产业链逐渐完善：随着政策的支持和市场的需求，我国智能网联汽车产业链将逐步完善。
（三）我国智能网联汽车市场规模及增长潜力1. 市场规模：预计到2025年，我国汽车技术软件市场规模可能达到142.5亿元，私有云市场预计也将显著增长，从2022年的1500亿元增加到2400亿元；2. 增长潜力：随着智能网联汽车销量增长，市场规模有望进一步扩大。
智能驾驶—ADAS行业研究报告PPT课件
注：ESC电子车身稳定系统、AEB紧急制动系统、TPMS胎压监测、FCW前向碰撞预警、LDW车道偏离报警
1 Part
智能驾驶是消费者对安全的内在需求
根据公安部统计数据，近84%的交通事故归因于驾驶员的驾驶失误，人已成为交通安全中最大 的不确定性因素。智能驾驶系统作为人类驾驶的辅助与替代，利用算法实现人类经验难以比拟的 判断速度与精度，能够有效减少驾驶失误，降低交通事故率。新一代80、90后消费者对于汽车的 方方面面都有所了解，对安全的需求有所加强，重视驾驶辅助系统，推动了智能驾驶的发展。 2014年道路交通事故原因统计
0.14% 3.25% 2.98% 机动车 机动车驾驶员 4.97% 4.94%
新车购买消费者关注点
非机动车驾驶员
行人/乘车人 道路 83.72% 其他
资料来源：公安部
资料来源：搜狐汽车
2 Part
实ห้องสมุดไป่ตู้无人驾驶的两图，配合激光雷达、 摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS等传感器通过人工智能算法实现完全自主驾驶，他们 的核心竞争力是高精度地图的构建，结合各种传感器进行地图的匹配和算法的调试； （2）以福特、通用、沃尔沃、特斯拉等车企以及前后装企业Mobileye等为代表的ADAS逐步升级 路线，依靠摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等设备，实现在某些环境和条件下的高级辅助驾 驶功能，他们的核心竞争力在于整车的设计、制造、销售以及驾驶员辅助驾驶体验的需求挖掘。 • 对于科技公司而言，研发的目的是实现公司在人工智能领域的重大探索创新以及对于未来流 量入口的提前布局，研发过程无需背负变现的压力。科技公司在人工智能（智能驾驶核心环 节）、人机交互服务层面具备较强竞争优势。其研究更贴近该领域的难点，进度或将大幅领 先采取ADAS升级路线的传统车企。 • 对于传统车企而言，主营业务是整车的销售，因此研发ADAS的直接目的是提供更好的驾驶体 验，研发过程中自然也会着重考虑研发成果的变现能力，关于这点的考虑可能会把其自动驾 驶研究的进程限制在ADAS领域。传统整车厂商具备先发优势，可以直接利用现存客户资源快 速迭代优化其智能驾驶系统。
智能汽车论文15篇(CES 2017,智能汽车有哪些亮点)
智能汽车论文15篇CES 2017,智能汽车有哪些亮点智能汽车论文摘要：智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。
近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。
关键词智能汽车汽车论文汽车智能汽车论文:CES 2017,智能汽车有哪些亮点2017年CES展会已经结束，在本届CES上，除了遍地开花的虚拟现实技术以外，智能汽车可谓是赚足了眼球，今年共有500多家汽车技术厂商参加CES，这也让这届CES看起来像是“车展”。
今年的CES除了传统的汽车厂商展现了很多奇妙的汽车“黑科技”，多家互联网厂商也在展会上展示了自家的智能汽车和解决方案，同时还有许多科技公司也开始涉足智能汽车领域。
可以看出，随着汽车技术的进步，“智能汽车”已经不再是纸上谈兵，正开始走入我们的生活。
硬件企业抢滩登陆智能汽车市场智能汽车的发展离不开硬件企业的支持。
硬件企业对于智能汽车的发展也最为敏感，因为作为汽车集成的最上游企业，这些硬件企业的产品功能决定着整车的功能体现。
所以在本届CES展会上，我们看到了众多的硬件企业参与其中，诸如BOSE、恩智浦半导体、英特尔、英伟达等，这些企业通过与车企联姻，不断打造各种新颖的汽车的功能。
博士公司（Bose）：作为一家知名的音频设备厂商，Bose 也开始努力和“智能汽车”扯上关系。
在本届CES上，Bose展示了一款概念汽车座椅。
这是一套名为Bose Ride 的概念系统，可以有效将路面震动、颠簸等大部分不规律移动过滤，大大提升了乘坐舒适度。
在最新的Bose Ride 概念系统上，Bose将之前卡车座椅上的单轴避震升级为多轴避震，大幅提高了舒适性。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
新能源汽车智能化发展趋势分析
126AUTO TIMENEW ENERGY AUTOMOBILE | 新能源汽车新能源汽车智能化发展趋势分析1 引言随着近年智能化技术的广泛应用，我们注意到新能源汽车的可持续化也受其影响蓬勃发展。
另外，随着客户对数字交互技术的接受程度和要求的日益增加，更多的新能源车型趋向智能的开发方式。
据中国车联网白皮书，我们国家智能汽车市场到2020年的总体市场容量为2000亿，而在未来十几年内，这一数值还将以年均约百分之二十五的增长率，上升至2030年的18735亿。
不仅如此，我们认为汽车智能化还是汽车作为一种大众交通工具自动化操控行驶水平的提升。
受车辆智能科技变革的冲击，我们预计未来的生产模式、车辆交通出行方式以及与车辆有关的产品消费结构以及社会行为模式都会出现巨大改变。
在未来，随着新能源、物联网、人工智能、5G 技术等各种新兴科技在中国汽车行业的运用逐步步入集中发展阶段，智能汽车将会成为中国下一个汽车产业革命的热点，汽车智能化革命将成为交通和工业智能化大潮的引领和先导性力量，将在新一轮科技创新与现代产业升级中发挥至关重要的作用。
2 智能化技术应用现状2.1 网联系统的普及我们注意到大量互联网领域的科技大佬们已经占据了智能网联新能源车阵地，而智能技术和车互联的整合提升协同科技赋能也正在促进着新能源车与智能道路、通讯互联网、云端科技等方面的融合，从而开发出了面向用户具体需要的各种车用产品。
在目前的应用领域内，我们也可以经常从日常生活中看到汽车联网通讯科技出现在人我们的生活当中了，在为我们所熟知的ETC 行业中，在交通车辆控制、出行管理，以及公共信息服务等应用领域的建设过程中，都可以看到DSRC 科技【（Dedicated Short Range Communication）专用短距离通信技术是ITS 智慧交通系统应用领域中专业应用机动汽车在高速等交通费用点实行不停靠手动收费EFC（Electronic Fee Collection）的科技】中的身影。
我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析
TRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全我国智能汽车自动驾驶技术安全性分析侯建长春汽车工业高等专科学校 吉林省长春市 130013摘 要： 随着社会的发展，人民生活水平的不断不断提高，汽车已成为人类最常用的出行工具之一，自动驾驶汽车也被研发出来，为了加强管理，我国的信息部门、交通部门、公安部门在2018年4月12日联合颁布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。
这项规则的颁布标志着我国在自动驾驶汽车方面又迈向了一个新的征程。
因此我们应当将发展现状与汽车自动驾驶技术相结合，从多个角度考虑自动驾驶技术在安全方面可能存在的问题。
关键词：智能汽车 智能网联汽车 自动驾驶 汽车安全“阿尔法巴”智能公交车，2017年12月在深圳开始试运行后，到目前为止，我国已有许多城市开始陆陆续续的推出智能公交， 智能驾驶技术不光在公交车方面得到发展，环卫部门的环卫车、京东的配送车等都智能驾驶技术都相继进行了试运行。
这些以前只能在大脑里想象的技术如今终于在现实中实现了，同时也说明我国的智能汽车时代在不久的将来会实现。
这就像著名学者安东尼吉登斯所说的一样，一些传统的观念可能比当前的观念更具有说服力，但是在潮流与创新的推动下，当前的观念可能会更胜一筹，尤其是在技术之一方面重点突出了这一现象，在其他的领域也有所渗透。
1 “智能汽车”的界定虽然我国的相关部门已将“智能网联汽车”在《路测规范》中称为惯用术语，但是随着科技的不断发展，无人驾驶、自动汽车等词语也逐渐渗透融入到进人们的日常生活中，各种词语相继而出的浮现在人们的脑海里，将他们的意思混淆在一起已经成为常见的现象，而我认为首先要做的事情是要将这些专业词语的意思搞明白，弄懂具体指的是什么。
从发展水平这个方向来看，无人驾驶、自动驾驶这些词语是智能汽车在发展中，自动驾驶技术在各个不同阶段的所发展的水平。
判定智能汽车技术在发展中的标准，可以通用控制器、传感器、执行器等装置在相应阶段的配置高低，以及面对复杂的环境智能决策与环境感知程度，最为突出的是在不同阶段自动化控制功能的强弱程度。
人工智能在中国的发展现状和未来趋势分析
人工智能在中国的发展现状和未来趋势分析近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在全球范围内取得了令人瞩目的发展成就，并成为科技领域的热门话题。
作为全球最大的人口和消费市场，中国也积极推动人工智能的发展，并在多个领域取得了重要突破。
本文将探讨中国人工智能的现状以及未来的发展趋势。
在中国，人工智能被视为国家战略，并得到了政府的高度重视和支持。
2017年，中国政府发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出到2030年，将人工智能发展成为新的经济增长点和国家科技重要支撑。
同时，政府鼓励企业、学术界和研究机构加强合作，共同推进人工智能技术的研发和应用，以加快人工智能领域的发展。
当前，中国的人工智能技术已经有了一定的基础和优势。
在人脸识别领域，中国的人工智能技术在全球范围内具有领先地位。
许多中国科技公司，如阿里巴巴、腾讯和百度，通过不断的创新和研发，已经取得了重要的成果。
例如，支付宝的人脸识别技术已经在中国的日常生活中得到广泛应用，实现了快速支付和便捷身份验证。
此外，中国还在无人驾驶、语音识别、智能机器人等领域取得了突破，拥有丰富的人工智能技术应用场景。
未来，人工智能在中国的发展前景广阔。
随着科技水平的不断提高和人工智能技术的不断创新，人工智能将在更多的领域发挥作用。
在医疗领域，人工智能可以协助医生进行诊断和治疗，提高疾病的早期诊断率和治疗效果。
在交通领域，人工智能可以实现智能交通管理和自动驾驶，减少交通事故和拥堵。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和特点，个性化地提供教学内容和辅导，提高教学效果。
然而，要实现人工智能的全面发展，仍然面临一些挑战和问题。
首先，人工智能技术的应用涉及到大量的数据，包括个人隐私数据。
因此，如何保护个人隐私和数据安全成为一个重要的问题，需要制定相关的法律和政策来加以规范和管理。
其次，人工智能技术的发展需要高素质的人才支持。
目前，中国在人工智能领域的人才缺口较大，需要加大对人才的培养和引进，提升人工智能技术的创新能力和应用水平。
汽车智能化技术解读及未来发展趋势
汽车智能化技术解读及未来发展趋势随着科技的不断发展，汽车的智能化已经成为了当今汽车行业的大趋势。
从传统的汽车到现在的智能汽车，汽车技术的革新变化一直在不断发生，这篇文章将探讨汽车智能化技术的意义、现状及未来发展趋势。
一、汽车智能化技术的意义汽车智能化技术的发展不仅是汽车智能化的必然趋势，也是推动整个社会发展的重要力量。
智能化减少了人的操作麻烦，增加了汽车的安全，提高了驾驶的舒适性及性能，避免了人工操作失误，可以减小空气污染，节约燃料消耗量等等。
二、汽车智能化技术的现状1.安全驾驶技术现在的汽车智能化技术主要体现在安全驾驶上，比如红绿灯识别、车道偏离警告、强制制动、人机交互等等，通过这些技术让人的生命安全得到更好的保障。
2.智能联网技术智能联网技术则是挖掘大数据资料、进行智能计算，将用户的使用习惯，位置卫星、油耗等数据信息共同记录，使用智能化技术可实现智能化的查询、分析数据，车辆管理的更加高效。
这些技术可以使汽车实时了解行驶中的交通态势，并且交流车辆和设备的信息,结合人工智能，形成真正的智能化出行。
3.自动驾驶技术德国大众在2017年发布的出租车概念车，实现了5级自动驾驶技术，只要在车内预先输入目的地，在出租车上享受美好的时光就可以了，在未来的生活中，自动驾驶技术的广泛应用，会给我们的出行带来巨大的便利。
三、汽车智能化技术的未来发展趋势在未来的发展中，汽车智能化技术将会更趋完备，完善，主要表现在以下几个方面：1.车辆智能化智能化技术将会更注重智能决策，选择最优化的路线规划，针对路况、交通流量、施工情况等在瞬间进行择优选择，不仅可以节约时间，而且可以一定程度上减少车祸的发生。
2.舒适化在提高安全性的基础上，汽车智能化技术也会更加注重舒适性，比如自动调节座椅、自动调整温度、扬声器、自动调整车窗尺寸以及驾驶室的噪音等等，使驾驶室内的环境更加舒适与宜居。
3.智能网联今天，智能渗透进车载上、麻痹人的自动驾驶技术已经不出意外地出现在了掌上的电子设备上。
汽车自动驾驶专题报告
汽车自动驾驶专题报告1、自动驾驶三大系统：感知、决策、执行驾驶技术的发展是将人类驾车替换为机器驾车的过程，因此可以拿人类驾车作类比，自动驾驶技术分为感知决策和执行三大核心环节。
感知指对于环境的场景理解能力。
例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。
目前存在两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像头为主导的纯视觉方案；另外一种是以谷歌、百度为代表的多传感器融合方案。
根据融合阶段不同分为前融合和后融合。
前融合指的是把所有传感器的数据作为整体进行识别，后融合指的是将不同传感器识别后的结果进行整合。
决策是依据驾驶场景、驾驶需求进行任务决策，规划出车辆的路径和对应的车身控制信号。
分为任务决策、轨迹规划、跟踪控制和执行控制四个阶段。
在决策的过程中需要综合考虑安全性、舒适性和到达速度。
执行指的是将控制信号发送给执行器，执行器执行的过程。
执行器有转向、油门、刹车、灯光档位等。
由于电动汽车执行器执行较线性，便于控制，因此比燃油车更适合作为自动驾驶汽车使用。
为了实现更精确的执行能力，线控转向、线控刹车、线控油门等技术不断发展。
2、自动驾驶分级2.1L1-L2为驾驶辅助，L3-L5为自动驾驶国家标准GB/40429-2021和SAEJ3016明确定义了汽车自动驾驶分级，将驾驶自动化分为0级至5级。
其中定义等级的原则是1）自动化驾驶系统能够执行动态驾驶任务的程度。
2）驾驶员的角色分配。
3）有无允许规范限制。
国标规定L1和L2级自动化系统命名为“驾驶辅助系统”、L3-L5命名为“自动驾驶系统”。
具体来看：L0驾驶自动化—应急辅助（EmergencyAssistance）：该级别的辅助驾驶系统，可以感知环境、并提供信息或者短暂介入车辆运动控制，但是不能持续执行车辆控制。
L1驾驶自动化—部分驾驶辅助(Partialdriverassistance):该级别的辅助驾驶系统可以持续提供横向或纵向运动控制。
行业研究报告-自动驾驶芯片-GPU的现在和ASIC的未来
自动驾驶芯片：GPU的现在和ASIC的未来——自动驾驶系列报告三：车载芯片篇行业观点⏹自动驾驶系列报告第三篇，我们将按时间顺序梳理车载芯片的发展历程，探讨未来发展方向。
汽车电子发展初期以分布式ECU架构为主流，芯片与传感器一一对应，随着汽车电子化程度提升，传感器增多、线路复杂度增大，中心化架构DCU、MDC逐步成为了发展趋势；随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高，传统CPU算力不足，难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求，而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案；从ADAS向自动驾驶进化的过程中，激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中，需要接受、分析、处理的信号大量且复杂，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度提升更快，并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，随着自动驾驶的定制化需求提升，ASIC专用芯片将成为主流。
⏹目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商Mobileye、Nvidia形成“双雄争霸”局面，Xilinx则在FPGA的路线上进军，Google、地平线、寒武纪在向专用领域AI芯片发力，国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。
Mobiley e的核心优势是EyeQ 系列芯片，可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据，在L1-L3自动驾驶领域具有极大的话语权，目前出货量超过了2700万颗；NVIDIA在GPU领域具有绝对的领导地位，芯片算力强大且具备很强的灵活性，但功耗高、成本高，AI机器学习并不太适合GPU的应用；此外Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用，芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计，自动驾驶上AI的应用已经成为未来的趋势。
⏹基于产业前景和潜在的巨大市场，给予行业买入评级，上市公司方面看好四维图新，建议关注地平线、寒武纪。
公司名称代码收盘价（元/美元）EPS （元/美元）PE业务来源：Wind/Thomson一致预测风险提示⏹自动驾驶行业发展不及预期；装车渗透不及预期；产品开发、成本下降不及预期；使用场景限制；法律法规限制自动驾驶发展；事故影响。
中国自动驾驶汽车行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国自动驾驶汽车行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国自动驾驶汽车行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、自动驾驶汽车行业定义 (3)第二章、中国自动驾驶汽车行业综述 (4)第三章、中国自动驾驶汽车行业产业链分析 (5)第四章、中国自动驾驶汽车行业发展现状 (6)第五章、中国自动驾驶汽车行业重点企业分析 (8)第六章、中国自动驾驶汽车行业发展趋势分析 (9)第七章、中国自动驾驶汽车行业发展规划建议 (11)第八章、中国自动驾驶汽车行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国自动驾驶汽车行业分析结论 (14)第一章、自动驾驶汽车行业定义自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles, AVs），也被称为无人驾驶汽车或智能汽车，是指能够在无需人类驾驶员操作的情况下自主行驶的车辆。
这一概念涵盖了从基本的辅助驾驶功能到完全自动化驾驶的各个层级。
根据国际自动机工程师学会（SAE International）的标准，自动驾驶可以分为六个等级：1. Level 0 (No Automation)：车辆不具备任何自动化功能，所有操作均由驾驶员完成。
2. Level 1 (Driver Assistance)：车辆配备了一些基本的辅助系统，如电子稳定控制系统（ESC）或防抱死刹车系统（ABS），但驾驶员仍需全程控制车辆。
3. Level 2 (Partial Automation)：系统能够同时控制加速、减速和转向，例如特斯拉（Tesla）的Autopilot功能。
驾驶员仍然需要时刻监控并随时准备接管控制权。
4. Level 3 (Conditional Automation)：在特定条件下，车辆可以自行处理大部分驾驶任务，但仍需驾驶员在紧急情况下介入。
市场上尚未有达到该级别的商用产品。
5. Level 4 (High Automation)：在限定区域内实现高度自动化驾驶，无需驾驶员干预。
机动车安全技术运行条件2017
机动车安全技术运行条件2017近年来，随着科技的不断发展，机动车安全技术已经成为汽车行业和交通安全领域的重要焦点之一。
2017年的机动车安全技术运行条件，涵盖了大量新的技术和标准，为提升汽车安全性能和交通安全水平提供了重要支持。
一、电动化和智能化趋势加速发展随着全球汽车行业迈向电动化和智能化时代，2017年的机动车安全技术也不断提升。
电动汽车在安全技术上的变革，不仅体现在高压系统的安全保障、电池的热管理和充电安全等方面，更涉及到智能驾驶辅助系统的应用。
智能化汽车安全技术的快速发展，为驾驶员和乘客提供了更加全面和可靠的安全保障，大大降低了交通事故的发生概率。
二、先进的被动安全技术不断完善在2017年，机动车领域的先进被动安全技术也得到了进一步完善。
包括车身结构强化、气囊系统优化、预碰撞系统等方面的技术不断提升，为乘车人员提供更加全面和有效的保护。
特别是在碰撞安全性能、溃缩区设计和车内气囊的部署策略等方面，汽车制造商和安全技术公司在2017年都取得了重要的突破，为车辆的 passsive safety 提供了更为可靠的支持。
三、智能交通系统成为新的发展热点除了单一车辆的安全技术发展，2017年的机动车安全技术还涉及到与智能交通系统的结合。
通过车路协同、车车协同等技术手段，智能交通系统为机动车安全提供了更加全面和高效的保障。
尤其是在紧急救援、道路拥堵预警、自动驾驶技术等方面，智能交通系统的应用不断扩大，为提升全社会交通安全水平贡献了重要力量。
个人观点：作为我的文章写手，我对机动车安全技术运行条件2017有着自己独特的观点和理解。
在我看来，2017年的机动车安全技术不仅仅是技术层面的进步，更是整个汽车产业向智能、绿色和安全方向迈出的坚实一步。
随着电动化和智能化趋势的加速发展，我们能够看到越来越多的技术和产品逐渐走向成熟，并为实现零事故、零伤亡的交通愿景提供了更加坚实的基础。
智能交通系统的不断演进，也为交通管理和道路安全带来了新的机遇和挑战。
自动驾驶技术现状和未来发展趋势
自动驾驶技术现状和未来发展趋势自动驾驶技术是人工智能和机器学习等技术在汽车行业的一种应用，它正在改变着交通工具的方式和城市的面貌。
目前，自动驾驶技术已经被广泛应用于各种车型和各种场景，如家用轿车、商用车、公交车、出租车、物流车等。
本文将介绍自动驾驶技术的现状和未来发展趋势。
一、自动驾驶技术现状现在，许多汽车制造商和科技公司正在投入大量的资金和人力资源来研发自动驾驶技术，已经有一些制造商和科技公司取得了一些重要的进展。
1.特斯拉:目前，特斯拉已经成为了自动驾驶技术的领军者。
特斯拉的Autopilot驾驶辅助系统具有自动驾驶的能力，在高速公路上可以实现自动驾驶，同时还具备自动刹车、自适应巡航、车道偏离警示等功能，这些功能的实现还得益于激光雷达和相机等传感器技术的应用。
2. Waymo:谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo已经完成了无人驾驶出租车的测试，这是历史上第一次实现了真正的无人驾驶出租车。
3. Uber:Uber已经开始在美国的几个城市进行自动驾驶出租车的测试，使用的是自己开发的软硬件系统，包括雷达、摄像头和激光测距仪等。
4. 英特尔:Intel成为了自动驾驶技术的强力支持者，首先在2017年的CES上发布了一款名为Mobileye的自动驾驶平台，他们计划开发一款完整的自动驾驶系统，包括人工智能、实时路况识别和作用于汽车上的软件等。
Intel还宣布将在未来五年内投资15亿美元用于自动驾驶技术研发和合作。
二、未来发展趋势虽然在自动驾驶领域已经取得了一定的进展，但自动驾驶技术的未来发展还面临着许多挑战和问题需要解决。
1.技术:自动驾驶技术需要更高的技术能力来满足更多的情况，例如，可靠的传感器、更复杂的算法和更强大的计算机处理能力。
2.法律:自动驾驶技术需要适应新的法律规定和监管要求。
相关法规需要标准化、协调和针对所有自动驾驶系统制定。
3.安全:自动驾驶技术在安全方面必须比现有的汽车更好。
自动驾驶车辆需要具备高度可靠性和故障容错能力，而且必须具备预防并迅速应对误操作、恶意攻击等可能的情况的能力。
无人驾驶汽车发展现状和前景展望
HEBEINONGJI摘要:无人驾驶汽车是未来汽车的一个发展方向，它集成了国内外多种学科的前沿技术，可以给人类生活带来很大的变革。
目前来说，彳艮多车企和互联网巨头都加入到了研发阵营中来，都想在技术上抢占先机。
本文主要分析国内外无人驾驶汽车相关技术的发展现状,然后对无人驾驶汽车的未来进行展望。
关键词:无人驾驶汽车;发展现状;前景展望无人驾驶汽车发展现状和前景展望陕西工业职业技术学院贾长建引言无人驾驶汽车,顾名思义是指不需要人控制,在高科技技术的基础上进行的无人参与的驾驶活动。
汽车依靠自身配备的各种计算机系统以及汽车本身的各种传感器，将通过传感器传导的外界信息，传给计算机控制系统,使汽车本身依据外界环境改变做出相应的行驶路线的改变,从而安全快捷的到达目的地。
无人驾驶汽车极大地方便了人民的出行，特别对于一些饮酒驾驶的车主,在喝醉酒不能开车的情况下，完全可以家人陪伴坐在后座,不用担心酒驾的情况。
另外，无人驾驶汽车虽然是一个好的方向，但是其普及还需要一段时间,这主要受两个关键因素的限制:市场的需求以及技术的成熟度。
随着科技越来越进步以及人们对无人驾驶技术和舒适性的要求逐渐提高，很多大型的上市公司也投入大量资金来研发无人驾驶技术。
在这种情况下，无人驾驶汽车的普及是肯定可以实现的,只是时间的问题。
1国外无人驾驶汽车的发展概况在国外，很多知名的汽车公司以及一些上市公司都有意向作者简介：贾长建，男，1990年出生，安徽宿州人，硕士研究生，讲师。
基金项目：陕西工业职业技术学院项目，项目名称：基于车联网技术的无人驾驶新能源汽车路径跟踪控制研究。
项目编号：2020YKYB-021投资无人驾驶汽车行业，他们拥有资产和国外先进的汽车技术，有资本开展无人驾驶汽车的研发。
由于国外的汽车技术发展相对成熟,再加上研究的效果非常好,个别国家的几款无人驾驶车型已经达到量产。
在一些国家，政策法规有利于无人驾驶汽车的普及，比如在美国，一些自动无人驾驶汽车技术可能还没成熟，就已经可以在公路上行驶使用了。
2019年中国自动驾驶行业研究报告
2018年我国自动驾驶落地场景
落地领域
细分
时间
2018-04
一汽解放L4级无人驾驶重型卡车下线
具体内容
2018-04
东风商用车发布LΒιβλιοθήκη 级无人驾驶重卡卡车（高速公路、港口、矿区）
能化推动ADAS的快速发展。根 据美国高速公路安全管理局的 定义，目前全球正处于汽车自 动化程度的第2个阶段。在当前 阶段，根据驾驶环境信息，由 一个或多个驾驶辅助系统在特
定工况下执行转向或加速/减速， 同时驾驶员执行所有其余的各 类动态驾驶任务，作为自动驾 驶基础的ADAS应用快速发展。
（Level） （完全自动化）
自动驾驶汽车
降低驾驶人力成本
• 降低打车服务成本 • 减少人们买车需求
适应多种人群
• 降低对驾驶者要求 • 为残疾人增加便利
提供移动空间
• 帮助企业业务走上道路 • 打造便利的生活方式
1-4 自动驾驶应用场景
我国 的无人驾驶是从
1992年国防科技大学成功统车厂都逐步开始进入无
等
单一功能辅助
特定环境下（高速 公路等）实现无人
驾驶
单一功能辅助
所有交通环境，包括 复杂城市道路实现无
人驾驶
1-3 自动驾驶优势
缓解交通拥堵
• 与智能交通系统协同运行 • 配合交通系统优化车流
减少空气污染
• 增加汽车共享 • 减少车辆总量
自动驾驶优势
提高驾驶安全性
• 对潜在危机做出反应 • 较人类反应更为迅速
国家对自动驾驶汽车分阶段具体规划
阶段
起步期
时间
2020年
新能源汽车与智能驾驶发展趋势
NEW ENERGY AUTOMOBILE | 新能源汽车时代汽车 新能源汽车与智能驾驶发展趋势张慧琼江西江铃李尔内饰系统有限公司 江西省南昌市 330200摘 要： 新能源技术的开发对人类的生产生活有着重要作用，尤其是新能源在汽车行业的应用可极大地缓解我国能源使用紧张的情况。
而随着我国智能技术的发展，智能技术在新能源汽车行业的发展占据着重要的地位。
因此，本文主要对新能源汽车与智能驾驶的发展趋势进行了研究。
关键词：新能源；汽车；智能驾驶1 新能源汽车产业发展目前，我国的新能源汽车产业主要朝着三个方向发展：一是以政策驱动为主的新能源汽车产业发展。
我国的新能源汽车产业在发展中受到国家相关政策的战略指导，早在2001年国家科技部就制定了“863计划”电动汽车发展战略，汽车产业开始向着混合电动、电动和燃料电池汽车发展；2010年，国务院又提出了新型能源汽车的七大发展战略。
二是新能源汽车产业的规模不断扩大。
我国新能源汽车销售数量由2017年的77.7万辆增长至2018年的125.6万辆，同比增长幅度达61.7%，产业规模不断扩大且新能源汽车的种类日益丰富，而就目前市场上新能源汽车产业发展来看，最受欢迎的是混合动力汽车，且市场需求量较大。
三是新能源汽车产业形成了初步产业联盟。
自新能源汽车开发以来，政府就积鼓励企业与各个高校以及科研机构就够达成战略合作，初步形成汽车销售企业、高校与科研机构的产业联盟。
而这样的产业联盟形式推动了我国新能源汽车领域资源的优化配置，也为新能源汽车的创新发展提供了人力、科研以及技术支持。
2 新能源汽车的关键技术及发展趋势2.1 新能源汽车的动力电源技术由于新能源电动汽车种类的不同，其所获取能量的来源也有所区别。
其中纯电动汽车主要通过动力电池获取电能；混合动力汽车主要通过发动机和发电机获取电能；而燃料电池汽车通过燃料电池获取电能，随着我国电力技术的发展，传统的动力电池技术发展为动力电源技术。
自动驾驶技术的发展现状与趋势
自动驾驶技术的发展现状与趋势随着科技不断进步，自动驾驶技术也在逐步发展。
自动驾驶技术是指汽车等交通工具在无人驾驶的情况下，通过计算机和传感器等设备实现车辆的自主驾驶。
目前，全球各大汽车厂商和科技公司都在积极开展自动驾驶技术的研究和开发。
本文将探讨自动驾驶技术的发展现状与趋势。
一、自动驾驶技术的发展现状目前自动驾驶技术主要分为4个级别，依次为部分自动驾驶、条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。
其中，部分自动驾驶已经应用于一些高端车型中。
例如，特斯拉的自动驾驶功能可以在高速公路上实现车辆自主驾驶，但是需要驾驶员随时保持警觉并能够及时接管控制权。
而在条件自动驾驶阶段，车辆已经能够在部分路况下实现自主驾驶，但仍需要驾驶员在必要时接管控制权。
高度自动驾驶和完全自动驾驶技术仍处于研究和探索阶段。
在自动驾驶技术的发展中，各个汽车厂商和科技公司都在积极探索新的自动驾驶解决方案。
例如，谷歌（Google）的母公司Alphabet在美国和英国进行了无人驾驶汽车的测试，而苹果（Apple）也在2017年获得了自动驾驶汽车测试许可。
值得一提的是，中国科技公司也在积极投入自动驾驶技术的研发和应用。
百度（Baidu）成立了Apollo平台，旨在推动自动驾驶技术的开发和应用。
除此之外，上汽集团、比亚迪（BYD）等中国汽车厂商也在探索自动驾驶技术。
二、自动驾驶技术的发展趋势未来自动驾驶技术的发展趋势将会集中在以下几个方面：1.智能交通自动驾驶技术可以为城市交通提供更高效、更安全的解决方案。
在智能交通领域，无人驾驶车辆可以通过自主感知和判断路况和行驶情况，实现智能停车、智能导航等功能。
未来，城市交通将不再局限于传统的交通工具，而是兼顾多种交通方式，实现智能交通。
2.智能物流自动驾驶技术还可以在物流领域中发挥重要作用。
无人驾驶车辆可以通过实时路况分析和优化路径规划，实现高效快捷的货物配送。
此外，物流行业中的跨境贸易、海运物流等也将逐步实现自主驾驶技术的应用。
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(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年5月正文目录一、重新定义智能驾驶：硬件整合+信息融合+直觉化交互 (5)（一）从独立到连接，再到集成 (5)（二）、重新定义智能驾驶：硬件整合+信息融合+直觉化交互 (5)二、智能驾驶战争已经爆发，IT厂商、供应商、车厂三国演义 (11)（一）智能驾驶产业链覆盖底层硬件层、操作系统层、中间件层、应用软件层与HMI层 (11)（二）智能驾驶：IT厂商、供应商、车厂三国演义 (12)1、IT芯片厂商与汽车电子厂商逐鹿智能驾驶底层硬件平台 (12)2、科技公司Rightware占据智能驾驶人机交互界面领先地位 (15)3、多家汽车供应商发布智能驾驶整体解决方案，未来应用前景广阔 (16)4、整车厂商发力智能驾驶，“大中控屏幕+全液晶仪表+HUD”成为焦点 .. 19三、智能驾驶风口已至，大中控屏幕、液晶仪表、HUD、IVI全面爆发，开启万亿市场 (22)（一）汽车电子成为未来汽车产业核心，智能驾驶风口已至 (22)（二）全球车载显示市场高速增长，智能驾驶浪潮下大中控屏幕、液晶仪表和HUD等新一代显示设备迎来爆发 (25)（三）车载信息系统（In-Vehicle Infotainment，IVI）厂商有望借力腾飞 (30)四、从现在看未来，从上海车展看智能驾驶大趋势 (32)（一）自主汽车品牌的智能驾驶 (32)（二）合资外资汽车品牌的智能驾驶 (37)（三）汽车供应商的智能驾驶 (38)五、相关建议 (40)图目录图1：智能驾驶发展趋势：从独立到连接，再到集成 (5)图2：中控屏幕+液晶仪表+HUD+后座娱乐，打造沉浸式驾驶体验 (6)图3：汽车中的ECU数量快速上升 (6)图4：智能驾驶实现ECU系统的集成化 (7)图5：Cockpit Computer和Self-Driving Computer将代替众多ECU (7)图6：虚拟技术实现多操作系统共行与信息融合 (8)图7：消费者青睐触摸屏幕、语音控制等交互方式 (9)图8：博世推出搭载先进语音识别技术的概念车型 (10)图9：智能驾驶的UI设计将为驾驶者提供更清晰的信息提示 (11)图10：智能驾驶产业链覆盖底层硬件、操作系统、中间件、应用软件与HMI (11)图11：英伟达Drive CX数字座舱计算机 (12)图12：英特尔Apollo Lake系列处理器 (13)图13：高通骁龙820A处理器 (14)图14：瑞萨R-car平台发展历程：从导航、集成驾驶舱到汽车计算平台 (14)图15：德州仪器TI Jacinto6 Ex支持驾驶舱多系统功能整合 (15)图16：Rightware的Kanzi为智能驾驶人机交互界面带来无限可能 (16)图17：SmartCore实现车内多功能集成整合 (17)图18：C4-Alfus智能驾驶舱平台实现多屏互动 (18)图19：中科创达智能驾驶方案整合IVI信息娱乐系统、数字仪表盘和ADAS 系统 (19)图20：奥迪虚拟驾驶舱将中央控制屏和传统仪表合二为一 (20)图21：标致新一代I-Cockpit驾驶舱 (21)图22：大众数字座舱亮相2017CES (22)图23：我国汽车电子市场规模2020年或将突破1000亿美元 (23)图24：新能源汽车中汽车电子占整车价值比重已到达65% (23)图25：年轻用户逐渐成为车市主力军，个性化、科技感成为汽车需求趋势24 图26：智能驾驶市场空间广阔 (25)图27：2021年全球车载显示设备规模将达1898亿美元 (26)图28：各尺寸车载显示设备出货量，大尺寸显示设备将保持高增长 (26)图29：特斯拉Model S带动大尺寸触摸中控显示屏风潮 (27)图30：2018年配备中控显示屏的车辆将达到5454万辆，中控屏幕市场容量巨大 (28)图31：汽车仪表盘发展变化迅速，全液晶仪表是大势所趋 (29)图32：2021年全液晶仪表市场渗透率有望达到20% (29)图33：大陆集团推出AR-HUD产品 (30)图34：2021年主流汽车厂商HUD装载率，奔驰将达到37% (30)图35：智能驾驶趋势带来车载信息娱乐系统发展新机遇 (31)图36：IHS预计中国前装车载信息系统市场在2020年将达到71亿美元 (32)图37：蔚来汽车明星车型ES8 (33)图38：全球最快电动汽车蔚来EP9 (34)图39：百度CarLife：百度车联网解决方案 (35)图40：Carplay、Android Auto和斑马智行车载解决方案 (36)图41：宝马云端互联技术 (38)图42：搭载着哈曼LIVS端到端智能车辆解决方案的Rinspeed Ʃtos概念车39一、重新定义智能驾驶：硬件整合+信息融合+直觉化交互（一）从独立到连接，再到集成图1：智能驾驶发展趋势：从独立到连接，再到集成智能驾驶的中央控制系统、仪表盘等驾驶操作与信息交互系统不断进化。
传统汽车中，这些系统之间功能分离、信息分散，同时人与汽车的交互方式较为简单直接。
随着技术进步和汽车电子发展，汽车添加了更多的功能系统，驾驶员能够在驾驶舱中获知更多的信息，但是分离式的驾驶舱布局体系使得驾驶者难以有效处理和掌握更多的功能与信息，反而降低了驾驶者的驾驶体验。
如何为驾驶者提供更加丰富的驾驶支持，同时创造更加舒适的驾驶空间，成为智能驾驶构建面对的主要问题。
从独立到互联再到未来走向集成，汽车驾驶空间正在不断经历变革和进化。
（二）、重新定义智能驾驶：硬件整合+信息融合+直觉化交互1、沉浸式驾驶体验智能驾驶以硬件整合、信息融合和直觉化的人机交互体系为核心特点，集成车载信息娱乐、液晶仪表、抬头显示（HUD）和后座娱乐等系统于一体的驾驶人机交互系统。
基于强大的芯片计算能力和虚拟化技术，能够实现中控屏+液晶仪表+HUD+后座娱乐屏幕的多屏互动与信息共享，为驾驶者提供丰富的驾驶信息的同时，带来沉浸式驾驶体验。
图2：中控屏幕+液晶仪表+HUD+后座娱乐，打造沉浸式驾驶体验2、硬件整合：从ECUs到MEGA ECU传统汽车中，不同的汽车电子系统如中控系统、驾驶辅助系统、车联网系统需要独立的电子控制单元ECU，并主要通过CAN总线相互连接和部署。
想添加更多功能，就需要相应增加更多的ECU。
目前的汽车中大约包含20到100个ECU，随着车子电子化程度越来越高，尤其是自动驾驶、主动安全等功能的增加，汽车的ECU数量会急速增加。
急速增加的ECU会降低汽车的运算和数据交换效率，同时也将会大大增加车辆成本。
图3：汽车中的ECU数量快速上升采用数量更少的ECU或者是一个运算能力超强的MEGA ECU作为汽车神经中枢成为发展的必然趋势，一个整合的驾驶舱电脑将会代替众多的ECU。
智能驾驶将实现由一个系统级芯片控制器进行运算和控制，集成车内多种功能，实现汽车座舱硬件整合。
图4：智能驾驶实现ECU系统的集成化图5：Cockpit Computer和Self-Driving Computer将代替众多ECU3、信息融合：虚拟技术实现多操作系统共行通过在硬件底层处理器上构建一个虚拟层，实现信息娱乐系统、仪表屏系统等多操作系统的同时、独立运行，从而维护整个汽车系统的安全。
当娱乐系统的应用出现问题时，不会影响仪表系统的应用的正常运行。
因此能够满足不同需求、有着不同安全要求的软件能够实现共存共用。
同时通过虚拟技术，不同功能系统、软件之间能够图像、驱动器共享，实现中控屏、仪表屏、后座娱乐屏、HUD投影屏之间的无缝互动、信息融合。
图6：虚拟技术实现多操作系统共行与信息融合4、直觉化人机交互（HMI）：输入端多样交互方式+输出端多屏融合与个性化UI带来全新交互体验HMI（Human-Machine Interface Technologies）即人机交互系统。
该系统能够实现人与车之间的交互，车主可通过该系统把握车辆信息并对车辆实施控制。
（1）输入端：触摸、语音控制、手势控制等多样化交互方式结合目前以按钮与触屏为主的输入方式造成驾驶者注意力分散，智能驾驶人机交互实现触摸、语音控制、手势控制等多样化交互方式结合。
传统汽车中，驾驶者主要利用物理按钮和控制杆等方式与车辆进行交互。
随着移动互联网、智能交通和多媒体等信息系统的逐步发展，新的功能不断涌入汽车，使得按键和旋钮等物理操作器急剧增多，传统的交互方式已无法承载繁多功能的需求。
目前汽车的人机交互中，逐渐形成了以中控屏为核心，按钮与触屏为主的交互方式。
驾驶者需要频繁使用按键、触控等方式下达指令，这分散了人的注意力，造成了驾驶者对把控方向盘、观察行车路况的懈怠，安全性低，难以满足行车驾驶需求。
按钮、触摸、语音、手势等不同的操作方式，在学习成本、扩展性、反馈、精准度、复杂度等几个维度上有着明显区别。
根据奔驰2015年的一项研究，在汽车的输入方式中，消费者认为触摸屏、声音控制、HUD 设备更为重要，对这些产品的支付意愿也较高，并认为按键的重要性较低，支付意愿也最小。
图7：消费者青睐触摸屏幕、语音控制等交互方式智能驾驶人机交互综合采用语音控制、手势控制等多样化的技术手段，给予驾驶者更好的交互体验。
博世在2017年的CES上展出了搭载先进语音识别技术的概念车型，该车采用全新声控技术，能“听懂”日常对话，实现车辆控制。
未来智能驾驶将会越来越以人为中心，体感交互、眼动交互、生物识别、语音交互等都将会是未来交互设计的主流发展趋势。
图8：博世推出搭载先进语音识别技术的概念车型（2）输出端：多屏融合与个性化UI设计带来直觉化交互体验智能驾驶人机交互通过中控屏幕、液晶仪表和HUD多屏结合，以及个性化的UI 界面设计，为驾驶者提供清晰的信息提示。
目前，汽车中控屏、仪表盘显然已经不再拘泥于车辆基本数据显示，逐渐朝向智能化、数字化转变，集成车辆状态、路况信息、车载导航设置、汽车控制等多重功能，驾驶者面对驾驶过程中需要处理的大量的信息。
智能驾驶人机交互采用大尺寸、高清车载显示终端，并将中控屏幕、液晶仪表和HUD多屏结合，搭配个性化UI界面设计，实现信息分块分类，整合并分析多个信息流，将需要的信息以最佳方式呈现给驾驶员，带来直觉化交互体验。
图9：智能驾驶的UI设计将为驾驶者提供更清晰的信息提示二、智能驾驶战争已经爆发，IT厂商、供应商、车厂三国演义（一）智能驾驶产业链覆盖底层硬件层、操作系统层、中间件层、应用软件层与HMI层智能驾驶，包括底层硬件层、操作系统层、中间件层、应用软件层与HMI 层，产业链覆盖范围广泛。
底层硬件层主要包括系统级芯片处理器（SoC）。
操作系统层，包括底层嵌入式操作系统，以及车内相应功能和硬件所需的操作系统。
中间件层，包括车内多媒体系统、导航系统、车联网系统以及ADAS系统等。