智能汽车关键技术产业化实施方案
智能网联汽车实施方案
智能网联汽车实施方案加快建立数字经济统计管理制度,研究建立科学的评估指数和监测体系,建设苏州市数字经济监测平台,开展数字经济统计监测、分析、评价、考核工作,准确掌握数字经济发展动态。
强化协同工作机制,进一步扩大统计监测对象范围,加强对规模以下企业的统计分析。
加强重大项目管理与监控,定期发布市及各区县数字经济发展指数,打造数字经济发展的形象窗口,争取国家数字经济统计与监测的试点不范。
一、智能网联汽车以打造国家级车联网战略性新兴产业集群为目标,建设支撑智能网联汽车大规模应用的道路与城市基础设施,构建涵盖NR-V2X、5G车联网、安全认证等支撑“人-车-路-网-云”高度协同的高等级自动驾驶技术及研发支撑体系,打造丰富、创新、融合的示范应用场景。
全面推进产学研用合作机制,鼓励引导优势企业、高校院所围绕数据、算法、算力、芯片、软件等产业链关键环节,加大研发投入,不断完善智能网联汽车创新生态体系,全面抢占L1至L3级别自动驾驶核心市场,加快建设吴中自动驾驶和车路协同应用测试基地,打造具有全国影响力的产业技术创新基地。
加强国内外重点企业引进工作,加强独角兽培育企业、上市公司培育,形成国内领先的智能网联汽车战略性新兴产业集群。
二、存在问题苏州市数字产业发展迅速,产业数字化转型持续推进,基础设施、数据要素供给日益充沛,数字经济蓬勃发展,但仍面临一些问题:一是新兴产业产业链高端环节偏弱,产业核心竞争力仍需进一步提升。
信息产业链体系仍存在短板,“硬的偏硬,软的偏软”,新兴产业产业链高端环节尚未形成核心竞争力,缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合企业,产业集聚和创新发展能力有待进一步提升。
二是数字支撑体系前瞻性布局不足,数据要素价值有待进一步释放。
水、电、气、通讯等城市基础设施的配套传感设备尚未整合,市政基础设施的智慧化改造和城市神经感知网络部署有待加强。
数据资源的开放、共享标准和采集、交换、发布体制机制有待进一步完善,数据价值开发不足。
车联网智能网联汽车产业发展行动计划
车联网智能网联汽车产业发展行动计划车联网智能网联汽车产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态.发展车联网产业,有利于提升汽车网联化、智能化水平,实现自动驾驶,发展智能交通,促进信息消费,对我国推进供给侧结构性改革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重要意义.当前,我国车联网产业进入快车道,技术创新日益活跃,新型应用蓬勃发展,产业规模不断扩大,但也存在关键核心技术有待突破、产业生态亟待完善以及政策法规需要健全等问题.为进一步促进产业持续健康发展,制定本行动计划.一、总体要求一指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神,坚持新发展理念,坚持推进高质量发展,以网络通信技术、电子信息技术和汽车制造技术融合发展为主线,充分发挥我国网络通信产业的技术优势、电子信息产业的市场优势和汽车产业的规模优势,优化政策环境,加强跨行业合作,突破关键技术,夯实产业基础,推动形成深度融合、创新活跃、安全可信、竞争力强的车联网产业新生态.二基本原则系统部署、统筹推进.加强顶层设计,完善部门协同和部省联动,做好战略部署和分阶段实施.统筹推动关键技术研发、标准规范制定、测试示范推广和基础设施建设,构建产业健康发展的环境和基础.创新引领、应用驱动.推动跨行业协同创新,充分调动各方力量,加强产学研合作,突破技术瓶颈,不断提升创新能力.夯实产业基础,培育创新应用,提升用户规模,加快形成产业创新发展新生态.优势互补、开放合作.推动产业合作、平台互通、系统互联,构建优势互补、融合发展的产业新格局.加强国际交流与合作,共同推动汽车产业升级和应用模式的转换.强化管理、保障安全.明确主体责任,健全管理制度,强化防护机制,构建确保人身安全的管理体系.三行动目标到2020年,实现车联网智能网联汽车产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用,车联网综合应用体系基本构建,用户渗透率大幅提高,智能道路基础设施水平明显提升,适应产业发展的政策法规、标准规范和安全保障体系初步建立,开放融合、创新发展的产业生态基本形成,满足人民群众多样化、个性化、不断升级的消费需求.——关键技术.构建能够支撑有条件自动驾驶L3级及以上的智能网联汽车技术体系,形成安全可信的软硬件集成与应用能力.智能网联汽车计算基础平台、平台线控、智能驱动等核心技术有所突破,L3级集成技术水平大幅提升.实现基于第四代移动通信技术设计的车联网无线通信技术LTE-V2X产业化与商用部署,加快基于第五代移动通信技术设计的车联网无线通信技术5G-V2X等关键技术研发及部分场景下的商业化应用,构建通信和计算相结合的车联网体系架构.——标准体系.完成车联网智能网联汽车关键标准制定,大幅增加标准有效供给,健全产业标准体系.提升综合测试验证能力,完善测试评价体系,构建场景数据库,形成测试规范统一和数据共享,形成一批区域性、有特色、先导性的示范应用.——基础设施.实现LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖,开展5G-V2X示范应用,建设窄带物联网NB-IoT网络,构建车路协同环境,提升车用高精度时空服务的规模化应用水平,为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件.——应用服务.车联网用户渗透率达到30%以上,新车驾驶辅助系统L2搭载率达到30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上,构建涵盖信息服务、安全与能效应用等的综合应用体系.——安全保障.产业安全管理体系初步形成,安全管理制度与安全防护机制落地实施,安全技术及产品研发取得阶段性成果,安全技术支撑手段建设初见成效,安全保障和服务能力逐步完善.2020年后,通过持续努力,推动车联网产业实现跨越发展,技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系全面建成,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用,“人-车-路-云”实现高度协同,人民群众日益增长的美好生活需求得到更好满足.二、突破关键技术,推动产业化发展一加快智能网联汽车关键核心技术攻关充分利用各种创新资源,加快智能网联汽车关键零部件及系统开发应用,重点突破智能网联汽车复杂环境感知、新型电子电气架构、车辆平台线控等核心技术.加快车载视觉系统、激光/毫米波雷达、多域控制器、惯性导航等感知器件的联合开发和成果转化.加快推动智能车载终端、车规级芯片等关键零部件的研发,促进新一代人工智能、高精度定位及动态地图等技术在智能网联汽车上的产业化应用.加快推动高性能车辆智能驱动、线控制动、线控转向、电子稳定系统的开发和产业化,实现对车辆的精确、协调和可靠控制.二推动构建智能网联汽车决策控制平台衔接国家科技重大专项成果,通过联合攻关、合作开发等方式,加快搭建中国标准智能网联汽车场景数据库,完善适合深度学习的软件开发环境,开发软硬件协同计算与通信融合的车载操作系统,加速开发适用于智能网联汽车的硬件接口单元、存储管理单元和V2X通信单元,加快形成适合中国道路状况的L3级以上智能网联汽车计算基础平台架构设计,满足对车辆动力底盘和车身电子部件的安全、快速、有效控制要求.三强化无线通信技术研发和产业化大力支持LTE-V2X、5G-V2X等无线通信关键技术研发与产业化.加快推动多接入边缘计算、网络功能虚拟化、5G网络切片等技术在产业中的应用,构建通信和计算相结合的体系架构,提升多接入边缘计算敏捷性,实现更多业务创新.加快V2X计算平台的部署及产品研发,分步构建中心-区域-边缘-终端的多级分布式V2X计算平台体系,满足V2X业务需求.三、完善标准体系,推动测试验证与示范应用一健全标准体系充分发挥标准体系在车联网产业生态中的基础、引导和规范作用,加快推进实施国家车联网产业标准体系建设指南,根据产业发展需要适时更新和补充完善.加快制定与完善基础通用类、技术类、测试评价类、服务规范类和安全认证类标准,增加标准有效供给.鼓励同步推进关键技术的国际标准化,以标准引领技术发展和水平提升.加快智能网联汽车基础通用、先进驾驶辅助系统ADAS、自动驾驶、信息安全、网联功能等相关标准的制修订,以测试场景为切入点、以整车功能评价为目标,系统开展自动驾驶测试评价相关标准规范的研究与制定.开展5G-V2X技术研发与标准制定,推进多接入边缘计算与LTE-V2X技术的融合创新和标准研究.加强与智慧城市建设等相关基础设施标准之间的衔接,加快基站设备、路侧单元和车载终端设备的技术要求与测试方法研究制定.推动制定车联网服务平台、交通管控信息服务平台之间的端到端互联互通标准.构建电动汽车、充电桩和平台间的互联互通与数据交互标准.推进车联网无线通信安全、车联网平台及应用安全、数据安全和用户个人信息保护的相关标准研究制定.二加快频率和业务许可论证发布车联网智能网联汽车直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定.结合技术和产业发展情况及相关单位的频率申请,适时发放频率使用许可.推动5G-V2X相关频率需求研究.加强对LTE-V2X基础设施运营资质和车联网业务资质的研究.三推动测试验证构建智能网联汽车测试评价体系,完善单项技术、整车产品的测试方法和测试规范,全面提升测试验证能力.加强测试示范区能力建设,推进测试规范统一和数据库共享.推动建设中国道路交通场景库,为产品开发测试、安全性评估与功能评价提供基础支撑.扩大智能网联汽车公共道路测试范围,探索进行高速公路测试试点.完善车载终端、路侧单元等在不同电磁环境下技术测试验证,构建车联网云平台测试验证体系,提升相关测试验证能力.研究车联网电磁环境保护要求,完善车用无线通信设备进网许可相关管理办法.推动仿真测试、道路试验测试等技术发展,形成面向实验室、封闭道路、半封闭道路和开放道路的综合试验验证能力.四促进示范应用加强与公安部、交通运输部等部门及地方政府的协同合作,鼓励产业链各方参与,开展半开放区域和公开道路等测试验证,保障车载终端、路侧单元与云平台间通信的可靠性、兼容性和安全性,逐步完成端到端的技术验证和互联互通测试.在机场、港口、快速公交车道和产业园区开展自动驾驶通勤出行、智能物流配送、智能环卫等场景的示范应用.推进上海、北京-河北、重庆、无锡、杭州、武汉、长春、广州和长沙等区域性示范应用,支持北京冬奥会和雄安新区开展车联网应用.构建国家级的车联网先导区,不断提升交通智能化管理水平和居民出行服务体验.四、合作共建,推动完善车联网产业基础设施一完善通信网络设施推动LTE网络的改造和升级,满足车联网的大规模应用.提升LTE-V2X网络在主要高速公路和部分城市主要道路的覆盖水平,完善路侧单元的数据接入规范,提高路侧单元与道路基础设施、智能管控设施的融合接入能力,推动LTE-V2X网络升级与路侧单元部署的有机结合.在重点地区、重点路段建立5G-V2X示范应用网络,提供超低时延、超高可靠、超大带宽的无线通信服务.分阶段、分区域推进道路基础设施、交通标志标识的数字化改造和新建,在桥梁、隧道等道路关键节点加快部署窄带物联网NB-IoT等网络.二推动大数据及云平台建设与管理促进各类车联网平台的互联互通,推动智能网联汽车、道路基础设施、通信基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享,构建数据使用和维护的市场化机制,保障车辆安全有效地运行.鼓励构建跨行业、跨部门的综合大数据及云平台,支撑车联网应用的规模发展和持续创新.三构建智能道路基础设施促进网络通信技术、人工智能技术与道路交通基础设施的深度融合,为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件.面向典型场景和热点区域部署边缘计算能力,构建低时延、大带宽、高算力的车路协同环境.支持北斗卫星导航系统和差分基站等设施建设,提升车用高精度时空服务的规模化应用水平,满足车辆的高精度定位导航需求.在部分高速公路和部分城市主要道路,支持构建集感知、通信、计算等能力为一体的智能基础设施环境.五、发展综合应用,推动提升市场渗透率一扩大车联网用户规模鼓励电信运营商推出优惠资费等激励措施,大力发展车联网用户.支持汽车企业前装联网车载信息服务终端,提升驾驶辅助系统新车搭载率.支持公交车、大货车、出租车、网约车等相关运营车辆提高联网率.二发展综合信息服务培育面向乘用车的智慧出行、道路救援、数据服务等创新应用,完善面向多种营运车辆的综合信息服务和远程监测系统,推进面向公安交通管理、商业运输车辆调度和道路运输监管等领域的交通服务,发展共享汽车等新业态.创新商业模式,推动车联网产业与智慧旅游和智慧商务等融合发展.三拓展电动汽车联网应用发展电动汽车实时在线监测系统和大数据分析能力,实现充电预警、优化充换电调度、提升充换电效率等目标.支持加强对电动汽车电池等核心部件的监测,鼓励开展退役电池甄别、分级和梯次利用.拓展电动汽车的联网应用,推动电动汽车、充电桩、充电服务平台、动力电池溯源系统、在线监测平台等的互联互通和数据交互,实现对电动汽车全生命周期的安全管理,提高电动汽车安全水平.四推进交通安全与能效技术应用推动基于LTE-V2X、5G-V2X等技术的“人-车-路-云”协同交互,积极开展交通安全与能效应用.在相关技术、产品和商业化运行条件成熟的情况下,推广交通事件预警、事故报警、交通管控等车路交互信息服务的规模应用,推动基于“车车/车人”通信的事故预警和协同控制技术的应用,提升交通安全与拥堵主动调控能力.推动车路通信技术在车辆和道路交通基础设施中的应用,提升交通安全水平.推广不同路况的行驶策略指引、高速公路货车编队行驶等应用,提高交通效率.五打造汽车全生命周期服务建立基于网络的汽车设计、制造、服务一体化体系,构建智能网联汽车数据管理体系.通过车联网实现对车辆运行数据的采集、分析与运用,形成多样化的应用服务和系统管理,为车辆安全运行提供保障.推动车辆精准化的营销推广、定制化的保养服务、个性化的保险套餐、透明化的维修服务和差异化的用车体验,实现基于大数据平台的个性化汽车服务的规模应用.利用车联网技术提升车辆回收和循环利用水平.六、技管结合,推动完善安全保障体系一健全安全管理体系以产品和系统的运行安全、网络安全和数据安全为重点,明确相关主体责任,定期开展安全监督检查.完善车联网网络和数据安全的事件通报、应急处置和责任认定等安全管理工作.二提升安全防护能力重点突破产业的功能安全、网络安全和数据安全的核心技术研发,支持安全防护、漏洞挖掘、入侵检测和态势感知等系列安全产品研发.督促企业强化网络安全防护和数据安全防护,构建智能网联汽车、无线通信网络、车联网数据和网络的全要素安全检测评估体系,开展安全能力评估.三推动安全技术手段建设增强产业安全技术支撑能力,着力提升隐患排查、风险发现和应急处置水平,打造监测预警、威胁分析、风险评估、试验验证和数据安全等安全平台.推动企业加大安全投入,创新安全运维与咨询等服务模式,提升行业安全保障服务能力.七、保障措施一加强组织领导充分发挥国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专委会的作用,加强统筹推进,强化部门合作,解决关键问题,营造有利于车联网产业发展的良好环境.加强部省合作,发挥区域资源优势,共同推动示范应用和产业化,培育一批领军企业,构建产业集聚区.加强产业跟踪研究、总结评估和督促指导,确保重点工作有序推进.二加大政策支持力度发挥财政资金的引导作用,鼓励地方政府加大投入,完善协同机制,加大对关键技术研发、示范应用与产业化应用的支持力度.鼓励地方政府通过多种方式支持产业发展,探索制定智能网联汽车分时租赁优惠政策.加强产融合作,引导信贷投放,吸引风险投资等各类社会资本参与车联网产业发展.三构建产业生态体系加快建设智能网联汽车制造业创新中心,搭建产学研用联合的协同创新和成果转化平台.积极发挥产业联盟等的统筹协调作用,促进产业链上下游以及与相关行业之间的有效融合,构建技术创新和产业生态体系.鼓励新型商业模式,积极培育创新应用,建设创新创业创优服务平台,促进形成新业务、新市场和新生态.四优化产业发展环境推动制定有利于产业创新的政策法规,适时修订制约产业发展的制度规章,为大规模测试示范和商业化应用提供政策和制度保障.加快构建智能网联汽车测试评价体系,建立健全智能网联汽车生产准入管理制度.利用世界智能网联汽车大会等高端平台,促进技术交流和产业合作.坚持包容审慎的原则,加强对产品和应用的事中事后监管,强化知识产权保护与有效利用,健全信用管理机制.五健全人才培养体系高度重视人才队伍建设对产业发展的作用,培养和引进相结合,有计划、多渠道引进高端人才和青年人才,培育高水平的创新创业团队,加快形成具有国际领先水平的专家队伍.推动学科建设和专业布局,促进构建有利于产业融合的交叉学科和专业,推动建设跨学科的培训体系.六推进国际及港澳台交流合作利用中欧、中俄、中德、中美、中法、中日、中韩以及海峡两岸有关产业对话机制或活动平台,加强务实合作与交流,推动与世界先进技术和产业链对接,实现高起点与可持续发展.积极参与相关国际标准的制定和协调,重点加强共性技术、测试评价以及频率规划等方面的交流与合作.鼓励全球领先企业在中国设立生产基地和研发机构,支持国内优秀企业积极开拓海外市场,构建开放发展、合作共赢的产业格局.。
汽车行业智能制造方案
汽车行业智能制造方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的背景与意义 (2)1.2 智能制造发展趋势 (3)1.3 智能制造的关键技术 (3)第二章智能制造体系架构 (4)2.1 智能制造系统架构 (4)2.2 智能制造网络架构 (4)2.3 智能制造数据架构 (4)第三章智能制造基础设施建设 (5)3.1 工业互联网平台建设 (5)3.2 云计算与大数据平台建设 (5)3.3 物联网设备接入与集成 (6)第四章智能制造生产流程优化 (6)4.1 生产计划与调度优化 (6)4.2 生产过程监控与优化 (7)4.3 生产质量与成本控制 (7)第五章智能制造设备管理与维护 (7)5.1 设备故障诊断与预测 (7)5.1.1 实时监测 (7)5.1.2 故障诊断 (8)5.1.3 故障预测 (8)5.2 设备功能优化与升级 (8)5.2.1 设备参数优化 (8)5.2.2 设备结构升级 (8)5.2.3 设备智能化升级 (8)5.3 设备维护与管理策略 (8)5.3.1 设备维护策略 (8)5.3.2 设备管理制度 (9)5.3.3 设备维护团队建设 (9)5.3.4 设备维护信息化 (9)第六章智能制造供应链管理 (9)6.1 供应链协同优化 (9)6.2 物流配送与仓储管理 (9)6.3 供应商管理与评价 (10)第七章智能制造售后服务与客户关系管理 (10)7.1 售后服务流程优化 (10)7.1.1 引言 (10)7.1.2 售后服务流程优化策略 (11)7.1.3 实施效果 (11)7.2 客户关系管理与满意度提升 (11)7.2.1 引言 (11)7.2.2 客户关系管理策略 (11)7.2.3 实施效果 (11)7.3 售后服务大数据分析 (11)7.3.1 引言 (11)7.3.2 售后服务大数据分析内容 (12)7.3.3 实施效果 (12)第八章智能制造信息安全与风险管理 (12)8.1 信息安全策略 (12)8.1.1 安全策略制定 (12)8.1.2 安全策略实施 (12)8.2 风险评估与监控 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险监控 (13)8.3 应急响应与灾难恢复 (13)8.3.1 应急响应 (13)8.3.2 灾难恢复 (13)第九章智能制造人才培养与团队建设 (13)9.1 人才培养策略 (14)9.2 团队建设与管理 (14)9.3 员工技能提升与培训 (15)第十章智能制造项目实施与评估 (15)10.1 项目策划与实施 (15)10.1.1 项目背景及目标分析 (15)10.1.2 项目实施步骤 (15)10.1.3 项目实施管理 (16)10.2 项目评估与监控 (16)10.2.1 项目评估指标 (16)10.2.2 项目监控方法 (16)10.3 项目风险管理与应对策略 (16)10.3.1 风险识别 (17)10.3.2 风险评估 (17)10.3.3 应对策略 (17)第一章智能制造概述1.1 智能制造的背景与意义全球工业4.0的深入推进,智能制造已成为汽车行业转型升级的重要战略方向。
汽车制造业的智能化发展方向和解决方案
汽车制造业的智能化发展方向和解决方案一、引言随着科技的快速发展,汽车制造业正在经历一场智能化的革命。
从自动驾驶到智能化交通管理系统,智能化技术正不断改变着汽车制造和使用的方式。
本文将探讨汽车制造业智能化发展的趋势及相关解决方案。
二、汽车制造业智能化的发展趋势1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是汽车制造业智能化发展的关键领域之一。
通过激光雷达、传感器和人工智能等技术,汽车可以实现自主导航、避开障碍物并与其它车辆进行协同操作。
自动驾驶技术可以提高行驶安全性,并减少交通事故发生率。
2. 车联网技术随着互联网的蓬勃发展,车联网技术成为了智能化汽车制造的重要组成部分。
通过将汽车与互联网连接起来,可以实现对汽车状态的远程监测和诊断、实时导航和娱乐服务等功能。
同时,车联网技术还有助于构建智能交通系统,提高交通流畅度和效率。
3. 人工智能技术人工智能技术在汽车制造业智能化发展中起到了关键作用。
通过与车辆搭载的计算机系统交互,人工智能可以学习、分析和预测驾驶员的行为,从而提供更加个性化的驾驶体验和安全保障。
同时,人工智能还可应用于生产流程中,通过自动化和虚拟现实来提高汽车制造的效率。
三、汽车制造业智能化发展的解决方案1. 加强技术研发和创新为了推动汽车制造业的智能化发展,企业需要不断加强技术研发和创新。
投入资金和资源来培养专业人才,并与科研机构合作,共同开展前沿科技研究。
同时,企业应积极参与国际合作项目,分享最新技术成果并取得进展。
2. 建设完善的基础设施为了实现汽车制造业智能化发展的目标,政府和相关部门应加大对基础设施建设支持力度。
例如,在道路上安装传感器以收集实时交通数据,并建立起与车辆相互连接的智能道路网络。
另外,政府还可提供资助和奖励措施,鼓励企业投资研发新技术和更新设备。
3. 加强数据安全保护随着汽车制造业智能化发展,涉及到大量的数据收集和共享。
因此,加强数据安全保护至关重要。
汽车制造商应建立完善的数据管理体系,确保数据被合法、安全地使用,并采取措施防止未经授权的访问和操纵。
汽车工业的智能化制造解决方案
汽车工业的智能化制造解决方案随着科技的不断发展,汽车工业也在不断变革和创新。
智能化制造是当今汽车工业的关键词之一。
它包含了人工智能、物联网、大数据等先进技术的应用,为汽车工业带来了诸多机遇和挑战。
本文将探讨智能化制造解决方案在汽车工业中的应用与发展前景。
一、智能化制造的背景和意义随着全球汽车市场的竞争日益激烈,汽车制造商面临着越来越多的经济、环境和安全压力。
因此,他们不得不寻求更高效、更智能的制造解决方案,以提高生产力、降低成本并满足消费者的需求。
智能化制造无疑成为了实现这一目标的途径。
智能化制造利用先进的信息技术和自动化设备,将传统制造转变为基于数据和信息的智能制造。
它可以实现全自动的生产线、故障预测和自主维护等功能,大幅提高生产效率和质量,并降低人工成本和生产周期。
此外,智能化制造还能提供更多创新的产品和服务,满足消费者对汽车品质和性能的不断追求。
二、智能化制造在汽车工业中的应用1. 自动化生产线在传统的车辆制造流程中,许多任务需要人工操作。
但是,智能化制造将传感器、机器人和自动化设备结合起来,实现了自动化生产线。
这意味着整个车辆生产过程中的许多任务,如焊接、喷涂和组装等,都可以由机器人和自动设备完成,大大减少了人为失误和劳动强度,提高了生产效率。
2. 大数据分析和预测智能化制造还利用了大数据分析和预测技术。
通过收集和分析生产线和车辆运行中的大量数据,汽车制造商可以得到有关工艺流程、设备性能和质量控制等方面的深入洞察。
例如,他们可以监测机器设备的状态并预测设备故障,从而及时进行维护和修理,避免生产中断和成本损失。
此外,通过对消费者的购买偏好和行为数据进行分析,汽车制造商还可以调整产品设计和市场推广策略,提升产品竞争力。
3. 智能交通系统智能化制造不仅改变了汽车制造过程,还深刻影响着汽车的使用和交通系统。
通过将车辆连接到互联网,汽车制造商可以为用户提供智能驾驶、地图导航、车辆远程控制等功能。
这使得汽车成为了移动办公室和娱乐中心,大大提升了汽车的价值和吸引力。
上海市智能网联汽车产业创新工程实施方案
上海市智能网联汽车产业创新工程实施方案智能网联汽车是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。
加快培育和发展智能网联汽车,是顺应全球汽车产业变革趋势、抢占未来产业制高点的优先战略选择,是服务国家制造强国战略、建设全球科技创新中心尤其是强化产业创新的优先布局方向,是推动上海新常态下率先转换产业发展动能、建设智慧交通乃至智慧城市的重要引擎。
为加快推进本市智能网联汽车产业创新发展,制定本实施方案(实施期限为2017-2020年)。
一、总体要求(一)指导思想为贯彻落实《中国制造2025》和上海建设具有全球影响力的科技创新中心的决策部署,顺应全球汽车智能化、网联化发展趋势,将发展智能网联汽车作为上海产业转型升级的战略领航工程,深入实施“创新链突破、产业链培育、资源链开放”三大创新行动,加快推动汽车、电子、软件、通信和交通等行业融合创新,加快建立智能网联汽车产业自主创新体系,加快打造智能网联汽车产业生态圈,努力将上海建设成为具有国际竞争力的智能网联汽车创新中心和产业集聚高地、示范应用高地、领军人才高地。
(二)基本原则1.坚持整车集成和核心配套相结合。
发挥整车企业的牵引作用,加快系统集成开发及产业化应用。
围绕整车需求,着力突破核心零部件、操作系统等产业链关键环节,形成整车集成与核心配套协同发展格局。
2.坚持硬件支撑和软件突破相结合。
加强传感器、执行器等硬件自主设计,形成核心硬件的规模化制造能力。
推动人工智能、大数据、云计算等在智能网联汽车核心算法及软件中的应用,促进软硬一体化发展。
3.坚持技术创新和模式创新相结合。
对标国际先进水平,增强自主创新能力,强化融合创新,加快自主技术突破。
在共享出行、智慧交通等领域探索适宜的商业模式,形成一批行业技术标准。
4.坚持产业培育和示范应用相结合。
加强产业全球布局,通过自主培育、外部引进等方式,促进产业集群发展。
中国及部分省市智能汽车行业相关政策推动自动驾驶技术产业化落地
中国及部分省市智能汽车行业相关政策推动自动驾驶技术产业化落地
智能汽车是搭载先进传感系统、决策系统、执行系统,运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,具有部分或完全自动驾驶功能,由单纯交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车。
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。
国家层面智能汽车行业相关政策
近些年,为了促进智能汽车行业发展,中国陆续发布了许多政策,如2021年8月发布的智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范〔试行)中提出:推动汽车智能化、网联化技术应用和产业发展,规范智能网联汽车自动驾驶功能测试与示范应用。
地方层面智能汽车行业政策
显示,为了响应国家号召,各省市积极推动智能汽车行业发展,十四五期间对行业发展做出鼓励和规划,如天津市综合交通运输“十四五”规划中提出:打造5G技术应用和港口自动驾驶示范区,研发无人驾驶集装箱卡车控制系统,2025年无人驾驶集装箱卡车规模化应用达到50辆以上。
汽车产业规划实施方案
汽车产业规划实施方案随着社会的不断发展,汽车产业在我国的地位日益重要。
为了推动汽车产业的健康发展,制定和实施一套科学合理的汽车产业规划实施方案显得尤为重要。
本文将就汽车产业规划实施方案进行探讨,以期为我国汽车产业的发展提供一定的参考和指导。
首先,我们需要明确汽车产业规划的总体目标。
我国汽车产业规划的总体目标应当是实现汽车产业的高质量发展,提高汽车产品的技术含量和附加值,推动汽车产业向中高端迈进。
同时,还需要加大对新能源汽车、智能网联汽车等新型汽车产品的研发和推广力度,促进汽车产业的绿色可持续发展。
其次,针对汽车产业规划的实施方案,我们需要从多个方面进行具体的规划和安排。
在汽车产品方面,应当加大对新能源汽车、智能网联汽车等新型汽车产品的研发力度,提高产品的技术含量和市场竞争力。
在汽车产业链方面,需要加强对汽车零部件等关键领域的技术研发和产业布局,提高汽车产业链的自主创新能力。
在市场开拓方面,应当积极开拓国际市场,提高我国汽车产品的国际竞争力。
此外,汽车产业规划的实施还需要充分发挥政府的引导作用。
政府应当出台更加有力的产业政策,为汽车产业的发展提供更多的支持和保障。
同时,还需要加大对汽车产业的监管力度,规范市场秩序,保障消费者的合法权益。
此外,政府还应当加大对汽车产业的科研经费投入,鼓励企业加大对新技术、新产品的研发投入。
最后,汽车产业规划的实施还需要充分发挥企业的主体作用。
汽车企业应当加大对研发的投入,提高产品的技术含量和市场竞争力。
同时,还需要加强企业之间的合作,形成产业链、价值链的协同发展。
此外,汽车企业还应当加大对人才的培养和引进力度,提高企业的创新能力和核心竞争力。
综上所述,汽车产业规划的实施方案需要从总体目标、具体规划和安排、政府引导作用、企业主体作用等多个方面进行综合考虑和安排。
只有科学合理地制定和实施汽车产业规划实施方案,才能推动我国汽车产业的健康发展,提高我国汽车产品的国际竞争力,实现汽车产业的高质量发展。
增强制造业核心竞争力三年行动计划
增强制造业核心竞争力三年行动计划一、轨道交通装备关键技术产业化(1)提高整车设计制造与试验验证能力。
加强高速动车组整车技术平台和检验验证能力建设,建立覆盖产品全寿命周期、全部检修服务业务的运维管理体系和质量保证体系;建设自主化城际动车组、多种制式的低地板有轨电车仿真分析、生产制造、试验验证等平台,开展示范应用。
(2)加快关键系统与核心零部件开发应用。
重点推动高速动车组、城际列车和城市轨道交通列车的网络控制系统、牵引传动系统、制动系统、齿轮转动系统、轮轴系统、轴承、新型转向架、车钩缓冲装置,小型化、轻量化、高功率密度电机,碳化硅igbt芯片等关键部件的自主化研制以及生产、试验验证能力建设。
(3)加强轨道交通列车控制系统的自主研制、开发和工程化应用。
重点推动时速350/250公里等级高速铁路自主列车控制系统、基于通信的城市轨道交通列车控制系统、市域快轨信号系统、现代有轨电车信号系统的研发与产业化,促进国产轨道交通信号系统的推广应用。
二、工业机器人关键技术产业化(1)加快整机系列化产品开发应用及数字化生产方式改造。
提高搬运机器人、焊接机器人、装配机器人、喷涂机器人、洁净机器人、移动机器人等整机系列化产品开发能力,推进在相关下游行业的示范应用。
采用先进智能制造模式,推进国内机器人企业建立机器人批量生产数字化制造车间。
(2)加大关键零部件研制力度和集成应用。
研制高精密减速机、高性能交流伺服电机、高速高性能控制器等关键零部件,推进国产关键零部件集成应用。
(3)加强第三方检验检测能力建设。
建立国家级工业机器人检验检测中心,建立整机性能、关键零部件、安全性能、工艺性能检测平台及公共服务平台,加快建立工业机器人认证制度。
研究成立全国机器人标准化技术委员会,组织制定一批国家标准,参与制定国际标准。
三、新能源(电动)汽车关键技术产业化(1)提高新能源汽车整车控制系统产业化水平。
重点发展全功能、高性能的整车控制系统产品,推动整车控制、电机控制和电池管理功能的高度集成,提升控制系统技术和产业化应用水平,开展生产和试验检测能力建设。
智能汽车关键技术产业化实施方案
智能汽车关键技术产业化实施方案
一、智能汽车关键技术产业化实施要求
1.加强规划管理,实现技术创新成果转移-产业化:综合利用现有资源,实施和完善智能汽车关键技术产业化规划,对分析识别技术、自动控制技术、车载信息技术和数据管理等关键技术进行规划和识别,充分发挥政府部门在技术转移和培育创新创业的重要作用。
2.建立完善的利益共享机制,实现产学研有机融合:建立完善的产学研有机融合机制,加强智能汽车关键技术产业化过程中的学术研究,通过基础研究、应用研究和项目研发,推动产学研有机融合与知识产权的有效保护,实现全社会共享技术进步的利益。
3.提高产业营销水平,促进技术转移成果产业化:科技产业营销部门和高校企业联盟积极开展产业营销,制定智能汽车关键技术产业化营销策略,促进技术转移的成果产业化,推动技术由理论到实际应用的转换,实现技术创新和产业发展的有效对接。
二、智能汽车关键技术产业化实施措施
1.加强技术引进、转移平台建设:建立覆盖智能汽车关键技术产业化的全覆盖科研机构。
汽车行业:汽车智能制造解决方案
汽车行业:汽车智能制造解决方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造概念 (2)1.2 智能制造发展历程 (2)1.2.1 起源阶段 (2)1.2.2 发展阶段 (3)1.2.3 深化阶段 (3)1.3 智能制造在汽车行业的应用 (3)1.3.1 设计与研发 (3)1.3.2 生产制造 (3)1.3.3 质量控制 (3)1.3.4 维修与服务 (3)1.3.5 营销与管理 (3)第二章智能制造关键技术 (3)2.1 工业大数据 (3)2.2 工业互联网 (4)2.3 人工智能与机器学习 (4)2.4 与自动化 (4)第三章智能制造系统架构 (4)3.1 系统设计原则 (4)3.2 系统功能模块 (5)3.3 系统集成与优化 (5)3.4 系统安全与可靠性 (5)第四章智能制造生产线 (6)4.1 生产线智能化改造 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 生产线故障诊断与预测 (6)4.4 生产线效率提升 (7)第五章智能制造质量管理系统 (7)5.1 质量数据采集与分析 (7)5.2 质量控制与优化 (7)5.3 质量追溯与改进 (8)5.4 质量预测与预警 (8)第六章智能制造物流系统 (9)6.1 物流系统智能化改造 (9)6.2 物流过程监控与优化 (9)6.3 物流设备智能化 (9)6.4 物流成本控制与优化 (10)第七章智能制造售后服务 (10)7.1 售后服务智能化 (10)7.2 售后服务数据采集与分析 (10)7.3 售后服务优化与改进 (11)7.4 售后服务满意度提升 (11)第八章智能制造人才培养与团队建设 (11)8.1 人才培养策略 (11)8.2 团队建设与管理 (12)8.3 人才培养与评价体系 (12)8.4 智能制造知识普及与推广 (12)第九章智能制造项目实施与管理 (13)9.1 项目策划与论证 (13)9.2 项目实施与控制 (13)9.3 项目验收与评估 (14)9.4 项目持续优化与改进 (14)第十章智能制造发展趋势与挑战 (14)10.1 智能制造发展趋势 (14)10.1.1 技术创新驱动 (15)10.1.2 产业链协同 (15)10.1.3 定制化生产 (15)10.1.4 网络化协同 (15)10.2 智能制造面临的挑战 (15)10.2.1 技术门槛 (15)10.2.2 安全风险 (15)10.2.3 成本压力 (15)10.2.4 人才短缺 (15)10.3 智能制造解决方案 (15)10.3.1 技术创新 (16)10.3.2 产业链整合 (16)10.3.3 定制化生产 (16)10.3.4 培训与人才引进 (16)10.4 智能制造未来展望 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造概念智能制造是指利用信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等先进技术,对传统制造业进行改造和升级,实现制造过程的智能化、网络化、数字化和自动化。
智能汽车解决方案
智能汽车解决方案随着科技的发展和人们对便捷、智能生活的需求增加,智能汽车逐渐成为未来汽车行业的重要发展方向。
与传统汽车相比,智能汽车具备更高的自动化、智能化和可连接性能力,为驾驶者带来更多的安全、舒适和便利。
本文将深入探讨智能汽车的解决方案。
一、自动驾驶技术自动驾驶技术是智能汽车领域的核心技术之一。
通过使用传感器、雷达和摄像头等设备,智能汽车能够实现自动感知道路环境、进行自动航行和避免碰撞。
自动驾驶技术可分为多个等级,从辅助驾驶到完全自动驾驶。
在辅助驾驶阶段,系统能够监测驾驶者的疲劳和分心情况,并提供驾驶辅助功能。
而在完全自动驾驶阶段,驾驶者只需输入目的地信息,汽车将自动驾驶至目的地。
自动驾驶技术的应用将显著增加驾驶安全性和乘坐舒适度。
二、车联网技术车联网技术是智能汽车解决方案中的另一个重要组成部分。
通过将汽车与互联网连接,车联网技术为驾驶者和乘客提供了丰富的信息和服务。
例如,驾驶者可以通过车载终端与智能手机连接,实时获取交通信息、天气预报和导航指引。
同时,车联网技术还能够实现车辆之间的通信,提高交通效率和安全性。
此外,车联网技术与智能家居技术的融合,使得驾驶者可以通过手机控制家中的电器设备,实现远程监控和控制。
三、人工智能技术人工智能技术在智能汽车领域发挥着重要作用。
通过人工智能技术的应用,智能汽车可以实现语音识别、自然语言处理和图像识别等功能。
驾驶者可以通过语音指令与智能汽车进行交互,例如控制音乐播放、调节温度等。
人工智能技术还可以通过对驾驶行为的分析,提供个性化的驾驶建议和安全警告。
在未来,随着人工智能技术的不断发展,智能汽车将更好地理解驾驶者的需求,提供更个性化的驾驶体验。
四、电动化技术电动化技术是智能汽车解决方案中的关键技术之一。
随着环保意识的增强和对石油资源的日益稀缺,电动汽车成为了替代传统汽车的重要选择。
电动汽车通过电动机驱动车辆运动,相比传统内燃机车辆,具有零排放和低噪音的优势。
汽车行业智能网联汽车技术实施方案
汽车行业智能网联汽车技术实施方案第一章概述 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 实施目标 (2)第二章智能网联汽车技术框架 (3)2.1 技术体系 (3)2.1.1 感知层 (3)2.1.2 网络层 (3)2.1.3 平台层 (3)2.1.4 应用层 (4)2.2 关键技术 (4)2.2.1 感知技术 (4)2.2.2 通信技术 (4)2.2.3 计算技术 (4)2.2.4 控制技术 (4)2.2.5 安全技术 (4)2.2.6 人工智能技术 (4)第三章车载感知系统 (5)3.1 感知技术概述 (5)3.2 感知硬件配置 (5)3.3 感知数据处理 (5)第四章车载通信系统 (6)4.1 通信技术概述 (6)4.2 通信协议与标准 (6)4.3 通信设备配置 (7)第五章车载计算平台 (7)5.1 计算平台架构 (7)5.2 硬件配置 (8)5.3 软件系统 (8)第六章智能决策与控制系统 (9)6.1 决策与控制技术概述 (9)6.2 控制算法 (9)6.2.1 预测控制算法 (9)6.2.2 优化控制算法 (9)6.2.3 适应控制算法 (9)6.2.4 智能控制算法 (9)6.3 系统集成 (10)6.3.1 硬件集成 (10)6.3.2 软件集成 (10)6.3.3 通信集成 (10)6.3.4 功能优化与调试 (10)第七章安全与隐私保护 (10)7.1 安全技术概述 (10)7.2 数据加密与认证 (11)7.3 隐私保护策略 (11)第八章测试与验证 (12)8.1 测试方法与标准 (12)8.1.1 测试方法 (12)8.1.2 测试标准 (12)8.2 测试场景设计 (12)8.2.1 常规场景 (12)8.2.2 复杂场景 (13)8.2.3 极限场景 (13)8.3 测试数据分析 (13)8.3.1 数据采集 (13)8.3.2 数据处理 (13)8.3.3 数据分析 (13)第九章产业化与推广 (13)9.1 产业化路径 (13)9.2 政策法规支持 (14)9.3 市场推广策略 (14)第十章持续优化与迭代 (15)10.1 技术跟踪与升级 (15)10.2 用户反馈与改进 (15)10.3 产业链协同发展 (15)第一章概述1.1 技术背景信息技术的飞速发展,智能网联汽车技术逐渐成为汽车行业发展的新趋势。
智能汽车解决方案
智能汽车解决方案随着科技的不断发展,在智能化和自动化的浪潮下,智能汽车正逐渐成为未来交通的主要发展方向。
智能汽车,作为一种利用信息技术和先进控制技术,提供更加安全、便利和舒适的交通工具,正吸引着越来越多的关注。
为了解决智能汽车在实际应用中的问题,许多企业和研究机构正在努力研发各种智能汽车解决方案。
一、智能驾驶系统智能驾驶系统是智能汽车的核心技术之一,它通过利用传感器、摄像头和雷达等设备,实时感知车辆周围环境,进行道路识别、障碍物检测和车道保持等功能,实现自动驾驶。
通过智能驾驶系统,可以提高行车安全性和驾驶体验,减少交通事故的发生,并且使驾驶者能够更好地享受交通出行。
二、智能导航系统智能导航系统是智能汽车的另一个关键技术,它基于地图数据和交通信息,为驾驶者提供最佳的行车路线和实时交通信息。
智能导航系统能够根据驾驶者的出行需求和偏好,提供个性化的导航服务,并可以实现语音导航、实时路况提醒和智能路线规划等功能,极大地方便了驾驶者的出行。
三、智能车联网技术智能车联网技术是将智能汽车与互联网相结合,实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的实时通信和数据交换。
通过智能车联网技术,智能汽车可以获取路况、天气和交通信息等实时数据,并通过云计算和大数据分析,为驾驶者提供更加精确的驾驶建议和个性化的服务。
此外,智能车联网技术还可以实现车辆远程控制和车辆定位等功能,提高了车辆的安全性和管理效率。
四、智能能源管理系统智能能源管理系统主要是针对电动汽车而言,它通过智能充电桩、电池管理系统和智能能源优化算法等技术手段,实现对电动汽车的智能化管理和控制。
智能能源管理系统能够根据电动汽车的充电需求和电池状态,制定最佳的充电计划和能源利用策略,提高充电效率和电池寿命,同时还可以提供电池状态监测和故障诊断等功能,确保电动汽车的安全和可靠性。
总结起来,智能汽车解决方案是为了解决智能汽车在车辆控制、导航、通信和能源管理等方面的核心问题而提出的。
汽车制造行业智能化生产线解决方案
汽车制造行业智能化生产线解决方案第1章智能化生产线概述 (3)1.1 智能制造技术发展背景 (4)1.2 汽车制造行业现状及发展趋势 (4)1.3 智能化生产线在汽车制造中的应用 (4)第2章生产线智能化规划与设计 (5)2.1 智能化生产线规划原则 (5)2.1.1 综合性原则 (5)2.1.2 可扩展性原则 (5)2.1.3 安全性原则 (5)2.1.4 经济性原则 (5)2.2 生产线布局优化 (5)2.2.1 流程优化 (5)2.2.2 空间布局优化 (5)2.2.3 模块化设计 (5)2.2.4 人机工程学应用 (5)2.3 智能化设备选型与配置 (5)2.3.1 关键设备选型 (5)2.3.2 智能化控制系统 (5)2.3.3 传感器与执行器配置 (6)2.3.4 数据采集与分析系统 (6)2.3.5 仓储物流系统 (6)第3章数据采集与通信 (6)3.1 传感器技术与应用 (6)3.1.1 传感器技术概述 (6)3.1.2 传感器类型及特点 (6)3.1.3 传感器在汽车制造行业中的应用 (6)3.2 工业物联网架构 (7)3.2.1 工业物联网架构概述 (7)3.2.2 工业物联网在汽车制造行业中的应用 (7)3.3 数据传输协议与网络安全 (7)3.3.1 数据传输协议 (7)3.3.2 网络安全技术 (8)第4章智能控制与决策 (8)4.1 控制系统架构 (8)4.1.1 硬件层 (8)4.1.2 控制层 (8)4.1.3 执行层 (8)4.1.4 监控层 (8)4.2 机器学习与人工智能算法 (8)4.2.1 监督学习算法 (9)4.2.2 无监督学习算法 (9)4.2.3 强化学习算法 (9)4.2.4 深度学习算法 (9)4.3 生产调度与优化策略 (9)4.3.1 基于遗传算法的生产调度策略 (9)4.3.2 基于粒子群优化算法的生产调度策略 (9)4.3.3 基于多目标优化的生产调度策略 (9)4.3.4 基于大数据分析的生产优化策略 (9)第5章技术应用 (10)5.1 选型与系统集成 (10)5.1.1 选型 (10)5.1.2 系统集成 (10)5.2 编程与仿真 (10)5.2.1 编程 (10)5.2.2 仿真 (11)5.3 视觉与感知技术 (11)5.3.1 视觉技术 (11)5.3.2 感知技术 (11)第6章智能物流系统 (11)6.1 智能仓储技术 (11)6.1.1 仓储自动化 (11)6.1.2 仓储信息化 (11)6.1.3 智能仓储设备 (11)6.2 自动搬运与输送设备 (12)6.2.1 AGV自动搬运车 (12)6.2.2 悬挂输送系统 (12)6.2.3 输送带与协作 (12)6.3 物流信息管理系统 (12)6.3.1 物流信息采集与处理 (12)6.3.2 物流调度与优化 (12)6.3.3 物流可视化 (12)6.3.4 物流协同管理 (12)第7章质量检测与控制 (12)7.1 在线检测技术 (12)7.1.1 视觉检测技术 (13)7.1.2 激光检测技术 (13)7.1.3 振动检测技术 (13)7.2 质量数据分析与处理 (13)7.2.1 数据预处理 (13)7.2.2 统计过程控制(SPC) (13)7.2.3 机器学习与深度学习 (13)7.3 智能故障诊断与预测 (13)7.3.1 故障诊断方法 (13)7.3.2 故障预测方法 (14)7.3.3 智能决策与优化 (14)第8章生产执行与信息化管理 (14)8.1 制造执行系统(MES) (14)8.1.1 概述 (14)8.1.2 功能与作用 (14)8.1.3 实施策略 (14)8.2 企业资源规划(ERP) (15)8.2.1 概述 (15)8.2.2 功能与作用 (15)8.2.3 实施策略 (15)8.3 产品生命周期管理(PLM) (15)8.3.1 概述 (15)8.3.2 功能与作用 (15)8.3.3 实施策略 (16)第9章设备维护与健康管理 (16)9.1 预防性维护策略 (16)9.1.1 设备维护计划 (16)9.1.2 维护周期与内容 (16)9.1.3 维护流程与标准 (16)9.2 设备状态监测与故障诊断 (16)9.2.1 在线监测技术 (16)9.2.2 故障诊断与分析 (16)9.2.3 数据处理与分析方法 (16)9.3 智能维护与健康管理平台 (17)9.3.1 平台架构 (17)9.3.2 功能模块 (17)9.3.3 应用案例 (17)第10章案例分析与发展趋势 (17)10.1 智能化生产线成功案例 (17)10.1.1 某国际知名汽车品牌智能化生产线改造项目 (17)10.1.2 国内某汽车企业新能源汽车智能化生产线建设 (17)10.2 汽车制造行业智能化发展趋势 (17)10.2.1 生产线智能化水平不断提升 (17)10.2.2 柔性化生产成为趋势 (18)10.2.3 绿色制造逐步推进 (18)10.3 未来挑战与应对策略 (18)10.3.1 技术挑战与应对 (18)10.3.2 市场竞争与应对 (18)10.3.3 法规政策与应对 (18)10.3.4 人才短缺与应对 (18)第1章智能化生产线概述1.1 智能制造技术发展背景全球工业竞争的不断加剧,智能制造技术已成为各国制造业转型升级的关键。
如何为汽车制造业提供智能制造解决方案
如何为汽车制造业提供智能制造解决方案在当今竞争激烈的汽车市场中,汽车制造业面临着诸多挑战,如提高生产效率、保证产品质量、降低成本、满足客户个性化需求等。
为了应对这些挑战,智能制造解决方案成为了汽车制造业转型升级的关键。
那么,如何为汽车制造业提供有效的智能制造解决方案呢?首先,要深入了解汽车制造业的生产流程和特点。
汽车制造是一个复杂的系统工程,涵盖了冲压、焊接、涂装、总装等多个环节。
每个环节都有其独特的工艺要求和技术难点。
例如,冲压环节需要高精度的模具和设备,以确保零部件的尺寸和形状精度;焊接环节则对焊接工艺和质量控制有着严格的要求;涂装环节需要保证涂层的均匀性和耐腐蚀性;总装环节则需要高效的装配线和精准的零部件配送系统。
只有充分了解这些环节的特点和需求,才能为其提供有针对性的智能制造解决方案。
其次,实现生产设备的智能化升级是关键之一。
传统的汽车制造设备在自动化程度和智能化水平上往往存在不足。
通过引入先进的工业机器人、自动化生产线和智能检测设备,可以大大提高生产效率和产品质量。
工业机器人能够完成重复性高、劳动强度大的工作,如焊接、搬运等,而且精度和稳定性更高。
自动化生产线可以实现零部件的自动输送、装配和检测,减少人工干预,提高生产效率和一致性。
智能检测设备则能够实时检测产品的质量参数,及时发现和剔除不合格产品,保证产品质量的稳定性。
再者,建立数字化的生产管理系统也是必不可少的。
通过物联网技术,将生产设备、零部件、产品等连接起来,实现生产过程的实时监控和数据采集。
利用大数据分析和人工智能算法,可以对采集到的数据进行深入分析,挖掘潜在的问题和优化空间。
例如,通过分析设备运行数据,可以提前预测设备故障,进行预防性维护,减少设备停机时间;通过分析生产过程中的质量数据,可以找出影响产品质量的关键因素,进行针对性的改进。
在供应链管理方面,智能制造也能发挥重要作用。
利用智能物流系统,实现零部件的准时配送和库存的精准控制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
附件4智能汽车关键技术产业化实施方案为提高我国汽车产业技术水平和核心竞争力,推动智能汽车创新发展,加快产业转型升级,根据《增强制造业核心竞争力三年行动计划(2018-2020年)》,制定本方案。
一、发展目标通过实施本方案,国家智能汽车创新发展平台基本建成并投入实质性运作,智能汽车自主可控的产业体系初步形成。
智能汽车基础技术能力稳步提升,核心软硬件系统逐步突破,满足智能汽车综合测试评价需要的测试基地基本建成,重点区域示范运行取得积极成效。
车用动力电池单体能量密度达到300瓦时/千克,电池系统安全性、可靠性等性能指标达到国际先进水平,高度集成式纯电直驱动力系统实现产业化,更好满足智能汽车运行需求。
二、主要任务(一)建立智能汽车基础技术体系和数据库重点研发汽车与通信、电子、人工智能、交通等领域交叉融合的智能汽车系统技术架构,环境感知、路径规划、车辆控制、自主学习、交通预测等汽车人工智能基础技术,人机界面、控制权限切换、控制互补等人机交互及人机共驾技术,数据采集、存储、挖掘、1应用、共享等大数据技术;加快建设覆盖全国的智能汽车典型场景库和大数据基础系统。
(二)突破智能汽车关键共性技术重点研发具有多模式通信、多模式定位、智能网关等功能的新型智能终端模块,基于人工智能基础计算架构、装载高性能处理芯片和强实时车载操作系统的多核异构智能计算平台技术,全天候复杂交通场景高精度定位和地图技术,高吞吐、低延时的多类别传感器融合感知技术,LTE -V2X、5G-V2X车用无线通信关键技术,以及数据通信与应用接口标准化、云平台互联互通、数据开放共享的基础云控平台技术。
(三)开展智能汽车信息安全技术攻关重点研发驾驶任务相关系统与其它系统的新型安全隔离架构技术,基于机器学习和安全沙箱的软硬件协同攻击识别技术,智能汽车终端芯片安全加密和应用软件安全防护技术,适用于人车路云协同的车用无线通信安全加密技术,基于区块链的去中心化的安全通讯及认证授权技术,面向智能汽车云控平台的数据加密、监控审计等安全防护技术。
(四)提升智能汽车关键软硬件水平聚焦智能汽车产业链薄弱领域和关键环节,整合国内外优势资源,采用开放合作、联合研发等多种方式,补短板、强弱项,重点加强传感器、车载芯片、中央处理器、车载操作系统、无线通信设2备、以及北斗高精度定位装置等产品开发与产业化。
加强自适应巡航、车道偏离预警、防碰撞预警、车道保持辅助、自动紧急制动、智能人机交互等辅助智能驾驶系统在整车上批量化、集成化示范应用。
(五)推动动力系统技术升级开展高安全、长寿命、耐低温、低成本的高能量型和高功率型车用动力电池材料、单体及系统研发及产业化。
加强高效率、高精度、智能化先进动力电池生产线示范应用。
开发动力电池单体、系统等的自动化拆解先进工艺及专用设备。
推动集高性能轮毂、轮边直驱系统和车用高性能功率器件于一体的新能源汽车新型动力驱动系统产业化和规模化应用。
(六)完善智能汽车测试评价技术重点研发适应我国国情的具有复杂环境感知及场景定位、合理决策与控制、交通行为预测等功能的智能汽车测试评价体系架构,虚拟仿真、硬件在环仿真、实车道路等测试技术和验证工具,整车级、系统级、零部件级测试评价方法;构建全面反映我国道路环境和驾驶行为的测试基础数据库。
(七)开展智能汽车技术示范运行验证建立智能汽车示范运行工作规程,重点利用机场、港口、矿区、工业园区和旅游景区等相对封闭区域,以及北京通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等建设工程,开展智能汽车示范运行,系统3验证复杂环境感知的准确率、不同应用场景的定位精度、复杂交通环境的合理决策、交通参与者行为预测、车辆控制精度、乘坐体验优化、功能安全、系统容错与故障处理等技术和性能。
(八)加强智能汽车创新能力建设依托国家重点实验室、工程研究中心、制造业创新中心等研发机构,优化创新能力布局,建设智能汽车创新合作生态。
推进国家智能汽车技术试验评价中心建设,建立智能汽车虚拟评价、在环测试、实路测试等检验检测能力。
依托新型城镇化和道路交通设施等重大工程建设,建立智能汽车技术应用示范基地,开展示范运行验证。
(九)推进智能汽车军民融合发展建立军民融合创新中心,实施军民融合重点专项,开展军民联合攻关,推动科技成果相互转化。
加快北斗定位导航系统、高分辨率对地观测系统在智能汽车相关领域的应用,促进车辆电子控制、高性能芯片、计算平台、激光/毫米波雷达、夜视装备、微机电系统等自主知识产权军用技术的转化应用,加强无人驾驶系统、网络信息、基础云控平台、人工智能等在军用车辆、作战平台的开发应用。
三、重点工程(一)智能汽车平台技术能力提升工程1. 高精度位置服务平台。
由北斗位置服务龙头企业组织建设,能够提供厘米级的高精度实时精密定位,并发在线服务能力达到汽4车千万辆级别,具备车辆行驶状态、违规行为实时监控与告警能力。
2. 软件系统研制测试平台。
由互联网骨干企业组织建设,面向高级别智能驾驶技术应用提供开放、完整、安全的软硬件和系统级解决方案,车辆检测准确率超过92%,单日模拟测试能力达到百万公里级,场景数量达到万级。
(二)智能汽车软硬件技术突破工程1. 车载芯片产业化项目。
由车载芯片骨干企业组织建设,自主研制面向智能汽车的整车控制单元系列芯片、车载总线系列芯片、高精度融合导航芯片及模块,芯片主频、总线速度、抗干扰能力和工作温度范围等性能达到国际先进水平。
2. 视觉增强系统产业化项目。
由汽车电子骨干企业组织建设,开发生产集高性能车规级摄像头、视觉增强技术、信息处理系统于一体的视觉增强系统。
产品具备高精度车道线偏离识别、碰撞预警及全景泊车等功能,误警率低于3次/千公里。
3. 自动驾驶控制系统产业化项目。
由通信设备龙头企业组织建设,自主研发集成高性能中央处理器、FPGA芯片、实时操作系统的自动驾驶域控制器,满足高级别智能汽车配套需求,形成批量生产能力。
(三)智能汽车综合测试评价能力建设工程1. 智能汽车安全评价基地。
由交通管理领域科研机构牵头,联合有关单位组织实施,建设由多种类型道路和交叉口、障碍物、交5通信号灯、交通标志、可变车道和潮汐车道等构建形成的综合实际道路场景,满足半开放道路环境下智能汽车安全评估、事故责任认定、网络安全保障、电子身份识别、智能交通管理等测试评价需要。
2. 智能汽车测试示范基地。
由基础条件较好的地方组织实施,建设封闭测试环境、虚拟仿真环境、车辆在环实验室,拓展公共道路测试区域,建立涵盖交通事故、自然驾驶、驾驶模拟、标准规范数据的全息场景库,开展智能汽车测试规范研究,满足智能汽车技术研发和产品测试验证需要。
(四)先进动力电池研制及高效回收利用工程1. 先进动力电池及系统集成。
由动力电池制造骨干企业组织实施,重点研制高能量密度车用动力电池、满足车辆低温工作环境的宽温域高性能动力电池,加快突破单体批量化生产及系统集成关键技术,开展正负极材料、高性能隔膜及功能性电解液等关键材料产业化。
2. 专用制造装备产业化项目。
由动力电池制造装备骨干企业组织实施,开展高性能搅拌机、涂布机等核心装备自主开发,推动动力电池高效高精度智能化关键生产设备产业化,提高动力电池制造装备技术水平、工作效率及控制精度,提升动力电池产品一致性、安全性和使用寿命。
3. 动力电池高效循环利用项目。
由动力电池回收骨干企业组织实施,研发动力电池单体、模组、系统的自动化拆解先进工艺及专6用设备,开展镍、钴、锰等资源的高效利用,推动隔膜、电解液无害化处理,建立电池后处理综合信息数据库。
(五)高性能纯电直驱动力系统产业化工程由电驱系统骨干企业组织建设,研发新型轮边直驱动力系统集成与控制、轻量化等关键技术,采用改进型扁线绕组、多层磁钢等先进技术工艺生产直驱电机,开展直驱电机和减速装置冷却系统、轻量化和振动噪声一体化设计,提高生产工艺和设备技术水平。
四、保障措施(一)加强统筹组织协调加强顶层设计,完善协调机制,组建国家智能汽车创新发展平台,推动智能汽车领域的重大战略研究、核心技术研发、产业生态培育等。
充分发挥战略规划和产业政策的指导作用,有效利用中央、地方和社会资源,着力构建健康有序、各具特色的区域产业发展格局。
积极推动汽车、信息、通信、互联网等领域企业合作,鼓励企业、科研院所、行业组织等开展产学研用协同创新。
(二)推进标准制定和第三方认证开展智能汽车标准的制修订,建立完善中国标准体系,积极主导或参与国际标准制定,推动国际标准互认。
加强第三方检验检测认证机构建设,按照自愿性认证和强制性认证相结合原则,建立健全智能汽车及关键零部件产品认证制度,强化企业行业自律。
(三)优化资金支持方式7充分利用现有渠道,加大资金投入力度,支持智能汽车核心技术攻关和关键共性技术平台建设。
创新资金使用方式,积极运用先进制造产业投资基金等产业投资基金,扶植骨干企业发展和产业创新平台建设,推进智能汽车关键技术产业化。
(四)建立项目储备制度按照“建设一批、启动一批、储备一批、谋划一批”的思路,建立智能汽车关键技术产业化项目库,实施项目动态管理。
以技术水平、市场需求、战略作用等为标准,有关省级发展改革委和中央企业每年3月底前报送符合条件的项目。
国家发展改革委产业协调司组织咨询机构和专家,对上报项目进行评估,将通过评估的项目纳入项目库并给予优先支持。
(五)加强项目建设管理根据《加强和完善重大工程调度工作暂行办法》(发改投资〔2015〕851号)要求,有关省级发展改革委和中央企业对项目建设进行动态监管,定期向国家发展改革委报送项目实施进展情况,协调解决存在问题,保证项目按计划顺利实施。
委托中国汽车技术研究中心,对实施方案中项目建设进度、资金使用等情况进行监督检查,及时发现和反馈项目实施过程中出现的问题。
项目实施单位按季度向中国汽车技术研究中心提交项目进展报告,有关省级发展改革委要积极做好检查督促工作。
8。