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2019年自動(dòng)駕駛汽車之發(fā)展趨勢

2019-08-05 09:07 stpi.narl

導(dǎo)讀:自動(dòng)駕駛汽車正迅速地發(fā)展,未來將使用域控制器、人工智能等相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且明智的決策判斷,以朝向全自動(dòng)化駕駛發(fā)展

圖片來源:pixabay

自動(dòng)駕駛汽車正迅速地發(fā)展,未來將使用域控制器、人工智能等相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且明智的決策判斷,以朝向全自動(dòng)化駕駛發(fā)展;另外,在自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈中,廠商將交叉合作開發(fā),以降低開發(fā)成本、增進(jìn)技術(shù)的擴(kuò)展性;此外,借助新興商業(yè)模式的出現(xiàn),可為自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)帶來更多的市場商機(jī)。以下將自動(dòng)駕駛汽車之發(fā)展趨勢分為服務(wù)市場與自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)兩大類進(jìn)行說明。

一、服務(wù)市場發(fā)展趨勢

(一)運(yùn)輸服務(wù)

自動(dòng)運(yùn)輸服務(wù)的商業(yè)模式將興起,例如:叫車服務(wù)、車輛共享服務(wù);此外,另一種新興模式則是結(jié)合自動(dòng)運(yùn)輸服務(wù)與傳統(tǒng)公共運(yùn)輸服務(wù)的商業(yè)模式,例如:接駁服務(wù)(Shuttles)、隨選服務(wù)(On-demand services)、需求反應(yīng)式運(yùn)輸服務(wù)(Demand-Responsive Transit, DRT)。

(二)周邊服務(wù)

各產(chǎn)業(yè)與車輛、車隊(duì)合作使用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),提供加值服務(wù),將帶來新商機(jī)。該服務(wù)包含GPS車輛追蹤、車隊(duì)管理與運(yùn)營、交通流量管理、道路與停車的自動(dòng)收費(fèi)、車輛使用的監(jiān)控與防盜、車載系統(tǒng)的廣告與訊息服務(wù)。

(三)物流服務(wù)

物流業(yè)者、零售商與自動(dòng)駕駛汽車業(yè)者合作,使物流產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值優(yōu)化。在鄉(xiāng)村地區(qū),可提高貨物的安全性、生產(chǎn)效率,以及降低成本營運(yùn);在都市地區(qū),提供透明化的運(yùn)輸平臺(tái),貨物具有可追溯性,以及可對(duì)運(yùn)輸車輛進(jìn)行路線導(dǎo)引,并以無人載具進(jìn)行最后一里運(yùn)送(Last Mile Delivery)。

(四)車輛服務(wù)

在安全的條件下,借助車輛平臺(tái)、軟件、硬件、服務(wù)器之間的連接與合作,提供訂制化的操作接口與需求服務(wù)。

二、自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)發(fā)展趨勢

(一)未來自動(dòng)駕駛車輛平臺(tái)

在系統(tǒng)或電源故障時(shí),提供安全性。該車輛平臺(tái)包含專為油電混合動(dòng)力系統(tǒng)、純電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)之動(dòng)力總成;采用域控制器與集中式計(jì)算方式之計(jì)算控制系統(tǒng);具有冗余與備份系統(tǒng)的系統(tǒng)控制驅(qū)動(dòng)器。

(二)未來融合傳感器技術(shù)

透過傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合,實(shí)現(xiàn)高效率、高準(zhǔn)確性、高可靠性的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理,再將處理過的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)傳送回中央微控制器(Microcontroller Unit, MCU),以利進(jìn)行決策判斷。

(三)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與計(jì)算技術(shù)

車輛與用戶間的連接性、數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t性,皆為影響該技術(shù)的關(guān)鍵因素。借助邊緣計(jì)算與云端計(jì)算,可安全快速地存取與處理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),以供決策。

(四)測試驗(yàn)證技術(shù)

借助人工智能(Artificial Intelligence, AI)與機(jī)械學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)來訓(xùn)練自駕系統(tǒng),進(jìn)行道路駕駛、事件數(shù)據(jù)的紀(jì)收集與分析、試驗(yàn)場景的評(píng)估策劃與模擬試驗(yàn),使該技術(shù)的測試與驗(yàn)證過程,達(dá)到時(shí)間與成本的優(yōu)化。