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你的位置: 首页>中金研报:L3级智能驾驶已到商业化临界点芹胳度

6月23日,中金发布了题为“AI+汽车:高级别智能驾驶,提效降耗新体验”的研究报告,对汽车智能化进行了深入分析后并给出了结论,同时辅以详实数据进行了论述。一直以来,中金的研究报告备受行业关注,对汽车企业各种业务的转型以及业态多元化都具有指导意义。

中金认为,汽车智能化的定义包括人类通过智能座舱与车端进行交互,实现无人化的驾驶体验。而人类双手被解放同时,智能座舱将致力于打造舒适的第三空间,实现智能互联新服务。随着汽车逐步走向智能化,人工智能将助力汽车打造更加个性化的驾驶体验,提供更加丰富的互动内容。目前,智能座舱及智能服务商业化落地相对顺利,而智能驾驶(高级别L3及以上的智能驾驶)则发展到了商业化的临界点,未来五到十年行业发展的挑战与机遇并存。

具体来看,智能座舱主要实现的功能应包含图形交互、语音交互,再配以手势/面部识别及生物体征检测。智能驾驶方面,行业发展将会经历辅助驾驶(L2及以下)和高级别自动驾驶(L3及以上)两个阶段。而智能服务方面,功能将主要包含车辆销售后的后市场服务、出行服务以及更多元化的社交娱乐及生活服务。

智能座舱顺利步入商业化阶段

智能座舱因其强大的商业化落地能力已成为主机厂向智能终端转变过程中最优、最先的选择。具体来说,智能座舱功能的落地是指将驾驶信息、抬头显示、车载信息娱乐和高级驾驶辅助系统整合到单一芯片的多域控制系统中,而不涉及底盘控制。所以在功能落地过程中牵扯到的安全压力较小,整体实现难度相对较小。

在用户层面,智能座舱需要具有语音、人脸以及指纹相结合的多种交互模式,准确理解驾驶员指令。在表达层面,人类主要通过听觉及视觉接收信息,因此听觉数据建模、音频编解码等AI音效技术,以AR导航为代表的车道级高精度地图定位显示技术等都是AI助力智能座舱不可缺少的部分。

在以上两种需求下,智能座舱都需要利用AI技术建立多模态语义理解/知识图谱等数据库,尽可能提高识别正确率。

智能座舱发展的两大趋势:产品差异化和软硬件升级

一方面,智能座舱内的生物识别技术(视觉感知、语音识别等)改善了驾驶员以及乘客对于汽车人机界面的体验,而多屏互联以及视觉语音交互技术等成果提升了乘车驾驶体验。因此,主机厂通过提供易于感知的差异化功能,可以提高自身产品竞争力。

另一方面,人机交互终端硬件与软件双重升级是智能座舱升级的趋势。硬件方面,屏幕将成为最主流的显示界面,并具有大尺寸、集成化与专用化的特点。同时,软件的升级将会支持人机交互技术多元化、人格化。乘客将通过语音控制、人脸识别、手势交互,甚至是更先进的生物识别等多种方式实现交互体验。主动车联网语音服务或将通过语言语义学习了解人的思维文化,并以此实现人格化人机交互。

芯片成为竞争核心,"一芯多屏"或将成大趋势

芯片是智能座舱实现人机交互过程最为重要的硬件,电子电气控制单元会实时结合当前车辆运行状态向底层芯片传递数据,在此基础之上,智能芯片计算出相应的调节控制方案。“一芯多屏” 是指将驾驶信息、抬头显示、车载信息娱乐和高级驾驶辅助系统整合到单一芯片的多域控制系统中,此模式的应用解决了系统之间通信成本开销较高的问题,同时缩短了通信时间,或将成为发展的大趋势。

操作系统成为智能座舱核心控制软件

智能座舱是实现人机交互的接入窗口,主要为车载信息娱乐服务以及为人机交互提供控制平台,是汽车实现座舱智能化与多源信息融合的运行环境。因此,操作系统将成为智能座舱核心控制软件。

高级别智能驾驶落地任重道远

相比智能座舱,智能驾驶落地任重道远,尤其是L3及以上高级别智能驾驶应用。高级别自动驾驶最大的优势和风险均来自系统对于人类驾驶员的替代,而商业化落地本质上是考虑自动驾驶系统对人类驾驶员的替代效用是否大于成本。

中金认为,成本/风险主要来自于以下三个方面。一是当前自动驾驶的软硬件技术开发难度大,生产成本高昂。硬件上主要有固态激光雷达的量产和成本控制问题、高算力低功耗的AI芯片研发问题等。软件上高精度地图和高精度定位、复杂的感知识别决策控制算法研究等问题都亟待解决。二是由于软硬件设备的不足带来的行车安全问题。三是监管与法规仍然有待完善。

计算平台硬件和软件开发是智能驾驶技术的核心竞争力

在感知层面,智能驾驶技术主要涉及激光雷达、超声波传感器、摄像头等硬件生产与高精度地图的开发。

决策层中的计算平台硬件和软件开发是智能驾驶技术的核心竞争力,主要原因是其作为汽车智能化的大脑,负责消化感知数据、路径规划优化、执行信号输出,既实现全车资源综合,又对全车资源进行调配,是高级别智能驾驶技术成败的决定性因素。

在控制层面,网络安全防护大多是与专业服务商合作开发,未来可能成为标准化产品;而驾驶控制执行能力则是由各个车厂进行集成和控制,能力相差不大。

智能驾驶落地前景趋向明朗

中金认为,智能驾驶是汽车智能化应用中全面商业落地实现难度最高的一环,并不断经历着挫折。但在政策和产业双擎驱动下,智能驾驶正在走出黎明前www.m5wn1.cn的黑暗。为了规范市场,推动智能驾驶道路测试,全球各地政策不断得到完善。中国已针对自动驾驶制定了一定的纲领性文件,有关道路交通安全的法规修订工作尚待展开。

智能驾驶技术是实现碳中和的重要支撑

中金认为,当智能驾驶技术成熟后,AI用于反应、决策的时限有望远远短于人为操作的时间。搭载自动驾驶平台的车队可以在中央管理系统的协调和监督之下,形成编组,在车流量相对稳定的场景下,车队内车辆可以同时进行加速、制动的操作,相较传统驾驶方式来说,无疑是提高了行车密度及道路容量,可以有效缓解交通拥堵。

智能服务落地商业化已成现实

对于智能服务方面,不论是车辆销售后的后市场服务还是出行服务抑或是娱乐生活服务,都已经有了成功的案例可循,可参考此前发布的“车企靠软件赚钱是一门好生意吗?”,在此不再赘述。

综上所述,汽车行业向智能化(智能座舱+智能驾驶+智能服务)迈进的步伐已不可阻挡,在AI技术的加持下,汽车智能化的发展正逐步加速。智能座舱已经步入商业化阶段,智能驾驶则处在高级别(L3及以上)的量产前夜,而智能服务已经产生了一定的经济效益。汽车智能化的实现不仅可以为用户提供全新的体验,还能对整个交通系统效率的提升提供帮助,同时助力能耗的降低,这将对碳中和的大发展战略做出巨大的贡献。

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