智能汽车发展现状与未来发展趋势

智能汽车

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。

目录

1 概述 2 基本结构 3 特点 4 发展现状 5 阶段层次 6 国内进展 7 国外进展 8 未来预测 9 商业模式 10 体系架构

概述

所谓“智能车辆”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。

智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。

通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要

感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断、分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 通过对车辆智能化技术的研究和开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全畅通、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。[1] 基本结构 从具体和现实的方面来看，智能汽车较为成熟的和可预期的功能和系统主要是包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等，各个参与企业也主要是围绕上述这些功能系统进行发展的。 这其中，各个系统实际上又包括一些细分的系统和功能，比如智能驾驶系统就是一个大的概念，也是一个最复杂的系统，它包括了：智能传感系统、智能计算机系统、辅助驾驶系统、智能公交系统等；生活服务系统包括了影音娱乐，信息查询以及各类生物服务等功能；而像位置服务系统，除了要能提供准确的车辆定位功能外，还要让汽车能与另外的汽车实现自动位置互通，从而实现约定目标的行驶目的。 智能汽车有了这些系统的共同作用，相当于给汽车装上了“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置。 智能汽车功能结构示意图 >智能传感系统 >辅助驾驶系统 ·智能驾驶系统 智能计算系统 智能公交系统 影音娱乐 生活服务系统 >信息查询 >服务订阅 >车辆防盗 安全防护系统 >车辆追踪 位置提示 ·位置服务系统 >多车互动 保养提醒 ·用车辅助系统 >异常预警 >远程指导

特点

高科技

智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车，这种汽车不需要人去驾驶，人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。因为这种汽车上装有相当于汽车的“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。

智能汽车的“眼睛”是装在汽车右前方、上下相隔50厘米处的两台电视摄像机，摄像机内有一个发光装置，可同时发出一条光束，交汇于一定距离，物体的图像只有在这个距离才能被摄取而重叠。“眼睛”能识别车前5——20米之间的台形平面、高度为10厘米以上的障碍物。如果前方有障碍物，“眼睛”就会向“大脑”发出信号，“大脑”根据信号和当时当地的实际情况，判断是否通过、绕道、减速或紧急制动和停车，并选择最佳方案，然后以电信号的方式，指令汽车的“脚”进行停车、后退或减速。智能汽车的“脚”就是控制汽车行驶的转向器、制动器。[2]

重要标志

无人驾驶的智能汽车将是新世纪汽车技术飞跃发展的重要标志。可喜的是，智能汽车已从设想走向实践。随着科技的飞速发展，相信不久的将来，我们都可以领略到智能汽车的风采。

所以，智能汽车实际上是智能汽车和智能公路组成的系统，主要是智能公路的条件还不具备，而在技术上已经可以解决。在智能汽车的目标实现之前，实际上已经出现许多辅助驾驶系统，已经广泛应用在汽车上，如智能雨刷，可以自动感应雨水及雨量，自动开启和停止；自动前照灯，在黄昏光线不足时可以自动打开；智能空调，通过检测人皮肤的温度来控制空调风量和温度；智能悬架，也称主动悬架，自动根据路面情况来控制悬架行程，减少颠簸；防打瞌睡系统，用监测驾驶员的眨眼情况，来确定是否很疲劳，必要时停车报警……计算机技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。

[3]

发展现状

1、IT巨头与汽车企业采用完全不同的技术路线

宝马曾表示：“我们比IT企业更了解汽车的参数，更能确保汽车行驶中的安全。你可以允许苹果手机死机，但决不能允许宝马车在半路?死机?。”这或许反映了IT企业与汽车企业的不同思路，前者凭借强大的后台数据、网络技术、智能软件的支持，能够很好地实现汽车与云端的互联；而汽车企业则更多地考虑到车辆的实用性和安全性，他们“固守”汽车本身的优势。

2012年8月，谷歌宣布其研发的无人驾驶汽车已经在电脑的控制下安全行驶了30万英里。谷歌无人驾驶汽车依靠激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、传感器等获得环境感知和识别能力，确保

行驶路径遵循谷歌街景地图预先设定的路线。其装置价格昂贵，大约需30万美元，难以大规模推广应用，其本质符合军用智能车的技术特点。

与IT企业不同，沃尔沃、奥迪、奔驰、宝马、丰田、日产、福特等汽车巨头均选择了更具实用性的民用智能车技术路线。在技术装置方面主要采用常规的雷达（厘米波、毫米波、超声波）、相机（立体、彩色、红外）、传感器（雷达、激光、超声波）、摄像机等进行环境感知和识别，通过基于车联网的协同式辅助驾驶技术进行智能信息交互，结合GPS导航实现路径规划，并且更加注重机电一体化系统动力学及控制技术的研发，成本低廉，便于大规模推广应用。

2、世界汽车巨头正致力于“高度自动驾驶技术”的研发和产业化

智能汽车前两个层次的“辅助驾驶技术”和“半自动驾驶技术”已经得到广泛应用，并成为提升产品档次和市场竞争力的重要手段。智能汽车第一层级的辅助驾驶技术包括自主式辅助驾驶技术和协同式辅助驾驶技术两种，通过警告让司机防患车祸于未然。其中，包括前碰撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、车道保持系统(LKS)、自动泊车辅助(APA)等在内的自主式辅助驾驶技术已经得到广泛应用，处于普及推广阶段，并由豪华车下沉至B级车。汽车辅助驾驶技术成为获取E-NCAP四星和五星的必要条件。在美国、欧洲、日本等汽车发达国家和地区，基于车联网V2I/V2V技术的协调式辅助驾驶技术正在进行实用性技术开发和大规模试验场测试。半自动驾驶技术在高端车上逐渐获得应用，比如已经获得广泛应用的自适应巡航控制系统（ACC）。

世界汽车巨头们正致力于第三个层次“高度自动驾驶技术”的实用化研发和产业化，即将实现量产上市。沃尔沃将率先量产全球第一个自动驾驶技术——堵车辅助系统。该系统是自适应巡航控制和车道保持辅助系统的集成与延伸，它可以使汽车在车流行驶速度低于50公里/小时的情况下，自动跟随前方车辆行进。此外，奥迪、凯迪拉克、日产、丰田等都计划推出诸如自动转向、加减速、车道引导、自动停车、自适应巡航控制等技术的汽车，它们大多属于第三层次的智能驾驶技术。

3、“全工况无人驾驶”前路漫漫

由于车联网V2X技术涵盖汽车、IT、交通、通讯等多个行业，相关技术标准法规仍不健全，协调式辅助驾驶技术目前尚未得到大规模推广应用。谷歌无人驾驶汽车还离不开人的操控，只能按预定程序行进，在雾雪天气还会受到干扰，并且在加速、减速及转向时衔接不太好。总之，全工况的无人驾驶技术仍处于研发阶段，最终的实用性测试和验证还需要很长时间。

随着V2X技术最终实用性测试和无人驾驶实用化技术开发的进行，需要进一步建立和完善车联网V2X技术标准法规、无人驾驶技术标准法规，并据此逐步建设相应的通信、道路基础设施，构建起完整的智能化的人、车、路系统，为协调式辅助驾驶技术和无人驾驶技术的大规模推广应用奠定基础。

无人驾驶汽车要真正上路，还将面临法律和道德方面的困难。一方面，无人驾驶汽车与有人驾驶汽车发生交通事故时，其责任归属以及保险赔付等问题待商议解决；另一方面，无人驾驶技术永远是将保护车辆和车内人员作为第一要务，这会涉及交通道德问题。

4、智能汽车将对交通运输业产生深远而革命性的影响

智能汽车将大幅减少交通安全事故。汽车交通事故在很大程度上取决于人为因素，无人驾驶汽车由行车电脑精确控制，可以有效减少酒驾、疲劳驾驶、超速等人为不遵守交通规则导致的交通事故。

智能汽车将提高车辆利用率，降低汽车总销量，减轻汽车对环境的污染。根据谷歌无人驾驶汽车团队的统计，传统汽车在大部分时间内（96%）处于空闲状态，利用率较低。无人驾驶汽车可以按

照时间顺序依次供需要的人使用，因此可以更好地统筹安排家庭内车辆使用，提高车辆的使用效率，减少车辆消费总量，有效减少碳排放。另一方面，智能汽车可以根据实时路况自动选择到达目的地的最优路径，能源消耗更少。

智能汽车将改变当前汽车交通基础设施状况，影响汽车运输相关产业的发展。智能汽车的运行需要配套的交通基础设施，当前的基础设施建设情况将不再适用。例如由于无人驾驶汽车靠传感器感知路面障碍，或者通过4G/DSRC与道路设施通信，因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、磁气标志列、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。队列行驶也是智能汽车的另一种形式，即有人驾驶领头车辆，后面跟随着无人驾驶车辆编队，这一技术将提高汽车运输的自动化程度。

阶段层次

从发展的角度，智能汽车将经历两个阶段。第一阶段是智能汽车的初级阶段，即辅助驾驶；第二阶段是智能汽车发展的终极阶段，即完全替代人的无人驾驶。美国高速公路安全管理局将智能汽车定义为以下五个层次：

（1）无智能化（层次0）：由驾驶员时刻完全地控制汽车的原始底层结构，包括制动器、转向器、油门踏板以及起动机。

（2）具有特殊功能的智能化（层次1）：该层次汽车具有一个或多个特殊自动控制功能，通过警告防范车祸于未然，可称之为“辅助驾驶阶段”。这一阶段的许多技术大家并不陌生，比如车道偏离警告系统（LDW）、正面碰撞警告系统（FCW）、盲点信息（BLIS）系统。

（3）具有多项功能的智能化（层次2）：该层次汽车具有将至少两个原始控制功能融合在一起实现的系统，完全不需要驾驶员对这些功能进行控制，可称之为“半自动驾驶阶段”。这个阶段的汽车会智能地判断司机是否对警告的危险状况做出响应，如果没有，则替司机采取行动，比如紧急自动刹车系统（AEB）、紧急车道辅助系统（ELA）。

（4）具有限制条件的无人驾驶（层次3）：该层次汽车能够在某个特定的驾驶交通环境下让驾驶员完全不用控制汽车，而且汽车可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式，可称之为“高度自动驾驶阶段”。谷歌无人驾驶汽车基本处于这个层次。

（5）全工况无人驾驶（层次4）：该层次汽车完全自动控制车辆，全程检测交通环境，能够实现所有的驾驶目标，驾驶员只需提供目的地或者输入导航信息，在任何时候都不需要对车辆进行操控，可称之为“完全自动驾驶阶段”或者“无人驾驶阶段”。

国内进展

我国从上世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发，虽与国外相比还有一些距离，但也取得了阶段性成果。国内中国科学院合肥研究院、清华大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、吉林大学、同济大学、天津军交学院等都有过无人驾驶汽车的研究项目。特别是北京理工大学和中国科学院合肥研究院，在无人车技术上已取得全国领先的水平，在国内的多个无人车比赛中经常受邀以表演队的身份参加。1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下国内最

高纪录。2003年7月，国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功，自主驾驶最高稳定时速13Okm，其总体技术性能和指标已经达到世界先进水平。

THMR—V（TsingHua Mobile Robot V）清华V型智能车是清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室在中国科学院院士张钹主持下研制的新一代智能移动机器人，兼有面向高速公路和一般道路的功能。车体采用道奇7座厢式车改装，装备有彩色摄像机和激光测距仪组成的道路与障碍物检测系统；由差分GPS、磁罗盘和光码盘组成的组合定位导航系统等。两套计算机系统分别进行视觉住处处理，完成信息融合、路径规划、行为与决策控制等功能。四台IPC工控机分别完成激光测距信息处理、定位信息处理、通讯管理、驾驶控制等功能。设计车速高速公路为80km/h，一般道路为20 km/h。已能够在校园的非结构化道路环境下，进行道路跟踪和避障自主行驶。汽车的智能化可以减轻驾驶员的疲劳，适应复杂的天气条件，减少交通事故的发生。

此外，西安交通大学搭建了Spingrobot智能车实验平台，并于2005年10月成功完成在敦煌“新丝绸之路”活动中的演示。同济大学2006年研发了一辆无人驾驶清洁能源电动游览车，最高时速为50km/h，可应用于人们观光旅游。吉林大学和中科院沈阳自动化所在无人驾驶智能车方面也研究较早，取得不少成果。[4]

国外进展

从20世纪70年代，美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，大致可以分为二个阶段:军事用途、高速公路环境和城市环境。在军事用途方面，早在80年代初期，美国国防部就大规模资助自主陆地车辆ALV （Autonomous LandVehicle)的研究。

进入21世纪，为促进无人驾驶车辆的研发，从2004年起，美国国防部高级研究项目局(DARPA)开始举办机器车挑战大赛(Grand Challenge)。该大赛对促进智能车辆技术交流与创新起到很大激励作用。

在2005年的第二届比赛中，主办方只在赛前2小时提供一张光盘，上面提供了比赛路线上2935个“路点”的方位与海拔等详细资料。整个赛道有急转弯、隧道、路口还有山路，比赛要求参赛车辆能够自主完成全部路程。最终斯坦福大学的“斯坦利”，获得了第1名。具有6个奔腾M处理器的电脑完成“斯坦利”的所有程序的处理。车辆移动时，4个激光传感器、一个雷达系统、一组立体摄像头和一个单眼视觉系统感知周围的环境。

2006年德国举办了欧洲陆地机器人竞赛(European Land Robot Trial，简称(ELROB)),德国的参赛车“途锐”取得了冠军。该车通过影像处理寻找道路，周围景物被处理成3D影像。该车由光学定向与测距系统对收集的信息进行导航决策，分析哪里是行人哪里是树木。“途锐”自主行驶了90%的赛程，不过在通过关键十字路口时还是靠手动驾驶。

未来预测

美国电气和电子工程师协会（IEEE）预测，本世纪中叶前，无人驾驶汽车将占据全球汽车保有量的75%，汽车交通系统概念将迎来变革，交通规则、基础设施都将随着无人驾驶汽车的出现而发生剧变，智能汽车可能颠覆当前的汽车交通运输产业运作模式。汽车行业著名咨询机构IHS发布预测报告称，“通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车”，其发展速度正在赶超纯电动汽车，2025年左右将

走进寻常百姓家，2035年销量将达到1180万辆，占同期全球汽车市场总销量的9%。以往在科幻大片中才能见到的无人驾驶汽车似乎离我们的现实生活越来越近了。

商业模式

一、和汽车驾驶相关的数字化创新将主要由汽车厂商和一级零部件供应商主导。

与娱乐互动的创新不同，和汽车驾驶相关的数字化创新，比如汽车安全信息展示/报警、巡航控制、泊车助理、夜视助理等，主要牵涉到汽车的核心性能，这些性能需要与发动机、变速箱等核心零部件相连接，需要很强的汽车产品相关经验。另外，这类创新部分与安全性紧密相关，且会直接牵涉到法律责任。因此，汽车厂商或一级零部件供应商倾向于保持对这类创新的主导。

二、汽车无人驾驶技术在未来5-8年内将难以大规模推广应用。

虽然Google的无人驾驶系统在不断取得进展，但可靠性和法律法规会成为这项技术的重要障碍。自动汽车驾驶系统的可靠性仍然需要较长时间的验证，比如大规模应用时，如何保证软件系统不受病毒感染，从而避免造成重大的交通事故。法律上，全球的法律系统都跟不上技术的发展步伐。比如美国仍然要求车辆在驾驶时必须完全处于驾驶员的控制之下。同时如果这类车辆发生事故，责任如何鉴定?是驾驶员的责任，还是应该由汽车厂商、软件提供商负责?相关法律问题得到解决之前，大规模的推广应用将不会实现。

三、汽车厂商仍将对车载应用软件(Apps)保持谨慎的态度。

车载的娱乐应用，比如车载Twitter/微博、Facebook的更新等，由于可能影响驾驶员的注意力集中而造成车祸，汽车厂家对此类应用将持进一步谨慎态度。美国的交通部已经发出指导建议，希望各汽车厂商能够设置自动功能，当汽车处于运动状态时，自动停止社交媒体应用、短信、拨十位数字的电话等。各大厂商也在加强声控Apps的开发，这样将能保持驾驶者对路面的关注。可以预料声控技术将能在汽车上有较广阔的应用空间。中国上汽荣威的InkaNet(一款车载智能系统)做出了初步成功的尝试。

四、IT和电子消费品厂商将更加完善人机互动技术(HMI)，这将提升消费者对汽车内HMI的预期。

奥迪汽车CEO鲁伯特·施泰德(RupertStadler)2012年曾说过：“汽车开发的步伐是没法跟上娱乐电子产品的。我们整车开发到上市共需要60个月左右，而此期间苹果可以推出五代iPhone了。”拿宝马来说，从2001年推出iDrive至今只更新过两次系统，为第三代iDrive。未来，一些电子产品的常用技术，如语音识别、文字信息朗读、直接操作、手势变化、人眼动作识别和跟踪将被消费者青睐。又比如，增强显示、抬头显示、三维显示和接近头盔显示器的解决方案也将被期望用到汽车显示上。

五、汽车行业的数量规模不到IT消费品行业的5%，在娱乐互动类技术创新上相对较弱，但汽车企业仍然具有较强的谈判能力。

汽车在数字化时代的另一个重大应用就是娱乐互动。由于IT电子类企业对消费者把握更加准确，同时由于电子产品数量规模庞大，能通过较大的规模分摊庞大的研发费用。比如智能手机2011年全球出货约5亿部，而装有汽车娱乐互动设备的汽车只有不到2500万辆。因此，IT消费品行业在娱乐互动软硬件产品上的创新能力领先于汽车及零部件行业。

六、消费者将不愿意为车内的数据信息和Apps额外付费。

未来，厂商如果试图通过提供更多的信息和Apps应用来收费，则比较困难。比如，OnStar在北美第二年付费的比例不到60%，第三年付费比例不到50%。主要因为一方面消费者认为通过手机等其它智能设备能得到相关信息和功能，而且费用还要便宜很多。另一方面，消费者对各种应用的价值还并未完全认可，而且月费制使消费者可以随时停用，而不会受到任何惩戒。

七、未来仅仅豪华品牌能支持完全独立的娱乐互动系统(飞行驾驶舱模式)，但通常客户体验不是非常好;采用独立第三方软硬件商业模式是各非豪华品牌品牌主要策略。

汽车厂商的娱乐信息系统，共有三种业务策略。第一种我们称之为飞行驾驶舱模式，也就是汽车厂商完全是独立的研发，不依赖于第三方供应商。比如宝马的iDrive、奥迪的MMI等。第二种是共建平台模式，也就是汽车厂商在系统平台上，依赖于其它软件供应商。比如微软为福特提供的SYNC，为丰田提供的Entune技术。第三种就是常见的零散的产品功能植入，比如常见的蓝牙技术、MP3应用等。一般来说，豪华品牌乐于采用第一种模式，主要原因是为了与其它品牌形成差异化，拥有独一无二的技术特点。但问题是，这些豪华品牌提供客户体验口碑并不是非常令人满意，比如宝马的iDrive学会怎么用要花不少时间，驾驶者有时需要转移目光去看屏幕才能操作。奥迪的MMI也有类似问题，操作菜单太复杂。而福特、丰田和日产等厂商则采用第二种模式，与专业公司合作。人机互动则相对较好，不过声控识别效果还有待提升。

八、汽车厂商将沿数字化的价值链上下游进一步延伸不断创新商业模式和业务类型。

宝马公司前不久设立了iVentures公司，主要从事风险投资业务。投资的对象则是汽车移动解决方案方面的创业公司，往价值链的上游进一步延伸触角;通用汽车正与以色列的Bezalel公司合作，关注如何在为后排乘客，尤其是儿童的娱乐提供更多的解决方案;福特和WellDoc合作，推出

E-HealthMonitoring服务;丰田和salesforce。com合作，针对丰田车主推出“ToyotaFriend”的社交网络，往价值链的下游迈出了新的一步。有理由相信，各汽车品牌拥有庞大的消费群体，汽车企业将会进一步挖掘这些客户的商业价值，新的商业模式将会层出不穷。而从技术角度，车辆网、手机与汽车云链接等创新应用也可期待。

体系架构

通过车载传感系统，智能汽车本身具备主动的环境感知能力，此外，它也是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，是车联网体系的一个结点，通过车载信息终端实现与人、车、路、互联网等之间的无线通讯和信息交换。因此，智能汽车集中运用了计算机、现代传感、信息融合、模式识别、通讯及自动控制等技术，它是一个集环境感知、规划决策、多等级驾驶辅助等于一体的高新技术综合体，拥有相互依存的价值链、技术链和产业链。

智能汽车的价值链

如果说车联网在汽车安全、节能、环保方面的价值是间接、基础性的，那么智能汽车在提高行车安全、减轻驾驶员负担方面的核心价值则是直接、显而易见的，并有助于节能和环保。研究表明，在智能汽车的初级阶段，通过先进智能驾驶辅助技术有助于减少50%～80%的道路交通安全事故。在智能汽车的终极阶段，即无人驾驶阶段，甚至可以完全避免交通事故，把人从驾驶过程中解放出来，这也是智能汽车最吸引人的价值魅力所在。

智能汽车的技术链

智能技术系统一般由传感器、控制器、执行器三大关键技术组成，主要包括：1）先进传感技术，包括利用机器视觉技术的检测，如激光测距系统、红外摄像技术，以及利用雷达（激光、厘米波、毫米波、超声波）检测前行车辆。2）通信技术（GPS、DSRC、3G/4G），包括数台智能汽车之间协调行驶必须的技术、车路协调通信技术，以及相应的车联网通讯技术。3）横向控制，包括利用引导电缆、磁气标志列、机器视觉技术、具有雷达反射性标识带的横向控制。4）纵向控制，包括利用激光雷达、毫米波雷达、机器视觉技术测车间距离的纵向控制，以及利用车间通信及车间距离雷达的车队列行驶纵向控制。

智能汽车的产业链

车联网、智能交通系统（ITS）为智能汽车提供了智能化的基础设施、道路及网络环境，随着汽车智能化层次的提高，反过来也要求车联网、智能交通系统同步发展。

智能汽车的产业链可以描述如下：1）车联网的产业链，包括上游的元器件和芯片生产企业，中游的汽车厂商、设备厂商和软件平台开发商，以及下游的系统集成商、通信服务商、平台运营商和内容提供商等。2）先进传感器厂商：开发和供应先进的机器视觉技术，包括激光测距系统、红外摄像，以及雷达（厘米波、毫米波、超声波）等。3）汽车电子供应商：能够提供智能驾驶技术研发和集成供应的汽车电子供应商，如博世、德尔福、电装等。

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