智能汽車的機遇、挑戰與應對策略

　　3、從技術層面看，我國初步掌握了智能汽車的一系列關鍵技術，在相關領域取得了階段性成果。

　　總體看，在智能汽車的技術上，比如對復雜交通環境的感知、行駛目標物的識別、駕駛員特性的建模、復雜的車輛動力性建模、車輛控制算法等，國內已經做了很深入的研究，取得了階段性成果，與國外相比差距不大。

　　比如，國家自然科學基金委支持的以環境感知、人的行為認知及決策為重點的無人駕駛汽車項目，在相關領域已取得階段性成果，并完成了原理樣機從北京到天津的無人駕駛實車試驗。在國家科技部863項目支持下，清華大學聯合一汽、東風、長安等，在面向現階段可實用化的智能汽車技術方面，開展了大量的基礎研究和原理樣機的研制、實車路試，部分技術如自適應巡航控制系統(ACC)、行駛車道偏離預警系統(LDW)、行駛前向預警系統(FCW)等正在進行產業化。

　　面臨的主要挑戰

　　1、國家及行業對發展智能汽車的重大意義和潛在的產業經濟價值認識不足，尚未形成明確的智能汽車發展戰略。

　　目前，我國對發展智能汽車的重大意義認識嚴重不足。很多企業仍把汽車智能化簡單理解成智能交通信息或者主動安全技術的范疇，沒有認識到智能汽車是一項具有顛覆性意義的技術，更難以想象其潛在的產業經濟價值在2025年可能高達1.9萬億美元！目睹谷歌等IT企業高調進軍智能汽車產業，很多人想當然地認為，這是IT企業為了搶占汽車這一移動智能終端的操作系統而進行的吸引世人眼球的作秀。還有很多人認為無人駕駛汽車還很遙遠，殊不知世界汽車巨頭們已經在進行“高度自動駕駛技術”的量產準備了，全工況的無人駕駛汽車也許在2020年就會上路了。

　　因此，國家和行業層面尚未統一認識，還未研究制定明確的智能汽車發展戰略，政府導向作用發揮得不充分，行業缺乏有效的組織。盡管地方政府一度熱衷于智能交通系統建設，但更多地注重于交通管理和交通信息服務，脫離了智能汽車的“智能交通系統”只能是空中樓閣，難以取得預期的成效。

　　2、尚未形成智能汽車各相關方的有效協調機制和完整產業鏈。

　　由于智能汽車涉及多個領域，難免形成多頭管理、政出多門局面，同時各利益相關方各自關注點不同，缺乏必要的溝通和協調，難以形成完整的產業鏈。

　　具體來說，由于智能汽車技術涉及汽車、交通、IT、通信等領域，行政上存在多頭管理問題，缺乏統一的協調機制。整車企業忙于智能汽車第一層次的輔助駕駛技術的開發，對車聯網V2X技術、更高層次的智能駕駛技術尚無暇顧及；IT企業關注點側重通信及信息服務，對先進車輛控制和安全系統的需求了解不夠，在車載終端開發時與整車廠的聯系不密切；先進的傳感器(雷達、攝像頭)、控制器芯片、執行器等核心零部件嚴重依賴外商，在電控單元的軟硬件、系統可靠性和控制精度方面，與國際先進水平相比落后了10～15年，競爭力明顯不足。

　　3、我國智能汽車技術標準體系嚴重滯后，需要研究制定統一的技術標準體系。