借助移动信息通信技术，车辆将实现与云端★■★★◆★、车辆端、路端的联网，车辆运行的大量数据可以实时传输到云端，同时，基于云端的数据分析，又可以实时传输实时高精导航■★★◆、路况信息■■、车位数据等信息给到车载系统■■◆■★。除了对车辆数据的实时传输和处理，云端技术还能更好的满足车辆的智能化体验。比如精准地图导航、手机远程遥控★◆★■◆■、智能安防、智能娱乐以及语音交互系统。

　　而以深度学习为代表的当代 AI 技术，基于在机器视觉（MV）、自然语言处理（NLP）等领域的成功应用，被引入到自动驾驶技术的环境感知★■、决策规划和控制执行的系统研究当中。

　　无论是自动驾驶，还是车联网以及车路协同，都将是一项长期持续发展的目标。而车联网、车路协同，同时又是自动驾驶技术实现的一种技术手段，自动驾驶需要在相应技术逐渐成熟的过程中渐进式推进★★★◆★。而 5G 通信技术■◆■★■★、云计算、人工智能技术的发展，就成为这些技术得以稳定发展的基础★■◆★◆■。

　　比如在车联网上面。车载的语音交互体验和娱乐服务体验◆■★◆，是用户的真正刚需，可以是目前车云协同继续深耕的领域。通过对车载语音系统的智能化改造和云端的算力支持◆■，提升包括车载设备的语音控制、车内乘客状态的机器视觉检测、手势交互等多模态的人车交互，不断提升智能座舱体验。

　　比如在自动驾驶领域，如最早布局智能驾驶技术和大规模数据测试训练的百度，正在通过智能云服务的方式，将自动驾驶技术开放出来，成为这一领域基础的云服务商。基于车云协同技术★■★■◆，将进一步为广大车企的自动驾驶汽车的研发■◆★◆■，提供更好的自动驾驶 AI 模型■◆★★、测试数据的存储分析以及仿真测试的服务。

　　车云协同，变成为这些技术目标实现的交汇点。车云协同技术■◆◆◆，将始终作为一种整体性的解决方案，帮助以上目标更好地实现。关键字：引用地址：期待◆★◆■◆“跨越L3”的自动驾驶与未来已至的“车云协同■★★■■”

　　如果是传统的中心架构式的云计算平台■★■★，路侧数据如果上传到跨区域中心云平台，然后再由云端将运算结果下放到路侧设备，远距离传输可能会导致数据传输延迟。那么◆◆★◆，在路侧就近部署边缘云计算设备成为更为可行的解决方案◆■★■★。中心云平台通过高速通信网络◆■，管理路侧边缘云，实现中心云★◆■、边缘云在资源、安全、应用、服务上的多项协同◆★■■。

　　随着 L3 自动驾驶技术陷入“人车接管时机”悖论的问题以及相关法律法规迟迟未能出台■★，众多的车企都在积极谋求从 L2 级直接向 L4 级超高度自动驾驶技术转型◆■★◆。

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　　当然■◆■，对于 C 端大众用户而言，车云协同看起来更加充满隔阂。其实◆★■★，车云协同更多将是从车载网联系统提供更为丰富的智能体验。

　　同时■★■◆，车路协同也要求来自不同车辆之间的单车传感数据的融合，而不同来源的数据特征差异极大。这就要求车载 OS 在数据级★■■◆★、特征级和决策级进行多级信息融合，实现更高层次的综合决策★■◆◆★★。这就要求一个具有高可靠性、高兼容性◆★◆★■、高层次信息融合的统一 OS 系统，而这一系统的实现和应用则需要得到来自云端的支持★★■◆★。

　　众所周知，自动驾驶技术的发展已经分化出两大阵营：一种是以汽车制造商为代表的 ADAS 和单车智能技术阵营；另一种是以互联网企业为代表的人工智能和智能网联化技术阵营，直接依靠智能计算及网络通信实现对汽车的控制★◆。

　　当单车智能阵营要跨越自动驾驶的■★◆■“悖论”鸿沟，而智能网联阵营也面临大规模整车落地商用◆■◆★◆，两大阵营在 2020 年的时间节点★■，正式交汇在了同一竞争点上。而以互联网企业代表的第二阵营都早已纷纷制定了自己的车路协同的发展计划。

　　工业控制器是现代工业自动化系统中的核心设备，其核心技术主要包括以下几个方面：硬件技术工业控制器的硬件技术主要包括处理器、存储器★■★◆、输 ..■■■■★.

　　云端系统不仅能够存储海量的传感器的实时采集数据◆★■■，还可以存储采集历史数据◆■★◆★，同时借助云计算完成这些海量数据的存储■◆■★■、传输◆★■◆◆■、分析处理，基于 AI 集成应用算法的智能驾驶控制模型，为车辆决策提供可靠■◆、高效的协同控制方案■◆■。

　　这也正是因为最早发力 AI 算法研究和大规模无人驾驶数据采集和训练，互联网（同时也是云计算）巨头们才能够在自动驾驶■■★★，特别是 L4 级别的无人驾驶领域保持巨大的领先优势。

　　底盘线控系统与控制技术

　　东芝1200V SIC SBD ★■◆■★■“TRSxxx120Hx系列◆■★◆★◆” 助力工业电源设备高效

　　前者以通用◆★■、沃尔沃、特斯拉以及汽车零部件厂商为代表，主要从现有的驾驶辅助安全技术出发，配合感知和控制决策★★，侧重于对行驶环境的精确感知★★■◆，逐步实现智能化自动驾驶技术。

　　加速 国产激光雷达成为标配 /

　　智能汽车的车载 OS 系统★★★■■★，可以满足海量高并发数据的实时计算处理，保证任务调度效率，满足车辆在低时延、高可靠的执行操作◆★。而车路协同就要求车辆之间不仅仅是同一品牌或车型的通信连接，而是所有车型都可以进行互联。因此，车路协同对于车载 OS 系统的配适和兼容性有着巨大的要求。

　　在无论是早已出现的自动驾驶、车联网技术，还是最近两年正在推进的“车路协同”技术，都离不开云计算的支持★■★◆★★，也早已有着“车云协同”技术的部分应用■★。

　　今年初，奥迪就曝出“取消 L3 级自动驾驶研发项目”的计划。尽管奥迪特意强调 “团队只是转向了 L2 和 L4 级自动驾驶技术的研发”。但是这项在 2017 年 7 月奥迪 A8 第四代搭载的 L3 自动驾驶系统■★，等于终于在耗时 5 年★■■◆★，耗资数亿美元之后，泯然众人，无法交付给用户使用。

　　前言：随着汽车电动化的发展潮流◆★，电动汽车销量节节攀升◆★，市场研究机构Canalys总结2022年全球电动汽车市场时表示，2022年全球电动汽车销量 ◆■...

　　自动驾驶正在进入大规模应用的前夜，然而智能汽车在 L3 级别规模化商用的道路上出现一定的迟滞。

　　关键零部件信息安全 /

　　基于云计算服务■■★◆★★，车云协同为自动驾驶的 AI 算法模型训练、大数据存储处理以及数据应用提供了基础性的保障。

　　自动驾驶★★■■★★、车联网、车路协同、LTE-V2X、5G-V2X 等相关技术正在以一种同步加速的方式迸发，而人、车、路、网的互联互通■■，都离不开云计算技术的支持◆■。

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　　那么弄清楚“车云协同”在当前智能汽车领域的技术应用边界，探讨车云协同在自动驾驶、车联网、车路协同等技术领域中发挥的作用和与这些技术的区别，我们才可能真正理解 “车云协同”技术，以及下一步车云协同可能拓展的场景和方向。

　　在2019世界计算机大会期间，长沙市政府与华为签署了鲲鹏产业合作框架协议。湘江新区与华为就智能网联汽车产业合作签订合作协议，双方将结合各自在智能网联汽车产业生态基础、5G、C-V2X、华为云及智能驾驶平台等ICT领域的技术优势和产业生态伙伴资源◆◆★◆■◆，共同推动智能网联汽车产业在长沙的快速发展◆■。 鲲鹏计算产业生态涉及服务器与部件、虚拟化、存储、数据库、中间件■■★、大数据平台、云服务、管理服务、行业应用9大领域，仅服务器与部件领域，市场空间达4000亿元以上。为支持鲲鹏计算产业生态的建设发展，华为计划在未来5年内投资30亿元，长沙将成为其中部地区的关键布局城市。 湖南湘江新区与华为将共建智能网联汽车产业云■◆◆，加强在车路协同、物流、

　　一两年内量产 /

　　而众多车企的单车智能为主的自动驾驶技术就显得力不从心■◆★★■。自动驾驶从单车智能向车车、车人★■★■、车路协同等多端智能方向的转变就十分必要了。

　　自动驾驶技术是一个涉及软硬件高度集成、高度复杂信息处理代替人类操作的综合系统，主要由感知、决策和执行三大子系统组成，涉及环境感知、决策规划、控制执行■◆★◆◆★、V2X 通信等关键技术。

　　以上我们看到，车车■◆◆、车路协同也都需要在云端（边缘侧）进行数据的融合与互联互通，才能真正实现“智能化”与“网联化■■★■★◆”◆■。渐进而成：车云协同的下一步

　　嵌入式工程师AI挑战营（进阶）◆★★★：基于RV1106部署InsightFace算法，实现多人的实时人脸识别

　　而后者以 Waymo、百度 Apollo 等为代表侧重于高精度定位的引导，配合多种传感器、GPS 等传感器，侧重高精地图的构建和感知数据的配合，利用 AI 算法直接实现 L4 级别及以上的完全自动驾驶。

　　因此，车云协同★◆■■◆★，这一内涵极其丰富的概念，同时也是一个不断深化的技术演进过程。

　　仿真分析

　　加速前行■★，毫米波雷达在野蛮生长 /

　　在车联网以及车路协同上面，云端计算能力和数据处理的增强◆■◆◆，不仅可以更好地满足车载服务功能的智能化体验，也同时能够大幅提升车辆对于自动驾驶中数据传输的安全性的要求，比如，完成对车辆内部的实时安全性能的监控和判断、车辆之间的紧急情况的预判和处理■◆◆■，以及对于车辆数据传输的加密和防护。

　　众所周知，自动驾驶技术技术的成熟严重依赖实时可靠的算力支持以及大规模数据训练，基于单车智能的自动驾驶存在着数据积累不够★◆◆★、强计算能力欠缺、任务自适应能力差 AI 算法优化适配困难等问题。因此，除了完成在车载终端上的 AI 深度集成，还需要构建一套基于车云协同的一体化智能驾驶系统。

　　未来，具有自动驾驶◆■◆★★、车联网、以及车路协同等集成解决方案的云服务厂商，将会成为这场驾驶革命的主要玩家，成为■★★◆■★“车云协同”技术生态的最主要的倡导者。

　　道路的智能化■★■★■，不仅仅意味着把原本安装在车上的感应器设备铺设到道路侧，更重要的是实现车载端的海量数据的实时处理、路侧端的路况信息收集及边缘计算以及车与车、车与路之间的实时信息传输◆■★◆◆★。

　　技术概论

　　技术落地的最终答案？ /

　　根据对电动汽车的充电方式，充电桩可分为交流充电桩和直流充电桩两大类。直流充电桩具备直接给电池充电的能力，以三相四线制的方式连接电网 ★■...

　　其中，最能增强用户车内体验的功能就是基于自然语言的人车交互◆★★■◆◆，包括语音控制导航、通话、搜索以及车内设备等★◆■。而成熟的语音识别技术依赖于强大的语料库及运算能力。因此■■◆，车载语音技术的发展就得依赖于网络和云端数据处理★■★■◆，因为车载终端的存储能力和运算能力都无法解决好非固定命令的语音识别技术，而必须要采用基于服务端技术的“云识别”技术。

　　乘用车市场信息联席会（简称“乘联会■★◆”）发布数据显示★◆◆，预计7月新能源汽车零售销量达45万辆■■■◆，同比增长102◆★◆■.5%★★。 工信部新闻发言人■◆★、总工程师田玉龙日前表示，今年以来，中国新能源汽车实现了平稳快速发展，有两大亮点：一是产销规模再创新高，6月，新能源汽车的产销分别完成了59万辆和59■★★◆.6万辆★◆◆，同比均增长1.3倍。上半年，中国新能源汽车销量已达全球市场的59%，达到了欧洲近两倍的水平。二是技术创新取得了新突破。新研制的激光雷达、国产芯片、车载基础计算平台都实现了装车应用，技术创新水平不断提高■■★★。 5月，国产大算力车规级芯片厂商黑芝麻智能与江汽集团达成平台级战略合作，多款思皓品牌量产车型将搭载华山二号A1000芯片。7月18日，地平线

　　首先◆◆★■，AI 算法应用是自动驾驶云端系统的核心。车载嵌入式智能硬件平台因计算★★◆、存储能力有限，无法满足 AI 模型的训练需求。自动驾驶云平台 AI 算法应用技术，利用虚拟化技术及网络技术整合大规模可扩展的计算★■★、存储、数据■◆◆★、应用等分布式计算资源完成 AI 模型算法的学习训练，能实现在云端训练 AI 模型，通过车云协同技术将其部署到嵌入式平台，使 AI 算法在车端自动驾驶系统上得到深度应用。

　　从武汉经济技术开发区获悉，■■★◆“中国·武汉智能网联汽车示范区■★★★◆◆”规划建设总体方案近日出炉■◆，提出5年内建设国际一流的智能网联汽车和智慧交通综合创新试验示范区★■，打造不小于10平方公里的智能网联汽车小镇■◆◆★。   作为全面创新改革试验工作25项国家授权先行先试的举措之一，2016年11月3日，国家工信部与湖北省签订框架协议■★，建设◆★◆“基于宽带移动互联的智能汽车与智慧交通应用示范”，项目落户武汉经济技术开发区（汉南区）智慧生态城。   根据方案，“ 无人驾驶 ”智慧小镇是示范区的最大特色★★◆■◆。据介绍，未来在智慧小镇，智能 传感器 将无处不在★★，将汽车与城市连接起来。 智能网联车 可实时采集区域道路状况、交通状态等，甚至包括温度、湿度、空气污染物指数；智能站台

　　我国新能源汽车经历了二十余年的快速发展，取得了突出的成就★◆。随着电动化的普及，汽车的智能化进程也进一步加快。 不过，行业人士指出，“汽车行业智能化发展面临的挑战和变革只会越来越大★★◆■。因为除了传统意义上的汽车技术和制造技术的竞争外，还要面临其他跨领域的挑战■★■★★■。”这些跨领域挑战中，首先要突破的是传感器等核心感知零部件。 作为汽车三种主要传感器之一的雷达直到近几年才被视为车辆中的主传感器，其主要原因在于AEB（一种汽车主动安全技术）装配率的提升。从ADAS到自动驾驶的演进促进了毫米波雷达的需求，也加速了毫米波雷达行业的野蛮生长★◆◆◆★。 智能网联汽车加速 1月13日◆■■■■，中国汽车工业协会对外发布数据显示■★◆■■，新能源汽车逆势增长。2020

　　目前从国家政策以及业界共识来看，自动驾驶技术要想真正提前到来，车路协同正是实现自动驾驶的主要甚至是唯一的路径◆★■◆◆。这意味着不仅仅让单车拥有智能，更重要的是让道路以及相关基础设施也能够“聪明”起来。

　　今天早上打车的时候，师傅突然指给我看◆■◆◆：★■★★★“你看那辆车开得贼慢贼规矩，肯定是自动驾驶。”超过去一看，果不其然。可以说，现有的量产车自动驾驶系统还是很“不人性化”，意思是一眼就能看出是机器在驾驶，并非是人。 近几年，关于自动驾驶的讨论层出不穷◆■★★■，现在的量产车上搭载的大多是L2以及宣传为L2+、L2.5等等的自动驾驶系统◆★■◆，但其实现在也已经可以体验到更高级别的自动驾驶技术了★■。比如谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo就已经能够实现无需安全员的Robotaxi运营◆★■★。 今年2月，国家发改委等11个部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，将“车路协同◆★◆”作为了未来发展的重要目标，也将这个词推上了风口浪尖。 的确，有5G和新基建加持，中

　　我们其实可以注意到，随着通信技术、AI★◆■★◆■、云计算的发展，推动着车联网的持续演进过程中，新功能、新场景的不断生发■★◆，其中车载的智能座舱服务体验不断升级■★，而自动驾驶技术更是成为车联网下一步发展的核心目标。而车路协同又是车辆网技术中，能够加速自动驾驶实现的关键。

　　车联网◆■★，即车载终端的智能网联系统平台，借助当前主流的 LTE-V2X 以及新一代 5G-V2X 信息通信技术，实现车辆之间（V2V）、车与路之间（V2R）、车与行人（V2P）以及车与云端（V2N）之间等的全面联接和信息互通。

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　　众所周知◆★★◆，所有搭载发动机的车辆都必须满足国六排放法规◆■◆。从2016年12月23日发布的《轻型汽车污染物及测量方法（中国第六阶段）》开始，到20 ...

　　再次◆◆★★，云端大数据的建构技术实现多场景、多车型以及个性化驾驶下的 AI 数据处理和信息服务的复杂处理■◆◆★★◆，掌握自动驾驶数据的分布、异构、时变★◆、海量的数据特征，借助车云协同的有效传递■★■■■★，推动多车、多场景的自动驾驶数据管控方案。

　　自动驾驶技术本身既是手段也是目标，最终将实现的全新的人车关系■◆，实现生产力的重大提升◆■■★◆。而车云协同技术，正是成为构建云端和车端智能系统联接的可靠解决方案，为自动驾驶技术的发展，提供充沛的云端算法和算力支持贝斯特游戏官方网站。

　　当前，智能化和网联化正在进一步融合，车联网将日益成为实现自动驾驶的关键技术支撑◆■，同时也成为驾驶者享受智能座舱体验的重要手段。对于用户而言，自动驾驶的实现可以让驾驶员从单一◆◆★■◆★、枯燥的驾驶中解放出来，而智能座舱的实现将使得驾驶者可以实现更多的智能功能体验。

　　而在用户的自动驾驶体验上面，渐进式的自动驾驶技术同样得到来自车云协同技术的支持。比如，现在逐步实现的远程呼车★■◆★◆◆、自动泊车、变道提醒等辅助自动驾驶功能★★■★■，都是在现有特定场景下依赖车云协同技术，保证自动驾驶功能的安全应用◆■◆■。

　　2030年基本建成智能网联汽车产业链与智慧交通体系，高度自动驾驶及完全自动驾驶新车装备率达80%。根据《节能与新能源汽车技术路线年将初步形成智能网联汽车自主创新体系，并且启动智慧城市相关建设■★◆◆★■。驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率将达到50%左右；到2025年，高度自动驾驶车辆市场份额将达到约15%◆■；到2030年，基本建成智能网联汽车产业链与智慧交通体系，高度自动驾驶和完全自动驾驶新车装备率达80%★★◆■，其中完全自动驾驶车辆市场份额接近10%★■。 智能驾驶按照汽车控制权及安全责任分配可分为不同级别。不同组织的分级标准各有不同■■★■◆：美国高速研究所（BASt）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）◆★、国际自动机械工程师学会

　　近年来，智能座舱在乘用车领域成为热门话题。智能座舱带来了更加智能化★■■◆◆■、舒适和安全的驾驶体验◆★，吸引了众多消费者的关注。在商用车领域◆◆★，市 .★◆■★..

　　目前汽车零部件主要分为传统汽车零部件与新兴汽车零部件。随着智能网联汽车的快速渗透与发展，整车的联网零部件越来越多◆★★■◆★，而这些联网零部件都涉及到信息安全的问题与风险■■★，因此有必要对智能网联汽车信息安全零部件进行概念上的定义，以便于在开发制造以及流通等全生命周期中注重信息安全的提升与防护★■。汽车信息安全零部件是指汽车内部涉及到网络连接与通信数据交互的软件和硬件的统称。 从行业发展来看■◆★，车联网将成为驱动汽车产业变革的新引擎◆◆◆，汽车产业在快速发展过程当中出现了新的挑战，主要是与车联网的信息安全关系越来越密切，车载网关★★◆◆、OTA升级所带来的信息安全、隐私安全、功能安全挑战越来越严重。车联网汽车产业是我们在传统汽车产业上面进一步的横向延伸和纵向拓展■★◆，不

　　快速发展，长沙与华为强强联手？ /

　　试验场改造建设_刘建社

　　车东西11月6日消息★■★，全球最大的汽车半导体公司恩智浦今日在青岛举行了一场行业交流活动，恩智浦总裁Kurt Sievers◆★、全球CTO Lars Reger等高管，向来自长安■■、东风、上汽、广汽等公司的车企代表，分享了其在UWB超宽带通信、车辆数字钥匙、V2X等领域的最新技术与产品研发进展★◆。 在活动现场，恩智浦推出了新型汽车UWB通信芯片◆★◆■★★，让装备该芯片的汽车★◆■★★■、手机等设备具备空间感知能力，使汽车能够准确定位用户的所在位置◆■◆■，进而使智能手机能够真正充当数字钥匙，拥有最先进实体钥匙的能力。 在分享环节之后，恩智浦全球CTO Lars Reger再次接受了车东西的采访★◆，就自动驾驶技术的落地节奏、车载传感器的发展态势、AI加速器对自

　　无论是汽车生产厂商，还是强势入局自动驾驶★■◆◆■◆、车联网领域的互联网 IT 厂商◆■，云计算都成为无法绕开的技术能力，尽管可能每家企业对于车云协同这一技术方案有着不同的定义和边界理解■◆★，但是我们依然可以在各家的技术解决方案中看到大量云端技术的应用。

　　车联网技术本身已经提出多年。从最早的车载导航系统，发展到现在以 ADAS（高级辅助驾驶系统）技术为主的辅助驾驶。而车联网的实现离不开信息通信技术、大数据及云计算的支持★★■。

　　车路协同系统三个核心组成部分■★◆★：智能车载系统（车端）、智能路侧系统（路侧端+云端）和通信平台。这意味着，车辆的智能化■■◆■、道路的智能化以及二者之间的网联化，形成一个三维架构，可以极大地提升自动驾驶的能力，甚至可以在车载端布设成本较低的感应设备■◆★★，就可以让车辆具备一定的自动驾驶能力★■★◆◆，大大降低了自动驾驶汽车的技术、成本门槛。

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