大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于智能車發展趨勢的問題，于是小編就整理了1個相關介紹智能車發展趨勢的解答，讓我們一起看看吧。

智能汽車技術有哪些？

智能網聯汽車做到三個事情：替代人的眼睛、耳朵、有先進的中央決策系統替代人的大腦、執行系統替代人的手腳。

智能汽車關鍵技術分三大部分：環境感知技術、中央決策技術、底層控制技術。 反過來看底層控制技術，汽車行業做了這么多年，對我們汽車零部件廠商，底層的控制系統是比較放心的。

對于無人車來講，這些控制系統能夠功能實現，能夠不斷地完善，九到十年是沒有問題的。所有人知道對于無人車來講主要的困難決定在哪？

中央決策系統。對于人來講，駕駛汽車，我們說會不斷學習，遇到各種各樣的情況會不斷學習，遇到各種意外的情況有應急的處理措施。最關鍵的一點人其實可以犯錯的，比如說你撞了人或者出了交通事故是你負責任，但背后是一套完善的法律體系做保障。這一套法律體系用了一百年的時間建立起來，一整套的完整的環節做后面的支撐體系。但對于無人車來講，恰恰缺乏的是這個。

對于無人車，它對環境、對各種各樣的路況、交通事故，如果不能做到預知，遇到就不知道怎么處理。 最關鍵無人車遇到意外情況的時候不知道怎么處理，這時候出了交通事故，背后法律體系的保障是不完善的。 中央決策一定是無人車發展過程當中非常大的瓶頸，這個瓶頸想要克服，一定要通過環境感知系統的加強來解決這個問題。

環境感知系統，如果無人車行駛過程中環境感知能力超出人的感知能力，除了汽車行駛過程中對周圍所有環境信息做到全息感知以外，做到超視覺、超視野的感知，很多的危險是可以提前避免的，避免一些復雜情況的出現，這時候我們說才有可能，中央系統處于比較簡單的狀況。

智能汽車最關鍵的，要躲避所有的障礙，達到目的地，要知道每一步做什么事情。 針對這樣的工作，需要高精度地圖的支持。

無人車環境下面，高精度地圖和傳統地圖已經完全不是一個概念了。整個地圖的建模、地圖的信息，包括整個對地圖感知的方式都會發生徹底的改變，這樣的地圖當中，右圖當中看到每一個固定的建筑物、標識都可能成為定位輔助 就是在講高精度地圖、高精度定位。大家對地圖、導航、定位都有自己的認識，每個人手上都有手機，都有導航，汽車廠商以前認為導航很重要，但不是最核心的技術，但對于智能汽車、無人汽車來講，我們說地圖定位、導航，已經不是傳統的定位導航了，是整個智能汽車最核心的部分

智能汽車技術主要有兩大主要系統和幾個從屬系統。

第一，智能駕駛系統。

智能駕駛技術是智能汽車最核心、最獨特的技術。曾經在與全球頂尖華人AI科學家聊天的時候，談到人工智能駕駛的可行性。那時候特斯拉的電動卡車剛剛推出。他認為，5年內（截止2023年）解決所有技術上的主要問題，10年內（截止2028年）解決法律上的障礙。他說的是美國。國內法規方面更會寬松。這有點像當年底特律用寬松的道路行駛法規換車廠入駐、經濟繁榮一樣。李開復曾經說過，人工智能的核心能力的標志有兩個，一是算法、二是數據。算法強的是美國，數據多的是中國。這兩個國家未來在智能汽車上會有優勢。

第二，新能源和動力系統。

新能源不僅僅是環保問題的解決方案，更重要的是電力驅動系統與數字化的契合度比內燃機好。這個系統包括電池技術、能源控制技術、動力控制技術、馬達技術等一系列相關技術。電池技術、馬達技術和能源控制技術日本公司由于新材料研究方面領先，所以在技術和品控方面有一定的優勢。

其他的從屬系統技術包括：傳感器技術、物聯網技術等智能駕駛的感知系統。這里的主要思想是：傳感器+物聯網+人工智能。在傳感器這個層面，像激光測距和雷達，作為電器特長的日本廠商長期積累，在全球優勢明顯。

而在新材料系統。這里主要指為車身減重的CRFP車身技術。CRFP主要是指碳纖維熱固技術。工業級的材料方面的研究和應用，日本無疑是做得最好的，案例也非常豐富。在我們未來推出的專欄里，會有新材料技術方面的介紹。

以上全部都是技術層面的事。到最后，還是要回答幾個問題：為什么要做智能駕駛（汽車）？

這其實是回應至少兩個問題：

1，全球汽車銷量下滑，怎么辦？德魯克說要看人口結構的變化才能認清市場。現在美國年輕人有1/3不考駕照，這種變化，車廠就要從賣產品（汽車）轉變為賣服務（出行、運輸）

2，未來（出行、運輸）的場景是什么樣的？這個以豐田公司為代表的智能駕駛更具前瞻性和操作性，我們的專欄也有詳解。

到此，以上就是小編對于智能車發展趨勢的問題就介紹到這了，希望介紹關于智能車發展趨勢的1點解答對大家有用。