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院士大咖眼中的智能汽车机遇

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院士大咖眼中的智能汽车机遇

作者:
来源:
新华财经
日期:
2022/12/19
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在汽车电动化、智能化的发展新阶段,中国市场需求和技术力量正在不断向上突破,由汽车大国走向汽车强国的前景已经展现。日前,多位重量级院士大咖就全球智能汽车及相关领域的最新技术创新与突破贡献了他们的深度思考与方向建议。

 

智能网联汽车的中国方案让网联化与智能化深度耦合

 

中国工程院院士、清华大学教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强关注的是,智能网联汽车如何走出一条区别于国际“单车智能”路径的独特“中国方案”。

 

他表示,在技术路线探索与产业体系建设上,中国率先提出网联化理念,让网联化与智能化深度耦合,形成明确的C-V2X的路径和领先的C-V2X产业体系。中国智能网联汽车是单车自动驾驶与网联式汽车融为一体的新产品、新模式、新生态。

 

李克强说,智能网联汽车首先需要建立智能网联信息物理体系架构,充分融合智能化与网络化发展特征,实现人、车、路、云一体化的智能网联汽车系统。这一系统需要构建行业共识的汽车产品的体系架构,打造智能网联汽车基础平台,突破共性关键技术,包括云控基础平台、高精度动态地图平台、车载终端基础平台、计算基础平台以及信息安全基础平台五大新的中央部件和新型汽车零部件。

 

国产CPU架构发展的技术路线思考

 

在中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南看来,智能网联汽车是通过运用新一代信息技术,使传统汽车发展成为智能移动空间应用终端的新一代汽车。CPU是汽车产业发展的关键技术之一,CPU的架构是芯片产业链和芯片产业的龙头。

 

他表示,芯片应用与CPU架构之间的关联性正在增强,在智能互联世界,CPU芯片的格局也会随之发生片变化,应当顺势而为。

 

倪光南坦言,近几年国产CPU发展很快,国内市场已有六七种CPU架构并存,但这并非长久之计。因为CPU架构具有很强的垄断性,目前多种国产CPU架构并存,未来可能会造成资源分散、低水平重复。这种状况如不加以改进,若干年后,我国可能会缺乏能在全球市场上与X86、RAM两家竞争的自主CPU架构,从而在主流CPU方面仍受制于人。为此,有必要思考国产CPU架构发展的技术路线。

 

倪光南建议,智能网联汽车产业从全球视野谋划和发展汽车芯片,宜聚焦开源RISE-Ⅴ架构,共同完善RISE-Ⅴ的生态建设。通过加大对开源数据的贡献,以增大话语权和主导权,最终使世界主流CPU市场形成X86、RAM和绿色RISE-Ⅴ三分天下的格局。

 

飞行汽车时代正在开启

 

中国工程院院士、大连理工大学党委书记项昌乐认为,出行立体化、运载协同化、管控智慧化是我国综合立体交通的发展趋势。新型运载工具如高级自动驾驶汽车、飞行汽车应运而生。其中,飞行汽车是满足城市发展需求的一种新型交通工具,一个正在启动的新物种。

 

项昌乐说,近年来,美国、欧盟、德国、日本等发达国家和地区纷纷发布规划,出台支持政策或联合传统的航空、汽车生产厂商,成立产业联盟,促进飞行汽车或者航空器的发展。就在今年11月,美国联邦航空管理局发布了一份规则,拟将飞行汽车运营纳入商业航空承运人运营来监管。

 

飞行汽车也受到了资本与大型企业集团的持续关注,飞行汽车龙头企业Joby Aviation经过三轮融资估值近60亿美元,腾讯领投的德国百合航空上市估值33亿美元,吉利入股的Volocoptor已完成了几轮大额融资。可以看到,国内外大型企业、资本集团已经在布局飞行汽车相关的产业。

 

项昌乐认为,飞行汽车未来可期,不过,飞行汽车的研究涉及到很多学科,包括机械设计、控制以及智能车辆、大数据、人工智能等,难度大,挑战大。尽管目前很多研究机构和创新性科技企业热衷于此,但是真正落地还有一段距离,需要突破五大技术群,包括飞行汽车构型技术、动力驱动技术、高效飞行技术、智能驾驶技术、智慧管控技术等。

 

破解自动驾驶落地难

 

在交通运输部公路科学研究院主任、俄罗斯工程院外籍院士周炜看来,高级别自动驾驶落地使用难是一个亟需解决的问题。

 

从推动实施主体角度看,当下的实际情况是,生产端一头热、不挣钱,使用端不会用、不敢用。如此一来,上下端就不能形成很好的生态。从推动实施的过程来看,从车辆生命周期角度推动使用的思路、路线、政策等完善性、精准性不足,造成了研发生产端热、社会使用端冷。长此以往,高级别的自动驾驶落地难以持续。

 

周炜认为,解决落地难的基本思路是:构建车辆技术条件与车辆实际使用条件的匹配性,完善运行条件。需要解决自动驾驶车辆分类的标准和规范;驾驶员和安全员的问题;高精度定位和高精度地图问题以及车路协同问题。营运车辆智能化商业化落地应用,应从风险最小的角度入手。比如营运车辆首先从轻型微型的货运车辆、中小型的客运车辆开始。首先考虑在城市公交和城市微循环,如自动驾驶的出租车、城市的物流配送以及各种封闭场景使用。

 


 

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