在智能網聯汽車的時代背景下,智能座艙和智能駕駛技術逐步成為全球汽車產業的兩大核心驅動力。高階智能駕駛技術的快速迭代,推動了從L1到L4的技術進化,而智能座艙的發展則迅速提升了用戶在車內的體驗。
引言
智能網聯汽車作為現代汽車產業發展的一個重要方向,代表了全球汽車行業從傳統機械化向高度智能化、網聯化的轉變。在這個過程中,智能座艙和智能駕駛技術成為了兩大關鍵組成部分。智能座艙通過整合先進的計算平臺、人機交互系統和車內娛樂功能,提升了車輛內部的交互體驗。而智能駕駛技術則通過不斷升級的感知系統和計算能力,使自動駕駛功能逐步從輔助駕駛(L1-L2)向高級別自動駕駛(L3-L5)過渡。全球多個國家和地區,特別是中國、美國和歐洲,已經制定了支持自動駕駛和智能座艙技術發展的政策,這些政策包括開放道路測試、自動駕駛車輛上路規定以及稅收激勵等。中國尤其重視在智能網聯汽車領域的創新,在推動產業發展的同時,也為國內企業提供了廣闊的市場機會。
智能座艙的演進及核心技術
1.智能座艙的技術演變
智能座艙是現代汽車技術演進中的重要組成部分,隨著車載電子技術、網絡通信技術和人機交互技術的發展,智能座艙已經從傳統的娛樂設備向多功能交互平臺演進。最初的車載娛樂設備僅提供收音機、CD播放器等功能,主要用于播放音頻或簡單的導航提示。而隨著互聯網技術的普及,車載信息系統逐漸轉型為聯網的智能終端,具備了更多功能,包括實時導航、音樂流媒體、語音控制等。
智能座艙的演進
?座艙1.0:從基礎音響到多媒體顯示
在座艙1.0時代,車輛的中控系統主要集中在音響娛樂設備和基礎的導航功能上。這類系統通常包括單一的小型屏幕,且多為黑白顯示,用戶交互體驗非常有限。此階段的座艙技術未能實現系統間的互聯互通,設備之間多為獨立工作。典型的座艙1.0系統,通常具備簡單的收音機、CD、MP3播放器等功能,難以提供復雜的多媒體體驗。
?座艙2.0:從獨立設備到信息娛樂系統
隨著消費電子產品的發展,智能手機的普及使得消費者對車內信息娛樂系統的要求逐漸提升。座艙2.0標志著車內多媒體設備的整合和聯網化。此階段的系統開始支持觸摸屏、聯網娛樂和高級導航功能。用戶可以通過中控屏操作車輛的多項功能,屏幕尺寸也從最初的4-8英寸擴展到10英寸以上。這一代的座艙系統具備與智能手機類似的聯網能力,使車載導航、音樂、通信等功能得到了質的飛躍。
?座艙3.0:多屏互動與域控系統
隨著域控架構的引入,座艙3.0時代的核心在于多屏互動和域控制器的整合。通過一個高性能的主控芯片,多個車載顯示屏可以同時顯示不同內容,提供高度個性化的體驗。座艙域控制器作為這一階段的重要創新,負責整合和管理所有車內設備的數據流動和控制命令。通過域控系統,座艙內的多塊顯示屏可以同時控制音響、導航、娛樂和環境控制等多項功能,大幅提升了車內的交互體驗。
2.智能座艙的關鍵技術
智能座艙技術不僅限于信息娛樂系統,還涵蓋了更多技術,如座艙域控制器、大尺寸中控屏、HUD(抬頭顯示)、駕駛員和乘客監測系統等。隨著這些技術的發展,智能座艙已逐步從一個信息中心,發展為整合多種功能的智能駕駛艙。
?座艙域控制器:智能座艙的“中樞神經”
座艙域控制器作為智能座艙系統的核心,承擔著整車多個電子系統的集成管理功能。它能夠實時處理車內的各類數據,包括顯示屏、傳感器、音響系統等的運行狀態,并通過高性能計算平臺,實現各個系統的無縫協作。隨著技術的進步,座艙域控制器正朝著更高算力和更強功能的方向發展,其市場滲透率也將大幅提升。據預測,將從2022年的9%增長到2026年的31%,該技術在未來的智能座艙中將占據越來越重要的地位。
?大尺寸中控屏:信息顯示和交互的核心
近年來,車載顯示屏的尺寸不斷增加,大尺寸中控屏逐漸成為高端車型的標配。如今,車載中控屏的平均尺寸已經超過了10英寸,部分高端車型甚至配備了45英寸以上的超大連屏設計。這些屏幕不僅僅用于導航和信息顯示,還支持車載娛樂、語音交互和手勢控制等多種功能。未來,隨著顯示技術的進一步升級,預計車載屏幕將從LCD逐步向OLED、MicroLED等更高分辨率的技術過渡。
?增強現實HUD:提升駕駛安全性與體驗
增強現實抬頭顯示器(AR-HUD)是智能座艙的重要組成部分,旨在將駕駛相關信息投射到駕駛員的視野范圍內,減少駕駛員低頭查看儀表盤的頻率。AR-HUD能夠提供導航信息、車輛狀態、道路限速等數據,部分高級版本甚至支持增強現實功能,將導航路徑直接投射到路面上。預計到2026年,AR-HUD的市場滲透率將達到35%,尤其是在高端和豪華車型中,它將成為一項標準配置。
?駕駛員與乘客監測系統:安全與舒適的雙重保障
駕駛員監測系統(DMS)和乘客監測系統(OMS)通過攝像頭監測車內人員的狀態,提升了駕駛的安全性和乘坐的舒適性。例如,DMS可以通過分析駕駛員的面部表情、眼球運動等,判斷其是否疲勞或注意力分散,從而提醒駕駛員恢復注意力。OMS則主要用于監測乘客的狀態,例如是否系好安全帶、車內乘客數量等,確保乘客的安全和舒適。這類系統未來可能會逐步成為法規強制要求的配置,進一步推動市場滲透率的提升。
智能駕駛技術路線的演進
1.從ADAS到自動駕駛的技術發展
智能駕駛技術的發展經歷了從基礎的駕駛輔助系統(ADAS)逐步向更高級別的自動駕駛系統(L3-L5)演進的過程。隨著傳感器、計算平臺和人工智能技術的不斷進步,車輛對周圍環境的感知能力大幅提升,實現了從單一功能駕駛輔助到全場景自動駕駛的躍升。
自動駕駛分類
? L0-L2階段:基礎的駕駛輔助功能
L0-L2階段的駕駛輔助功能,主要集中在一些基礎的預警系統和有限的自動控制操作。例如,L0級別僅提供前方碰撞預警(FCW)等安全提示功能,L1級別則具備縱向或橫向的簡單控制,如自適應巡航(ACC)或車道保持輔助(LKA)。L2級別系統進一步發展,實現了縱向和橫向的組合控制,能夠在特定條件下自動調整車輛速度和方向,但仍然需要駕駛員保持對車輛的監控。這些系統的主要目標是減輕駕駛員的負擔,并在某些情況下提高駕駛安全性。
? L3-L5階段:高級別自動駕駛的實現
L3級別自動駕駛是智能駕駛技術發展的一個重要里程碑。它允許系統在特定條件下完全接管駕駛任務,駕駛員可以在這些條件下脫離操控。這種技術通常適用于高速公路等受控環境,在這些環境中,系統能夠處理大部分駕駛任務。L4和L5級別則代表了更高級的自動駕駛,尤其是L5,能夠在所有駕駛場景中實現完全的無人駕駛。這一階段的技術挑戰在于如何應對復雜的城市交通環境、動態障礙物和長尾場景(如行人闖入、意外障礙物)。
2.核心技術進展
實現高級別自動駕駛的關鍵在于傳感器融合、高算力計算平臺和復雜的決策算法。這些技術的進展使得車輛能夠感知周圍環境、做出快速反應,并在復雜的道路條件下安全行駛。
?傳感器融合:多種傳感器協同工作
高級別自動駕駛依賴于攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多種傳感器的協同工作。激光雷達作為自動駕駛感知系統中的核心組件,能夠提供精確的三維環境感知,尤其在夜間或惡劣天氣條件下,激光雷達能夠彌補攝像頭的視覺不足。毫米波雷達則擅長探測高速行駛的物體,并能夠在霧霾、雨雪等惡劣天氣下正常工作。這些傳感器的數據經過融合處理后,可以為自動駕駛系統提供一個精確的外部環境模型。
?高算力域控制器:提升車輛的計算能力
高階自動駕駛系統對計算能力有極高的要求,尤其是在實時處理大量感知數據和決策任務時。當前,200Tops以上的算力平臺已成為高級自動駕駛系統的標準配置。這些平臺能夠實時處理來自多個傳感器的數據,并通過復雜的算法做出駕駛決策。根據報告,2024年和2025年,200Tops以上算力平臺的高階自動駕駛車型出貨量將分別達到129萬和194萬輛,顯示出這一領域的快速增長。
?智能駕駛系統芯片(SOC):自動駕駛的“大腦”
智駕SOC芯片作為自動駕駛系統的“大腦”,承擔著感知、決策和控制的任務。隨著自動駕駛技術的進步,智能駕駛芯片的性能需求越來越高。報告指出,地平線、黑芝麻智能等國產芯片廠商在這一領域已經逐步崛起,并開始與國際巨頭競爭。未來,SOC芯片的性能和功耗將成為車企選擇自動駕駛解決方案的關鍵因素。
市場競爭與行業格局
1.主要企業布局
在全球范圍內,車企和科技公司在智能駕駛和智能座艙領域的布局日趨激烈。國內的比亞迪、吉利、長城等傳統自主品牌通過不斷推出L2及L3級別的智能駕駛車型,已經在市場上占據了重要份額。這些企業通過技術積累和整合,不斷推進自動駕駛系統的量產。而蔚來、小鵬和理想等新興車企,通過引入更加先進的自動駕駛功能,如L2.9城市NOA(領航自動駕駛),逐漸在市場上確立了技術領先的形象。
?比亞迪的智能駕駛布局
比亞迪作為國內自主品牌的領軍者,其在智能駕駛技術上的推進十分迅速。依托于其自主研發的電子控制系統和新能源汽車平臺,比亞迪已經推出了L2級別的智能駕駛功能,并計劃在高端車型中實現L3級別的全場景智能駕駛。比亞迪的技術路線強調通過集成成本相對較低的傳感器,如毫米波雷達和視覺傳感器,來實現高性價比的智能駕駛解決方案,重點關注大眾市場。
?蔚來、小鵬和理想的智能駕駛探索
與傳統車企不同,蔚來、小鵬和理想等新勢力車企則專注于通過高端技術引領市場。以小鵬汽車為例,其XNGP系統代表了目前國內自主研發智能駕駛技術的最前沿。小鵬XNGP系統實現了端到端的視覺感知,并引入了大規模的數據訓練和自學習算法,使車輛在城市復雜道路場景中的智能駕駛能力大幅提升。蔚來則通過其NOP領航輔助功能和BaaS(電池即服務)生態系統,在高端電動車市場中占據重要地位。
?華為在智能駕駛技術中的角色
華為作為智能駕駛解決方案的重要提供商,依托于其MDC(Mobile Data Center)計算平臺,逐漸在高端車型中打開市場。華為的MDC平臺具備超高算力,能夠支持L3及以上級別的自動駕駛功能。此外,華為還在傳感器融合和智能座艙方面進行布局,為汽車企業提供全方位的解決方案。未來,隨著更多車企采用華為的MDC平臺,智能駕駛的市場格局有望進一步變得多元。
2.市場規模與滲透率
?智能座艙市場:快速增長的潛力
根據報告預測,到2026年,智能座艙市場規模將達到1800億元,年復合增長率超過15%。這一增長得益于智能座艙技術的持續創新和市場需求的不斷攀升。大尺寸中控屏、HUD以及座艙域控制器的普及,將成為推動市場增長的主要因素。特別是大屏連屏化和AR-HUD的應用,將帶來全新的車內體驗,使智能座艙成為未來汽車差異化競爭的重要領域。
?智能駕駛市場:L3及以上技術滲透率快速提升
在智能駕駛領域,高階智能駕駛的滲透率也在不斷提高。報告指出,2024年到2025年,搭載200Tops以上高算力平臺的車型出貨量將分別達到129萬和194萬輛,顯示出L3及以上級別自動駕駛技術的快速普及。此外,隨著車路協同技術的逐步推廣,城市NOA和高速NOA的滲透率將在未來幾年內大幅提升。預計到2026年,L2.9級別城市NOA系統的市場滲透率將超過20%,進一步推動智能駕駛技術的大規模商業化應用。
挑戰與機遇
1.技術挑戰
盡管智能駕駛和智能座艙技術發展迅速,但在實際應用中依然面臨諸多技術挑戰。其中,端到端的算法優化、高精度地圖的應用以及傳感器冗余設計,都是目前行業內亟待解決的問題。
?算法與數據訓練
自動駕駛系統的核心在于數據驅動的算法優化。盡管端到端算法能夠通過大規模的數據訓練實現自主學習和優化,但在復雜的城市交通場景中,長尾問題依然存在。例如,一些罕見的場景,如行人突然闖入、緊急避讓等,傳統的規則驅動算法無法有效處理。端到端算法在處理這些復雜場景時,需要更大量的高質量數據支持。為了實現自動駕駛系統在全球范圍內的推廣,企業必須通過大量的仿真測試和實車驗證來不斷優化算法。
?高精地圖的應用與挑戰
雖然L4級別的自動駕駛可以在封閉或半封閉的道路環境中運行,但在開放的城市道路上,高精度地圖是不可或缺的。高精度地圖能夠為車輛提供準確的道路信息,尤其在復雜路況下,地圖數據可以補充傳感器的感知不足。然而,高精地圖的實時更新和數據覆蓋范圍是目前的主要難題。由于道路狀況變化頻繁,地圖需要進行頻繁更新,且在不同城市中的泛化能力存在局限。
?傳感器冗余設計與可靠性
在實現高級別自動駕駛時,傳感器冗余設計是確保系統安全性的關鍵。例如,自動駕駛車輛通常需要配備多個傳感器,如攝像頭、毫米波雷達和激光雷達,以確保在任何條件下都能感知周圍環境。然而,多種傳感器的數據融合和冗余設計會增加系統的復雜性和成本,如何平衡傳感器成本與冗余設計是自動駕駛落地的關鍵挑戰之一。
2.政策與市場機遇
隨著全球多個國家和地區逐步放開自動駕駛技術的法規限制,智能駕駛的市場化進程正在加速。特別是在中國,美國和歐洲等主要市場,政府對智能駕駛和智能網聯汽車的支持力度不斷加大,推動了這一領域的快速發展。
?中國的政策推動
中國政府通過一系列政策支持智能網聯汽車的研發和推廣。2023年,《智能網聯汽車產業發展戰略》發布,明確了到2035年智能駕駛汽車的大規模商用目標。此外,多個省市還設立了智能網聯汽車示范區,為企業提供道路測試和應用場景。這些政策的出臺,將極大加速中國市場對智能駕駛技術的接受和應用,進一步推動國內企業在這一領域的創新。
? Robotaxi的商業化前景
Robotaxi作為自動駕駛技術商業化的重要應用場景,其未來發展前景廣闊。隨著L4級別自動駕駛技術的逐步成熟,多個企業已經在特定城市中開展了Robotaxi試點項目。例如,百度的Apollo、文遠知行、小馬智行等企業,已經在北京、廣州等地啟動了無人駕駛出租車的測試服務。未來,隨著Robotaxi在更多城市的推廣,這一業務有望成為自動駕駛技術最早實現大規模商業化的領域。
結論
智能座艙與智能駕駛技術的快速發展,正推動全球汽車行業向智能化、網聯化和自動化方向轉型。智能座艙通過座艙域控制器、大尺寸中控屏、AR-HUD等先進技術的應用,極大提升了用戶在車內的交互體驗;而智能駕駛技術,特別是L3-L4級別的自動駕駛技術,通過高算力域控制器、傳感器融合和數據驅動的算法優化,逐步實現了車輛的全場景自主駕駛。
在未來,隨著政策支持的進一步加大,L4級別自動駕駛技術將在特定場景下實現大規模商用,特別是Robotaxi等領域,將成為自動駕駛技術落地的關鍵應用場景。同時,智能座艙技術的持續創新,將繼續提升車輛的智能化水平,成為汽車企業差異化競爭的核心。盡管面臨技術和市場的諸多挑戰,智能座艙和智能駕駛技術的未來充滿了巨大的潛力與機遇。
審核編輯 黃宇
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