自动驾驶发展现状及热点研究——地图与定位

对自动驾驶而言,传感器、感知、地图定位和规划控制是目前研究的热点,本文奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁黄浴博士从多个方面综述了目前自动驾驶的技术水平以及不同板块的重要性。  再谈地图和定位。 我们知道自动驾驶在L2是 ...查看全部
对自动驾驶而言,传感器、感知、地图定位和规划控制是目前研究的热点,本文奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁黄浴博士从多个方面综述了目前自动驾驶的技术水平以及不同板块的重要性。
 再谈地图和定位

我们知道自动驾驶在L2是不需要地图的,特别高清地图(HD Map),带有车道线信息,L2级别用不上,现在有一种“降维打击”模式,采用L4技术去开发L3甚至L2,主要是地图定位可以提供很多辅助信息,简化一些感知负担,比如车道线,路牌和红绿灯位置。

一般我们看到的地图,俗称导航地图,基于GPS进行车定位和道路规划。现在又出现了一种ADAS地图(四维图新就提供这种服务),其实就是在导航地图上附加一些信息,比如道路曲率和坡度,可以有助于车辆控制的时候调整参数,如ACC,LKS。

我们一般谈到定位,可以是GPS/IMU,也可以是高清地图。前者有误差,要么采用差分GPS,如RTK(国内的千寻网络就是提供这样的服务),要么和其他方式融合,比如激光雷达的点云匹配,摄像头的特征匹配,也包括基于车道线和路牌的识别定位。

谈到高清地图,以前提到过两种模式,一是谷歌的高成本方式,采用高价的数据采集车,获取环境的激光雷达点云以及反射灰度图,滤除不需要的物体(行人/车辆/临时障碍物),提取车道线/红绿灯/路牌(停止/让路符号,街道距离信息)/车道标志(箭头/限速/斑马线)等等,另外也标注了道路的其他信息如曲率,坡度,高程,侧倾等等。

这是一个谷歌HD Map的截图:

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由于激光雷达点云数据大,大家就考虑压缩的方法,比如TomTom的RoadDNA,国内高德地图的道路指纹匹配,美国startup地图公司CivilMaps也有类似地图指纹技术,不过前者是在视觉层,而后者是在点云层。有些公司是不提供点云层,因为数据太大,相反视觉层和语义层可以给,基本矢量图就能描述,数据量小多了,但匹配难度大。地图的绘制,存储和访问是相当复杂的工程,所以投入很大,尤其是底图(base map)的绘制。

这是TomTom的RoadDNA定位的介绍截图:

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高清地图的第二种方式就是Mobileye和Tesla采用的,一般低成本,期望通过众包实现。不用激光雷达,采用摄像头获取道路标识,Mobileye称之是REM(Road Experience Management),也是“路书”(Roadbook)。REM提取的信息有道路边缘线、车道中心线、车道边缘线以及静态物体的标示。

截图来自Mobileye的REM介绍:

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Bosch基于此,还提出一种基于毫米波雷达的方法提取道路其他信息,比如隔离栏、电线杆和桥梁等等,称为Bosch Road Signature(BRS)。追随这种众包方法的公司也不少,如特斯拉出来的人成立的公司Lvl5,国内有几家,如宽凳科技,MOMENTA,深动科技,最近地平线也给出一个NavNet平台,支持这种众包的低成本制图方式。

这是Lvl5作图的一个示意图:像VO的例子吧。

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其实“实时更新”是高清地图提供服务的关键,而对这个服务的成本考虑当然是第二种方式容易推广。众包的缺点是容易数据碎片化,同时摄像头的制图难度也远大于激光雷达方法,视觉SLAM是比较有挑战性的,当然如果限制一下做车道线和路牌为主的目标取地图特征,难度可以降低。

美国地图公司HERE采用的更新方法也是通过众包,只是它先建了底图。所以,一些提出众包建图的公司都想先拥有底图。Mobileye就和HERE合作,最近它在日本已经完成了REM的高速公路建图。

这张图是在今年CES介绍REM的一页PPT:

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定位是基于地图的,融合方式是包括GPS/IMU/HD Map,比如隧道就没有GPS信号,甚至高楼大厦密集的地方也不会有稳定的GPS信号,如果网络不好造成地图下载不利,基本就是靠IMU和L2的车道线/路牌识别了(激光雷达的反射灰度图可以做车道线识别,但是传感器性能有时候限制它的工作距离,不如摄像头灵活),这时候“降维打击”的方法都失效了,回归原始,就靠现场感知了,真正的“老司机”做派:)。

值得一提的是,MIT教授就有在研究如何不用地图做自动驾驶。

知识讲堂 奇点汽车

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2019-04-01 13:36
474

Waymo 首席科学家在MIT自动驾驶课上开讲:如何解决自动驾驶的长期挑战

经典MIT的Deep Learning for Self-driving Car课程上,邀请到了Waymo首席科学家Drago Anguelov,分享题为“Taming The Long Tail of Autonomous Driving Challenge ...查看全部
经典MIT的Deep Learning for Self-driving Car课程上,邀请到了Waymo首席科学家Drago Anguelov,分享题为“Taming The Long Tail of Autonomous Driving Challenges(驯服自动驾驶的长尾挑战)”,主要是讲在现实世界中的Long Tail现象,各种异常情况该如何收集、融合、发布和测试。

黄浴总结了此课程的一些新看点:

1. 题目是“长尾”处理;
2. 可以处理道路维修场景;
3. 可以识别特殊车辆(警车/救护车/消防车);
4. 可以预防闯红灯的车辆;
5. 可以对马路自行车行为轨迹预测;
6. 通过NAS学习模型;
7. 不完全依赖机器学习,可以利用专家知识(domain knowledge);
8. 不是E2E学习驾驶行为,而是Mid-2-Mid,就是最近的ChauffeurNet;
9. 学习的行为预测有自适应性,比如激进的或者温和礼貌的;
10. 仿真不能解决所有问题,仿真系统需要更多的agent model,要smart。

下面是对本次分享的视频解读及PPT:
 



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我毕业于斯坦福大学博士学位,曾研究机器人相关领域。现在Google带领团队研究3D感知,以此来构建一个全新的自动驾驶感知系统。

Waymo这家公司截止上个月已经成立了十周年了(2009年成立)它起源于Google X。
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2015年,我们研发的这款自动驾驶汽车进行公路路测试验,这是世界上第一辆成功实现自动驾驶的汽车。在这个案例中,坐在车里的人是个盲人,我们认为这个项目的意义重大。所以我们不仅仅希望这台车只是一个成功的演示案例,我们更加希望能够实现无人驾驶。

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我将给你们展示一个很酷的视频。你们看,这台汽车真的在自己行驶在公路上。2018年,自动驾驶商业化,这台车学习了很多司机用户的驾驶习惯,使它自身拥有强大的自动驾驶能力。它也成功的在公路上自主行驶(无人驾驶状态)超过10,000,000,000公里。我们的路测实验几乎涵盖了所有的不同城市的驾驶场景,收集了很多驾驶数据。
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我想解释一下为什么今天的演讲的题目是“项目的长尾问题”。因为我们在自动驾驶这条路上,我们还有很多问题需要处理和解决,才能使得自动驾驶更加完善。

自动驾驶系统要求有足够的能力,在没有人类司机干预的情况下,安全地处理所有的突发情况。

事实上,突发的异常情况总是发生,而且这些异常情况经常是比较复杂且少见的,而自动驾驶就是要安全的解决这些突发的复杂且少见的情况。这就是我所说的“长尾巴情况”,它不同于在常见的场景中的自动驾驶,而这种复杂且少见的驾驶场景在自动驾驶领域确实非常重要。
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我们来看这场景,画面中骑自行车的人带着一块“停止”的标志牌。但是我们并不知道他会停在哪里,什么时候停下。

我们再来看这个场景,有东西掉在路上了,周围的建筑也是一个问题。

现实中存在很多不同的场景和不同的问题,像这个视频中,我们的车辆听到了其他车辆的鸣笛声音,那么如何处理这个鸣笛的声音,这些都需要很好的(安全的)解决掉。

那么我们是如何解决这些问题的呢?
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首先是,感知。我们利用传感器感知周围环境,并在屏幕上显示(可以显示周围的建筑、环境等等),以此重新构建一个地图。
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感知的复杂性包括,在路上,有很多不同的物体,他们有不同的形状、颜色、状态。比如,有不同样式的信号灯,路上有动物和行人,行人还会穿着不同颜色的衣服,有不同的姿势状态。为了清晰的观察到这些,我们装置了很多传感器,来解决这个问题。

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感知的复杂性还包括,很多不同的环境。比如,一天当中不同的时间段(白天/黑夜),不同的季节,不同的天气下雨或者下雪。这些都需要识别。

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感知的复杂性还包括,不同的场景配置,或者叫物体之间的关系识别。不同的搭配就有不同的物体之间的关系,比如图片中,一个人拿着一块巨大的板子,第二幅图中,玻璃中有反光现象,第三幅图中人骑着马等等不同的场景和关系。
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这种映射功能是一个非常复杂的功能,这是由物体、环境、场景配置共同决定的。

所以这需要我们在观察周围环境的基础上做出预判,对周边人和物体的下一个动作做出预判,即我们要对短时间内发生的事情做出一个预测。
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那我们如何来预判呢?

预测的影响因素有过去的动作、高度的场景语义、物体属性和出现提示。我们考虑周围的任何事物,比如有一个自行车想要通过,那么我们需要停下或者放慢速度让它通过,这就需要提前计划设计,做出安全的解决方案。同时,我们也要向周围的人和物发出信号。

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学校周围的场景,这是一个非常复杂的问题。机器学习是一个非常好的工具用以应对复杂的情况。所以我们要学习出一个系统,以此优化现实存在的各种场景问题。

传统的学习模式:用工具构建,改造和进化难以实现。

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机器学习:更像是一个工厂,我们仅仅需要把数据输入进去,就能得到正确的模型。

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关于如何创建更智能的机器学习模型的周期如图中所示。

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因为Waymo隶属于Google,有用强大的数据中心,所以他们用TensorFlow和TPU,做出准确的标注,而且分布均匀。

数据收集:这是一个非常重要的环节,这是解决“长尾巴情况”的重要因素。数据收集是激发主动学习的重要环节,也是是机器学习周期运行良好的重要基础。

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Google AI和DeepMind都在关注自动驾驶。机器学习自动化已经部署好,几乎所有的事情都接近自动化。

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NAS cell是一种小网络,反复用作构建神经网络体系结构的高级构件。

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首先是用NAS cell进行激光雷达分割。在这一过程中,延迟也很重要。


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稳定平衡的体系结构本身也可以自动化,这是很灵捷并且很强大的。

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这条蓝色的线,延迟最小且分割情况最好。

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解决机器学习限制问题。但是在某些情况下还是存在限制,需要我们增强鲁棒性。

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这幅图片描述的问题是存在冗余和互补的传感器和传统的逻辑。
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混合系统:这是将传统AI和机器学习相结合的系统,这样可以保证系统鲁棒性,保证自动驾驶安全性。

随着时间的推移,如上图机器学习的范围可能会扩大,甚至完全掌控。

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那么我们如何进行大规模的路测呢?

因为特殊罕见的异常情况很少发生,如果使用真实情况进行路测,我们需要等待很长时间,为了解决这个问题,我们自己构建条道路。

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因为我们有Google的数据支持所以这个想法是可行的,所以我们按照如下图数据做出仿真模型。仿真出足够多的场景供以测试。而我们为什么要做出如此多的仿真模型呢?因为有时会得出截然相反的结果,所以我们要加强系统的鲁棒性,这就要求我们做出足够多的仿真模型,确保系统的准确性。
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这是一种抽样方法。

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上图正在模拟真实世界可能会发生的事情。如果想要得到准确的数据,我们需要模仿真实的人类在不同的情形下做出的真实举动。

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如何评价这个简单的模型呢?

正面:容易调整关键参数,如反应时间,制动轮廓,横向加速。有效再现避碰场景中的基本人类行为;反面:无法处理更复杂的交互行为。

但是定义它本身是一个复杂的问题,所以我们能做什么呢?那就是从实际演示中学习代理模型。

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机器学习仿真的解决办法就是构建另一个机器学习模型。

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添加排列可能会出现问题,这是一个众所周知的问题。

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我们使用了非常不同的体系结构去避免碰撞,例如RNN模型。

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在一条陌生的路上开着车,需要看到更多的范围和预判更多的特殊情况,如掉头需要处理好。
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上图是人类行为分布,可以看到这是个正态分布,所以这就是导致了“长尾巴情况”的根本原因。即使图像两端的情况很少发生,我们的测试也要涵盖进去所有的人类行为情况。
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需要我们拓宽这个分布,或者仿真出更多的例子。
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行为轨迹优化模型:反RL用于找到创建所需轨迹的变量。

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许多不同的方法来克服“长尾”问题。
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“智能”模型对于自动化是至关重要的。通过模拟更真实人类行为是非常重要的。
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因为还存在很多不同的场景,每天都上演着不同的事情,所以“长尾巴情况”还将会在不同的城市,不同的环境中持续下去的。

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在一些好的训练步骤如下:对收集的数据进行培训;能够在不确定或不正确的情况下进行量化;能够采取措施,比如向评分者提问;更好的是,通过因果分析直接自我更新。




总结:Waymo 专家举出的有人带着停车标志是一个有趣例子,而且对机器学习的一个非常基本的介绍,其中提到了AutoML模型,可以测试多达10K的不同架构。然后采用前100个架构,在更大的模型上进行测试。Waymo是一个混合系统,使用ML和混合ML(传统的ML编程)。随着ML能力的增长,传统场景越来越少。视频中也提到了waymo 如何测试,结构化测试,是否有封闭的测试环境。在模拟器方面,他们认为代理能够模拟现实世界中发生的事情。不断扩大复杂模型,来处理长尾问题。或者利用专家领域知识,换句话说混合模型或传统编程。以及逆强化学习,值得深入研究。
 

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2019-04-01 11:03
252

八部门关于在部分地区开展甲醇汽车应用的指导意见

工业和信息化部 国家发展和改革委员会 科学技术部 公安部 生态环境部 交通运输部 国家卫生健康委员会 国家市场监督管理总局关于在部分地区开展甲醇汽车应用的指导意见 ...查看全部
工业和信息化部 国家发展和改革委员会 科学技术部 公安部 生态环境部 交通运输部 国家卫生健康委员会 国家市场监督管理总局关于在部分地区开展甲醇汽车应用的指导意见
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工信部联节〔2019〕61号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、科技、公安、生态环境、交通运输、卫生健康、市场监管主管部门,各有关单位:
为加快推动甲醇汽车应用,实现车用燃料多元化,保障能源安全,现就在部分条件具备地区开展甲醇汽车应用工作提出以下意见:
 
一、总体要求
(一)指导思想
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实党的十九大精神,践行新发展理念,深化供给侧结构性改革,实施创新驱动发展战略,坚持因地制宜、积极稳妥、安全可控,在具备应用条件的地区发展甲醇汽车。强化甲醇汽车产业合理布局,加快完善产业政策、技术标准和市场应用保障体系,提高市场应用水平,保持我国甲醇汽车及相关产业在产品、技术及专用装备领域的国际领先地位,加快能源多元化和清洁能源汽车发展,推动传统产业转型升级,培育新的经济增长点,促进绿色循环低碳发展。
(二)基本原则
因地制宜,统筹协调。坚持从实际出发,立足资源禀赋,宜醇则醇,促进能源多元化。做好甲醇汽车应用与煤炭等传统工业转型升级的统筹协调,培育新动能。
企业主体,政府引导。充分发挥市场配置资源的决定性作用,调动企业积极性和创造性。加强政策引导,完善配套服务体系,促进甲醇汽车制造、销售与甲醇燃料生产、输配、加注协同发展。
创新驱动,绿色发展。立足科技创新,推动甲醇汽车及燃料技术研发与应用,加快甲醇汽车标准体系建设。确保甲醇汽车全生命周期达标排放。实现甲醇燃料生产过程清洁化、高效化,促进甲醇燃料绿色发展。

二、加快甲醇汽车制造体系建设
(三)鼓励汽车及相关零部件生产企业在现有制造体系基础上,针对甲醇汽车特性,通过技术改造完善甲醇汽车制造体系,提升甲醇汽车制造技术水平,开发甲醇乘用车、商用车、非道路工程车等车辆及动力机械,满足市场需求。完善甲醇汽车生产基地建设,合理布局甲醇汽车生产。
(四)强化甲醇汽车专用零部件制造能力,围绕甲醇燃料供应和电控喷射系统、专用后处理装置、专用滤清器、专用润滑油、耐醇材料和关键零部件等领域,构建规模化制造体系,提升专用零部件制造企业的自主研发与制造水平,满足甲醇汽车发展需求。
(五)着力突破甲醇高效能量转化机制、低排放控制、长寿命低成本耐腐蚀材料等共性关键技术。深入开展甲醇汽车尾气的健康影响等研究。鼓励和支持企业研发甲醇混合动力汽车、甲醇增程式电动汽车、甲醇燃料电池汽车产品。加快甲醇汽车科研成果转化及产业化应用。

三、推进甲醇燃料生产及加注体系建设
(六)鼓励资源综合利用生产甲醇,充分利用低质煤、煤层气、焦炉煤气等制备甲醇,探索捕获二氧化碳制备甲醇工艺技术及工程化应用。甲醇燃料生产企业应严格遵守生态环境保护的法律法规和排放标准要求,加大节能减排力度,最大可能减少对环境的影响。
(七)甲醇燃料生产企业应严格按照《车用燃料甲醇》(GB/T23510-2009)国家标准要求组织生产,建立完善的生产、储存、运输等环节的质量控制和安全管理体系,保证甲醇燃料产品质量。
(八)有关地区应因地制宜、统筹布局甲醇燃料加注站建设。加注设施建设应符合国家相关标准及技术规范要求。
四、加快标准体系建设
(九)支持按照继承性、系统性、实用性原则,在现行国家、行业、团体标准基础上,针对甲醇汽车的特性及应用需求,组织制定甲醇汽车技术条件、甲醇发动机技术条件、甲醇汽车专用润滑油、甲醇基准燃料技术要求、甲醇汽车污染物排放等相关标准。
(十)加强甲醇汽车国际标准制定,支持相关行业协会、团体提出甲醇汽车、动力系统和标识标志类国际标准制定项目,在具有技术领先地位的点燃式和压燃式发动机燃烧等领域,体现甲醇汽车标准的引领性和前瞻性。
(十一)完善甲醇燃料及加注体系标准,研究制定车用甲醇燃料加注站设计与施工规范、车用甲醇燃料作业安全规范、甲醇燃料专用加注机、甲醇燃料添加剂等标准。
五、鼓励甲醇汽车应用
(十二)按照因地制宜、积极稳妥、安全可控的原则,重点在山西、陕西、贵州、甘肃等资源禀赋条件较好且具有甲醇汽车运行经验的地区,加快M100甲醇汽车的应用。
(十三)鼓励在有条件地区的公务、出租、短途客运等领域使用甲醇汽车。鼓励在有条件地区的市政车辆、专线物流运输等领域使用甲醇商用车。
(十四)有关地区应积极为甲醇汽车应用创造条件,给予符合中国第六阶段机动车污染物排放标准和甲醇汽车排放限值要求的甲醇汽车购买、运行等应用优惠政策。甲醇汽车制造企业应提供完善的售后服务。

六、加强甲醇汽车监管
(十五)依法实施环保和维修技术信息公开。甲醇汽车生产、进口企业应严格按照《大气污染防治法》、交通运输部等部委《汽车维修技术信息公开实施管理办法》(交运发〔2015〕146号)和原环境保护部《关于开展机动车和非道路移动机械环保信息公开工作的公告》(国环规大气〔2016〕3号)等规定,在产品出厂或货物入境前,在本企业官方网站公开环保信息,同步上传至生态环境部机动车和非道路移动机械环保信息公开平台(网址:www.vecc-mep.org.cn),并每车附带随车清单;及时向交通运输部办理维修技术信息公开备案(网址:carti.rioh.cn/),并在新车上市之日起6个月内公开维修技术信息。各地生态环境主管部门应加强对甲醇汽车环保信息公开情况的监督检查,依法严格处罚未信息公开的生产企业。
(十六)严格执行甲醇汽车排放标准。新生产轻型甲醇汽车按《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》(GB18352.6-2016)中规定的方法和限值进行型式检验(包括燃油蒸发和加油排放),在相关排放标准出台前,甲醇、甲醛排放限值暂分别按不大于2.5mg/km控制。自2019年7月1日起,所有生产、销售、进口的轻型甲醇汽车均应符合国六排放标准,甲醇、甲醛排放应分别达到上述限值要求。
新生产重型甲醇汽车按《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》(GB17691-2018)规定的方法和限值进行型式检验,在相关排放标准出台前,甲醇、甲醛排放限值暂分别按不大于20mg/kW·h控制。重型甲醇汽车与其他重型汽车统一按照有关规定实施国六排放标准。
在用甲醇汽车相关排放标准出台前,在用点燃式甲醇汽车暂按《汽油车污染物排放限值及测量方法(双怠速法及简易工况法)(GB18285-2018)进行定期排放检验,在用柴油引燃压燃式甲醇发动机汽车可暂按《柴油车污染物排放限值及测量方法(自由加速法及加载减速法)》(GB3847-2018)进行定期排放检验。
(十七)加强甲醇汽车环保达标监管执法。各省级生态环境主管部门应在机动车生产、销售等环节加强监督检查,严厉打击生产、销售不达标甲醇汽车行为,加大生产一致性抽查检测频次,对排放超标的严格依法处罚。各级生态环境主管部门应加大对在用甲醇汽车进行定期和随机抽检力度,重点抽测甲醇和甲醛排放情况,并对使用不超过160000km(或12年,先到为准)的甲醇汽车进行在用符合性检查,定期报告相关检测结果。甲醇汽车生产企业应按标准要求,批量生产前制定一致性保证计划书,每年至少进行一次在用符合性自查,采取有效措施确保达标排放。
 
七、完善保障措施
(十八)工业和信息化部、发展改革委、科技部、公安部、生态环境部、交通运输部、卫生健康委、市场监管总局等部门将加强统筹协调,形成工作合力,指导甲醇汽车应用。地方有关部门建立甲醇汽车应用工作机制,落实责任分工。
(十九)有关地区应结合本地实际发展需求,组织制定具体实施方案,明确工作思路和目标,细化支持政策,明确监管措施。
(二十)对纳入《道路机动车辆生产企业及产品公告》并符合《机动车运行安全技术条件》(GB7258)等国家机动车安全技术标准的甲醇车辆,依法办理机动车登记,燃料种类签注为甲醇,发放普通机动车号牌。机动车安全技术检验机构依据《机动车安全技术检验项目和方法》(GB21861)等国家标准对甲醇汽车进行安全技术检验。甲醇车辆应获得强制性产品认证并依法完成环保信息公开工作。研究把甲醇汽车纳入《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》管理,支持甲醇汽车发展。
(二十一)依据相关法律法规,有关地区对甲醇燃料生产、运输及加注,甲醇汽车生产及运行等进行有效监督管理,严禁在普通汽油中掺加甲醇销售,保障甲醇汽车应用安全稳定、健康环保。严禁甲醇汽车改装为其他燃料汽车,严禁其他燃料汽车改装为甲醇汽车。行业组织应充分发挥作用,加强行业自律,为政府管理和行业发展提供服务。
(二十二)充分发挥行业组织作用,通过多种形式和渠道,大力宣传普及甲醇燃料及汽车知识,增强公众对甲醇燃料安全性、环保性的认识,形成甲醇汽车可持续发展的良好社会氛围。鼓励科研院校、相关企业积极开展国际间合作。支持甲醇汽车制造企业加快国际化进程,推动甲醇汽车国际市场应用。
 
工业和信息化部
发展改革委
科技部
公安部
生态环境部
交通运输部
卫生健康委
市场监管总局
2019年3月12日

博客 别碰我的刘海

LV1
2019-03-28 10:55
209

人工智能的侵权责任与归责机制

随着人工智能技术的迅速普及,由其引发的侵害和侵权事件时有发生,既有因交通、生产事故引发的人身财产伤害,也有因智能系统故障引发的财产利益贬损。人工智能侵权案件与传统侵权案件引发的损害和风险的形式不同,根 ...查看全部
随着人工智能技术的迅速普及,由其引发的侵害和侵权事件时有发生,既有因交通、生产事故引发的人身财产伤害,也有因智能系统故障引发的财产利益贬损。人工智能侵权案件与传统侵权案件引发的损害和风险的形式不同,根据传统侵权 法规定,制造商和销售商是主 要责 任主体,但人工智能情景下,还应当明确开发者的安全注意义务,建立新的人工智能侵权责任机制,保障行业健康发展。
四种人工智能侵权归责的观点
人工智能工具论——由使用者承担责任。 这种观点认为目前人工智能尚不具备自主意识,只是一种工具,其行为是在人类授意下做出的,因此人工智能侵权应由使用该工具的人来承担责任。使用者是人工智能程序和设备的控制者也是受益者,侵权风险是使用者的使用行为引起的,让受益者承担由其控制的工具引发的侵权责任是公平合理的。
人工智能产品论——由生产者承担责任。 根据《产品质量法》,产品质量应当检验合格,符合保障人体健康和人身、财产安全的标准或要求,生产者、销售者依法承担产品质 量责任。人工智能通常是一种产品,除了个别由于使用者或者第三人故意引起的侵权以外,大多数人工智能侵权是由于产品存在缺陷造成的。消费者对于人工智能产品缺陷,既难以理解也难以发现且难以举证,所以应当由生产者承担产品责任,销售者承担不真正连带责任。
人工智能动物论——由管理者承担责任。 由于人工智能尚不具备自主意识,其行为又与一般工具不同,不完全受人类控制,这与饲养的动物颇为相似,动物可能在人类授意下实施侵权,也可能在无人类授意下发生侵权。尽管古代立法中有让动物承担法律责任的规定,但现代立法不再将动物视作法律主体,因此动物的侵权行为应由饲养人或者管理人承担侵权责任。借鉴动物侵权法律规定,人工智能侵权也应由对其负有管理义务的人承担。
人工智能主体论——由人工智能承担责任。 人工智能最大的特点在于其拥有智能,不但可以做出行为,而且能够自主做出分析判断,同时拥有比人类更加强大的数据收集、记忆和计算能力。法律可以将自然人以外的实体规定为法律主体,例如法人,对于人工智能也可以参照这种做法。而且,已经有一些国家赋予或正在考虑赋予人工智能法律主体资格,如沙特阿拉伯的索菲亚机器人已获公民资格。如果人工智能成为法律主体,则应当承担其侵权行为引起的法律责任。
人工智能侵权的特殊性
人工智能侵权构成要素复杂。 现阶段人工智能的技术框架主要以机器学习和深度学习为中心。从软件层面,人工智能系统作出的判断、决策等行为,实际上是对人工智能模型输入一定数据而得到的函数输出结果,其基本模型可以用“输出 = 人工智能模型 (基础算法 + 训练材料)+ 输入”表示。侵权的输出结果实际受到基础算法、训练材料和输入行为三个要素的影响,这三个要素可能独立导致侵权结果,也可能相互作用累积引起侵权,这使得具体侵权案件的归责难度加大。特别是,现有的司法人员普遍没有接受过人工智能技术相关培训,而技术人员又少有精通法律的,对人工智能侵权的事实认定和法律认定都非常困难。
使用人或管理人 通常没有主观过错。 侵权案件中,通常是侵权人的违法行为造成了损害事实,违法行为与损害事实之间具有因果关系,且行为人对违法行为具有主观过错。但人工智能侵权,使用人或管理人通常不具有侵权的故意或者过失,侵权行为和损害事实是人工智能程序自主判断、决策的结果。以完全自动驾驶汽车为例,使用人给车辆下达行驶的命令,途中使用人并不参与车辆的转弯、减速、超车、避让等各类行 驶决策。在车辆自动行驶的过程中,如果发生侵权事故,尽管使用人最初下达的行驶命令与侵权事实也有一定的关系,但二者之间的因果关系太弱,使用人使用车辆的意志并不包含任何侵权意图,此时归责于使用人,则会给使用人施加过重的事故防范义务,既不符合公平原则,也不利于人工智能的推广应用。
人工智能具有一定的自主性。 由于难以归责于使用人,人工智能侵权主要应当是由产品本身问题引起的,因此应当在产品责任视角下讨论。一般产品侵权是由于存在缺陷而造成他人损害,所谓缺陷是指产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险,通常在生产阶段按照相应的产品标准或质量要求应当能够发现这种缺陷。但人工智能产品与一般产品不同,虽然尚不具有类似人类的意志,但具有一定自主性,具有学习能力,引起侵权事故的原因既可能是设计生产阶段已经存在的缺陷,也可能是人工智能自主学习后产生的“危险”。而因人工智能学习引起的危险是否属于“缺陷”,在目前法律规定中尚不明确。
人工智能侵权责任主体与归责机制
生产和设计者是人工智能侵权责任主体。 目前人工智能还处于高级函数的阶段,不具备侵权的主观意志,也不具有承担侵权责任的能力。人工智能侵权还是表象,本质上仍然是有安全注意义务的人由于故意或过失而未履行相应义务,而导致人工智能侵权危险的发生。对人工智能侵权负有安全注意义务的,应当是有能力知晓人工智能工作机理并控制人工智能行为的人。一般情况下,应该是人工智能的生产者和设计者。由于人工智能构成的复杂性,产品的瑕疵或缺陷是发生在算法设计、调试阶段,还是发生在机器学习训练、测试生产阶段,又会决定该归责于设计者或生产者。在人工智能时代,设计者和生产者常常是分离的,所以这是两类不同的侵权主体。
严格适用产品责任免责事由。 人工智能侵权主要适用产品责任,侵权法和产品质量法规定了生产者的三类免责事由:(一)未将产品投入流通的;(二)产品投入流通时,引起损害的缺陷尚不存在的;(三)将产品投入流通时的科学技术水平尚不能发现缺陷的存在的。由于大量人工智能产品属于技术前沿成果,人工智能算法或程序中确实存在一些生产者(设计者)无法预见的瑕疵或缺陷,这三类免责事由仍有适用空间。一方面应宽容创新,对于开发者能够证明已尽力避免,而以当时认知和技术水平确实无法发现的缺陷风险,应当免除开发者的责任;另一方面应严格适用免责事由,严格规范开发者涉及人身、财产安全的人工智能程序开发行为,强化开发者安全注意义务,预防人工智能侵权风险发生和累积。
建立人工智能责任机制。 一是逐步建设人工智能产品标准,使开发者明确其产品需要满足的保障人体健康和人身、财产安全的国家标准或行业标准,避免出现缺陷产品。引导行业建设人工智能开发者安全注意义务准则,加强行业自律规范。二是建立人工智能缺陷产品召回机制,建立算法变化节点时间表机制。对发现缺陷后的产品应及时召回或停止提供服务,并评估人工智能算法的变化节点,排查变化原因,明确引起变化并导致侵权的责任主体。三是探索类似交强险的人工智能责任险。由于人工智能可能存在无法归责于使用者,也不宜归责于生产设计者的侵权风险,可以设立人工智能责任险,及时为被侵权人提供救济,分担开发者风险,保障行业健康发展。

博客 susan

LV1
2019-03-25 16:03
995

自动驾驶:行业理性回归 安全更受重视

——2019年电子信息产业热点展望之三 自动驾驶是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态,其中汽车电子是自动驾驶领域重要的技术支撑之一。展望2019年,自动驾驶在新 ...查看全部
——2019年电子信息产业热点展望之三
自动驾驶是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态,其中汽车电子是自动驾驶领域重要的技术支撑之一。展望2019年,自动驾驶在新的一年将有哪些发展趋势?ADAS的渗透率是否依旧难以提升?汽车电子想要成功的关键点究竟在哪里?这些成为业界关注的焦点。
ADAS仍处成长过渡期
2019年将是“自动驾驶行业期望回归理性”的一年。不论是2018年3月份Uber的交通事故,还是自动驾驶巴士“阿波龙”正式下线后面临“认证问责”,抑或是年底自动驾驶出租车Waymo One运营未获好评,这些接踵而来的事件让人们忽然意识到自动驾驶并没有想象中那么容易。在“让车辆自身进行驾驶行为”这一目标的追逐上,人们似乎还要跑很远。期待的破灭让人们将目光再次转移,车厂对高级驾驶辅助系统(ADAS)的兴趣逐渐增加。“2019年,ADAS的渗透率必然会增加。”联讯证券汽车电子分析师徐昊对《中国电子报》记者说。
CES2019落下帷幕,但是一些趋势已初见端倪。英特尔公司高级副总裁、英特尔子公司Mobileye首席执行官兼首席技术官Amnon Shashua在开幕首日表示,将进一步提升ADAS的产品功能,例如借助更高精度的地图服务,未来3~5年内,将Mobileye的ADAS产品集成到长城旗下的系列车型中。此外,2019年Mobileye还将与大众集团、Champion Motors合作,推出含有自家ADAS的首个自动驾驶电动网约车试点。一位ADAS领域部门经理告诉告诉记者,大厂已经不再推出“一步登天”的Level 4/Level 5产品自动驾驶方案,反而逐渐趋向于更能增加ADAS渗透率的路线。
ADAS的渗透率一直是业内“老大难”的问题。高盛全球投资公布的“欧美日ADAS 8%~12%的渗透率”让众多车辆运营商望而止步。甚至盖世汽车研究院也曾公布数据,表示中国ADAS的渗透率只在2%~5%的区间内。“成长过渡期”成为ADAS现阶段的标签。随后,交通运输部门发布了《营运客车安全技术条件》,明确要求9M以上运营客车都需加装ADAS产品。这似乎为商用车ADAS市场带来一丝希望。据赛迪顾问的数据,2017年中国ADAS市场渗透率已经大幅度提升,逐渐接近欧美发达国家水平,预计未来三年,中国汽车市场对ADAS的需求量将保持增长的态势。“国内整车厂产品结构正在往上走,相应的需求会增加。”徐昊说。
降低成本是趋势
发展如此迅猛的ADAS为何渗透率如此低?这要从ADAS的构成说起。简单来说,ADAS可以分成传感器、算法开发、芯片、基础数据(高精度地图等)四大主要部分,而造成ADAS渗透率低下的原因,来自于自身的高额成本。东风汽车电子技术中心产品首席师何银山告诉《中国电子报》记者,ADAS的大部分成本在于传感器,剩余分布在算法开发、芯片、基础数据(高精度地图等)。“对于ADAS来说,早期投入大,成本比较高。”何银山说。
这就让人产生疑惑。ADAS之所以引起全球领先企业的兴趣,在于其自身的智能化感知、判断以及执行。其中,感知周围环境数据均由传感器进行操作。车身传感器搭载的越多,汽车能够收集到的信息也就越多,也就能完成更全面的智能化操作。这似乎与“降低成本、提升渗透率”颇有些背道而驰。“大体趋势来看,随着智能化程度提升,汽车电子所占全车的成本占比会提升。”赛迪研究院汽车产业研究中心总经理鹿文亮告诉记者。
未来自动驾驶车辆上的传感器数目的增加是毋庸置疑的,但是成本也是汽车电子未来发展的一个考量。徐昊向记者表示,如果想要提升ADAS的渗透率,成本是未来必须要面对的一个问题。“我觉得,关键还是成本降低,这样ADAS的渗透率提升的速度会更快。”徐昊说。
“传感器规模量产后,ADAS才有可能降低成本。”何银山的回答里存在一丝希望。据记者了解,车载传感器的数目并不是提升ADAS智能化的唯一指标,当车用传感器大规模量产后,市场达到饱和,相应价格或将下滑。“传感器的成本是由传感器数量和传感器价格两个因素决定的。如果只针对车辆上的传感器来说,总成本增长曲线不是线性的。”鹿文亮说。
鹿文亮表示,步入后期智能化时,传感器的成本将不会增长的太过于明显,甚至占比还可能下降。“现阶段,可以说ADAS越智能,传感器成本越高。但随着传感器技术的成熟和普及率上升后的大规模量产,传感器的单价是下降的。”鹿文亮解释到。
“零缺陷”是成功关键
“Uber亡命事故”让人们对自动驾驶的安全性越来越质疑。全球汽车行业对于汽车电子安全的重视程度并不低于对未来自动驾驶的重视程度。为了保证自动驾驶的每个环节都正常运行,全球汽车行业要求对包括半导体器件在内的所有零部件进行评估。
“零缺陷”成为汽车电子评估的追逐趋势。与其他行业不同,汽车制造领域环环相扣,一辆高档汽车的内部,包含的芯片多达1万个。这对汽车制造商来说,推动半导体供应商提升质量并达到小于百万分之一的缺陷率存在很大挑战。“当汽车中使用了这么多芯片的时候,即使故障率只有百万分之几,也意味着维修将极为频繁,同时也将极大地影响汽车公司的保修成本、责任风险和客户满意度。”KLA-Tencor战略合作高级主管Jay Rathert对记者说。
“实现零缺陷目标,是当今汽车市场中取得成功的关键要素。”Jay Rathert向记者表示,零缺陷是一项全面的汽车质量计划,旨在强调质量管理思想并持续改进,整个制造流程,包括制程记录、稳定设计、全面测试以及受到严格监控的“安全启动”产量提升等项目。“零缺陷制造采用特定的汽车工艺流程以确保质量。该工艺流程要求更频繁的检测、更严格的统计工艺控制(SPC)限值以及极高的工艺能力水平,来确保所有部件都能达到所需的质量标准。”Jay Rathert说。
来源:中国电子报

博客 susan

LV1
2019-03-25 16:01
182

2018年物联网集成创新与融合应用项目公示名单(智能交通和车联网类)

根据《工业和信息化部办公厅关于开展2018年物联网集成创新与融合应用项目征集工作的通知》(工信厅科函〔2018〕217号),工业和信息化部组织开展了相关申报和评审工作。拟发布2018年物联网集成创新与融合应用项目名单进行公示。 在重点领域应用类智 ...查看全部
根据《工业和信息化部办公厅关于开展2018年物联网集成创新与融合应用项目征集工作的通知》(工信厅科函〔2018〕217号),工业和信息化部组织开展了相关申报和评审工作。拟发布2018年物联网集成创新与融合应用项目名单进行公示。
在重点领域应用类智能交通和车联网有如下项目:
1、新能源汽车运营服务系统  武汉英泰斯特电子技术有限公司
2、 基于5.8G车路协同自由流路径精准识别系统关键技术研发及产业化应用   江苏安防科技有限公司
3、基于车联网技术的车辆综合服务平台   郑州宇通客车股份有限公司
4、车联网(LTE-V2X)城市级示范应用(中国无锡) 车联网(LTE-V2X)城市级示范应用重大项目(中国•无锡)工作组
5、基于车联网的园区无人驾驶应用系统 中国汽车技术研究中心有限公司
6、车联网在捷途X70项目上的运用和创新 奇瑞商用车(安徽)有限公司
7、金旅智能网联客车项目 厦门金龙旅行车有限公司
8、5G智慧交通及自动驾驶体系构建与应用 中国移动通信有限公司政企客户分公司
9、金龙客车物联网集成创新与融合应用项目 厦门金龙联合汽车工业有限公司
10、基于智能交通与车联网的无人驾驶关键技术研究及应用 奇瑞汽车股份有限公司
11、基于大数据的城市交通大脑服务平台 武汉烽火众智数字技术有限责任公司
12、车(物)联网系统的研发生产建设项目 大理铂骏科技有限公司
13、基于智能汽车的智慧城市智慧出行应用示范 中国第一汽车集团有限公司
14、高铁动车组数字化基地智能检修和物联网融合关键技术研究和应用 中铁第四勘察设计院集团有限公司
15、面向智能网联车路协同的新技术集成创新应用示范 南京理工大学
 

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:57
1072

《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》解读

2018年12月25日,工业和信息化部印发了《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》(下称《行动计划》)。《行动计划》提出,以融合发展为主线,充分发挥我国的产业优势,优化政策环境,加强行业合作,突破关键技术,夯实跨产业基础,推动形成深度融合、创新活跃、安全可 ...查看全部
2018年12月25日,工业和信息化部印发了《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》(下称《行动计划》)。《行动计划》提出,以融合发展为主线,充分发挥我国的产业优势,优化政策环境,加强行业合作,突破关键技术,夯实跨产业基础,推动形成深度融合、创新活跃、安全可信、竞争力强的车联网产业新生态。《行动计划》的发布引发各界广泛关注。近日,工业和信息化部科技司负责人就《行动计划》内容进行了解读。
 
问:为什么制定《行动计划》?
 
答:车联网(智能网联汽车)产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。发展车联网产业,有利于提升汽车网联化、智能化水平,实现自动驾驶,发展智能交通,促进信息消费,对我国推进供给侧结构性改革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重要意义。当前,我国车联网产业进入快车道,技术创新日益活跃,新型应用蓬勃发展,产业规模不断扩大,但也存在关键核心技术有待突破、产业生态亟待完善以及政策法规需要健全等问题。为进一步促进产业持续健康发展,制定《行动计划》。
 
问:《行动计划》将实现什么目标?
 
答:《行动计划》将充分发挥政策引领作用,分阶段实现车联网产业高质量发展的目标。第一阶段,到2020年,将实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用,车联网用户渗透率达到30%以上,智能道路基础设施水平明显提升。第二阶段,2020年后,技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系将全面建成,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用,“人-车-路-云”实现高度协同,人民群众日益增长的美好生活需求得到更好满足。
 
问:《行动计划》中提出的主要任务是什么?
 
答:当前,我国车联网产业发展趋势良好、产业规模不断扩大。《行动计划》按照“系统部署、统筹推进,创新引领、应用驱动,优势互补、开放合作,强化管理、保障安全”的原则,在深入调研基础上研究提出五方面重点任务。一是突破关键技术,推动产业化发展。为贯彻落实习近平总书记对科技创新的指示精神,我们提出要充分利用各种创新资源,加快智能网联汽车关键零部件及系统开发应用,推动构建智能网联汽车决策控制平台。大力支持LTE-V2X、5G-V2X等无线通信网络关键技术研发与产业化,全面构建通信和计算相结合的车联网体系架构。二是完善标准体系,推动测试验证与示范应用。全面实施《国家车联网产业标准体系建设指南》,完善制定车联网重点标准,适时发放频率使用许可,构建智能网联汽车测试评价体系。推动在机场、港口和园区开展自动驾驶出行、智能物流等场景的示范应用,构建国家级车联网先导区,不断提升交通智能化管理水平和居民出行服务体验。三是合作共建,推动完善车联网产业基础设施。加强部门合作和部省协同,构建基于LTE-V2X、5G-V2X等无线通信技术的网络基础设施。打造综合大数据及云平台,推进道路基础设施的信息化和智能化改造,支持构建集感知、通信、计算等能力为一体的智能基础设施环境。四是发展综合应用,推动提升市场渗透率。大力发展车联网用户,培育智慧出行等创新应用,发展电动汽车实时在线监测系统和大数据分析能力,推广车路交互信息服务的规模应用。推动事故预警和协同控制技术的应用,提升交通安全与拥堵主动调控能力,建立基于网络的汽车设计、制造、服务一体化体系,实现基于大数据平台的个性化汽车服务的规模应用。五是技管结合,推动完善安全保障体系。以智能网联汽车系统运行安全、数据安全和网络安全为重点,完善安全管理体系与防护机制,构建智能网联汽车、车联网数据和网络的全要素安全检测评估体系,重点突破核心技术,着力提升隐患排查、风险发现、应急处置水平。
 
问:如何保障《行动计划》落到实处?
 
答:全面梳理车联网产业发展的政策措施,针对发展中存在的问题和薄弱环节,从六个方面提出了具体保障措施,切实推动车联网产业健康发展。一是加强组织领导。充分发挥国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专委会的作用,强化部门和部省合作,加强统筹推进,解决关键问题,发挥区域资源优势,共同推动示范应用和产业化。二是加大政策支持力度。发挥现有资金渠道的引导作用,鼓励地方财政加大投入,吸引各类社会资本参与,完善协同机制,加大对关键技术研发、示范应用与产业化应用的支持力度。三是构建产业生态体系。加快建设智能网联汽车制造业创新中心,积极发挥世界智能网联汽车大会、产业联盟等平台的产学研用协同创新作用,促进产业链上下游以及与相关行业之间的融合,促进形成新业务、新市场和新生态。四是优化产业发展环境。推动制定有利于产业创新的政策法规,适时修订制约产业发展的制度规章,为大规模测试示范和商业化应用提供政策和制度保障。加强对产品和应用的事中事后监管,强化知识产权保护与有效利用,健全信用管理机制。五是健全人才培养体系。培养和引进相结合,有计划、多渠道引进高端人才和青年人才,培育高水平的创新创业团队。推动学科建设和专业布局,推动建设跨学科的培训体系。六是推进国际及港澳台交流合作。利用境内外有关产业对话机制或活动平台,加强务实合作和交流,积极参与车联网相关国际标准的制定,支持国内优秀企业积极开拓海外市场,推动与世界先进技术和产业链对接,实现高起点与可持续发展。

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:15
1051

车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划(四)

六、技管结合,推动完善安全保障体系 (一)健全安全管理体系 以产品和系统的运行安全、网络安全和数据安全为重点,明确相关主体责任,定期开展安全监督检查。完善车联网网络和数据安全的事件通报、应急处置和责任认定等安全管理工作。 ...查看全部
六、技管结合,推动完善安全保障体系
(一)健全安全管理体系
以产品和系统的运行安全、网络安全和数据安全为重点,明确相关主体责任,定期开展安全监督检查。完善车联网网络和数据安全的事件通报、应急处置和责任认定等安全管理工作。
(二)提升安全防护能力
重点突破产业的功能安全、网络安全和数据安全的核心技术研发,支持安全防护、漏洞挖掘、入侵检测和态势感知等系列安全产品研发。督促企业强化网络安全防护和数据安全防护,构建智能网联汽车、无线通信网络、车联网数据和网络的全要素安全检测评估体系,开展安全能力评估。
(三)推动安全技术手段建设
增强产业安全技术支撑能力,着力提升隐患排查、风险发现和应急处置水平,打造监测预警、威胁分析、风险评估、试验验证和数据安全等安全平台。推动企业加大安全投入,创新安全运维与咨询等服务模式,提升行业安全保障服务能力。
七、保障措施
(一)加强组织领导
充分发挥国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专委会的作用,加强统筹推进,强化部门合作,解决关键问题,营造有利于车联网产业发展的良好环境。加强部省合作,发挥区域资源优势,共同推动示范应用和产业化,培育一批领军企业,构建产业集聚区。加强产业跟踪研究、总结评估和督促指导,确保重点工作有序推进。
(二)加大政策支持力度
发挥财政资金的引导作用,鼓励地方政府加大投入,完善协同机制,加大对关键技术研发、示范应用与产业化应用的支持力度。鼓励地方政府通过多种方式支持产业发展,探索制定智能网联汽车分时租赁优惠政策。加强产融合作,引导信贷投放,吸引风险投资等各类社会资本参与车联网产业发展。
(三)构建产业生态体系
加快建设智能网联汽车制造业创新中心,搭建产学研用联合的协同创新和成果转化平台。积极发挥产业联盟等的统筹协调作用,促进产业链上下游以及与相关行业之间的有效融合,构建技术创新和产业生态体系。鼓励新型商业模式,积极培育创新应用,建设创新创业创优服务平台,促进形成新业务、新市场和新生态。
(四)优化产业发展环境
推动制定有利于产业创新的政策法规,适时修订制约产业发展的制度规章,为大规模测试示范和商业化应用提供政策和制度保障。加快构建智能网联汽车测试评价体系,建立健全智能网联汽车生产准入管理制度。利用世界智能网联汽车大会等高端平台,促进技术交流和产业合作。坚持包容审慎的原则,加强对产品和应用的事中事后监管,强化知识产权保护与有效利用,健全信用管理机制。
(五)健全人才培养体系
高度重视人才队伍建设对产业发展的作用,培养和引进相结合,有计划、多渠道引进高端人才和青年人才,培育高水平的创新创业团队,加快形成具有国际领先水平的专家队伍。推动学科建设和专业布局,促进构建有利于产业融合的交叉学科和专业,推动建设跨学科的培训体系。
(六)推进国际及港澳台交流合作
利用中欧、中俄、中德、中美、中法、中日、中韩以及海峡两岸有关产业对话机制或活动平台,加强务实合作与交流,推动与世界先进技术和产业链对接,实现高起点与可持续发展。积极参与相关国际标准的制定和协调,重点加强共性技术、测试评价以及频率规划等方面的交流与合作。鼓励全球领先企业在中国设立生产基地和研发机构,支持国内优秀企业积极开拓海外市场,构建开放发展、合作共赢的产业格局。
 

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:13
1048

车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划(三)

四、合作共建,推动完善车联网产业基础设施 (一)完善通信网络设施 推动LTE网络的改造和升级,满足车联网的大规模应用。提升LTE-V2X网络在主要高速公路和部分城市主要道路的覆盖水平,完善路侧单元的数据接入规范,提高路侧单元与道路基 ...查看全部
四、合作共建,推动完善车联网产业基础设施
(一)完善通信网络设施
推动LTE网络的改造和升级,满足车联网的大规模应用。提升LTE-V2X网络在主要高速公路和部分城市主要道路的覆盖水平,完善路侧单元的数据接入规范,提高路侧单元与道路基础设施、智能管控设施的融合接入能力,推动LTE-V2X网络升级与路侧单元部署的有机结合。在重点地区、重点路段建立5G-V2X示范应用网络,提供超低时延、超高可靠、超大带宽的无线通信服务。分阶段、分区域推进道路基础设施、交通标志标识的数字化改造和新建,在桥梁、隧道等道路关键节点加快部署窄带物联网(NB-IoT)等网络。
(二)推动大数据及云平台建设与管理
促进各类车联网平台的互联互通,推动智能网联汽车、道路基础设施、通信基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享,构建数据使用和维护的市场化机制,保障车辆安全有效地运行。鼓励构建跨行业、跨部门的综合大数据及云平台,支撑车联网应用的规模发展和持续创新。
(三)构建智能道路基础设施
    促进网络通信技术、人工智能技术与道路交通基础设施的深度融合,为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件。面向典型场景和热点区域部署边缘计算能力,构建低时延、大带宽、高算力的车路协同环境。支持北斗卫星导航系统和差分基站等设施建设,提升车用高精度时空服务的规模化应用水平,满足车辆的高精度定位导航需求。在部分高速公路和部分城市主要道路,支持构建集感知、通信、计算等能力为一体的智能基础设施环境。
五、发展综合应用,推动提升市场渗透率
(一)扩大车联网用户规模
鼓励电信运营商推出优惠资费等激励措施,大力发展车联网用户。支持汽车企业前装联网车载信息服务终端,提升驾驶辅助系统新车搭载率。支持公交车、大货车、出租车、网约车等相关运营车辆提高联网率。
(二)发展综合信息服务
培育面向乘用车的智慧出行、道路救援、数据服务等创新应用,完善面向多种营运车辆的综合信息服务和远程监测系统,推进面向公安交通管理、商业运输车辆调度和道路运输监管等领域的交通服务,发展共享汽车等新业态。创新商业模式,推动车联网产业与智慧旅游和智慧商务等融合发展。
(三)拓展电动汽车联网应用
发展电动汽车实时在线监测系统和大数据分析能力,实现充电预警、优化充换电调度、提升充换电效率等目标。支持加强对电动汽车电池等核心部件的监测,鼓励开展退役电池甄别、分级和梯次利用。拓展电动汽车的联网应用,推动电动汽车、充电桩、充电服务平台、动力电池溯源系统、在线监测平台等的互联互通和数据交互,实现对电动汽车全生命周期的安全管理,提高电动汽车安全水平。
(四)推进交通安全与能效技术应用
推动基于LTE-V2X、5G-V2X等技术的“人-车-路-云”协同交互,积极开展交通安全与能效应用。在相关技术、产品和商业化运行条件成熟的情况下,推广交通事件预警、事故报警、交通管控等车路交互信息服务的规模应用,推动基于“车车/车人”通信的事故预警和协同控制技术的应用,提升交通安全与拥堵主动调控能力。推动车路通信技术在车辆和道路交通基础设施中的应用,提升交通安全水平。推广不同路况的行驶策略指引、高速公路货车编队行驶等应用,提高交通效率。
(五)打造汽车全生命周期服务
建立基于网络的汽车设计、制造、服务一体化体系,构建智能网联汽车数据管理体系。通过车联网实现对车辆运行数据的采集、分析与运用,形成多样化的应用服务和系统管理,为车辆安全运行提供保障。推动车辆精准化的营销推广、定制化的保养服务、个性化的保险套餐、透明化的维修服务和差异化的用车体验,实现基于大数据平台的个性化汽车服务的规模应用。利用车联网技术提升车辆回收和循环利用水平。
 

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:12
1119

车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划(二)

二、突破关键技术,推动产业化发展 (一)加快智能网联汽车关键核心技术攻关 充分利用各种创新资源,加快智能网联汽车关键零部件及系统开发应用,重点突破智能网联汽车复杂环境感知、新型电子电气架构、车辆平台线控等核心技术。加快车载视觉系统、 ...查看全部
二、突破关键技术,推动产业化发展
(一)加快智能网联汽车关键核心技术攻关
充分利用各种创新资源,加快智能网联汽车关键零部件及系统开发应用,重点突破智能网联汽车复杂环境感知、新型电子电气架构、车辆平台线控等核心技术。加快车载视觉系统、激光/毫米波雷达、多域控制器、惯性导航等感知器件的联合开发和成果转化。加快推动智能车载终端、车规级芯片等关键零部件的研发,促进新一代人工智能、高精度定位及动态地图等技术在智能网联汽车上的产业化应用。加快推动高性能车辆智能驱动、线控制动、线控转向、电子稳定系统的开发和产业化,实现对车辆的精确、协调和可靠控制。
(二)推动构建智能网联汽车决策控制平台
衔接国家科技重大专项成果,通过联合攻关、合作开发等方式,加快搭建中国标准智能网联汽车场景数据库,完善适合深度学习的软件开发环境,开发软硬件协同计算与通信融合的车载操作系统,加速开发适用于智能网联汽车的硬件接口单元、存储管理单元和V2X通信单元,加快形成适合中国道路状况的L3级以上智能网联汽车计算基础平台架构设计,满足对车辆动力底盘和车身电子部件的安全、快速、有效控制要求。
(三)强化无线通信技术研发和产业化
大力支持LTE-V2X、5G-V2X等无线通信关键技术研发与产业化。加快推动多接入边缘计算、网络功能虚拟化、5G网络切片等技术在产业中的应用,构建通信和计算相结合的体系架构,提升多接入边缘计算敏捷性,实现更多业务创新。加快V2X计算平台的部署及产品研发,分步构建中心-区域-边缘-终端的多级分布式V2X计算平台体系,满足V2X业务需求。
三、完善标准体系,推动测试验证与示范应用
(一)健全标准体系
充分发挥标准体系在车联网产业生态中的基础、引导和规范作用,加快推进实施《国家车联网产业标准体系建设指南》,根据产业发展需要适时更新和补充完善。加快制定与完善基础通用类、技术类、测试评价类、服务规范类和安全认证类标准,增加标准有效供给。鼓励同步推进关键技术的国际标准化,以标准引领技术发展和水平提升。
加快智能网联汽车基础通用、先进驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶、信息安全、网联功能等相关标准的制修订,以测试场景为切入点、以整车功能评价为目标,系统开展自动驾驶测试评价相关标准规范的研究与制定。开展5G-V2X技术研发与标准制定,推进多接入边缘计算与LTE-V2X技术的融合创新和标准研究。加强与智慧城市建设等相关基础设施标准之间的衔接,加快基站设备、路侧单元和车载终端设备的技术要求与测试方法研究制定。推动制定车联网服务平台、交通管控信息服务平台之间的端到端互联互通标准。构建电动汽车、充电桩和平台间的互联互通与数据交互标准。推进车联网无线通信安全、车联网平台及应用安全、数据安全和用户个人信息保护的相关标准研究制定。
(二)加快频率和业务许可论证
发布车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定。结合技术和产业发展情况及相关单位的频率申请,适时发放频率使用许可。推动5G-V2X相关频率需求研究。加强对LTE-V2X基础设施运营资质和车联网业务资质的研究。
(三)推动测试验证
构建智能网联汽车测试评价体系,完善单项技术、整车产品的测试方法和测试规范,全面提升测试验证能力。加强测试示范区能力建设,推进测试规范统一和数据库共享。推动建设中国道路交通场景库,为产品开发测试、安全性评估与功能评价提供基础支撑。扩大智能网联汽车公共道路测试范围,探索进行高速公路测试试点。
完善车载终端、路侧单元等在不同电磁环境下技术测试验证,构建车联网云平台测试验证体系,提升相关测试验证能力。研究车联网电磁环境保护要求,完善车用无线通信设备进网许可相关管理办法。推动仿真测试、道路试验测试等技术发展,形成面向实验室、封闭道路、半封闭道路和开放道路的综合试验验证能力。
(四)促进示范应用
加强与公安部、交通运输部等部门及地方政府的协同合作,鼓励产业链各方参与,开展半开放区域和公开道路等测试验证,保障车载终端、路侧单元与云平台间通信的可靠性、兼容性和安全性,逐步完成端到端的技术验证和互联互通测试。在机场、港口、快速公交车道和产业园区开展自动驾驶通勤出行、智能物流配送、智能环卫等场景的示范应用。推进上海、北京-河北、重庆、无锡、杭州、武汉、长春、广州和长沙等区域性示范应用,支持北京冬奥会和雄安新区开展车联网应用。构建国家级的车联网先导区,不断提升交通智能化管理水平和居民出行服务体验。
(未完待续)

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:10
1012

车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划(一)

车联网(智能网联汽车)产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。发展车联网产业,有利于提升汽车网联化、智能化水平,实现自动驾驶,发展智能交通,促进信息消费,对我国推进供给侧结构性改革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重 ...查看全部
车联网(智能网联汽车)产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。发展车联网产业,有利于提升汽车网联化、智能化水平,实现自动驾驶,发展智能交通,促进信息消费,对我国推进供给侧结构性改革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重要意义。当前,我国车联网产业进入快车道,技术创新日益活跃,新型应用蓬勃发展,产业规模不断扩大,但也存在关键核心技术有待突破、产业生态亟待完善以及政策法规需要健全等问题。为进一步促进产业持续健康发展,制定本行动计划。
一、总体要求
(一)指导思想
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神,坚持新发展理念,坚持推进高质量发展,以网络通信技术、电子信息技术和汽车制造技术融合发展为主线,充分发挥我国网络通信产业的技术优势、电子信息产业的市场优势和汽车产业的规模优势,优化政策环境,加强跨行业合作,突破关键技术,夯实产业基础,推动形成深度融合、创新活跃、安全可信、竞争力强的车联网产业新生态。
(二)基本原则
系统部署、统筹推进。加强顶层设计,完善部门协同和部省联动,做好战略部署和分阶段实施。统筹推动关键技术研发、标准规范制定、测试示范推广和基础设施建设,构建产业健康发展的环境和基础。
创新引领、应用驱动。推动跨行业协同创新,充分调动各方力量,加强产学研合作,突破技术瓶颈,不断提升创新能力。夯实产业基础,培育创新应用,提升用户规模,加快形成产业创新发展新生态。
优势互补、开放合作。推动产业合作、平台互通、系统互联,构建优势互补、融合发展的产业新格局。加强国际交流与合作,共同推动汽车产业升级和应用模式的转换。
强化管理、保障安全。明确主体责任,健全管理制度,强化防护机制,构建确保人身安全的管理体系。
(三)行动目标
到2020年,实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用,车联网综合应用体系基本构建,用户渗透率大幅提高,智能道路基础设施水平明显提升,适应产业发展的政策法规、标准规范和安全保障体系初步建立,开放融合、创新发展的产业生态基本形成,满足人民群众多样化、个性化、不断升级的消费需求。
——关键技术。构建能够支撑有条件自动驾驶(L3级)及以上的智能网联汽车技术体系,形成安全可信的软硬件集成与应用能力。智能网联汽车计算基础平台、平台线控、智能驱动等核心技术有所突破,L3级集成技术水平大幅提升。实现基于第四代移动通信技术设计的车联网无线通信技术(LTE-V2X)产业化与商用部署,加快基于第五代移动通信技术设计的车联网无线通信技术(5G-V2X)等关键技术研发及部分场景下的商业化应用,构建通信和计算相结合的车联网体系架构。
——标准体系。完成车联网(智能网联汽车)关键标准制定,大幅增加标准有效供给,健全产业标准体系。提升综合测试验证能力,完善测试评价体系,构建场景数据库,形成测试规范统一和数据共享,形成一批区域性、有特色、先导性的示范应用。
    ——基础设施。实现LTE-V2X在部分高速公路和城市主要道路的覆盖,开展5G-V2X示范应用,建设窄带物联网(NB-IoT)网络,构建车路协同环境,提升车用高精度时空服务的规模化应用水平,为车联网、自动驾驶等新技术应用提供必要条件。
——应用服务。车联网用户渗透率达到30%以上,新车驾驶辅助系统(L2)搭载率达到30%以上,联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上,构建涵盖信息服务、安全与能效应用等的综合应用体系。
——安全保障。产业安全管理体系初步形成,安全管理制度与安全防护机制落地实施,安全技术及产品研发取得阶段性成果,安全技术支撑手段建设初见成效,安全保障和服务能力逐步完善。
2020年后,通过持续努力,推动车联网产业实现跨越发展,技术创新、标准体系、基础设施、应用服务和安全保障体系全面建成,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用,“人-车-路-云”实现高度协同,人民群众日益增长的美好生活需求得到更好满足。
(未完待续)

博客 susan

LV1
2019-03-25 15:06
999

国外智能网联汽车传感器产业发展情况及启示

摘要:智能网联汽车,是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(车、路、人、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全 ...查看全部
摘要:智能网联汽车,是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(车、路、人、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车[①]。
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汽车智能网联技术成为了全球科技创新领域新的焦点,而智能网联汽车是继新能源汽车后汽车产业发展的又一制高点。在这样的背景下,奔驰、宝马、奥迪、比亚迪、上汽等全球知名汽车制造商,以及华为、Intel、百度、中兴、高通等国内外IT产业巨头都将智能网联汽车作为自身发展的一大重点。
放眼国内,国家层面给予了高度重视和及时引导,国内长安、一汽、上汽、北汽等大型整车企业都制定了智能网联汽车发展的规划和战略。从智能网联汽车的技术架构来看,环境感知技术是实现车与车、车与路、车与人以及车与云之间信息交换的“五官”,而传感器在其中扮演着信息采集非常重要的角色。为此,本文旨在分析国内外智能网联汽车传感器产业国内外进展,二者的差距,以期从中得出有益的结论,为我国智能网联汽车产业持续健康发展夯实基础献策建议。
一、各国高度重视智能网联汽车发展
(一)美国:国家战略和配套政策法规为产业发展保驾护航
早在2015年,美国交通运输部就发布了《美国智能交通系统(ITS)战略规划(2015-2019年)》,该战略的核心是汽车的智能化与网联化,旨在解决美国交通系统存在的问题。为了自动驾驶技术在制度和政策法规上有据可循,美国交通运输部联合国家公路交通安全管理局于2016年发布了《联邦自动驾驶汽车政策》,对自动驾驶汽车技术必须满足的安全评估作出了明确规定。此后,包括加州、密歇根州、内华达州等多个州以及哥伦比亚特区出台了地方性的无人驾驶法规,各州根据实际情况对自动驾驶技术的研发和测试作了不同规定。
(二)欧洲:加大资金投入,多国已开展无人驾驶路测
英国:2014年,英国政府与整车企业共同出资2亿英镑(双方各出资1亿英镑)成立 “智能移动基金”,重点扶持与自动驾驶相关的研发、测试和商业化发展。2017年,为了增强英国汽车行业的网络安全标准,英国政府对5×StarS联盟进行专项资助。此外,英国政府向宝马、福特、路虎等政策企业投资超过1亿英镑,大力推动自动驾驶技术发展。
法国:2014年,法国发布自动驾驶汽车发展路线图,并宣布投资1亿欧元进行自动驾驶汽车实际道路测试,同时启动道路交通法规修订程序。2016年8月,法国政府进一步放宽了路测准入,允许外国汽车制造商在法国开展路测,这项政策也是法国新工业战略的重要部分。此外,德国、瑞典、挪威等国已在进行或正在推进无人驾驶路测。
(三)亚洲:智能网联汽车处于高速发展阶段
日本:日本IT综合战略本部于2016年制定了自动驾驶普及路线图,允许自动驾驶汽车在有司机的情况下可以2020年上高速公路行驶。2017年4月,日本将汽车保险的赔付范围延伸至自动驾驶期间的交通事故;2017年6月,日本允许汽车在驾驶位无人的状态下进行路测。
新加坡:2014年8月,新加坡成立自动驾驶汽车动议委员会,从2015年1月开放近5公里的特定路段供无人驾驶汽车测试。2017年底,开通一条路测专线,允许自动驾驶汽车在许可范围内进行公共道路测试。近年来,新加坡无人驾驶的政策环境和研发路测环境都在不断完善,极大地促进了智能网联汽车产业的发展。
二、全球汽车传感器产业呈现新的发展趋势
(一)传感器市场需求空间进一步加大
智能驾驶的发展将大幅提升对传感器的需求量。传感器在智能汽车领域起着重要作用,担任着智能驾驶汽车的感知系统,比如ADAS的感知层中需要用到大量的摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、夜视仪等传感器。随着ADAS系统逐渐成熟,汽车传感器的需求量将会大幅攀升。随着汽车电子化、智能化和网联化,传感器在汽车上的应用越来越广泛,2000 年汽车上装配的传感器只有 10 个左右,到今天中高端的车上传感器已经增长到 100 多个,未来随着智能网联的进一步深化,汽车配备的各类传感器仍将有 4 倍的增长空间。权威部门预测,2016年到2025年全球车用传感器市场规模将从82亿美元增长至290亿美元,年复合增长率(CAGR)达到15 %。
(二)传感器智能化、微型化趋势愈加明显
传感器智能化是指传感器除了实现传感的基本功能之外,还具备自我校准、自我标定等功能,更重要的是能够基于自身逻辑判断和信息处理能力,对采集的信号进行智能处理。在实际应用中,相较于一般的传感器,智能传感器在测量精度、信噪比、远程可维护性、稳定性和可靠性等方面都更胜一筹,非常适合智能网联汽车的需求。而对于微型化,主要是利用基于半导体集成电路技术发展的MEMS技术,在一块芯片上将敏感器件、DSP、数据处理装置集成封装,能够有效降低传感器成本、提升传感器集成度、缩小传感器体积并提高系统的测试精度。目前,基于MEMS技术的传感器已经在汽车领域广泛应用,取代传统传感器趋势明显。随着电子制造工艺的不断迭代,微型传感器将进一步向纳米传感器演进,更加适合智能网联汽车的发展。
(三)自动驾驶安全性保障需要多传感器的融合应用
一方面,不同类型的传感器适应的最优应用场景存在差异性,智能网联汽车实际行驶环境复杂,现有单一传感器并不能满足复杂路况下的所有需求。以摄像头和激光雷达为例,摄像头成本低、应用广泛,但算法识别率有待进一步提高;而激光雷达虽然识别率更高,但成本偏高且环境适应能力较差。采用多传感器协同工作,可优势互补,进而提高驾驶安全性。另一方面,为了保证自动驾驶的行驶安全性,智能网联汽车感知方案必须要具备安全冗余性。在此前提下,多传感器协同工作,以及协同工作下产生的信息冗余就显得非常有必要。目前来看,毫米波雷达、激光雷达及摄像头等传感器多路融合是自动驾驶传感器方案的主流发展趋势。
三、我国智能网联汽车传感器发展存在的问题
(一)核心专利被国外企业垄断
国内汽车传感器市场的需求量巨大,每年进口额都超过千亿人民币,这主要是国内汽车传感器芯片、传感器关键技术和传感器产业结构与国外存在较大差距,导致国内汽车传感器在高端市场竞争中缺位或者是竞争力不足。比如国内企业多数只能做一些水温和压力传感器等技术含量不高、附加值低的产品,而针对国五、国六排放阶段在尾气处理上必须要用到的氮氧化物传感器等一些高技术含量产品,国内目前还是完全依赖进口。目前,国内汽车传感器市场绝大部分被西门子、博世、霍尼韦尔等国际零部件巨头占据,90%传感器依赖国外。国内在汽车传感器新原理、新器件和新材料等方面的研发和产业化能力较弱,汽车传感器核心专利大部分被外资厂商垄断,严重阻碍了中国自主传感器产品的发展。
(二)企业研发投入资金来源有限
汽车传感器的研发投入动辄上千万甚至上亿元,一般民营企业凭借自身实力有限,并且融资渠道也同样缺乏。汽车传感器产业链上的很多企业在不断加大投资之后,往往会面临“后继乏力”的困境。其主要原因是汽车传感器产业大投入、长周期、高风险等因素,使常规的市场渠道难以支撑行业的持续巨额资金投入。以传感器芯片为例,新产品一般要过2至4年才可以进入市场,5至6年开始实现销售,8至9年才可能达到收支平衡,10年才可能达到盈利,期间每年又需投入数亿美元,一般的投资很难连续支撑。由于短期内难以获利,银行等金融机构对于该行业缺乏足够的投资兴趣,导致汽车传感器产业的投融资渠道更加不顺畅。
(三)汽车传感器缺乏配套试验和应用环境
汽车是由多达几千个电子零部件组成的复杂产品,特别是随着汽车产业的发展,控制电子部分、多媒体电子部分、导航及车载通信等等越来越多,使车辆复杂程度不断加大。而这些电子零部件产品可靠性十分重要,直接决定了整车的安全及运行可靠性。特别是严苛的环境(运输过程、存放、工作中、气候等因素),都在考验着汽车电子产品的可靠性。汽车传感器作为汽车电子产品中最典型代表在应用时要和发动机以及整个调校系统进行匹配试验,但国内在这个环节上的配套环境不成熟,现有的系统和设备严重落后。这就导致企业无法真正了解产品后续的匹配性和可靠性以及所需的改进方案,有直接影响了下游企业对使用国产传感器的信心。
四、对策建议
(一)加强智能网联汽车传感器核心技术攻关
一是依托现有基础,提高自主创新能力。利用较为成熟的转速传感器、压力传感器、温度传感器技术,加大车用传感器研发投入,推进传感器企业与国际知名汽车零部件企业及国内整车企业、科研院所等单位的交流合作,协同开发新型车载传感器技术与产品。二是聚焦重点,推动产业高质量升级。重点围绕激光雷达、毫米波雷达、超声波传感等智能网联汽车亟需的传感器产品,突破激光二极管、雪崩二极管、高端 CMOS 图像传感芯片、DSP 芯片、77GHz 雷达等核心部件,以及自动化设计、试验仿真、软件算法等关键配套技术。推动MEMS技术逐步取代传统机电技术生产传感器,提高车用传感器总体设计水平、技术水平和产品可靠性。
(二)完善智能网联汽车传感器产业链布局
一是联合攻关,提高竞争实力。支持国内汽车传感器企业开展器件设计、制造封装工艺、系统集成等联合攻关,提升产品性能,提高产业整体竞争实力。二是产业链上下游联动,缩短产品市场化周期。瞄准汽车电力驱动系统、电源系统、无人驾驶系统、安全系统、导航系统和辅助系统,大力推动新型车用传感器自主研发。加大智能网联汽车传感器配套政策引导,鼓励国内整车厂商与国内传感器制造企业加强技术交流与合作,共同推进国内汽车传感器产品在新能源汽车和智能汽车上的市场准入,并在这一过程中形成产业集聚发展态势。三是把握时间窗口,加大示范应用力度。把握智能网联汽车快速发展的契机,以下游整车企业需求为牵引,实施智能网卡汽车传感器重大示范应用工程,积极提升国产化汽车传感器的实际应用水平,带动国产化汽车传感器的市场占有量,降低产品成本,推进我国智能网联汽车传感器产业各环节协同发展。
(三)加大资金和人才保障力度
资金方面,不仅要研究利用现有财政资金渠道,优化资源配置,加大对智能网联汽车传感器产业扶持力度,更要进一步研究PPP、产业投资基金、科技投资保险、金融租赁等投融资新模式,吸纳社会资本,建立公平的投资环境,优化投融资环境。建立国家智能网联汽车传感器专项资金,采取委托贷款、股权投资等方式,引导和撬动更多的社会和金融资本,投向智能网联汽车传感器领域。人才方面,鼓励高等院校、科研机构根据需求和自身特色,联合公共服务平台和企业,建设跨学科的智能网联汽车传感器综合人才培养基地,为企业输送高层次工艺人才和技术创新人才。积极引进海外领军人才和髙端技术人才,持续优化人才环境,支持相关院士工作站、博士后工作站、技术中心、孵化创业中心等建设,为高端人才集聚提供载体。

作者:中国电子信息产业发展研究院 彭健
[①] 《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》

博客 tututu

LV5
2019-03-21 17:36
292

C-V2X工作组第八次全体会议召开

百家车联网企业齐聚长沙 共探C-V2X技术发展最新趋势 3月14日、15日,由IMT-2020(5G)推进组C-V2X工作组主办,长沙智能驾驶研究院(希迪智驾、CIDI)、湖南湘江智能科技 ...查看全部
百家车联网企业齐聚长沙 共探C-V2X技术发展最新趋势
3月14日、15日,由IMT-2020(5G)推进组C-V2X工作组主办,长沙智能驾驶研究院(希迪智驾、CIDI)、湖南湘江智能科技创新中心承办的C-V2X工作组第八次全体会议在长沙召开。中国移动、中国电信、中国联通、华为、中兴、一汽、大众、博世、大陆、菲亚特克莱斯勒等众多国内外汽车、信息通信、交通领域的多家骨干企业及科研院所的200余位代表参会。
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会上,到场的企业参会代表听取了长沙智能驾驶研究院的企业战略发展方向、V2X技术应用解决方案的研发进展、国家智能网联汽车(长沙)测试区的整体运营情况及发展规划的相关介绍。
多家企业纷纷展示了企业现阶段的研发成果、技术应用及工作重点,旨在加强与C-V2X产业相关企业及机构的协同,聚集行业优势资源,构建智能网联汽车产业生态伙伴。工作组重点就如何聚合移动通信领域产学研力量、推动第五代移动通信技术研究、建立C-V2X测试评估体系、V2X的应用推广和商业模式等内容展开了研讨。
湖南湘江智能科技创新中心成为第八批成员单位之一加入到C-V2X工作组。长沙智能驾驶研究院成为第二批通过LTE-V2X网络层和应用层互操作及一致性测试验证单位。
测试区、研究院两大核心资源持续发力 新区比较优势正在形成
“测试场地很大,测试场景仿真度非常高”、“很震撼,测试区综合实力在全国来说可以说数一数二“,参会人员在参观国家智能网联汽车(长沙)测试区时评价。
15日,IMT-2020 C-V2X工作组会员单位一行来到湖南湘江新区的国家智能网联汽车(长沙)测试区、长沙智能驾驶研究院考察交流。
在国家智能网联汽车(长沙)测试区,C-V2X工作组会员单位一行观看了国家智能网联汽车(长沙)测试区智能系统监控平台,近距离静态观摩了CIDI智能物流重卡、智慧公交等智能车辆,并试乘智慧公交游览测试区内各场景及路测情况。
C-V2X工作组会员单位参观了长沙智能驾驶研究院展厅和智能改装车间。
智能网联汽车产业是长沙市委、市政府“三智一自主”(智能装备、智能网联汽车、智能终端、自主可控及信息安全)产业布局的重中之重,也是抢占产业发展制高点的战略性产业。湖南湘江新区把握“三区一高地”定位,集中力量抢占发展制高点,围绕打造“湘江智谷”提速,以智能网联汽车产业发展为牵引,以国家智能网联汽车(长沙)测试区为平台,加快构建完整产业生态体系,目前已集聚了包括湘江智能科技创新中心、长沙智能驾驶研究院在内的智能网联汽车重点关联企业347家,实现了产业链、知识链、人才链、资金链、政策链“五链齐动”。
国家智能网联汽车(长沙)测试区、长沙智能驾驶研究院作为湖南湘江新区发展智能网联汽车产业的两个核心资源,正加快推进智能网联汽车测试、智能应用场景打造以及智能物流重卡、专用车、智能车路协同系统等相关业务的发展,不断蓄能、持续发力,助力湘江新区打造全国乃至全球智能网联汽车创新及产业化高地。
湖南湘江智能科技创新中心运营的国家智能网联汽车(长沙)测试区分为管理研发与调试区、越野道路测试区、高速公路测试区、乡村道路测试区、城市道路测试区5个主要功能分区。国家智能网联汽车(长沙)测试区作为工信部唯一授牌的国家级智能网联汽车测试区,目前建有228个智能网联汽车测试场景,模拟场景类型最多,综合性能领先,测试配套服务最优,5G覆盖范围最广,可为智能驾驶乘用车、商用车、无人机、智能机械、机器人、网联通信供应商提供系统测试服务;测试道路里程达12公里,其3.6公里双向高速测试环境及无人机测试跑道为国内独有。2019年,湘江智能科技创新中心将推进智能系统检测仿真实验室、100公里开放城市道路、100公里智慧高速和自动泊车四大场景项目建设,构建更加科学的技术构架和更可持续的应用示范。
长沙智能驾驶研究院,由香港科技大学著名创业导师李泽湘教授领衔创办,以智能驾驶科技创新及应用为导向,致力于打造能落地的智能驾驶商用车及关联技术产品。除了为B端客户提供智能驾驶解决方案以外,也向交通部门出售智能车路协同设备(OBU、RSU)。CIDI在智能网联汽车测试区开发了国内首个支持5G的智能车路协同智能路侧单元RSU,同时,CIDI 基于多模LTE-V/DSRC/LTE/WiFi、打通华为5G通信设备,完成了国内首个封闭区和长达7.8公里市区开放道路的 V2X 功能实景测试。2018年5月1日,CIDI车路协同设备(OBU、RSU)形成销售,营收达3000万元。10月27日,长沙智能驾驶研究院实现基于5G的人车路云协同V2X应用。2019年,CIDI相继发布"V2X+交叉路口"、“V2X+智慧高速”解决方案,打造车路协同式道路交通,按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。
此次C-V2X工作组第八次全体会议于长沙举办,意味着长沙人工智能、智能驾驶产业正加速崛起。在未来发展中,湖南湘江新区将聚焦产业培育,以场景示范为牵引,以研发创新为驱动,以重大项目为支撑,以行业联盟为纽带,以政策法规为突破,以产业集聚为目标,加快智能网联汽车关键技术创新、突破、应用和产业化,构建开放包容、协同创新的智能网联汽车产业发展生态,推进长沙智能网联汽车产业发展。(源自湖南湘江新区管理委员会)

博客 别碰我的刘海

LV1
2019-03-20 17:12
274

市场监管总局:进一步加强新能源汽车产品召回管理

据市场监管总局网站消息,近年来新能源汽车安全问题频发,为促进新能汽车产业健康发展,市场监管总局近日印发《关于进一步加强新能源汽车产品召回管理的通知》(下称“通知”)。通知指出,有关生产者获知其生产、销 ...查看全部
据市场监管总局网站消息,近年来新能源汽车安全问题频发,为促进新能汽车产业健康发展,市场监管总局近日印发《关于进一步加强新能源汽车产品召回管理的通知》(下称“通知”)。通知指出,有关生产者获知其生产、销售或进口的新能源汽车在中国市场上发生交通碰撞、火灾等相关事故,应立即组织调查分析,并向市场监管总局报告调查分析结果。
通知要求,自3月15起,有关生产者(含在中国境内依法设立的生产汽车产品并以其名义颁发产品合格证的企业,以及从中国境外进口汽车产品到境内销售的企业)获知其生产、销售或进口的新能源汽车在中国市场上发生交通碰撞、火灾等相关事故,应立即组织调查分析,并向市场监管总局(质量发展局)报告调查分析结果。从2018年1月1日至本通知印发前发生的火灾等事故,有关生产者应逐一调查分析事故原因,并于2019年4月30日前提交分析报告。
通知明确,动力电池、电机和电控系统等零部件生产者获知新能源汽车可能存在缺陷的,应向市场监管总局(质量发展局)报告,并通报生产者。同时,配合缺陷调查、召回实施等相关工作。
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通知提出,新能源汽车生产者应建立健全新能源汽车可追溯信息管理制度,落实产品安全主体责任。经调查分析发现存在缺陷的,应立即停止生产、销售、进口缺陷汽车产品,并实施召回。各相关协会、科研机构、检测鉴定机构等单位获知与新能源汽车安全相关的缺陷问题及违法违规行为,要及时向市场监管总局(质量发展局)报告。
市场监管总局将组织相关单位加强新能源汽车安全研究,建立新能源汽车火灾事故深度调查分析机制,及时对相关投诉和事故信息进行分析评估,组织开展缺陷技术会商与调查、缺陷判定和召回效果评估。
同时,加强新能源汽车召回监督和违法违规行为调查,强化与有关部门的沟通协作与信息共享。发现未按规定备案有关信息或召回计划、不配合缺陷调查、隐瞒缺陷和未按照已备案的召回计划实施召回等违法违规行为的,严格依法处理。
来源:中新网3月18日电 

博客 tututu

LV5
2019-03-20 16:18
234

研发智能联网平台 长江汽车与联想签约

近日,长江汽车发布消息称,与联想集团签署了战略合作协议,双方将围绕5G应用开发、智能驾驶、车联网、工业4.0建设、全球业务合作以及海外市场开拓等领域展开全方位、多维度战略合作,全力打造AI+IoV(智 ...查看全部
近日,长江汽车发布消息称,与联想集团签署了战略合作协议,双方将围绕5G应用开发、智能驾驶、车联网、工业4.0建设、全球业务合作以及海外市场开拓等领域展开全方位、多维度战略合作,全力打造AI+IoV(智能车联网平台)产品与服务。
长江汽车为前身是成立于1954年的杭州公交客车厂,2013年,五龙电动车(集团)有限公司注资重组杭州长江客车有限公司,并将其更名为杭州长江汽车有限公司。长江汽车于2017年12月拿到新建纯电动乘用车生产资质,随后在2018年北京车展上车发布了三款概念车,但还未具体公布上市时间。根据此前规划,长江汽车计划每一到两年推出一款新的乘用车新车型。
联想集团方面,内部孵化的子公司联想懂的通信近年来逐步加大在车联网领域布局,此前已经发布了自主研发的面向新能源汽车的MNO智能车联平台,实现对汽车连接的全生命周期管理。未来公司还将聚焦三大领域——智能交互、智能工业互联和智能车联,智能工业互联为智能交互设备及智能车的生产提供5G智能制造解决方案;智能交互通过边缘计算+云计算+超算+5G+增值服务+随意屏,为智能工业互联、智能车联提供行业定制的有屏设备解决方案;智能车联也为智能工厂提供供应链管理,如车队管理、智能物流服务等。
长江汽车方面称,智能化和网联化已经成为新能源汽车最重要的发展方向。双方的战略合作将面向未来进行更深层次的探索。依托联想集团的技术优势和全球业务能力,长江汽车将进一步加速智慧新能源汽车乃至智能交通领域的发展,并对全球化背景下的商业模式和业务推广进行探索。
来源:汽车之家

博客 tututu

LV5
2019-03-20 16:12
1042

理想的智能网联汽车 骨感的车载信息安全

汽车百年,内燃机是驱动汽车工业发展的最大动力,但随着电子信息技术的发展,没有互联网技术的接入,减慢了整个汽车行业的发展速度;而面向未来,智能化时代的到来,改变了人们对汽车的需求,智能网联汽车作为一种新兴应用的平台,已经逐渐成为汽车产业发展的风向标。 ...查看全部
汽车百年,内燃机是驱动汽车工业发展的最大动力,但随着电子信息技术的发展,没有互联网技术的接入,减慢了整个汽车行业的发展速度;而面向未来,智能化时代的到来,改变了人们对汽车的需求,智能网联汽车作为一种新兴应用的平台,已经逐渐成为汽车产业发展的风向标。
智能网联汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合新的通信技术,从而达到车与人、车与车、车与云、车与基础设施的信息交换,使其具备应对复杂路况、智能决策、信息交互的能力,让驾驶化繁为简,实现便捷、安全、舒适、节能的驾驶。
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“理想是丰满的,现实是骨感的”,智能网联汽车作为一个完整的自主的智能设备,从设备的感知,到做出决策,再到最后执行实现车辆的拐弯等操作,环环相扣,如果任何一个环节传递的信息出现问题,导致的后果可能会被无限放大,所以智能网联汽车的安全问题将成为整个行业发展的关键难点。
如果把智能网联汽车的安全问题拆分,主要分为汽车安全性和车载信息安全,关于前者当然是传统意义上车辆的主动安全性、被动安全性、事故后安全性和生态安全性,这里我们不做过多讨论,后者则是我们真正关心的新领域,从2015年起随着克莱斯勒被入侵事件的爆发,智能网联汽车的安全问题真正引起了社会的关注。
智能网联汽车添加的精准传感器、高性能芯片、合理的算法等,一方面可以提高驾驶的安全性,但同时这也让智能网联汽车暴露在众多信息安全漏洞威胁之中。目前,已经出现过的漏洞涉及到APP应用、T-BOX系统、OTA升级、CAN车内总线等部分。近日又有外媒报道,Pandora和Viper开发的汽车报警系统出现漏洞,该漏洞不仅会导致车辆防盗控制系统被破坏,还会导致车辆信息与车主信息的泄露,根据报道显示,该汽车报警系统为至少为三百万客户提供服务。
虽然智能网联汽车的信息安全问题时有发生,令人欣慰的是互联网、汽车、汽车电子设备等行业已经开始重视车辆的信息安全问题。就国内而言不论是老牌整车厂商还是造车新势力早已经开始与网络安全厂商进行合作,从软件、硬件等多方面进行防御,保障车辆的信息安全。

博客 别碰我的刘海

LV1
2019-03-19 16:00
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赛迪研究院召开“智能网联汽车智能计算平台专家研讨会”

3月18日,智能网联汽车智能计算平台专家研讨会在北京赛迪大厦召开。本次会议由中国电子信息产业发展研究院、工业和信息化部装备工业发展中心联合举办,旨在进一步了解产业实际需求和产品研发现状、梳理制定下一步工作计划、扩大联合研究队伍。 ...查看全部
3月18日,智能网联汽车智能计算平台专家研讨会在北京赛迪大厦召开。本次会议由中国电子信息产业发展研究院、工业和信息化部装备工业发展中心联合举办,旨在进一步了解产业实际需求和产品研发现状、梳理制定下一步工作计划、扩大联合研究队伍。
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工业和信息化部装备工业发展中心主任瞿国春、中国电子信息产业发展研究院副总工程师刘法旺、工业和信息化部装备工业发展中心数据管理处副处长邱彬、清华大学教授李克强、国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司总经理严刚、清华大学教授尚进、电子科技大学教授罗蕾、北京理工大学教授计卫星、中国第一汽车集团公司研发总院副院长兼智能网联开发院院长李丰军、上海汽车集团公司技术中心软件工程经理仇林至、吉利汽车研究院智能驾驶技术高级专家陈文琳、蔚来软件开发(中国)副总裁庄莉、华为技术有限公司MDC解决方案部部长毕舒展、中兴通讯汽车电子副总裁田锋、北京地平线机器人技术研发有限公司市场拓展与战略规划副总裁李星宇等领导、专家出席了会议。会议由刘法旺副总工主持。
随着智能化、网联化、电动化和共享化的发展,汽车功能和属性的改变导致其电子电气架构随之改变,进而需要更强的计算、数据存储和通信能力作为基础,车载智能计算平台是满足上述要求的重要解决方案。作为汽车的“大脑”,车载智能计算平台是新型汽车电子电气架构的核心,也是智能网联汽车产业竞争的战略制高点。
围绕着智能网联汽车技术的发展,一汽、上汽、吉利、蔚来等整车企业的专家分别介绍了计算平台应用需求及工作进展,华为、中兴、地平线等计算平台研发企业的专家分别介绍了计算平台研发进展与工作计划。
刘法旺副总工介绍了中国电子信息产业发展研究院在车载计算平台领域的研究进展与工作计划。基于对国内外企业的研发现状分析,他指出应加强国家层面指导、明确发展重点、攻关核心技术、软硬协同开发,以市场化机制建立研发和应用生态。此外,刘法旺副总工还公布了中国电子信息产业发展研究院、工业和信息化部装备工业发展中心、清华大学、国汽智联、北京理工大学等在计算平台参考架构方面的初步研究成果和后续研究计划,并诚挚邀请各单位和企业加入联合研究。
在听取了各单位工作介绍之后,来自高校和研究机构的资深专家也发表了意见。专家高度评价了国内企业的工作进展,并对下一步工作提出建议。会议最后由装备工业发展中心瞿国春主任作总结发言。
2019年1月,中国电子信息产业发展研究院与工业和信息化部装备工业发展中心联合成立智能网联汽车智能计算平台工作组,致力于推动平台总体架构和技术路线研究,加强整车企业与研发单位之间的需求对接,加快推进平台研发、应用示范、标准研制及产业链和应用生态建设。该工作组将联合研发资源,不断深入智能网联汽车智能计算平台研究,并于近期发布《车载智能计算基础平台参考架构1.0(2019年)》。
 

博客 tututu

LV5
2019-03-19 14:02
1031

现代在北加州推出首款2019年NEXO燃料电池SUV

现代汽车在北加州向史蒂芬·沃博士交付了第一辆NEXO燃料电池SUV。 Vo是北加州第一家驾驶新型NEXO的客户,NEXO是美国市场上唯一的大规模生产的燃料电池SUV,拥有高达380英里的距离。 ...查看全部
现代汽车在北加州向史蒂芬·沃博士交付了第一辆NEXO燃料电池SUV。
Vo是北加州第一家驾驶新型NEXO的客户,NEXO是美国市场上唯一的大规模生产的燃料电池SUV,拥有高达380英里的距离。
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NEXO是现代不断发展的生态汽车产品组合的新技术旗舰产品,标志着现代汽车在行业最多样化的SUV阵容中的承诺和动力。
NEXO可在短短五分钟内加油,使得消费者的生活方式与汽油动力SUV在范围和加油速度方面非常相似。蓝色车型的估计范围为380,而限量版车型的估计范围为254英里。
现代NEXO最近被评为Wards'10Best Engine意识的赢家,进一步突出了其作为高科技和用户友好型车辆的地位。
NEXO可以以399美元(蓝色型号)或449美元(限量型号)租赁36个月,可以58,300美元的价格购买。

博客 别碰我的刘海

LV1
2019-03-13 11:48
247

到2028年,大众汽车将推出70款新电动车型

大众汽车集团正在推进个人移动系统的根本变革,并系统地与电驱动器保持一致。该集团计划在未来十年推出近70款新型电动车型 , 而不是之前计划的50款。因此,预计未来十年将在集团电力平台上建造的车辆数量将从1500万增加到2200万。 ...查看全部
大众汽车集团正在推进个人移动系统的根本变革,并系统地与电驱动器保持一致。该集团计划在未来十年推出近70款新型电动车型 , 而不是之前计划的50款。因此,预计未来十年将在集团电力平台上建造的车辆数量将从1500万增加到2200万。
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到2050年大众汽车集团完成脱碳的措施遵循三个原则:第一,有效和可持续的减少二氧化碳排放量。第二,改用可再生能源供电。第三,补偿无法避免的剩余排放。例如,为了提高车辆整个生命周期内的二氧化碳平衡,大众汽车已经开始在供应链上开始。目前正在制定详细的路线图。钢和铝供应方面的潜力特别大。
为了进一步提高电动交通能力,大众汽车集团将在2020年与IONITY的行业合作伙伴合作,在欧洲的主要道路和高速公路上安装400个快速充电站。其中100个将位于德国。这意味着每120公里就会有一个车站。大众汽车的新子公司Elli(Electric Life)也将在家中使用绿色电源提供充电墙。此外,所有工厂的员工停车场将有3,500个充电点,并在经销商处提供更多充电机会。

博客 别碰我的刘海

LV1
2019-03-13 11:48
239