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    • 1、如何打造智能网联汽车?
    • 2、如何主攻自动驾驶技术?
    • 3、智能网联数据是关键,那如何挖掘数据的价值?
    • 4、获取并使用数据的同时怎样保证数据的安全?
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漫谈智能网联汽车

2022/02/17
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阅读需 9 分钟
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公众号:Vehicle攻城狮

作者:Defry

最近读了几篇关于智能网联的行研报告,将其中的部分观点记录分享下,也欢迎大家交流讨论。

1、如何打造智能网联汽车?

智能网联汽车产业是一个多方共建的生态系统,其中,车辆是载体,实现智能化是目的,网联化是核心手段。智能交互、智能驾驶和智能服务是智能网联汽车的三大元素。其中,智能交互向着多元化、人格化的方向发展,终端不断迭代。智能服务注重对用户的闭环管理,整车厂必须构建自身的内容分发能力。而智能驾驶能力差异的核心是计算平台和软件开发。

智能网联汽车的三大元素:首先智能交互实现的方式很多,例如语音、手势、按键、人脸识别、人体检测等及更先进的生物识别,另外具有利用机器学习等技术不断迭代的体验优化和个人性化交互,如根据个人喜好的智能分发系统。

 

在智能驾驶方面,实现路线有不同,该部分后面章节会介绍,基于不同的路线主机厂需要分别在感知、决策和控制三大方面进行布局:

 

其三:智能服务-让服务更智能、更主动实时在线是趋势,需要四大能力:实时场景获取、用户偏好理解、服务体系构建以及用户运营。

 

因此智能网联汽车产业生态复杂,涉及主机厂、Tier1、ICT企业、互联网企业、政府等,只有合作才能实现共赢,整车厂是整合方;Tier1是解决方案提供商,ICT企业拥有领先的智能网联科技,助力整车实时在线连接万物;互网联企业能够挖掘“人、车、生活”应用场景,具有基于数据分析提升服务主动性、精准性及打造互网联服务生态的先天优势;政府则搭建平台,从立法、基建、政策和标准等方面营造发展环境并推动技术应用。

 

基于上面的分析,在德勤看来,打造智能网联汽车会有三种发展路径:主攻自动驾驶技术的产品研发路线、以网联化快速加持产品力路线以及用户思维主导的智能座舱路线。

2、如何主攻自动驾驶技术?

自动驾驶目前三种路线演进:以激光雷达和高精地图为代表的“谷歌派”单车智能路线,以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”单车智能路线和以网联化为基础的车路协同路线。

 

总结下来自动驾驶两大方向:单车智能和车路协同,分别体现了技术和成本在车侧和路侧的分配。虽然L4~L5级自动驾驶实现了“车端-路端-云端”的高度协同,但各方面的技术发展和支持并不是同步的关系,自动驾驶路线的选择面临感知能力、决策能力等方面在车侧和路侧分配的问题,所对应的成本自然也就不同,因此单车智能的成本更加高昂。而若用路侧设备代替部分技术,让路更加聪明那么可降低很多车载成本。但车路协同的方案更需要政府深度参与并支持基建的改造和升级等等。

 

自动驾驶的发展会使汽车产业链价值分配格局发生改变首先随着自动驾驶技术的成熟和商业化落地,德勤认为核心零部件由体现动力和驾驶操控体验的传动转向体现自动驾驶技术水平的智能软件系统和处理器芯片,价值链顶端由传统主机厂转向科技新贵。

 

数据、算法、云技术等方面将成为最有价值的部分,例如Waymo的软件设计、测试和优化已经10年之久,更是积累了大量的路测数据。这对于后入者不是简单短时间内可以去达到的。

 

在零部件方面,决策层的芯片和算法,感知层的激光雷达和毫米波雷达等属于核心的零部件,成本自然比较高且门槛也高。

 

面对新的价值链分配,主机厂自不愿看到被互联网、ICT及供应商所抢占而仅仅沦为系统方案的集成商,相比较互联网巨头的合作,传统主机厂更愿意通过自主研发与资本运作在自动驾驶领域布局,例如收购或创建自己的智驾软件中心。关于自动驾驶路线的选择上,每个国家基于相关产业的发展情况与核心能力,整合各自的优势来选择适合自身的发展道路:

3、智能网联数据是关键,那如何挖掘数据的价值?

智能网联汽车的关键指标智能服务需要基于用户数据不断挖掘和优化,那如何挖掘数据的价值呢? 对很多OEM而言,智能网联或相关软件的研发可谓困难重重。这不仅会带来负面的客户评价,还会导致投产延期。只有少数OEM真正有效掌握智能网联的开发,能够真正实现联网车辆数据变现的OEM则更是少之又少。

部分OEM脱颖而出的秘诀是重点关注以下三项内容:

1. 每台车每日提供1~2TB的端到端原始数据,以持续改进产品和服务。

 

2. 鼓励客户按月订阅高端联网服务以及付费OTA升级(最终可能包括全自动驾驶功能升级),实现车辆全生命周期内的持续变现。

 

3.打造一支端到端团队,致力于在6周内实现服务从概念开发到集成上车。得益于该战略,有些OEM厂商(尤其是电动车领域的新OEM)销量虽然远不如规模更大的同行,但估值却屡创新纪录。

尽管OEM和产业链上的其他企业仍在数据变现上面临巨大挑战,但是,发展拐点已经到来。汽车行业若想加速数据变现进程,需要关注以下五大要素:

 

4、获取并使用数据的同时怎样保证数据的安全?

汽车新四化下,汽车行业正从单纯卖车转向智能产品与网联服务结合的新型经营模式,高质量客户信息正成为车企提升自身经营业绩的核心数据资产。但与此同时,监管机构和消费者对汽车产品和服务的网络安全风险和数据合规风险的担忧也与日俱增。

如何依法合规采集和处理客户个人信息,避免发生客户信息泄露等安全事件,成为了车企打造客户信任品牌和拓展数据驱动业务的合规运营关键点,网络安全与数据合规已成为汽车行业转型的热议课题。为此,近年来全球各国陆续出台了很多网络安全与数据合规相关的法律法规,如欧盟的《通用数据保护准则GDPR》、美国的《加州消费者信息保护法CCPA》、新加坡的《隐私数据保护法PDPA》等。

在国内全国人大发布了《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》法律,行业监管机构也发布《汽车数据安全管理若干规定(试行)》、《关于加强智能网联汽车生产企及产品准入管理的意见》等系列法规,对汽车行业企业带来了重大合规影响,可以说汽车行业在网络安全和数据合规领域迎来了强监管的时代。

参考文献:德勤分析、麦肯锡等

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