智能驾驶与智慧交通 北京交通发展研究院首席科学家 （美国亚利桑那州立大学终身教授） 周学松博士
基于虚拟道路资源的大规模无人车模拟与优化
一.研发动机Research Motivation 三.基础理论 Fundamental Theory 二.系统设计 System Design 四. 开放仿真 Open Simulation Framework
一.研究动机Research Motivation 4
城市交通拥堵现象分类交通拥堵（Classification of Traffic congestion ） Freeway Urban road Public-bus Urban rail Static traffic
智慧交通问题是经济学和组织规划问题，也是行为学问题和运筹学 问题 Daniel L McFadden William Vickrey Herbert Simon John Nash 不对称信息中的博弈问题 瓶颈资源下的定价问题 有限理性行为个体的选择问题 网络中的动态优化问题 基于离散选择模型的交通四 阶段法 视角 (Perspectives ） Traffic problem should be systematical studies from the perspectives of economics, engineering, human behaviors, and operation research Game theory under asymmetric information Pricing of scarce resources Individual choice under bounded rationality Discrete choice models and Four-step method Dynamic programming in high-dimensional networks
2017年智能网联汽车发展现状与趋势分析 中国汽车工业协会——智能网联汽车是：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，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。 工信部——智能网联汽车（Intelligent & Connected Vehicles，简称“ICV”）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 （人、车、路、云端等）智能信息的交换和共享，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，并最终实现替代人操作的新一代汽车。 智能网联汽车是新一轮科技革命背景下的新兴产业，是信息技术领域和信息化应用的重要发展方向，可以显著改善交通安全、实现节能减排、消除拥堵、提升社会效率，并拉动汽车、电子、通讯、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。政府也颁布多项扶持政策积极推广智能网联汽车。其中，以《中国制造2025》和《“十三五”规划意见》最为代表。 《中国制造2025》文件为中国智能网联汽车制定了两步走的目标：到2020年，掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系。到2025年，掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。 一、智能网联汽车的体系架构 智能网联汽车（ICV）是智能交通系统（ITS）的核心组成部分，是车联网体系的一个结点。ICV通过车载信息终端实现与人、车、路、互联网等之间的无线通讯和信息交换。集中运用了汽车工程、人工智能、计算机、微电子、自动控制、通信与平台等技术，是一个集
2019-2023年中国无人驾驶行业预测分析 2019-2023年中国无人驾驶行业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2017年，《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等文件先后出台，对自动驾驶、无人驾驶和智能汽车的发展进行了战略布局、任务安排，并提出了保障措施。 2018年1月，国家发改委发布《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，提出到2020年智能汽车新车占比达到50%，到2035年率先建成智能汽车强国。2018年4月，交通运输部、工信部、公安部联合出台了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，首次从国家层面就规范自动驾驶道路测试做出了包括测试主体、测试车辆、测试路段等在内的相关规定，管理规范的出台是行业发展的关键一步，将推动“无人”驾驶加速“驶向”现实生活。2018年7月，交通运输部出台了《自动驾驶封闭场地建设技术指南（暂行）》，对各地封闭场地测试的建设进行指导。2018年12月，工信部制定发布了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，促进车联网产业的跨行业融合。 2019年1月10日，工信部部长苗圩表示我国将进行5G商业推广，一些地区将会发放5G 临时牌照，特别强调了车联网，将来路网也会进行数字化信息化的改造，构建起一个车、路、人互相连通的大网络体系。 （二）巨大的应用价值和优势 安全价值：无人驾驶汽车可以避免一些因为驾驶员的失误而造成的交通事故，并且可以减少酒后驾驶、恶意驾驶等行为的出现，从而有效提高道路交通的安全性。环保效益：无人驾驶汽车通过其控制系统找到最优化的加速、制动、减速方式，有效地提高燃油利用率，减少温室气体与有害尾气的排放量，更加环保节能。资源效益：智能汽车可以通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，有效避免车辆扎堆的现象；此外，自动驾驶汽车可以在到达目的地之后自行寻找泊车位，而不再是就近停靠，可以有效缓解商场、酒店、车站等人流密集的地方停车场的压力。社会效益：依靠无人驾驶汽车，行动不便的老年人、残疾人这样的弱势群体也无须担心出行的不便，也有助于社会福利事业的进一步发展。 （三）各大企业加速布局 无人驾驶前景广阔，无人驾驶技术对于企业来讲已经跳出了一个传统车企的范围，除汽车企业之外，还有很多包括半导体行业、芯片行业、软件行业等高科技行业的公司企业，也都积极的参与当中。目前，国内的BAT、华为等科技巨头也正积极布局无人驾驶汽车，产业格局不尽相同；国内多家自主品牌车企也涉足该领域，一汽、上汽、长城、北汽、长安等多家车企已展示了配备初级阶段辅助驾驶、低速自动驾驶等技术的测试样车，积极展开了在无人驾驶领域的探索。 （四）发展前景广阔 未来的汽车已经不仅局限于一种交通工具，更多的是向新一代互联网终端发展。无人驾驶汽车将感知、决策、控制与反馈整合到一个系统中，将从根本上改变传统汽车的控制方式，不仅是解决汽车社会面临交通安全、道路拥堵、能源消耗、污染排放等问题的重要手段，也是构建智慧出行服务新型产业生态的核心要素，更是推进交通强国、数字中国、智慧社会建设的重要载体，已成为新时代汽车产业转型升级的重要突破口、全球汽车产业技术变革的战略制高点。 中国拥有庞大的汽车销量和消费者对科技的需求，可谓是巨大的无人驾驶市场。虽然目前的
福田汽车财务报表分析
北汽福田汽车股份有限公司财务报表分析 摘要：近年来我国汽车产业迅速发展，不仅带动了上下产业链的发展，对我国整体经济也起到了巨大的拉动作用。本文选取了A股上市公司福田汽车股份有限公司，主要从盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力等方面，对其近几年的财务报表数据进行综合分析，从而判断该公司的财务状况及公司经营管理中存在的问题，并提出有效建议，以期为投资者及公司决策者提供参考。 关键词：汽车，公司，财务，分析 一、公司简介 福田汽车股份有限公司（以下简称福田汽车）成立于1996年8月28日，由北京汽车摩托车联合制造公司、常柴股份有限公司等100家法人单位共同发起，注册资本为14,412万元，是一家跨地区、跨行业、跨所有制的国有控股上市公司。福田汽车总部位于北京市昌平区，现有资产近300亿元，员工超过3.2万人，是一个以北京为管理中心，在京、津、鲁、冀、湘、鄂、辽、粤、新等9个省市区拥有整车和零部件事业部，研发分支机构分布在中国、日本、德国、台湾等国家和地区的大型企业集团。产品覆盖全系列的载货车和客车，包括中重型卡车、轻型卡车，以及大中型和轻型客车，同时在乘用车方面有SUV和皮卡产品。目前拥有欧曼、欧V、奥铃、欧马可、风景、传奇和萨普共8个品牌。2011年上半年，福田汽车轻型卡车（含微卡）实现销量273063 辆，行业排名保持第一，市场占有率达到21.2%。同期，“福田汽车”品牌以388.72 亿元的品牌价值位列"中国500 最具价值品牌"第34 位，品牌价值较去年增长49.01 亿元人民币，居汽车行业第四位，并蝉联商用车第一。欧曼重卡还以优异的产品质量荣获“中国汽车十年经典商用车”。2011 年8 月28 日，福田欧曼GTL 重卡驶下福田汽车新型节能重卡数字工厂生产线，成为福田汽车生产的第500 万辆汽车，同时，宣告中国首款世界标准重卡的正式诞生。GTL 是Global TechnologyLeader 的缩写，意为世界技术的领导者，这是以世界重卡行业的最高标准——欧洲标准为标
智能驾驶系统（无人驾驶）系统 一、系统目标： （1）机器视觉系统能够自动适应环境光线变化，特别要能够适应汽车经过桥洞时的光线变化； （2）机器视觉系统能够实时识别车道，识别频率不低于25Hz； （3）机器视觉系统能够实时识别前方车辆型障碍，识别频率不低于20Hz，相对距离误差小于2m； （4）在高速公路上，能实现无人驾驶自动巡航功能，车速不低于120km/h； （5）能够实现危险报警和自动紧急制动。 二、需求分析： 回顾汽车发展的百年历史，不难发现其控制方式从未发生过根本性改变，即由人观察道路并驾驶车辆，形成“路一人一车”的闭环交通系统。随着交通需求的增加，这种传统车辆控制方式的局限性日益明显，例如安全性低(交通事故)和效率低(交通堵塞)。最新调查表明，95％的交通事故是由人为因素造成，交通堵塞也大都与驾驶员不严格遵守交通规则有关。如果要从根本上解决这一问题，就需要将“人”从交通控制系统中请出来，形成“车一路”闭环交通系统，从而提高安全性和系统效率。这种新型车辆控制方法的核心，就是实现车辆的无人自动驾驶。不同于人工驾驶的一般道路车辆的结构，无人驾驶车辆为了适应无人驾驶的需要，尤其独特的机械结构。 智能驾驶技术为车辆驾驶提供了巨大方便，井大走减轻了驾驶压力，特另是安全系数大大提高，有效地减少了交通事故的发生。专家霞吾，汽车驾驶韵智能化碍是2l世纪汽车发
展的一个重要方向。 随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统也得到了飞速的发展。消费者越来越注重驾驶的安全性与舒适性，这就要求传感器能识别在同车道上前后方行驶的汽车，并能在有障碍时提醒驾驶员或者自动改变汽车运行状态，以避免事故的发生。国际上各大汽车公司也都致力于这方面的研究，并开发了一系列安全驾驶系统，如碰撞报警系统(cw )、偏向报警系统(LDW)和智能巡游系统(ICC)等。国内在这些方面也一定的研究，但与国外相比仍存在较大的差距j。现代的交通系统和未来将要出现的自动车辆系统(AVS)均要求建立智能交通系统(ITS)，以便于对车辆进行交通监视和跟踪以及多传感息融合。未来AVS异类传感器包括视频传感器、激光扫描仪和雷达传感器等，融合的目的在于把目标输入到路径规划系统中去。简单地说，所谓智能汽车就是在网络环境下用信息技术和智能控制技术武装的汽车，利用最新科技成果，使汽车具有自动识别行驶道路、自动驾驶、自动调速等先进功能]。智能驾驶是基于信息融合技术、微电子技术、计算机技术、智能自动化技术、人工智能技术、网络技术、通信技术等的新技术” 三、系统原理： 传感器信息融合实际上是人对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。是针对一个系统 使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究，它利用多个传感器获得的多种信息，得出对环境或对象特征的全面、正确认识，克服了单一传感器给系统带来的误报风险大、可靠性和容错性低的缺点。如图1所示为多传感器数据融合示意图，传感器之间的冗余数据增强了系统的可靠性，传感器之间的互补数据扩展了单一传感器的性能。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征：时变的或者非时变的，实时的或者非实时的，模糊的或者确定的，精确的或者不完整的，相互支持的或者互补的。多传感器
文章编号:1002O0268 (2007)07O0107O05 智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 () 作者简介: 王荣本(1946-),男,教授,博士生导师, 研究方向为智能车辆、汽车安全辅助驾驶、物流自动化 xx,xx,xx,xx,余天xx (吉林大学交通学院,吉林长春130025) 摘要: 论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。 关键词: 智能交通系统;安全辅助驾驶;车道偏离预警;行人检测;车间通讯中图分类 号:
U491文献标识 码:AReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnology WANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong (SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China) Abstract: Keywords: 引言 智能车辆是利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术、计算机技术等,辨识车辆所处的环境和状态,根据各传感器所得到的信息做出分析和判断,或者给司机发出劝告和报警信息,提请司机注意规避危险;并能在紧急情况下,帮助司机操作车辆(即辅助驾驶),防止事故的发生。 早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶,随着研究的深入,重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提供优良的人车交互界面,并努力向市场推广智能车辆相关技术的应用。 1998年美国运输部认为日益严重的交通事故是最迫切需要解决的问题,开始组织实施智能车辆先导IVI(IntelligentVehicleInitiative)计划。该计划的基本宗旨和目标是预防交通事故及其引起的人员伤亡,提高安全性,并以人为因素为基础,防止驾驶员精神分散,促进防撞系统的推广应用。 智能车辆技术研究重点的转移主要是日渐增长的交通事故以及对减少驾驶员操作强度的需求。根据美国运输部IVI计划,仅在美国,每年至少发生680万起交通事故,造成412万人死亡。 在一些发达国家,情况就更严重。如我国在2004年共发生道路交通事故517889起,造成1077人死亡,直接财产损失2319亿元,与2003年相比,死亡人数上升216%。1安全辅助驾驶技术的研究现状 安全辅助驾驶技术主要目的是提高汽车行驶的安全性,通过安装在车辆及道路上的各种传感器掌握本车、道路以及周围车辆的状况等信息,为驾驶员提供劝
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7014973786.html, 探究我国智能网联汽车发展现状 作者：曹汝浪 来源：《科技资讯》2019年第18期 摘 ;要：众所周知，智能网联为我国当前新能源汽车产业将要重点发展的重点产业。目前我国的智能网联汽车产业发展面临着很多的问题，处于刚刚发展的阶段。对于智能网联汽车的发展，不仅面临着智能化与网联化的困难，还需要克服诸如怎样使得企业能够更好地发展、怎样去完善产业发展的战略缺失、怎样才能使得产业的标准更加健全、怎样使得产业的政策更加完善以及怎样完善测试场地和评价标准等诸多的困难。根据调查表明，为了能够促进我国智能网联汽车产业更好地发展，仅仅依靠企业自身的发展很难做到，在智能网联汽车产业发展的过程中需要通过政府、行业、高校和研究机构对其进行共同合作等，让其取得良好的发展前景。除了共同的合作促进智能网联汽车的发展外，还需要顶层设计来推动产业标准体的建设。 关键词：智能网联 ;汽车 ;困难 ;措施 中图分类号：U495 ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ;文章编号：1672-3791（2019）06（c）-0018-02 随着以互联网、大数据和云计算等技术为代表的新一轮的科技改革兴起，我国的政府提出了“中国制造2015”和“互联网+”等新型的发展方案。我国新一轮的科技改革正在不断发展。智能网联汽车可以提供更安全、更节能、更环保、更快捷的出行方式和全面的解决方案，是国际公认的未来发展方向和关注的焦点。 随着全球气温的上升，许多国家联合采取相应的措施来减少汽车对环境的危害，对燃气的销售情况进行了相应的规定和禁止。荷兰对2025年的燃油提出了禁令，印度、英国、法国也将会在2030—2040年全面地对燃油进行禁止出售，当然我国也会相应地出台有关燃油禁令指令。为了解决全球现在所面临的环境问题，推动智能网联汽车产业的发展成为重要措施之一。同时推动智能网联汽车产业的发展也是我国创新发发展的重要内容之一。我国目前的智能汽车产业还处于发展初期，必然会在发展的路上面临着很多的困难，全面地对我国现在产业的发展状况进行分析，对产业发展的困难和决策仔细地研究，会极大地促进我国智能网联汽车产业的发展。 1 ;智能网联汽车的含义 中国汽车工业协会对智能网联汽车做出了如下的相关定义：智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置结合现代的通信与网络的技术，实现车和人的智能信息交换共享，智能网联汽车具有对复杂环境的感知、智能决策、共同控制和执行等功能，还能够安全、舒适、节能地高效行驶，最终能够代替人来对汽车完成相应的操作。
2018年自动驾驶行业市场发展分析，中国或成最大自动驾驶市场「图」 自动驾驶技术是汽车产业与高性能计算芯片、人工智能、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，其本质是汽车产业的升级。随着智能互联、人工智能技术以及新能源技术的井喷式发展，自动驾驶行业潜力初步释放，一个不同于科幻电影的汽车智能化新时代已悄然来临。凭借着资金、科技和渠道资源等优势，各大互联网科技巨头、大型传统车企以及技术型创业公司纷纷切入自动驾驶领域，自动驾驶的实现将带动整个泛汽车行业发生颠覆性的改变。 一、自动驾驶行业的发展历程 自动驾驶并非一个全新的概念，早在1925年，美军就研制出了第一辆无人驾驶概念汽车，智能汽车雏形开始出现，20世纪70年代开始，科技发达国家率先进行无人驾驶汽车的研究。 1984年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，2009年，Google和DARPA建立了GoogleX实验室，2014年，Google无人车正式发布，并与第二年6月完成公路测试，随后大量科技企业和传统车企纷纷推出产品，奥迪、福特、沃尔沃、日产、宝马等众多汽车制造厂商于2013年开始相继在无人驾驶汽车领域进行了布局，同时以谷歌为代表的新技术力量也纷纷入局无人驾驶领域。 与发达国家相比，我国在自动驾驶汽车研究方面起步较晚，自20世纪80年代底才开始，至1992年，国防科技大学才成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车，随后，传统汽车制造厂商纷纷加入无人驾驶领域的研究中来，我国自动驾驶领域初具行业规模，除此之外，以百度为代表的高科技公司也相继加入了无人驾驶汽车领域的研究。 随着人工智能时代的来临，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向，受到了前所未有的关注，包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司在内的各类厂商如雨后春笋一般出现。从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。 二、自动驾驶行业的产业链结构 自动驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的自动驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的整车厂商，在整个业务链中扮演至关重要的一环，该类厂商，上游为零部件和技术供应商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等，下游为运营和服务提供商，如车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。
一、智能网联汽车基本内涵 1）概念层面的理解 ①汽车是指传统意义的汽车，包含今天广义上的新能源汽车； ②网联汽车是指在汽车的基础上，彼此能通信的汽车； ③智能网联汽车是指网联汽车基础上，具备智慧（有学习、判断、决策）能力的汽车。 理解： ①汽车还是汽车，这是没有改变的部分； ②智能网联汽车是新时代的汽车，这是变的部分。 ③传统汽车由人驾驶，彼此之间没有“会话”（通信）功能，更没有判断（决策）能力。 2）术语层面的表述 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（注：硬件系统），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（注：对外通信系统），具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能（注：软件系统），可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车（注：功能）。 理解： ①智能网联汽车由软件和硬件两部分组成， i）硬件细分3个部分：传感器、控制器、执行器等装置； ii）软件：在现代通信与网络技术的支持下，具有环境感知、智能决策、协同控制等功能； ②发展智能网联汽车最终目的是：实现替代人工操作的新一代汽车； ③发展智能网联汽车的基本要求：安全、高效、舒适、节能 二、智能网联汽车概念的位置关系 智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通等概念间的相互关系，如图 1 所示。智能汽车隶属于智能交通，智能网联汽车是智能交通与车联网的交集。
图1 智能网联汽车是智能交通与车联网的交集 理解： ①智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通是4个概念，不能混淆； ②智能交通是一个种概念，智能汽车、智能网联汽车是智能交通2个属概念， ③智能交通与车联网彼此之间有交集，这个部分是智能网联汽车。 三、发展智能网联汽车的时代意义 ①智能网联汽车是国际公认的是未来的发展方向； ②智能网联汽车的初级阶段，有助于减少30% 左右的交通事故，交通效率提升10%，油耗与排放分别降低5%； ③智能网联汽车的终极阶段，完全避免交通事故，提升交通效率30% 以上，并最终能把人从枯燥的驾驶任务中解放出来。 一句话，智能网联汽车可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式。 四、智能网联汽车4个发展阶段及技术特点 1）自主式驾驶辅助阶段及技术特点 自主式驾驶辅助系统是指依靠车载传感系统进行环境感知并对驾驶员进行驾驶操作辅助的系统。 （1）技术特点： 环境感知，运用传感系统技术是主要技术特点。 （2）技术分类： 有预警系统与控制系统两大类。 ①预警系统细分： i）前向碰撞预警（Forward Collision Warning，FCW）；ii）车道偏离预警（Lane Departure Warning，LDW）；iii）盲区预警（Blind Spot Detection，BSD）；iv）驾驶员疲劳预警（Driver Fatigue Warning，DFW）；v）全景环视（Top View System，TVS）；vi）胎压监测（Tire Pressure Monitoring System，TPMS）等6大系统； ②控制类系统有： i）车道保持系统（Lane Keeping System，LKS）；ii）自动泊车辅助（Auto Parking System，APS）；iii）自动紧急刹车（Auto Emergency Braking，AEB）；iv）自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）等4大系统。
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
2020智能驾驶深度报告：行业由导入期进入成长期，产业机会凸显 引言： 当前，乘用车市场智能驾驶功能搭载率越来越高，并逐步向中低端车型渗透。随着特斯拉国产化并迅速放量，其带来了智能驾驶全新体验与认知。标杆已至，竞品纷纷应战，智能驾驶将由导入期进入成长期，搭载功能越来越多，渗透率越来越高。 1.智能驾驶的产业价值和技术路线的选择 汽车行业正在经历着一百多年来最为剧烈的产业变革。突出特点就是行业的“新四化”趋势（电气化，智能化，网联化，共享化），这是一场全方位的产业变革。其将使汽车由传统的机械产品转变为移动出行服务的智能终端。 在这一变革中，智能驾驶将显著提升汽车电子、软件算法等在汽车开发中的比重，最先进的计算机、通讯、算法等技术成果将被用于智能驾驶的开发。传统汽车行业的生产组织要素：知识技能，组织模式等都将被全面改变。高等级的智能驾驶将使汽车公司从传统制造业公司转变为高科技公司，创造众多的转型与新增机会。智能驾驶功能的不断演进也是对汽车产业逐步重构的过程。 智能驾驶技术路径选择 在智能驾驶的演化路径上，Waymo、百度等高科技公司直接针对L4 级别的智能驾驶进行研发，L4 级别的智能驾驶也常被称为无人驾驶或者全自动驾驶。 谷歌Waymo 从2009 年就开了相关研究，其利用在AI 算法领域的优势通过样车收集数据不断迭代自动驾驶功能。目前，Waymo 在该领域投入最大、积累数据最多、应用最全面。
从技术角度分析，针对L4 级别的智能驾驶虽然已经有了很多进步，但是其还只是处于试验研究阶段。面对情况复杂的开放道路，技术成熟度还未达到全面商业化运营的要求。2019 年，著名咨询公司Gartner 在其报告中认为L4 级别自动驾驶技术全面成熟还需要10 年以上。 主流的汽车企业还是遵循着从ADAS 级别功能导入为基础逐步向L3 甚至L4 级别的智能驾驶方向演进，其结合先进的传感器、计算平台等硬件不断迭代算法，完善自动驾驶功能，并扩展智能驾驶应用的场景。 总体来看，当前L2 智能驾驶已经较为成熟，正在向L3 阶段发展。虽然部分汽车企业，如特斯拉、奥迪、小鹏等已经宣传开发出具备L3 技术能力的智能驾驶汽车，但因为ODD(Operational Design Domain:设计运行区域)在法律及标准上还没有明确，其还更多以L2+或L2.5 作为产品来定义。 2.智能驾驶产业链：增量机会与产业重构 智能驾驶产业链：分工与合作，集成能力是关键智能驾驶主要功能包括环境感知、决策规划、控制执行等。从功能职责分析，零部件供应商负责提供感知相关的各类传感器，转向、制动等车辆控制执行器；整车企业自主或者与零部件Tier1 供应商一起负责系统的集成，主要包括：数据融合、规划决策、车辆控制等系统功能部分。
智能汽车自主驾驶控制系统 文献综述 ：久州班级：机电一班学号：20137631 前言 20 世纪末以来，随着世界智能交通系统(ITS)和无人化武器装备系统的发展，共同对新一代智能交通工具提出了迫切的需求。智能车辆技术迅速成为具有前瞻性的高新技术研究课题，受到了学术界和企业界的广泛关注。目前，智能交通系统(ITS)作为一个能够较好地解决世界性的交通拥堵、大量的燃油消耗和污染问题的先进体系吸引了大量学者的关注。一般来说，ITS 由智能车辆、运营车辆管理系统、旅行信息系统和交通监控系统组成，智能车辆作为其核心部分，扮演着至关重要的角色。没有高度发达的智能车辆技术，就不能实现真正意义上的智能交通系统。 智能车辆(Intelligent Automotive)，又称自主车辆(Autonomous Vehicle)或无人地面车辆(UGV)，集成了车辆技术、传感技术、人工智能、自动控制技术、机电一体化和计算机技术等多学科强交叉科学技术，它的发展水平反映了一个国家的工业实力。在近十年间，智能车辆技术的研究吸引了世界围大量高校、企业以及相关科学家的关注，各国政府和军事部门也对其表现出强烈的兴趣，智能车辆技术因此在短期得到了飞跃性的发展。 1.智能汽车自主驾驶技术的发展现状 汽车自主驾驶技术研究是从两个不同研究领域发展起来的。 从1%0年开始,为了改善汽车的操控性能,美国ohio大学的一些研究工作者开始进行汽车侧向跟踪控制和纵向跟踪控制研究,该项研究持续了二十多年,取得了一系列研究成果。 另一方面,二十世纪六十年代美国stanfoul研究所在进行人工智能研究中,开发了Shakey移动机器人,作为人工智能研究工作的试验平台。1973一1981年间由Hans.Moravec在Stanford研究所领导的stanford。art工程则第一次实现了自主驾驶。 进入二十世纪八十年代以后,军方和一些大型汽车公司对自主驾驶技术表现
（二零一二年十二月） 2019-2025年中国智能驾驶舱行业快速做大市场策略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业快速做大市场策略概述 (5) 第一节研究报告简介 (5) 第二节智能驾驶舱行业快速做大市场策略研究原则与方法 (5) 一、研究原则 (5) 二、研究方法 (6) 第三节研究企业快速做大市场策略的重要性及意义 (7) 第二章市场调研：2018-2019年中国智能驾驶舱行业市场深度调研 (9) 第一节智能驾驶舱，重新定义人机交互方式 (9) 第二节我国汽车电子行业发展特征 (10) 一、行业技术水平及技术特点 (10) 二、行业特有的经营模式 (10) 三、行业的周期性、区域性和季节性特征 (11) 四、市场供求状况及变动原因 (11) 五、行业利润水平的变动趋势 (12) 六、汽车电子产业发展状况与需求分析 (12) 七、上下游行业之间的关联性 (12) 八、行业进入障碍 (13) （1）技术壁垒 (13) （2）整车零部件采购体系相对稳定 (13) （3）规模经济 (14) （4）资本要求高 (14) 第三节2018-2019年中国智能驾驶舱行业发展情况分析 (14) 一、传感器交叉融合，ADAS应用日渐丰富 (14) 二、智能驾驶舱，雏形初现开 (17) 三、主要细分市场分析 (20) （一）车载信息娱乐系统，智能驾驶舱的核心 (20) （二）汽车仪表盘逐步液晶化 (25) （三）HUD 渗透率有望持续提升 (29) （四）流媒体中央后视镜尚处起步阶段 (32) 四、2019三大主流趋势引领智能驾驶舱 (35) （1）人机交互技术 (35) （2）抬头显示技术 (36) （3）车载蓝牙及语音识别技术 (36) 第四节企业案例分析：智能驾驶舱从概念走向现实 (37) 一、大众汽车：数字化驾驶舱 (37) 二、伟世通：全数字智能座舱 (38) 三、佛吉亚：未来座舱 (38) 四、哈曼：数字驾驶舱2019 (38) 五、阿里：与宝马合作推出内嵌天猫精灵车载系统 (39) 六、丰田纺织：ACES概念座舱 (39) 七、高通：第三代骁龙汽车驾驶舱 (40)
汽车智能辅助驾驶系统
目录 1 需求分析……………………………………… (1) 2 智能车和智能交通系统简介 (1) 3 CCD摄像头的图像采集原理 (2) 4 图像的预处理……………………………………… (3) 5道路区域检测……………………………………… (4) 6目标检测和车距测量……………………………………… (5)
7系统的硬件构成和工作原理……………………………………… 6 8系统软件流程图……………………………………… (7) 9结论与展望……………………………………… (8) 10参考文献……………………………………… (9)
需求分析 汽车作为一种快速、灵活而经济的交通工具，普遍受到人们的关注。20世纪后半叶以来，汽车工业得到了迅速发展。国家积极推进汽车工业和消费，汽车进入寻常百姓家。但是汽车给我们带来方便的同时也带来了不少的问题，其中最主要的就是交通事故频繁发生，由此导致的人员伤亡和财产损失数目嘛人。据全球各交通和警察部门的统计：2003年全世界交通事故死亡人数为50万人，其中，中国交通事故死亡人数为l0．4万人，占世界交通事故死亡人数的20％还多，而美国、俄罗斯的死亡人数则分别为4万人和2．6万人；拿两个规模相当的城市比较，北京的交通事故致死率为14％，东京则为0．7％。在诸多交通事故中，由于驾驶员反应不及 1
造成的交通事故占80％以上，汽车追尾事故占30％一40％，而追尾事故造成的损失和伤亡又占总损失的60％以上。据奔驰汽车公司的一项研究表明：驾驶员只要在有碰撞危险的0．5秒前得到预警，就可以避免至少60％的追尾撞车的事故，30％的迎面撞车事故和50％的路面相关事故；若在1秒前“预警”，则可避免90％的事故发生。中国正在成为全球最大的新兴市场，汽车保有量已突破2600万辆，年销售汽车将突破600万辆，未来5年将成为仅次于美国的全球第二大汽车销售国。而纵观世界汽车的数量则更是多得惊人，光是美国国内的汽车保有量就多达2亿多辆，并且世界每年还有成亿的新车涌向市场。如此巨大的汽车数量和汽车市场，加上极端残酷的车祸事故和悲惨后果，发展汽车安全技术刻不容缓。汽车安全技术主 2
MBA《财务管理》课程 福田汽车公司经营与财务分析报告 所在学院:经济管理学院 授课对象:2014级MBA 学员姓名:彭乾 学号:14125496 授课学期:2014 2015学年第二学期 2016年3月
摘要 福田汽车净资产收益率自2009年高点后持续下滑，降幅高达87.75%。作为一家以商用车制造与销售为主营业务的汽车厂家，福田汽车在国内商用车市场持续萎缩的背景下，面对来自竞争对手的诸多压力。 面对市场表现下滑，福田汽车战略层面做出了五大转型的战略决策，企业的财务状况能否支撑其顺利转型，管理层决策是否充分考虑到了企业的财务能力，其运营能力是否能够为企业转型带来长久持续的内在动力，是本文重点关注并分析的内容。 本文针对福田汽车近年来盈利能力持续下滑问题，从财务管理角度进行了多维度分析，探究造成福田汽车财务问题的内外部原因。 在对福田汽车的财务分析过程中，主要运用了比较分析法和因素分析法，使用了财务比率分析、杜邦财务分析体系等工具。分析结果是福田汽车净资产收益率持续下滑，盈利能力亟待提高，关键在于加强对期间费用的管理与控制；流动资产营运效率较低，尤其是存货；经营现金流量较为紧张，对企业转型支撑能力不足，财务状况需要重点关注。 分析结论是，福田汽车需要扩大销售，增加营业收入，同时控制期间费用；加强对资产的管理，提高其营运效率，缩短周转周期，尤其是控制固定资产投资；调整产品结构，提高核心竞争力，增加销售，减少存货，提高收益质量，以求公司业绩更加优秀。
目录 1.公司经营与财务概况 (4) 1.1.公司概况 (4) 1.2.经营现状和业务模块 (4) 1.3.财务现状和财务政策 (5) 2.行业环境与发展趋势 (6) 2.1.行业状况和政策引导 (6) 2.2.产业整合和发展趋势 (6) 2.3.市场格局和竞争对手 (6) 3.公司战略与核心竞争力 (7) 3.1.如何阐述公司发展战略 (7) 3.2.技术研发和竞争优势 (8) 3.3.营销策略和市场反映 (8) 3.4.发展瓶颈和应对措施 (9) 4.以净资产收益率为核心的分析 (10) 4.1.整体分析思路 (10) 4.2.盈利状况分析 (11) 4.3.资产营运效率分析 (12) 4.4.偿债能力分析 (14) 4.5.所有者权益变动分析 (15) 5.现金流量分析 (15) 5.1.公司现金流量结构的分析 (15) 5.2.什么原因对现金流量状况产生影响 (16) 5.3.如何提升现金流的创造能力 (16) 6.财务问题的经营相关性 (16) 6.1.财务状况概述与主要财务问题判断 (16) 6.2.公司经营策略对财务状况有何影响 (16) 6.3.管理层的财务政策选择对财务状况有什么影响 (17) 7.分析结论与改进措施 (17) 7.1.如何总结分析结论与存在问题 (17) 7.2.如何提出改进措施 (17)
智能驾驶测试解决方案 智能网联汽车集中运用了计算机、现代传感、信息融合、模式识别、通信网络及自动控制等技术，是一个集环境感知、规划决策和多等级自动驾驶控制于一体的技术综合体。 为此在智能网联汽车研发过程中测试和验证面临巨大的挑战。一方面，需要新的测试方法以改进传统路测方法，解决传统测试中需要大量行驶里程所带来的一些问题。另一方面，由于发展初期有限的市场渗透率，测试验证过程还需考虑混合交通环境下其他交通参与者的驾驶行为对自动驾驶汽车功能产生的重大影响。 AA作为Vector、Rohde & Schwarz、IPG、Pi innovo公司、PikeTec、HQRadar 公司的技术合作伙伴，将为中国汽车客户提供智能网联相关测试系统及服务，主要包括L1-L5自动驾驶控制系统的快速原型开发工具、MIL/HIL/VIL测试系统、车联网功能测试系统、FOTA功能测试，毫米波雷达测试及仿真系统等，全面助力智能网联汽车的研发与生产。
概述 随着技术的发展，汽车量产搭载的自动驾驶技术已经由初级的L1/L2辅助驾驶，向L3甚至更高级别演进。高级别的自动驾驶技术依赖更多传感器，那么在环境感知、多传感器融合、决策规划、车辆控制执行、功能安全等方面测试的挑战将日益增大。 AA作为国内一流测试方案服务商，为各主机厂、控制系统/传感器供应商在研发的各阶段提供解决方案。 ●智能驾驶车辆架构设计 AA提供PREEvision架构设计工具，给用户一个完整的协同开发平台，支持从电子电气架构设计到产品系列开发的全过程。 ●智能驾驶快速原型
AA提供OpenECU快速原型开发工具。该工具可在Matlab/Simulink环境进行开发，具有高效的自动代码生成功能，可为自动驾驶控制原型开发提供有效支撑。 ●智能驾驶仿真测试：MIL/SIL/HIL/VIL 美国兰德公司研究表明，自动驾驶需要行驶数亿、甚至数千亿英里验证其可靠性，实车驾驶需要行驶数十年、甚至数百年才能完成可靠性验证。同时美国N-FOT项目研究表明“完成一次公共道路测试的成本至少在100万美元以上”。 基于时间和成本的综合考量，我们可以通过虚拟仿真技术，对道路环境、交通、感知系统、决策规划系统和执行系统进行仿真建模，在实验室环境下实现智能驾驶系统的虚拟仿真测试，加速智能驾驶研发。 智能驾驶仿真测试与传统仿真测试相比，对车辆动力学仿真精度要求更高，更关注车与环境的交互，更重视测试场景的分析和测试场景数据库的建设。 ●智能驾驶MIL/SIL解决方案 MIL/SIL测试主要测试算法模型的功能逻辑。AA基于行业主流的虚拟仿真软件（如IPG公司的CarMaker、TESIS公司的DYNA4等）和PikeTec公司的TPT自动化测试工具，提供完整智能驾驶MIL/SIL解决方案，覆盖AEB、LDW、TSR、HMA、LCDA、LKA、IACC、TJP、TJA、APA等决策规划控制算法MIL测试，同时也能覆盖传感融合