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GIV2020第三届全球智能汽车前沿峰会给行业带来哪些启发?

2020-08-26 山东科大集团 阅读

“汽车革命的下一步是智能化和网联化。”8月22日,中国电动汽车百人会理事长陈清泰在第三届全球智能汽车前沿峰会(GIV2020)上强调。本次峰会是由中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟主办,中国电器科学研究院股份有限公司承办,广州市人民政府支持召开的。站在当下这个关键时间节点,如何在产业变革进程中把握航行方向,整车企业和零部件企业都有自己的战略布局。此外,对于自动驾驶这一高阶目标,该怎么样一步步在不同场景实现商业化应用,行业人士也发表了自己的看法。 


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智能汽车发展到了关键节点 

各方携手重构汽车产业链


广州汽车集团股份有限公司总经理冯兴亚表示:“智能汽车发展到了关键节点,中国路径和中国方案智能车大有可为。整车厂有动力、有资源发挥系统整合优势,成为推动智能汽车产业发展的主要引领者。”自主车企在智能网联发展方面走到了前列,合资车企也在积极发力。东风汽车有限公司副总裁、东风日产乘用车副总经理陈昊提到,合资车企是中国汽车产业化智能化的探索者,引入全球技术,依托中国领先的智能化基础设施,创新研发适应本地的智能技术,打造适合本地的智能生态,构建可持续发展的智能体系。他表示,未来智能化时代要实现从中国制造到中国创造的蜕变。 


除了整车企业之外,零部件企业也在积极探索转型,应对智能化大趋势。据法雷奥中国首席技术官顾剑民介绍,作为一家汽车零部件及系统集成供应商,法雷奥有传统的汽车产品,比如车灯、雨刮、空调等。目前,法雷奥更多在投资开发跟电动化、自动驾驶网联汽车和数字化移动出行相关的产品和技术,比如跟自动驾驶相关的激光雷达等传感器感知系统,跟智能座舱网联汽车相关的人机交互、车联网系统等。 


对于智能汽车的发展,产业应该往哪个方面发力,共筑生态圈。陈清泰强调,智能汽车的发展需要加强核心技术和关键零部件的创新和研发。目前,智能化零部件的技术壁垒尚未形成,技术路线还有多种选择,存在巨大的创新空间,给新进入者提供了众多机会,也为中国零部件企业特别是科技型中小企业的发展带来了历史性机遇。他强调,智能汽车强国的底层是智能化零部件的强国。相关企业应该抓住这次机遇,打牢我国新型零部件的基础,用高质量智能化零部件和软件,支撑智能化汽车产业的发展。 


其次,跨界融合、协同创新也成为行业的共识。冯兴亚表示,要开放合作、共赢共生,产业链各方凝聚共识,构建智能汽车新生态。陈清泰更是把这当作成败的关键,“汽车企业应该把合作的手伸出去,互联网、IT、AI企业要把手插进来。双方携手重构汽车产业链,共同构建智能汽车的产业生态。” 

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车路协同是自动驾驶必由之路 

自动驾驶技术将率先在七个场景落地


在这次论坛上,中国工程院院士、中国工程院副院长钟志华院士提到,智能汽车技术以应用为导向,风险可能就比较小,如果单纯就技术谈技术,则风险非常大,尤其是对交通和汽车不是太熟悉的可能会进入误区。冯兴亚则认为,智能汽车已经从实验室和示范运营转向量产,新产品走向市场的开始也是新技术落地、接受消费者检验的过程。这个阶段企业、资本和公众相关各方不再被概念所迷惑,而是进入冷静期,这是新技术、新生事物发展壮大的规律,也是产业化开始前的必经之路。在实际进行的创新实践探索案例时,钟院士提到了引导式自动驾驶物流车,即用有人驾驶带无人驾驶,能够解决现在的法规问题,也能降低司机的人力成本。 


据悉,目前全世界自动驾驶的解决方案主要有三大类:第一大类,单车智能,即AV。第二大类,智能网联汽车,基于V2V的通信。第三大类,车路协同,即CADS(Collaborative Automated Driving System)。东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌表示,车路协同需要聪明的车和聪明的路,通过车路协同,可以大大降低自动驾驶的门槛,单台车可以节省50%—90%的费用,很快实现第二级或者第三级的自动驾驶能力。对于未来的发展方向,冉斌认为,将来肯定是车、路、网、云一体化的协同发展,车路协同是自动驾驶的必由之路。 


据悉,通过路侧感知和基于C-V2X的车联网来实现车路协同,可以有效解决低渗透率的问题。中国移动研究院首席科学家程维表示,5G作为一个全新的信息基础设施,具备超大带宽、超高速率,高可靠、超低时延,以及超多连接、海量连接的性能,另外有网络切片能力与边缘计算能力。5G技术能够加速车路协同,助力智能汽车新发展。 

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在此次论坛上,中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟代表智能汽车与智慧城市协同发展联盟发布了《自动驾驶应用场景与商业化路径》报告。《报告》认为,自动驾驶技术将率先在Robo-taxi、干线物流、末端配送、城市环卫、无人公交、封闭园区以及AVP自主代客泊车等七个场景落地。《报告》立足于自动驾驶产业现状,详细分析了七个场景发展的现状和痛点以及面临的挑战,研究和挖掘自动驾驶在其中的应用价值。 


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