智慧人車的技術難點有哪些?

智慧人車的技術難點主要體現在以下幾個方面。

一是技術難題,涉及眾多復雜技術,如高級語言程序設計、數據結構和算法分析、智能駕駛原理等,每一項研究成果背后可能包含數十種技術,企業難以完成所有硬件研發和智能技術,且大數據、5G、云計算等依賴足夠的數據場景和基礎設施建設,這對多數企業很難實現。

二是產業整合問題,汽車智能化市場爆發,創業公司林立,供給側涌現多樣智能化方案,但技術路線差異大,市場存在泡沫,呈現“散兵游勇”局面,企業營收有限而研發成本高。

三是環境感知技術,傳感器獲取環境信息存在不足,如攝像頭在惡劣天氣和遠距離觀察上受限,毫米波雷達信號易衰減、傳輸距離短且分辨率不高,激光雷達易受干擾且成本高。同時,自動駕駛環境感知有“弱感知+超強智能”和“強感知+強智能”兩大技術路線,各有特點。

四是高精度定位技術,目前商用GPS技術定位精度不夠,易受干擾,需通過融合多部件信息實現精確到車道線的全球實時定位。

五是決策與規劃技術,要融合多傳感器信息進行任務決策和路徑規劃,有全局規劃和局部規劃之分,常見決策規劃體系結構有分層遞進式、反應式及混合式,各有優劣。

六是控制與執行技術,包括車輛的縱向控制和橫向控制,涉及多種模型和控制算法。

此外,還面臨交通相關因素的整體協同難題,若無法建立大一統的交通相關因素管理系統,無人駕駛難以應用于現實。

解決這些難點,一方面可通過產業鏈深度合作利用彼此技術優勢降低研發成本,另一方面要依靠強大的自研實力獲得市場認可提升溢價能力。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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