1.1 汽车行业变革

从产业变革角度纵观汽车行业发展史，我们可以将其概括为三个主要阶段。

1.第一阶段：单一产业链模式

这一阶段始于1886年，诞生了世界上第一辆汽车。这辆汽车采用内燃机作为动力来源，代替了传统马车，开启了汽车行业的新纪元。在这个阶段，汽车产业的创新往往是由个人、团队或单个公司独立完成的。

2.第二阶段：健全产业链模式

随着技术的发展和产业分工的细化，汽车行业逐步形成了一个线性产业链，包括元器件供应商、零部件供应商、整车制造厂和经销商等环节。在这个阶段，汽车产业链日趋成熟和体系化，形成了一种固定的格局：零部件供应商负责提供零件，整车厂负责将零件集成起来制造成完整的汽车，经销商则负责将汽车销售给消费者。

3.第三阶段：多元产业生态圈模式

新技术的应用促进了汽车行业的变革，电子化、信息化、智能化的发展使得ICT、互联网技术、大数据技术等高科技与汽车行业融合。这些数字化技术不仅满足了用户的个性化需求，还促成了一个跨界融合的立体生态圈。在这个生态圈中，职责分工和合作模式变得更加动态和多元化。整车制造商对于技术的自主性和可控性的需求愈发强烈，这种需求进一步推动了行业的变革和技术的创新。

1.1.1 汽车行业发展趋势

“新四化”（包括电动化、智能化、网联化和共享化）是汽车行业发展的新趋势，这四个趋势相互关联、相互促进，共同推动着汽车行业的进步。

1.电动化

这是汽车行业的基本趋势，主要体现在新能源动力系统的发展上。电动化的核心是电池、电机、电控“三电”技术，以电池作为驱动能源，用电机取代传统内燃机，同时克服电控技术的限制。

2.智能化

智能化主要体现在自动驾驶技术的发展上，通过在汽车上安装各种传感器（如摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等），结合复杂的算法进行感知、预测、规划和控制，以实现高级自动驾驶辅助功能和自动驾驶功能。

3.网联化

网联化主要体现在车联网的发展上，实现汽车与外部世界（包括其他汽车、人、道路、交通设施和云平台）的信息互联。网联化与智能化结合，推动了智能网联汽车的诞生，使汽车能够全方位地与外界环境连接和交互，实现不同等级的自动驾驶和智能人机交互。

4.共享化

共享化主要体现在汽车共享和移动出行服务的发展上，实现了新型出行方式。这不仅为智能驾驶提供了实践场景，也反映了人们对出行方式的新需求和期望。

这四个趋势并行、融合、同步发展，它们之间既有关联和依赖，也可以相互推动和制约。汽车“新四化”交互模式如图1-1所示。电动化是基础，为智能化和网联化提供了条件；智能化和网联化是核心，它们结合了人工智能、大数据、信息通信和云计算等多个领域的高新技术，使辅助驾驶、高级别辅助自动驾驶和自动驾驶从概念变为现实；共享化则是这些技术发展的结果和体现方式之一。在“新四化”发展趋势下，智能网联汽车正在进入快速发展的赛道，成为行业发展的主要趋势。

智能网联汽车（以下简称“智能汽车”）通过集成先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、人、路、云之间的智能信息交换和共享。这些汽车具备复杂环境感知、智能决策和协同控制功能，旨在提供安全、舒适的行驶体验，最终目标是完全取代人类驾驶员。

为了达到这一目标，智能汽车的智能驾驶系统需具备与经验丰富的老司机相当的驾驶能力，这包括清晰的感知与认知能力、强大的处理与判断能力以及快速果断的执行与反馈能力，并确保行车安全。智能化和网联化是支撑这些能力的关键。

在智能化方面，我们通常参考不同的分级标准来衡量智能汽车的发展水平。目前，智能化分级主要有两种方式：美国汽车工程师学会（SAE）的自动驾驶分级和美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的自动驾驶分级。这两种分级体系大体相似，但在细节描述上存在差异。2016年，美国交通部决定采用SAE J3016标准作为自动驾驶的分级依据。当前，大多数政府和企业采用SAE标准进行分级。我国在SAE J3016分级的基础上，结合国内交通的特点和复杂性，制定了相应的中国智能网联汽车自动化分级方案，分为0级到5级共6个等级。

美国汽车工程师学会（SAE）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和中国智能网联汽车自动化分级方案的对应关系如表1-1所示。

从表1-1可以看出，尽管不同机构发布的智能化分级方案在细节上可能存在差异，但在自动驾驶等级划分上已基本达成共识。各个级别针对自动驾驶功能的定义和要求大致相同，具体如下。

❑L0级别：这是最基本的级别，驾驶员全权负责驾驶操作。车辆可能配备一些警告或保护系统来辅助驾驶，但不会干预控制。

❑L1级别：在此级别，车辆能够在驾驶环境中对横向控制（例如：方向盘操作）或纵向控制（例如：加减速）中的一项提供辅助。这意味着其余的驾驶操作仍需由驾驶员来完成。

❑L2级别：在此级别，车辆能同时对横向和纵向控制提供多项驾驶辅助，但驾驶员仍需负责其他驾驶操作。

❑L3级别：在此级别，车辆能够完成所有驾驶操作。当系统发出请求时，驾驶员或接管用户必须能够进行相应的应答、处理和接管。

❑L4级别：在此级别，车辆能够完成所有驾驶操作。当系统发出请求时，驾驶员或接管用户不用必须进行应答。这种级别的车辆通常只能在特定的运行环境和条件下完成操作。

❑L5级别：这是最高级别的自动驾驶，车辆能在所有道路环境和条件下完成所有驾驶操作，无须人类干预。

随着自动驾驶技术的发展，每个级别的车辆在驾驶特征、感知探测目标与响应、横纵向持续控制、失效情况下的应对接管策略以及运行条件限制等方面的责任主体都有明显区别，如表1-2所示。

从L0到L5的自动驾驶等级划分，分工边界如下。

❑L0是无自动驾驶与有自动驾驶的分界点。L0无驾驶自动化，并不等同于完全无自动化的人工驾驶，而是具备自动感知报警的安全辅助驾驶功能，只是不具备持续控制功能。

❑L1是系统执行持续驾驶控制操作的分水岭，也就是从L1级别开始，系统能够执行持续的横向控制或纵向控制操作。

❑L2与L1很相似，差别在于能同时持续进行横向控制和纵向控制。L1在同一时间只能控制其中一个方向，而L2可以同时控制两个方向上的运动。

❑L3是辅助自动驾驶与真正自动驾驶的分水岭，也就是从L3级别开始，驾驶员得以解放，标志着真正自动驾驶的开端。

❑L4是动态驾驶任务由人接管与由系统接管的分水岭，也就是从L4级别开始，动态驾驶任务由系统接管。

❑L5是运行条件是否限制的分水岭，也就是从L5级别开始，自动驾驶达到巅峰，系统能在任何条件下进行完全自动驾驶。

基于技术发展和市场需求，汽车行业的智能化业务主要围绕L2级别的智能驾驶进行布局，逐步推进行泊一体化方案和自动辅助导航驾驶（NOA）功能的应用。未来，随着技术升级和战略发展，L3级及以上的自动驾驶将会逐步得到推进。

除了智能化要求外，有的智能汽车还需满足网联化要求。我国根据车联网通信内容和参与协同控制的程度，将网联化分为3个等级：网联辅助信息交互、网联协同感知以及网联协同决策与控制。

❑网联辅助信息交互指的是车辆通过车路、车云通信获取辅助信息，例如导航地图、道路状态、交通流量和交通标志，并上传车辆行驶数据及驾驶员操作数据等。这个等级对信息传输的实时性和可靠性的要求相对较低，车辆控制主要依赖人。

❑网联协同感知指的是车辆通过车车、车路、车人、车云通信，实时获取周围交通环境的信息，如机动车辆、非机动车辆、行人等交通参与者的位置，信号灯相位、道路相关预警等。这些信息与车载传感器的感知信息融合后，作为自车决策和控制系统的输入。这个等级对信息传输的实时性和可靠性要求较高，车辆控制依赖人和自车的共同作用。

❑网联协同决策与控制涉及通过车车、车路、车人、车云通信实时获取周围的各种交通环境信息和车辆的决策信息。这些信息与车车、车路等交通参与者之间的信息进行融合，形成各交通参与者之间的协同决策与控制依据。这个等级对信息传输的实时性和可靠性的要求最高，车辆控制依赖人、自车、他车和云端的协同。

随着汽车行业智能化和网联化的发展，智能汽车被广泛应用。对周围环境目标和事件的探测与响应、驾驶方案的决策规划、持续的横纵向控制，乃至动态驾驶任务的接管，责任主体都逐步从驾驶员转变为车辆系统。因此，智能汽车的安全性极为重要。一旦行驶中出现事故，对所有交通参与者的生命和财产安全都可能造成严重影响。智能汽车的行驶安全是首要任务，功能安全是其重要基础和技术载体，成为汽车行业发展的核心竞争力。此外，软件作为汽车“新四化”的核心推动因素，是智能汽车的灵魂。明确安全目标，重视软件功能安全，并尽早进行规划与布局，是汽车行业乃至智能汽车生态圈各行业的首要任务。

1.1.2 智能汽车总体发展趋势

认识智能汽车的总体发展趋势，首先要深刻理解它与传统汽车的区别。智能汽车与传统汽车在产品层面上有着本质的差异，如表1-3所示。

智能汽车打破了传统汽车依赖机械、电子部件堆叠来实现产品差异化的静态特性，通过软件灵活定义产品的差异化，实现了多样化、个性化的动态特性。得益于人工智能和车联网技术的支持，数据作为信息的载体变得至关重要。智能汽车因此具备了与万物互联的能力。智能汽车的总体发展趋势可以概括为“硬件趋同、软件定义、数据驱动、车路云协同”。

1.硬件趋同

硬件趋同体现了技术发展的一个特征，指的是硬件的选型和设计逐渐趋于标准化，而非硬件设计完全一致。这种趋势意味着硬件发展方向相同，也反映了产业集中化的特征。从芯片选型、硬件架构到商业模式和产业发展，都表现出趋同的趋势。例如，硬件发展呈现出集中域控的趋势，多个小型处理器集成为集中域控制器；域控硬件平台的设计和芯片种类趋向标准化，片上系统（SoC）芯片得到广泛应用。SoC芯片集成了图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）和微控制器（MCU），不仅满足人工智能的高算力需求，也兼顾了通用计算和安全处理需求；在硬件平台架构上，呈现异构分布式，形成了多芯片、多板卡的布局。从商业模式和产业发展的角度看，随着硬件头部企业增加投资，市场占有率优势明显，它们在硬件标准化方面占有主导地位，这将推动硬件趋同的发展态势。

对于智能汽车来说，硬件与软件犹如人的肉体与思想。硬件作为软件的载体，展现了标准化的框架和特征，是所有功能活动的基础。硬件具有实体化的特征，可见可触，会逐渐发展出类似人体的标准化组织结构，并具有一定的界限性。软件则像思想，是无形的产品，具有内在性和超越性，没有界限，能创造无限的多样性。正如不同人的感知、认知和经验会孕育不同的思想，影响一个人的精神高度一样，软件作为智能汽车的灵魂，定义并推动着智能汽车的发展程度。

2.软件定义

软件定义汽车已经成为智能汽车发展的共识，这表明软件在智能汽车的产品功能和特性实现中起到了越来越重要的作用。根据中国汽车工业协会软件分会发布的《软件定义汽车产业生态创新白皮书》V1.0，软件定义汽车是指软件深入参与汽车的定义、架构、开发、验证、销售、服务等全生命周期过程，并不断改变和优化这些环节，以实现驾乘体验的持续优化和汽车价值的持续增长。

实质上，“软件定义”是智能汽车功能设计和实现方法论的一种变化趋势，表明智能汽车的复杂系统主要通过大规模复杂的软件来实现。这种方法强调了软件在智能汽车产品中的价值和优势。通过软件，开发人员可以根据智能汽车服务和场景需求进行快速的功能开发。强大的软件架构能够在不同应用场景下进行灵活的扩展和移植。此外，通过OTA（Over-The-Air）软件升级方式，可以实现功能的快速迭代更新。软件的灵活性使其能够满足多样化的市场需求，为用户提供丰富的体验。

在智能汽车开发中，软件所占的比重大幅增加，并承担了大部分的安全责任，这就要求软件必须具备高安全性和高可靠性。面对日益增长的大规模复杂软件，我们必须依靠强大的架构和规范化的开发流程，这是实现软件定义的基础。在智能汽车的全生命周期内，软件迭代可以持续进行，使智能汽车具有持续开发和更新的活力，直到最终报废停止使用。

3.数据驱动

数据驱动在智能汽车领域具有双重含义。首先，智能汽车的运作涉及海量数据的采集、大规模数据的计算与处理、高带宽数据的传输与应用，数据驱动了智能汽车的输入、处理、输出整个链条。数据的流动是驱动智能汽车所有活动的核心动力。其次，智能汽车利用海量数据驱动产品设计的不断完善，利用数据来验证功能定义的完整性和性能的完备性，提高人工智能的准确性，使得测试更加全面，从而有效提升智能汽车产品的质量。

4.车路云协同

由于不同档次的车型在硬件标准化配置上存在差异，以及传感器等智能设备的局限性，智能汽车中的单车智能可能会有智能边界和限制。因此，网联化会成为一种趋势，从单车智能发展到车路、车云、车路云的协同，旨在突破单车计算的物理边界。这一过程中利用边缘计算、云计算与车端共享计算资源和结果，推动智能汽车的发展。智能汽车不再局限于车端的单独开发，而是向车路云协同的感知、决策和控制转变。这种车路云协同的趋势进一步强调了软件在智能汽车领域的重要性，要求软件具有高度的复用性、可扩展性和适配性，能够适应X86环境以及不同的芯片内核环境。同时，部署在车端、路侧和云端的软件应能基于一套基础软件架构进行灵活的改造和升级。