自從通用汽車和福特在 1970 年代推出第一款汽車電子控制單元 （ECU） 以來，汽車已經(jīng)逐漸擺脫其機械根源，轉(zhuǎn)而采用數(shù)字架構(gòu)。如今，普通汽車包含100多個數(shù)字傳感器，而高端汽車包含的數(shù)字傳感器要多得多。傳統(tǒng)上，這些傳感器用于測量和調(diào)節(jié)基本的車輛操作，例如發(fā)動機正時和燃油噴射。然而，隨著汽車技術(shù)的不斷成熟，新的車輛傳感器現(xiàn)在能夠預(yù)測即將發(fā)生的碰撞、識別行人和騎自行車的人，甚至控制某些車輛功能。這類傳感器的部署有望在不久的將來加速，產(chǎn)生每輛車每天超過 4 TB 的數(shù)據(jù)。

車輛中的傳感器技術(shù)

大多數(shù)采用駕駛員輔助安全技術(shù)的新車都依賴于傳感器類型的組合，包括雷達、激光雷達、攝像頭等。這些技術(shù)中的每一種都有自己的優(yōu)勢和劣勢，因此都繼續(xù)部署在現(xiàn)代車輛中。

雷達在兩項 ADAS 技術(shù)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用：自動緊急制動系統(tǒng) （AEBS） 和自適應(yīng)巡航控制 （ACC）。與目前可用的大多數(shù)光學傳感技術(shù)相比，雷達在很大程度上不受大多數(shù)??環(huán)境和大氣干擾的影響，包括霧、雨、雪、黑暗或眩光，使其成為大多數(shù)駕駛條件的理想選擇。

LIDAR 傳感器的工作原理與雷達非常相似，但不是發(fā)射無線電波，而是使用掃描激光來生成車輛周圍環(huán)境的完整 3D 圖像。激光雷達可以說是自動駕駛汽車 （AV） 競賽中最重要的技術(shù)之一。在許多現(xiàn)有的 AV 部署中，LIDAR 可提供 360° 的周圍障礙物視圖，進而引導車輛避開它們。

除了高清 （HD） 地圖應(yīng)用之外，攝像頭和其他基于視覺的系統(tǒng)主要用于視覺駕駛員輔助功能。隨著配備攝像頭系統(tǒng)的車輛繼續(xù)在我們的道路上行駛，他們正在建立一個高清地圖庫，其他車輛可以使用它來幫助識別停車標志、讓路、標志、車道標記等。

駕駛員和行人安全舉措是這些 ADAS 和 AV 技術(shù)快速發(fā)展的主要貢獻者。這已反映在全球聯(lián)邦政府的多項舉措中，包括最近的歐洲新車評估計劃 （NCAP） 和 NHTSA 提出的 ADAS OEM 要求。除此之外，市政機構(gòu)開始越來越重視通過提高公眾意識運動、立法和私人伙伴關(guān)系來改善交通和行人安全。有鑒于此，車輛數(shù)據(jù)已成為這些舉措的關(guān)鍵輸入。

智慧城市的城市分析

車輛傳感器收集大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在很大程度上仍未得到充分利用——車輛生成的數(shù)據(jù)大部分僅由該車輛使用。然而，隨著全球城市對智慧城市計劃的大力投資，車輛數(shù)據(jù)將成為其成功的關(guān)鍵。例如，Geotab 的開放式遠程信息處理平臺等聯(lián)網(wǎng)車輛解決方案已經(jīng)每天從北美各地的車輛收集、規(guī)范化和安全聚合超過 2.5B 的數(shù)據(jù)點。通過利用機器學習和大數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為可操作的智慧城市洞察和城市分析，進而可以用于預(yù)測交通模式、識別高風險交通區(qū)域、減少溫室氣體排放并證明投資的合理性在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施方面。

通過為公共或私營部門車隊配備遠程信息處理技術(shù)，車輛成為車輪上的智能傳感器，整個車隊成為移動智能城市傳感器網(wǎng)絡(luò)。隨著聯(lián)網(wǎng)車輛超越車對網(wǎng)絡(luò) （V2N） 應(yīng)用并進入車對一切 （V2X） 領(lǐng)域，包括基礎(chǔ)設(shè)施、行人和其他車輛，這種趨勢只會在未來加速。

V2X：擴展汽車可以“看到”的東西

除了基于傳感器的雷達、激光雷達和攝像頭技術(shù)之外，未來的車輛還將與眾多外部第三方系統(tǒng)進行實時通信。這是車聯(lián)網(wǎng) （V2X） 通信的核心。借助 V2X，汽車可以與其他車輛（包括緊急服務(wù)車輛）、交通信號燈、數(shù)字路標、行人等進行通信。這將為交通部門開啟新的創(chuàng)收（或成本回收）方法，幫助城市規(guī)劃部門開發(fā)更安全、更高效的交通系統(tǒng)，并為市政當局的環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展舉措提供有價值的投入。所有這一切的催化劑，是一個開放且安全的互聯(lián)車輛平臺。

審核編輯：郭婷