车联网：V2V/V2X有望最先实现

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-08-05 15:02:55】【打印】【关闭】

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人工智能拓展了传统车联网和智慧交通的边界，使其成为无人驾驶的先行者，车联网和智慧交通产业的发展将推动无人驾驶的产业化进程。传统的车联网核心技术是移动通讯技术和互联网技术。随着在各组成部分人工智能技术的加入，促使ADAS等高级配臵的装车量逐年增长、海量数据采集集成，车联网和智慧交通功能更加智能。这就能够降低无人驾驶对图像精度的要求，各个无人驾驶汽车采集的数据也能够实时共享，深度学习训练数据量增加，这样就对上述无人驾驶的关键技术环节起到了极大的推动作用。

智慧交通管理架构

无人驾驶，车联网与智慧交通产业边界

人工智能等技术发展推动车联网和智慧交通，奠基无人驾驶底层构架。

车联网网络层级

车联网一共涉及三个网络层级：车内网、车际网和车载互联，每个层级的关键技术有所差异。

传统的车联网已经具备一些简单地互联功能，随着人工智能技术、通讯技术和相关政策法规的进步，传统车联网即将从产业的导入期进入成长期。

2013年，GSMA与市场研究公司SBD预计，到2018年，全球车联网的市场总额将达390亿欧元，较2012年的130亿欧元增长3倍；在2018年的390亿欧元全球车联网的市场总额中，83%（326亿欧元）将来自基于内嵌SIM技术的汽车移动互联；这表明，在2018年前，内臵相关系统的汽车的出货量将会增加6倍；此后，到2025年，由于嵌入式移动通信技术市场的快速发展，每一辆新生产的汽车都具有一定程度的移动互联功能，移动类安全、保安、信息娱乐、交通信息、导航、车辆故障诊断等业务也将蓬勃发展。

车联网与智慧交通产业链

人驾驶需要大量的数据训练和实时信息，这就需要车联网提供数据和通讯的支持。从上图可见，车联网与智慧交通产业链设计到的行业领域涉及通讯供应商、交通管理平台运营商、内容提供商和设备供应商等多领域厂商，是ITS、M2M、Telematics,及车载电子技术和相关服务的综合体，共同收集和处理大量的实时交通信息及提供服务，比如：车流分流、车流管理等。车联网和智慧交通通过大数据平台计算规划为无人驾驶奠定基础。

各大厂商纷纷布局车载互联系统。从下图我们可以看到，互联网企业、芯片厂商和车企在布局无人驾驶的同时，还纷纷在自己的汽车上搭载车联网系统，抢占下一个移动端。比如，宝马汽车在2016年CES上推出的BMWiVisionFuture概念车，搭载了全新的BMWCONNECT互联系统，其基于云服务打造，可以将用户相关的信息进行整合，同时还可以学习用户的使用习惯。

国外厂商利用人工智能在无人驾驶、车联网和智慧交通领域的布局举例