车联网:V2V/V2X有望最先实现
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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

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