智能汽車戰(zhàn)略方向加速滲透 存儲先行

2018年1月國家發(fā)改委發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，智能汽車戰(zhàn)略方向加速滲透，存儲先行!從技術(shù)層面看，汽車始終是新技術(shù)應(yīng)用的重要載體，隨著信息通信、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新技術(shù)在汽車領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，汽車正由人工操控的機械產(chǎn)品加速向智能化系統(tǒng)控制的智能產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，存儲作為基礎(chǔ)芯片有望先行受益!

未來中國智能駕駛2000億市場規(guī)模

2015年，國內(nèi)智能駕駛的滲透率為15%，其中絕大部分為低級別的自動駕駛，對應(yīng)的市場規(guī)模為353億。此后，隨著汽車智能化的不斷發(fā)展，2016年中國智能駕駛市場規(guī)模達到了490億元，同比增長38.8%。截止至2017年中國智能駕駛市場規(guī)模增長至681億元，同比增長39%。初步測算2018年中國智能駕駛市場規(guī)模將達到893億元左右，同比增長31.1%左右。預(yù)測2019年中國智能駕駛市場規(guī)模將突破千億元。未來五年(2019-2023)年均復(fù)合增長率約為20.62%，并預(yù)測在2023年中國智能駕駛市場規(guī)模將達到2381億元。

中國智能駕駛行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)分析

——互聯(lián)網(wǎng)層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)是基于互聯(lián)網(wǎng)工作的，其主要依托為互聯(lián)網(wǎng)實時的更新交通路況、上傳數(shù)據(jù)以及接收數(shù)據(jù)。所以，人工智能技術(shù)對于互聯(lián)網(wǎng)具有較強的依賴性，其開發(fā)的自動駕駛汽車也對互聯(lián)網(wǎng)有較強的依賴，然而現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)安全情況并不是很好，經(jīng)常會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊事件，這就給不法分子提供了機會。所以，當前在發(fā)展自動駕駛汽車時，怎樣能夠確保人工智能技術(shù)在其中應(yīng)用的安全性以及可靠性，是需要認真思考的一個問題。

——法律上的挑戰(zhàn)

在法律層面上沒有清楚的規(guī)定自動駕駛汽車，尤其是對自動駕駛汽車產(chǎn)生事故之后的相關(guān)方面缺乏規(guī)定，無法認定責任，讓自動駕駛汽車沒有法律約束，這也成為其發(fā)展的一個重要挑戰(zhàn)。

中國智能駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢分析

——利好政策規(guī)范化發(fā)展 上路測試有法可依

我國智能駕駛既有頂層政策戰(zhàn)略導(dǎo)向，又有專項政策指導(dǎo)實施，標準法規(guī)也不斷完善。在我國政策頂層設(shè)計中，《中國制造2025》和《十三五規(guī)劃》都將智能駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)升級的重要方向。在專項政策中，2015年7月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，加快智能輔助駕駛的研發(fā)與應(yīng)用。2016年10月，汽車工程學會專題發(fā)布了《無人駕駛技術(shù)路線圖》;11月，中汽協(xié)發(fā)布《汽車行業(yè)升級投資指南》，從行業(yè)的技術(shù)和投資角度，引導(dǎo)智能駕駛的發(fā)展。2017年6月，工信部發(fā)布《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設(shè)指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)(2017)》，2018年3月、4月，工信部接連發(fā)布《2018年智能網(wǎng)聯(lián)汽車標準化工作要點》和《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》指導(dǎo)行業(yè)標準化落地實施，上路測試有法可依。

2、人工智能推動自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展

人工智能技術(shù)一定會不斷發(fā)展，并且越來越完善，其在自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)中進行應(yīng)用，也一定會讓汽車的性能提升，讓自動駕駛技術(shù)的可靠性、科學性以及安全性得到提高，并會不斷發(fā)展成為我國工業(yè)發(fā)展中的一個重要產(chǎn)品。自動汽車的發(fā)展，也會成為推動我國經(jīng)濟發(fā)展的一個重要方向，其集成多種高新技術(shù)，如，傳感器、通信設(shè)備、計算機處理器、人工智能以及地圖導(dǎo)航等，我國對于自動駕駛汽車的研究也會不斷加強，這會促進人工智能在自動駕駛汽車中的應(yīng)用以及發(fā)展。

3、深度學習提高無人駕駛安全性

深度學習在圖像識別方面得到了很大的突破，其算法能夠通過多層迭代學習特征抽象的模式識別，進而可以提升對物體及路況識別的精準度。在云計算及大數(shù)據(jù)時代下，智能控制技術(shù)需要依靠深度學習，來滿足自動駕駛在精確度以及安全度上的要求。深度學習屬于人工智能中的一門學科，利用計算機算法在機器上對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模擬，進而讓機器能夠獲得學習的能力。

無人駕駛汽車利用深度學習可以對其駕駛行為進行不斷的優(yōu)化，這也是當前最有效的解決方案。無人駕駛汽車在行駛中都會遇到各種交通情景以及突發(fā)情況，進而產(chǎn)生很多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會被傳回到云平臺中，為其深度學習提供訓(xùn)練樣本，經(jīng)過大量的訓(xùn)練以及學習，就會讓其得到自身行駛的駕駛經(jīng)驗，還能得到其他車輛的學習以及訓(xùn)練成果，樣本訓(xùn)練日益增加，駕駛技術(shù)也會相應(yīng)的提升，讓無人駕駛技術(shù)能得到極大的進步，提升其安全性。

4、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛涉足智能駕駛行業(yè)并成為重要驅(qū)動力

從國際上看，Google的自動駕駛汽車測試已經(jīng)超過400萬英里，從實驗室走向了實用階段，公司正在為其商業(yè)化，積極布局，并與多家主機廠開展了合作;Uber已在匹茲堡、坦佩、舊金山和加州獲準進行無人駕駛路測;蘋果公司也于2017年4月獲得了加州測試許可證;韓國互聯(lián)網(wǎng)公司Naver成為韓國第13家獲得許可的自動駕駛汽車研發(fā)企業(yè)，計劃于2020年前商業(yè)化L3自動駕駛汽車。

從國內(nèi)來看，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)百度、阿里、華為等企業(yè)紛紛進軍智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)研發(fā)和服務(wù)工作，由于擁有較高技術(shù)實力，這些企業(yè)的態(tài)度更加積極。2016年5月，百度宣布在蕪湖建立無人駕駛汽車運營區(qū)域，并計劃在3年內(nèi)實現(xiàn)商用。騰訊于2016年下半年成立自動駕駛實驗室，依托360°環(huán)視、高精度地圖、點云信息處理以及融合定位等方面技術(shù)積累，聚焦自動駕駛核心技術(shù)研發(fā)。