智能汽車指的是利用傳感識別技術、自動駕駛技術、人工智能技術、ADAS 等技術，通過車載傳感系統(tǒng)和信息終端實現(xiàn)與人、車、路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環(huán)境感知能力，能夠自動分析車輛行駛的安全及危險狀態(tài)，并使車輛按照人的意愿到達目的地的自動行駛汽車。

未來汽車智能必將包含駕駛、車網(wǎng)聯(lián)、駕駛艙的智能?，F(xiàn)階段已經(jīng)有一些智能的雛形了，但離真正的智能還有一段距離。

車聯(lián)網(wǎng)是以車內網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標準，在車分別與車、路、行人及互聯(lián)網(wǎng)等之間，進行無線通訊和信息交換的大系統(tǒng)，是能夠實現(xiàn)智能交通管理、智能動態(tài)信息服務和車輛智能化控制的一體化網(wǎng)絡。車聯(lián)服務AI化，首先是內核，AI的內核是以多維度的大數(shù)據(jù)作為生產資料來通過模型訓練和算法收斂去提供精準化的個性服務,將汽車打造成為用戶提供主動服務的智能伙伴。

智能駕駛本質上涉及注意力吸引和注意力分散的認知工程學，主要包括網(wǎng)絡導航、自主駕駛和人工干預三個環(huán)節(jié)。智能駕駛的前提條件是，我們選用的車輛滿足行車的動力學要求，車上的傳感器能獲得相關視聽覺信號和信息，并通過認知計算控制相應的隨動系統(tǒng)。智能駕駛的網(wǎng)絡導航，解決我們在哪里、到哪里、走哪條道路中的哪條車道等問題;自主駕駛是在智能系統(tǒng)控制下，完成車道保持、超車并道、紅燈停綠燈行、燈語笛語交互等駕駛行為;人工干預，就是說駕駛員在智能系統(tǒng)的一系列提示下，對實際的道路情況做出相應的反應。

智能網(wǎng)聯(lián)技術的復雜程度和自動化程度是很高的，伴隨著高穩(wěn)定性的必定是高風險。以我國為例，我國大好河山帶來的道路環(huán)境的復雜度是極高的，全天候、全路況以及對人與物的感知都對智能汽車提出了更高的要求，而且傳統(tǒng)的統(tǒng)計驗證基本上不太適用于智能汽車的要求。并且，智能駕駛需要的是車與車、車與路燈信息的交互，傳統(tǒng)的基礎道路設施難免會影響其發(fā)展。雖說目前國內有少數(shù)車企已經(jīng)開始有了自己的“智能網(wǎng)聯(lián)新出行”的規(guī)劃，但是涉及到道路基礎建設及城市統(tǒng)籌規(guī)劃，這也是一道不小的坎。

智能汽車的任務決策主要對應于人的引導層。任務決策與路徑導航、動力學控制密切結合，共同完成自動駕駛過程的三個層次，即導航、引導和操控。無人駕駛汽車行駛之前，先采用導航算法搜索一條從起點到終點的可行路線，進入自動駕駛過程中，由決策模塊決定具體的行車模式(超車、換道、跟車等等)，并規(guī)劃每一個模式的行車軌跡，最后由自動控制算法實現(xiàn)對行車軌跡的跟蹤。整個無人駕駛過程也要考慮人和車的交互。因為人是智能汽車的最終使用者，他的需求與特性決定了智能汽車的功能，如安全性、經(jīng)濟性、舒適性、交通流平順性等。

高性能的動力學控制是實現(xiàn)自動駕駛功能的一個屏障，但到目前為止受到的關注度不高。目前的技術難題有兩個：第一個是極限工況的橫向動力學控制，最核心是輪胎動力學特性。第二個是滿足多性能需求的縱向動力學控制。例如：滿足安全性和舒適性的前提下，實現(xiàn)縱向控制的燃油消耗最小化。這兒主要討論第一個問題：輪胎是一個特殊的半柔性部件，它具有側偏、飽和、縱橫向耦合等特性，且隨著雨、雪等路面參數(shù)變化很大。不難看出，目前國內外無人駕駛汽車的行駛道路都是干燥的、整潔的，不存在雨路、雪路、泥路等特殊路面。但是汽車的行駛環(huán)境是多種多樣的，這樣的環(huán)境下車的控制與常規(guī)情況十分不同的。

智能汽車發(fā)展也不是單獨一個行業(yè)能夠主導，很有可能是汽車、IT、交通、電子、通信等諸多行業(yè)共同合作，最后融合的一個產物?，F(xiàn)在看到的一個狀況是，IT行業(yè)的宣傳口號最響，汽車行業(yè)在奮起直追，其他行業(yè)也不甘寂寞。我想最后能夠形成這個產業(yè)的時候，應該不是哪個行業(yè)能夠主導的，因為有車沒有算法，有算法沒有車，最后的結局應該都是一樣的。