我们离智能汽车还有多远？
1月初，国家发改委发布了《智能汽车创新发展战略》征求意见稿，内容显示，到2020年，智能汽车新车占比将达到50%；到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系全面形成，“人-车-路-云”实现高度协同，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）基本满足智能汽车发展需要；到2035年，中国率先成为智能汽车强国。
智能汽车是指能够部分或完全自动驾驶，由单纯的交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车。电子科技大学智能网联汽车技术团队负责人李航在接受成都商报记者采访时说，我国将构建自主可控的智能汽车技术创新体系指的就是纯无人驾驶体系，目前我国智能汽车技术已进入L4研发阶段（纯无人驾驶阶段）。
研究机构
技术篇
成都团队在进行智能汽车研究攻坚
人工智能是无人驾驶的核心技术，包括感知识别、轻地图、控制与决策、云脑、传感器、车载计算资源等，目前我国部分车企及研究机构已自主拥有并掌握了其核心技术。
1月24日下午，成都商报记者实地探访了电子科技大学智能网联汽车团队。据了解，感知识别、控制与决策、轻地图等技术是该团队当前的核心技术，其技术成果已居国内上游水平。团队负责人李航告诉记者，智能网联汽车团队是由电子科技大学机器人研究中心整合一汽集团、启明信息、吉利、东风、上海隧方等企业资源建立起来的技术中心。机器人研究中心成立已久，其成果一直位于国内先进水平，感知识别、机器人控制、硬件等更是其强项技术。
据李航介绍，团队于2015年底建立，将原有的技术模块进行整合应用，第一年就实现了整车技术路测，完成了关键技术的研发；第二年进一步凝练了轻地图、控制技术、多模块感知技术等一系列关键技术的研发。
智能汽车核心技术已成功应用
记者在电子科技大学智能网联汽车研究室进一步了解了部分核心技术。
“感知识别”技术，即汽车在智能化驾驶过程中对障碍物、行人、车辆等进行识别的技术；“轻地图”技术通过采用道路上的关键目标，包括车道线、交通信号灯等关键信息形成对道路的描述，区别于传统高精度地图对整个道路信息的采集，能够有效降低地图信息冗余，自主驾驶的反应更加灵敏、高效；“智能控制与决策”是指利用人工智能技术，让车辆更自主智能地判断车辆在不同情况下应当如何运行，并且利用自动化控制技术实现车辆快速稳定的操作。
在电子科大校园内，一辆红旗h7进行了智能化路测。记者通过记录视频看到，在行驶过程中，这辆红旗h7基本实现了无人驾驶，并且其感知识别技术已完全实现障碍物检测，对路面的白线、黄线车标以及交通信号灯、路牌等路标进行了成功检测，对行人、车辆也实现了完整的识别。
李航透露，自2005年以后，感知识别技术有了较大发展，目前对行人及障碍物的检测已达99.9%以上。
敲击键盘的声音不断从各个研究室传来，记者跟随研究人员来到另一间研究室，偌大的房间正中摆放着一辆模拟的小车，这是智能网联汽车团队自己改造的仿真车，拥有刹车、油门、方向盘等重要零部件，车身上放置了一台电脑，电脑里播放着汽车驾驶的场景。
一位研究员抱着键盘走过来，简单敲击了几下，该小车便启动了。该研究员告诉记者，屏幕里是该车的虚拟化行驶。记者坐上小车，通过控制小车在电脑设置的场景行驶了一段路程，停止操作后，小车记忆了刚才的操作决策，当遇到转弯或加速时，该车会通过记忆的决策来实现无人驾驶。
“这就是人通过实际操作控制模拟场景内的仿真车，已达到机器学习驾驶者操作的目的”，李航告诉记者，这也是控制与决策的技术之一。另外，也可通过给车输入一套程序以达到自动决策。
未来5年无人驾驶有望实现
成为智能汽车强国，不仅能让我国实现“弯道超车”，也是人工智能发展的趋势和必然结果。记者走访获悉，目前应用于智能车技术的模块已然成熟，比如感知识别对图像的处理可达99.9%以上，但真正上路后行驶情况更复杂。另外，由于路网建设及法律法规体系仍待完善，整个感知系统在智能汽车上的应用还有待推进。
而单个零部件成本高也是智能汽车发展面临的问题之一。例如在感知系统内最重要的激光雷达价格在100万元左右，只有实现批量生产才能降低成本，商业化应用才能进一步推进。
那么，从技术层面分析，要实现新一代智能汽车上路的目标还有多远？就零部件成本高而言，过去成产核心技术掌握在个别企业手里，但随着技术的普及化，目前国内厂商已在积极推进，有望几年内实现量产。李航还告诉记者，在整车测试方面，系统应用还有待完善，但经过不断推进及路测，5年内人工智能技术有望达到我国智能汽车建设的目标。
成都商报记者 费成鸿
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