中国智能汽车标准体系研究论文

文 | 清华大学车辆与运载学院、国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家 李克强教授

来源 | 汽车 专家咨询委

当前，新一代信息通信及人工智能技术高速发展， 汽车 作为这些新技术应用的重要载体，正在加速向智能化和网联化转型，而智能网联 汽车 将成为新一轮产业转型升级的重要标志和依托。

世界各国加速推进智能网联 汽车 的创新发展，但 汽车 主要制造国家尚未对产业和技术发展道路形成统一认识，中国也没有成功经验和既定道路可以借鉴。因此，有必要立足高新技术与产业发展要求，并结合我国国情， 探索 并实践智能网联 汽车 创新发展方案。

一、国外智能网联 汽车 发展战略现状

目前，美国、欧洲和日本等 汽车 产业发达国家或地区已经在推动智能网联 汽车 产业发展方面开展了大量 探索 性工作， 形成一定的先发优势。

在美国，凭借政府产业规划和项目引导，智能网联 汽车 产业起步早，伴随着智能交通系统（ITS）的整体部署而快速发展。自2016 年以来，美国交通部制定并不断更新发布自动驾驶战略规划，2020 年1 月份公布了《确保美国自动驾驶 汽车 技术的领导地位：自动驾驶 汽车 》，提出整合交通部、司法部等政府部门在智能网联 汽车 产业发展方面的相关职能， 以更高效地推动智能网联车辆实践应用。

在欧洲，政府及产业界正加强跨国家和地区的自动驾驶联合示范， 探索 道路智能化发展。2018 年5 月，欧盟委员会发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，明确到2020 年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；在网联应用上，到2022 年，欧盟所有新车都将具备通信功能。此外，为深入分析技术实现路径，促进各国联合推进，欧洲道路交通研究咨询委员会在2019 年3 月发布新版技术路线图，对网联式自动驾驶技术发展路线进行规划， 以此作为其后续产业发展和部署的重要依据。

在日本，2014 年内阁府就制定《战略性创新创造项目— 自动驾驶系统研究开发计划》（SIP_adus），旨在推进政府和民间协作，重点是基础技术与协同式系统相关领域的商业化开发。2019 年，SIP_adus 进入 阶段，将自动驾驶与未来智能 社会 （Society ）的协同纳入重点方向。同时，日本也在对《道路交通法》、《道路运输车辆法》等相关法律法规进行修订，避免对新兴技术造成阻碍，营造有利于智能网联 汽车 发展的法律环境。

二、我国智能网联 汽车 发展 探索 与实践

为加快建设智能 汽车 强国，实现 汽车 产业的转型升级， 我国也通过不断完善顶层设计规划、加速标准体系建设、鼓励示范应用等方式加快推进智能网联 汽车 产业发展。

2019 年9 月，国务院发布《交通强国建设纲要》，提出加强智能网联 汽车 （智能 汽车 、自动驾驶、车路协同）研发， 形成自主可控完整的产业链。2019 年12 月，工信部对《新能源 汽车 产业发展规划（2021-2035 年）》公开征求意见，明确了未来我国智能网联 汽车 的量产规模、能力水平和商业化应用范围等发展目标。2020 年2 月，发改委等11 部委联合印发《智能 汽车 创新发展战略》，明确提出建设中国标准智能 汽车 的发展方向和实现智能 汽车 强国的战略目标，清晰规划了技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全等六大体系重点任务，对智能 汽车 未来发展方向具有重要的指导意义。

我国智能网联 汽车 创新发展路径具备以下特征：结合中国优势与产业发展趋势，通过优势产业的协同带动效应，实现跨越式发展；在凝聚共识的基础上， 探索 适应产业变革需求的发展路线；以 汽车 为核心，实现 汽车 、交通与智慧城市共同发展的智能网联 汽车 新型体系架构。智能网联 汽车 系统架构的变化，将打破传统 汽车 产业垂直的产业链结构，呈现出网络化、扁平化特征和平台化的发展趋势。构建行业基础平台并集中突破，将有效推动智能网联 汽车 产业的协同发展， 形成发展合力。

因此，在符合中国的基础设施标准、联网运营标准和新体系架构 汽车 产品标准的前提下，建立我国智能网联 汽车 信息物理架构，充分融合智能化与网联化发展特征，以车载计算基础平台、智能终端基础平台、云控基础平台、高精动态地图基础平台和信息安全基础平台等五大平台为载体，实现“人-车-路-云”一体化协同的创新发展道路。

智能网联 汽车 产业链的核心关键节点集中体现在五大基础平台及其共性技术领域。这五大基础平台的建设将是未来智能网联 汽车 产业中的高端核心组成部分，为不同企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，将形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新。这些关键节点的突破，将形成我国智能网联 汽车 产业战略安全的“护城河”，并通过辐射带动作用，推动智能网联 汽车 乃至智能 汽车 产业的协同创新发展。

三、未来智能网联 汽车 发展建议

基于上述智能网联 汽车 发展的 探索 与实践工作，结合我国智能 汽车 创新发展战略，对未来智能网联 汽车 的发展，提出以下建议。

1.突出产业优势，发展中国标准智能 汽车 。 区别于传统 汽车 产业，智能 汽车 发展具备明显的本地属性，其发展路径依赖于本国的产业基础，并受到政策法规、标准体系、基础设施和交通场景等的影响。因此，需要依托我国在道路交通设施、无线移动通信、北斗导航定位和路网地理信息等方面建设优势，开展复杂系统体系架构基础前瞻技术研发，构建先进完备的智能 汽车 基础设施体系，从智能化路网设施、车用无线通信网络、高精度时空服务、车用基础地图和大数据云控平台等角度完善基础设施建设，进一步突出我国智能 汽车 在网联化方面的技术优势与演进特色。面对 汽车 智能化与网联化的发展趋势，我国也将建立中国标准智能 汽车 信息物理系统架构，协调以智能 汽车 为核心的各类复杂系统问题，真正实现“人-车-路-云”一体化发展。

2.突破共性技术，推动基础平台建设。 伴随着技术的跨界融合，智能 汽车 产业面临大量基础前瞻技术与共性交叉技术挑战，如何攻克相关挑战也已经成为各国智能 汽车 产业的竞争焦点。当前，我国正在通过智能计算平台、新型智能终端、云控平台、高精度动态地图及定位和信息安全等基础平台建设，加速共性技术突破。上述基础平台是中国标准智能 汽车 的重要特征，也是智能 汽车 的支柱“新型零部件”。因此，需要攻克智能 汽车 底层关键共性技术，构建五大基础平台，为不同类型企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新发展。

3.挖掘创新资源，培育创新发展平台。 智能 汽车 跨产业深度交叉融合的特征决定了其技术无法由单一行业或企业完成，需要形成跨行业发展合力。发展好智能 汽车 需要充分挖掘创新资源，加强开放合作、协同研发。在创新主体 探索 方面，我国支持建设了国家级智能网联 汽车 创新中心，组建产业联合体和联盟，培育智能 汽车 创新发展平台等新型市场主体，以创新驱动为核心，密切 汽车 制造、信息通信与互联网等领域骨干企业相互合作，形成跨产业协同机制，有力提升我国智能 汽车 创新能力。未来，需要进一步集中力量突破智能 汽车 关键核心技术瓶颈，提升智能 汽车 基础试验条件和综合服务能力，支撑我国智能 汽车 行业发展。

4.重视示范应用，打造多层次示范体系。 测试验证与应用示范已成为智能 汽车 功能开发、技术验证及认知提高不可获取的环节，可以有效加速技术研发进程与产业化步伐。因此，鼓励支持智能 汽车 测试评价技术、特定场景应用、封闭区域出行服务、示范区建设与评价和车联网先导区建设，形成覆盖仿真测试、道路测试及特定场景示范到大规模城市级综合应用的多层次立体式示范体系，支撑我国智能 汽车 创新发展。未来，以北京冬奥会和通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等重大工程建设为契机，开展智能 汽车 示范运行，呈现智能 科技 成果，打造“人-车-路-云”一体化系统，加速产业应用步伐。

5.破除应用挑战，加速智能 汽车 市场化步伐。 智能 汽车 给产业带来颠覆性变革，面对车辆控制权的切换和自动驾驶的出现，一方面，我国在法律法规、标准体系及产品监管等方面还存在众多挑战与空白；另一方面，伦理道德和数据安全等问题也都将长期伴随智能网联 汽车 的发展，甚至对商业化推广产生决定性影响。因此，面对上述智能 汽车 应用的挑战，需要继续健全法律法规、完善标准体系、推动认可认证、加强产品管理，以及构建网络安全体系，努力破除发展障碍，培育良好的市场发展环境，同时从组织实施、扶持政策、人才保障、国际合作和发展环境上加强保障。这些措施，既能体现我国大力发展智能 汽车 的决心，也将有效打消消费者对智能 汽车 的诸多疑虑，提升 社会 接受度，最终形成利于智能 汽车 产业发展的良好 社会 环境。

李克强教授

清华大学车辆与运载学院教授， 汽车 安全与节能国家重点实验室主任，国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家，清华大学智能网联 汽车 与交通研究中心主任，中国智能网联 汽车 产业创新联盟专家委员会主任。

李克强教授长期致力于 汽车 智能驾驶系统动态设计与控制的理论研究及工程应用，获国家技术发明二等奖2项、国家 科技 进步二等奖1项，行业 科技 进步特等奖1项，授权国内外发明专利80余项，发表SCI/EI论文200余篇，获教育部长江学者特聘教授和首届全国创新争先奖。

《新能源 汽车 月度数据监测报告》

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在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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[14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。 关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。 此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. [2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽

“随着汽车电子技术的飞速发展，汽车智能化技术正在逐步得到应用。汽车智能化技术使汽车的操纵越来越简单,动力性和经济性越来越高，行驶安全性越来越好，这是未来汽车发展的趋势。目前正逐步应用于汽车的智能控制技术主要有以下几种 ：”车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。智能速度控制系统 汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工作时，需首先设定限制速度。例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。智能速度控制系统为智能化交通奠定了基础。例如在高速公路上设置限速无线信号发射系统，交通管理部门就可以根据气候条件和路面情况及时调整限制车速，让道路更加安全畅通。智能轮胎汽车智能轮胎的功能是在汽车正常行驶时，当温度过高或轮胎气压太低时，及时向驾驶员发出警报，以防止发生事故 ；或使轮胎在不同行驶条件下保持最佳运行状况，提高安全系数。智能轮胎一般都是通过在外胎内嵌入特殊的带有计算机芯片的传感器而获得智能的。传感器由车内的收发器控制，收发器利用无线电天线将无线电讯号发射至传感器芯片，传感器芯片再将承载着温度和压力数据的电子信号发射至车内的收发器，收发器接收到该信号后便可取得温度和压力等数据，若出现异常情况能及时报警。更为先进的智能轮胎还能感知光滑的冰面，探测出结冰路面后而使轮胎自动变软，增大轮胎与路面的附着力；在探测出路面潮湿后，甚至还能自动改变轮胎的花纹，以防打滑。智能玻璃智能化汽车玻璃有许多种类 ：包括防光防雨玻璃、电热融雪玻璃、影像显示玻璃、防碎裂安全玻璃、调光玻璃，以及光电遮阳顶篷玻璃等。防光防雨玻璃采用新材料及新表面处理方法制造，雨水落到玻璃上会很快流走且不留水珠，无需刮水器刮水。玻璃内表面反射性低，仪表板及其它饰物不会反射到风挡玻璃上，驾驶员视线不受干扰。具有影像显示功能的玻璃，是在风挡玻璃上的某一部分涂上透明反射膜，在膜片上可根据需要显示从投影仪传来的仪表板上的图像和数据，便于驾驶员观察，驾驶员在行车时勿需低头察看仪表。影像显示智能玻璃如果与红外线影像显示系统配合，可使驾驶员在雾天看清前方2km左右的物体。光电遮阳顶篷玻璃则是在轿车行驶或停车时，能自动吸收、积聚、利用太阳能来驱动车内风扇，还可对轿车蓄电池进行连续补充充电。智能安全气囊汽车智能安全气囊是在普通安全气囊的基础上增加某些传感器，并改进安全气囊电子控制单元的程序实现。增加的乘员质量传感器能感知座位上的乘员是大人还是儿童；红外线传感器能探测出座椅上是人还是物体；超声波传感器能探明乘员的存在和位置等。安全气囊电子控制单元则能根据乘员的身高、体重、所处的位置、是否系安全带以及汽车碰撞速度及碰撞程度等，及时调整气囊的膨胀时机、膨胀方向、膨胀速度及膨胀程度，以便安全气囊对乘客提供最合理和最有效的保护。--------------------------------------------------------------------汽车制造商心目中的未来汽车将是一种能自动驾驶的汽车，它能指导驾驶者避开交通拥挤路段和出事地段，同时提供丰富的网上住处和娱乐。美国加州国际汽车经济研究所的调查报告指出，下一个汽车销售阶段将从智能化汽车开始。智能化汽车应拥有以下主要功能。夜视功能：这种技术源于军用装备，20世纪80年代中期出现，至少已有10年以上的实际应用历史。车上装有一个红外线摄像机，可帮助驾驶员看清在车前灯光线照射范围外的物体，该装置以汽车、动物、行人所发出的热量为电脑识别的信号。音控技术：可以让驾驶员对汽车发出语音指令，控制车内的收音机、电话和车内温度。声控技术将成为接入网络和其他各种自动服务的关键。卫星电话系统：驾驶员按一个键，就可以同他人通话。这一系统主要用于紧急救援服务。它与现在的导航系统的差别是，可以通过一个车内手机连接到达4小时报务中心，由于有全球定位系统的辅助，接线员知道你目前所处的确切位置。据统计，该系统将成为汽车的标准设备。可高速踏板：驾车者可根据自己的身高和最合适的坐姿来高速脚控踏板。福特汽车公司今年已经开始在几种车型中提供可高速踏板。车上网络系统：截至今年4月，至少有6家汽车制造商向市场提供可在车上上网的配套装置。通用公司已经在车上试用其Onstar系统，只要按一个键，说一声Onstar(启动)，系统便将一个手机拨号连接到服务器上。然后你可以用语音指令要求播放天气预报、新闻、体育和交通状况，或者发电子邮件。更令驾驶员高兴的是，由于网络家电的大量普及，你可在车上指示家中的微波炉开始工作，一回到家便可饱餐一顿。自动车门：如果你丢了钥匙，没关系，钥匙也许很快就会过时。梅塞德斯公司正在开发一种电子开锁系统，能够在车主靠近车门的时候，自动辨认对方。车主只要随身携带一张电子装置，将这一系统激活即可，当车主接触把手时，门可以自动开锁。自动导航：当你长途开车和外出旅行时，不必担心方向和路径，预先输入的指令将保证车子按最佳路线行驶。该系统还通过雷达使汽车同前面的车辆保持安全距离，即使是雾天也不会发生追尾事故。这样的系统已经在梅塞德斯和美洲豹车上出现。绿色能源：未来的智能汽车将启用绿色能源。其中，电动汽车将被消费者广泛接受。通用、福特、大众、戴姆勒——克莱斯勒、丰田、本田等汽车制造商都在积极研制可以利用无线电技术充电的小型电动汽车。电能将被转化成特殊的激光束或微波束，通过天线接收，人们不必停车补充能源就可以开车环游世界。

智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。

智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。

本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模

智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。

产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。

产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。

从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。

智能网联汽车产业链现状

——总体情况

随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。

目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长。

——上游情况

智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。

在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。

在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。

在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。

2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的亿元扩大到亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到亿元。

——中游情况

从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。

而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比，预计2020年市场规模增长到800亿元。

在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长近5倍;

2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。

——下游情况

智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。

智能网联汽车核心系统部件以外资占主导

目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。

从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为、和;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。

政策加码，市场前景广阔

2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。

随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。

以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。