智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。目前對智能車輛的研究主要致力于提高汽車的安全性、舒適性，以及提供優良的人車交互界面。近年來，智能車輛己經成為世界車輛工程領域研究的熱點和汽車工業增長的新動力，很多發達國家都將其納入到各自重點發展的智能交通系統當中。

智能汽車與一般所說的自動駕駛有所不同，它指的是利用多種傳感器和智能公路技術實現的汽車自動駕駛。智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車場)的信息資料；其次是GPS定位系統，利用這個系統精確定位車輛所在的位置，與道路資料庫中的數據相比較，確定以后的行駛方向；道路狀況信息系統，由交通管理中心提供實時的前方道路狀況信息，如堵車、事故等，必要時及時改變行駛路線；車輛防碰系統，包括探測雷達、信息處理系統、駕駛控制系統，控制與其他車輛的距離，在探測到障礙物時及時減速或剎車，并把信息傳給指揮中心和其他車輛；緊急報警系統，如果出了事故，自動報告指揮中心進行救援；無線通信系統，用于汽車與指揮中心的聯絡；自動駕駛系統，用于控制汽車的點火、改變速度和轉向等。

通常對車輛的操作實質上可視為對一個多輸入、多輸出、輸入輸出關系復雜多變、不確定多干擾源的復雜非線性系統的控制過程。駕駛員既要接受環境如道路、擁擠、方向、行人等的信息，還要感受汽車如車速、側向偏移、橫擺角速度等的信息，然后經過判斷、分析和決策，并與自己的駕駛經驗相比較，確定出應該做的操縱動作，最后由身體、手、腳等來完成操縱車輛的動作。因此在整個駕駛過程中，駕駛員的人為因素占了很大的比重。一旦出現駕駛員長時間駕車、疲勞駕車、判斷失誤的情況，很容易造成交通事故。

通過對車輛智能化技術的研究和開發，可以提高車輛的控制與駕駛水平，保障車輛行駛的安全暢通、高效。對智能化的車輛控制系統的不斷研究完善，相當于延伸擴展了駕駛員的控制、視覺和感官功能，能極大地促進道路交通的安全性。智能車輛的主要特點是以技術彌補人為因素的缺陷，使得即便在很復雜的道路情況下，也能自動地操縱和駕駛車輛繞開障礙物，沿著預定的道路軌跡行駛。

從具體和現實的方面來看，目前，智能汽車較為成熟的和可預期的功能和系統主要是包括智能駕駛系統、生活服務系統、安全防護系統、位置服務系統以及用車服務系統等，各個參與企業也主要是圍繞上述這些功能系統進行發展的。

這其中，各個系統實際上又包括一些細分的系統和功能，比如智能駕駛系統就是一個大的概念，也是一個最復雜的系統，它包括了：智能傳感系統、智能計算機系統、輔助駕駛系統、智能公交系統等；生活服務系統包括了影音娛樂，信息查詢以及各類生物服務等功能；而象位置服務系統，除了要能提供準確的車輛定位功能外，還要讓汽車能與另外的汽車實現自動位置互通，從而實現約定目標的行駛目的。

智能汽車有了這些系統的共同作用，相當于給汽車裝上了“眼睛”、“大腦”和“腳”的電視攝像機、電子計算機和自動操縱系統之類的裝置。

智能汽車功能結構示意圖

智能汽車是一種正在研制的新型高科技汽車，這種汽車不需要人去駕駛，人只舒服地坐在車上享受這高科技的成果就行了。因為這種汽車上裝有相當于汽車的“眼睛”、“大腦”和“腳”的電視攝像機、電子計算機和自動操縱系統之類的裝置，這些裝置都裝有非常復雜的電腦程序，所以這種汽車能和人一樣會“思考”、“判斷”、“行走”，可以自動啟動、加速、剎車，可以自動繞過地面障礙物。在復雜多變的情況下，它的“大腦”能隨機應變，自動選擇最佳方案，指揮汽車正常、順利地行駛。

智能汽車的“眼睛”是裝在汽車右前方、上下相隔50厘米處的兩臺電視攝像機，攝像機內有一個發光裝置，可同時發出一條光束，交匯于一定距離，物體的圖像只有在這個距離才能被攝取而重疊。“眼睛”能識別車前5——20米之間的臺形平面、高度為10厘米以上的障礙物。如果前方有障礙物，“眼睛”就會向“大腦”發出信號，“大腦”根據信號和當時當地的實際情況，判斷是否通過、繞道、減速或緊急制動和停車，并選擇最佳方案，然后以電信號的方式，指令汽車的“腳”進行停車、后退或減速。智能汽車的“腳”就是控制汽車行駛的轉向器、制動器。

無人駕駛的智能汽車將是新世紀汽車技術飛躍發展的重要標志。可喜的是，智能汽車已從設想走向實踐。隨著科技的飛速發展，相信不久的將來，我們都可以領略到智能汽車的風采。

所以，智能汽車實際上是智能汽車和智能公路組成的系統，主要是智能公路的條件還不具備，而在技術上已經可以解決。在智能汽車的目標實現之前，實際上已經出現許多輔助駕駛系統，已經廣泛應用在汽車上，如智能雨刷，可以自動感應雨水及雨量，自動開啟和停止；自動前照燈，在黃昏光線不足時可以自動打開；智能空調，通過檢測人皮膚的溫度來控制空調風量和溫度；智能懸架，也稱主動懸架，自動根據路面情況來控制懸架行程，減少顛簸；防打瞌睡系統，用監測駕駛員的眨眼情況，來確定是否很疲勞，必要時停車報警……計算機技術的廣泛應用，為汽車的智能化提供了廣闊的前景。

1、IT巨頭與汽車企業采用完全不同的技術路線

寶馬曾表示：“我們比IT企業更了解汽車的參數，更能確保汽車行駛中的安全。你可以允許蘋果手機死機，但決不能允許寶馬車在半路‘死機’。”這或許反映了IT企業與汽車企業的不同思路，前者憑借強大的后臺數據、網絡技術、智能軟件的支持，能夠很好地實現汽車與云端的互聯；而汽車企業則更多地考慮到車輛的實用性和安全性，他們“固守”汽車本身的優勢。

2012年8月，谷歌宣布其研發的無人駕駛汽車已經在電腦的控制下安全行駛了30萬英里。谷歌無人駕駛汽車依靠激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達、傳感器等獲得環境感知和識別能力，確保行駛路徑遵循谷歌街景地圖預先設定的路線。其裝置價格昂貴，大約需30萬美元，難以大規模推廣應用，其本質符合軍用智能車的技術特點。

與IT企業不同，沃爾沃、奧迪、奔馳、寶馬、豐田、日產、福特等汽車巨頭均選擇了更具實用性的民用智能車技術路線。在技術裝置方面主要采用常規的雷達（厘米波、毫米波、超聲波）、相機（立體、彩色、紅外）、傳感器（雷達、激光、超聲波）、攝像機等進行環境感知和識別，通過基于車聯網的協同式輔助駕駛技術進行智能信息交互，結合GPS導航實現路徑規劃，并且更加注重機電一體化系統動力學及控制技術的研發，成本低廉，便于大規模推廣應用。

2、世界汽車巨頭正致力于“高度自動駕駛技術”的研發和產業化

智能汽車前兩個層次的“輔助駕駛技術”和“半自動駕駛技術”已經得到廣泛應用，并成為提升產品檔次和市場競爭力的重要手段。智能汽車第一層級的輔助駕駛技術包括自主式輔助駕駛技術和協同式輔助駕駛技術兩種，通過警告讓司機防患車禍于未然。其中，包括前碰撞預警(FCW)、車道偏離預警(LDW)、車道保持系統(LKS)、自動泊車輔助(APA)等在內的自主式輔助駕駛技術已經得到廣泛應用，處于普及推廣階段，并由豪華車下沉至B級車。汽車輔助駕駛技術成為獲取E-NCAP四星和五星的必要條件。在美國、歐洲、日本等汽車發達國家和地區，基于車聯網V2I/V2V技術的協調式輔助駕駛技術正在進行實用性技術開發和大規模試驗場測試。半自動駕駛技術在高端車上逐漸獲得應用，比如已經獲得廣泛應用的自適應巡航控制系統（ACC）。

世界汽車巨頭們正致力于第三個層次“高度自動駕駛技術”的實用化研發和產業化，即將實現量產上市。沃爾沃將率先量產全球第一個自動駕駛技術——堵車輔助系統。該系統是自適應巡航控制和車道保持輔助系統的集成與延伸，它可以使汽車在車流行駛速度低于50公里/小時的情況下，自動跟隨前方車輛行進。此外，奧迪、凱迪拉克、日產、豐田等都計劃推出諸如自動轉向、加減速、車道引導、自動停車、自適應巡航控制等技術的汽車，它們大多屬于第三層次的智能駕駛技術。

3、“全工況無人駕駛”前路漫漫

由于車聯網V2X技術涵蓋汽車、IT、交通、通訊等多個行業，相關技術標準法規仍不健全，協調式輔助駕駛技術目前尚未得到大規模推廣應用。谷歌無人駕駛汽車還離不開人的操控，只能按預定程序行進，在霧雪天氣還會受到干擾，并且在加速、減速及轉向時銜接不太好。總之，全工況的無人駕駛技術仍處于研發階段，最終的實用性測試和驗證還需要很長時間。

隨著V2X技術最終實用性測試和無人駕駛實用化技術開發的進行，需要進一步建立和完善車聯網V2X技術標準法規、無人駕駛技術標準法規，并據此逐步建設相應的通信、道路基礎設施，構建起完整的智能化的人、車、路系統，為協調式輔助駕駛技術和無人駕駛技術的大規模推廣應用奠定基礎。

無人駕駛汽車要真正上路，還將面臨法律和道德方面的困難。一方面，無人駕駛汽車與有人駕駛汽車發生交通事故時，其責任歸屬以及保險賠付等問題待商議解決；另一方面，無人駕駛技術永遠是將保護車輛和車內人員作為第一要務，這會涉及交通道德問題。

4、智能汽車將對交通運輸業產生深遠而革命性的影響

智能汽車將大幅減少交通安全事故。汽車交通事故在很大程度上取決于人為因素，無人駕駛汽車由行車電腦精確控制，可以有效減少酒駕、疲勞駕駛、超速等人為不遵守交通規則導致的交通事故。

智能汽車將提高車輛利用率，降低汽車總銷量，減輕汽車對環境的污染。根據谷歌無人駕駛汽車團隊的統計，傳統汽車在大部分時間內（96%）處于空閑狀態，利用率較低。無人駕駛汽車可以按照時間順序依次供需要的人使用，因此可以更好地統籌安排家庭內車輛使用，提高車輛的使用效率，減少車輛消費總量，有效減少碳排放。另一方面，智能汽車可以根據實時路況自動選擇到達目的地的最優路徑，能源消耗更少。

智能汽車將改變當前汽車交通基礎設施狀況，影響汽車運輸相關產業的發展。智能汽車的運行需要配套的交通基礎設施，當前的基礎設施建設情況將不再適用。例如由于無人駕駛汽車靠傳感器感知路面障礙，或者通過4G/DSRC與道路設施通信，因此需要在交叉路口、路側、彎道等布置引導電纜、磁氣標志列、雷達反射性標識、傳感器、通信設施等。隊列行駛也是智能汽車的另一種形式，即有人駕駛領頭車輛，后面跟隨著無人駕駛車輛編隊，這一技術將提高汽車運輸的自動化程度。

從發展的角度，智能汽車將經歷兩個階段。第一階段是智能汽車的初級階段，即輔助駕駛；第二階段是智能汽車發展的終極階段，即完全替代人的無人駕駛。美國高速公路安全管理局將智能汽車定義為以下五個層次：

（1）無智能化（層次0）：由駕駛員時刻完全地控制汽車的原始底層結構，包括制動器、轉向器、油門踏板以及起動機。

（2）具有特殊功能的智能化（層次1）：該層次汽車具有一個或多個特殊自動控制功能，通過警告防范車禍于未然，可稱之為“輔助駕駛階段”。這一階段的許多技術大家并不陌生，比如車道偏離警告系統（LDW）、正面碰撞警告系統（FCW）、盲點信息（BLIS）系統。

（3）具有多項功能的智能化（層次2）：該層次汽車具有將至少兩個原始控制功能融合在一起實現的系統，完全不需要駕駛員對這些功能進行控制，可稱之為“半自動駕駛階段”。這個階段的汽車會智能地判斷司機是否對警告的危險狀況做出響應，如果沒有，則替司機采取行動，比如緊急自動剎車系統（AEB）、緊急車道輔助系統（ELA）。

（4）具有限制條件的無人駕駛（層次3）：該層次汽車能夠在某個特定的駕駛交通環境下讓駕駛員完全不用控制汽車，而且汽車可以自動檢測環境的變化以判斷是否返回駕駛員駕駛模式，可稱之為“高度自動駕駛階段”。谷歌無人駕駛汽車基本處于這個層次。

（5）全工況無人駕駛（層次4）：該層次汽車完全自動控制車輛，全程檢測交通環境，能夠實現所有的駕駛目標，駕駛員只需提供目的地或者輸入導航信息，在任何時候都不需要對車輛進行操控，可稱之為“完全自動駕駛階段”或者“無人駕駛階段”。

我國從上世紀80年代開始著手無人駕駛汽車的研制開發，雖與國外相比還有一些距離，但也取得了階段性成果。國內中國科學院合肥研究院、清華大學、國防科技大學、上海交通大學、西安交通大學、吉林大學、同濟大學、天津軍交學院等都有過無人駕駛汽車的研究項目。特別是北京理工大學和中國科學院合肥研究院，在無人車技術上已取得全國領先的水平，在國內的多個無人車比賽中經常受邀以表演隊的身份參加。1992年，國防科技大學研制成功了我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。由計算機及其配套的檢測傳感器和液壓控制系統組成的汽車計算機自動駕駛系統，被安裝在一輛國產的中型面包車上，使該車既保持了原有的人工駕駛性能，又能夠用計算機控制進行自動駕駛行車。2000年6月，國防科技大學研制的第4代無人駕駛汽車試驗成功，最高時速達76km，創下國內最高紀錄。2003年7月，國防科技大學和中國一汽聯合研發的紅旗無人駕駛轎車高速公路試驗成功，自主駕駛最高穩定時速13Okm，其總體技術性能和指標已經達到世界先進水平。

THMR—V（TsingHua Mobile Robot V）清華V型智能車是清華大學計算機系智能技術與系統國家重點實驗室在中國科學院院士張鈸主持下研制的新一代智能移動機器人，兼有面向高速公路和一般道路的功能。車體采用道奇7座廂式車改裝，裝備有彩色攝像機和激光測距儀組成的道路與障礙物檢測系統；由差分GPS、磁羅盤和光碼盤組成的組合定位導航系統等。兩套計算機系統分別進行視覺住處處理，完成信息融合、路徑規劃、行為與決策控制等功能。四臺IPC工控機分別完成激光測距信息處理、定位信息處理、通訊管理、駕駛控制等功能。設計車速高速公路為80km/h，一般道路為20km/h。已能夠在校園的非結構化道路環境下，進行道路跟蹤和避障自主行駛。汽車的智能化可以減輕駕駛員的疲勞，適應復雜的天氣條件，減少交通事故的發生。

此外，西安交通大學搭建了Spingrobot智能車實驗平臺，并于2005年10月成功完成在敦煌“新絲綢之路”活動中的演示。同濟大學2006年研發了一輛無人駕駛清潔能源電動游覽車，最高時速為50km/h，可應用于人們觀光旅游。吉林大學和中科院沈陽自動化所在無人駕駛智能車方面也研究較早，取得不少成果。

從20世紀70年代，美歐等發達國家開始進行無人駕駛汽車的研究，大致可以分為二個階段:軍事用途、高速公路環境和城市環境。在軍事用途方面，早在80年代初期，美國國防部就大規模資助自主陸地車輛ALV（Autonomous LandVehicle)的研究。

進入21世紀，為促進無人駕駛車輛的研發，從2004年起，美國國防部高級研究項目局(DARPA)開始舉辦機器車挑戰大賽(Grand Challenge)。該大賽對促進智能車輛技術交流與創新起到很大激勵作用。

在2005年的第二屆比賽中，主辦方只在賽前2小時提供一張光盤，上面提供了比賽路線上2935個“路點”的方位與海拔等詳細資料。整個賽道有急轉彎、隧道、路口還有山路，比賽要求參賽車輛能夠自主完成全部路程。最終斯坦福大學的“斯坦利”，獲得了第1名。具有6個奔騰M處理器的電腦完成“斯坦利”的所有程序的處理。車輛移動時，4個激光傳感器、一個雷達系統、一組立體攝像頭和一個單眼視覺系統感知周圍的環境。

2006年德國舉辦了歐洲陸地機器人競賽(European Land Robot Trial，簡稱(ELROB)),德國的參賽車“途銳”取得了冠軍。該車通過影像處理尋找道路，周圍景物被處理成3D影像。該車由光學定向與測距系統對收集的信息進行導航決策，分析哪里是行人哪里是樹木。“途銳”自主行駛了90%的賽程，不過在通過關鍵十字路口時還是靠手動駕駛。

美國電氣和電子工程師協會（IEEE）預測，本世紀中葉前，無人駕駛汽車將占據全球汽車保有量的75%，汽車交通系統概念將迎來變革，交通規則、基礎設施都將隨著無人駕駛汽車的出現而發生劇變，智能汽車可能顛覆當前的汽車交通運輸產業運作模式。汽車行業著名咨詢機構IHS發布預測報告稱，“通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車”，其發展速度正在趕超純電動汽車，2025年左右將走進尋常百姓家，2035年銷量將達到1180萬輛，占同期全球汽車市場總銷量的9%。以往在科幻大片中才能見到的無人駕駛汽車似乎離我們的現實生活越來越近了。

一、和汽車駕駛相關的數字化創新將主要由汽車廠商和一級零部件供應商主導。

與娛樂互動的創新不同，和汽車駕駛相關的數字化創新，比如汽車安全信息展示/報警、巡航控制、泊車助理、夜視助理等，主要牽涉到汽車的核心性能，這些性能需要與發動機、變速箱等核心零部件相連接，需要很強的汽車產品相關經驗。另外，這類創新部分與安全性緊密相關，且會直接牽涉到法律責任。因此，汽車廠商或一級零部件供應商傾向于保持對這類創新的主導。

二、汽車無人駕駛技術在未來5-8年內將難以大規模推廣應用。

雖然Google的無人駕駛系統在不斷取得進展，但可靠性和法律法規會成為這項技術的重要障礙。自動汽車駕駛系統的可靠性仍然需要較長時間的驗證，比如大規模應用時，如何保證軟件系統不受病毒感染，從而避免造成重大的交通事故。法律上，全球的法律系統都跟不上技術的發展步伐。比如美國仍然要求車輛在駕駛時必須完全處于駕駛員的控制之下。同時如果這類車輛發生事故，責任如何鑒定?是駕駛員的責任，還是應該由汽車廠商、軟件提供商負責?相關法律問題得到解決之前，大規模的推廣應用將不會實現。

三、汽車廠商仍將對車載應用軟件(Apps)保持謹慎的態度。

車載的娛樂應用，比如車載Twitter/微博、Facebook的更新等，由于可能影響駕駛員的注意力集中而造成車禍，汽車廠家對此類應用將持進一步謹慎態度。美國的交通部已經發出指導建議，希望各汽車廠商能夠設置自動功能，當汽車處于運動狀態時，自動停止社交媒體應用、短信、撥十位數字的電話等。各大廠商也在加強聲控Apps的開發，這樣將能保持駕駛者對路面的關注。可以預料聲控技術將能在汽車上有較廣闊的應用空間。中國上汽榮威的InkaNet(一款車載智能系統)做出了初步成功的嘗試。

四、IT和電子消費品廠商將更加完善人機互動技術(HMI)，這將提升消費者對汽車內HMI的預期。

奧迪汽車CEO魯伯特·施泰德(RupertStadler)2012年曾說過：“汽車開發的步伐是沒法跟上娛樂電子產品的。我們整車開發到上市共需要60個月左右，而此期間蘋果可以推出五代iPhone了。”拿寶馬來說，從2001年推出iDrive至今只更新過兩次系統，為第三代iDrive。未來，一些電子產品的常用技術，如語音識別、文字信息朗讀、直接操作、手勢變化、人眼動作識別和跟蹤將被消費者青睞。又比如，增強顯示、抬頭顯示、三維顯示和接近頭盔顯示器的解決方案也將被期望用到汽車顯示上。

五、汽車行業的數量規模不到IT消費品行業的5%，在娛樂互動類技術創新上相對較弱，但汽車企業仍然具有較強的談判能力。

汽車在數字化時代的另一個重大應用就是娛樂互動。由于IT電子類企業對消費者把握更加準確，同時由于電子產品數量規模龐大，能通過較大的規模分攤龐大的研發費用。比如智能手機2011年全球出貨約5億部，而裝有汽車娛樂互動設備的汽車只有不到2500萬輛。因此，IT消費品行業在娛樂互動軟硬件產品上的創新能力領先于汽車及零部件行業。

六、消費者將不愿意為車內的數據信息和Apps額外付費。

未來，廠商如果試圖通過提供更多的信息和Apps應用來收費，則比較困難。比如，OnStar在北美第二年付費的比例不到60%，第三年付費比例不到50%。主要因為一方面消費者認為通過手機等其它智能設備能得到相關信息和功能，而且費用還要便宜很多。另一方面，消費者對各種應用的價值還并未完全認可，而且月費制使消費者可以隨時停用，而不會受到任何懲戒。

七、未來僅僅豪華品牌能支持完全獨立的娛樂互動系統(飛行駕駛艙模式)，但通常客戶體驗不是非常好;采用獨立第三方軟硬件商業模式是各非豪華品牌品牌主要策略。

汽車廠商的娛樂信息系統，共有三種業務策略。第一種我們稱之為飛行駕駛艙模式，也就是汽車廠商完全是獨立的研發，不依賴于第三方供應商。比如寶馬的iDrive、奧迪的MMI等。第二種是共建平臺模式，也就是汽車廠商在系統平臺上，依賴于其它軟件供應商。比如微軟為福特提供的SYNC，為豐田提供的Entune技術。第三種就是常見的零散的產品功能植入，比如常見的藍牙技術、mp3應用等。一般來說，豪華品牌樂于采用第一種模式，主要原因是為了與其它品牌形成差異化，擁有獨一無二的技術特點。但問題是，這些豪華品牌提供客戶體驗口碑并不是非常令人滿意，比如寶馬的iDrive學會怎么用要花不少時間，駕駛者有時需要轉移目光去看屏幕才能操作。奧迪的MMI也有類似問題，操作菜單太復雜。而福特、豐田和日產等廠商則采用第二種模式，與專業公司合作。人機互動則相對較好，不過聲控識別效果還有待提升。

八、汽車廠商將沿數字化的價值鏈上下游進一步延伸不斷創新商業模式和業務類型。

寶馬公司前不久設立了iVentures公司，主要從事風險投資業務。投資的對象則是汽車移動解決方案方面的創業公司，往價值鏈的上游進一步延伸觸角;通用汽車正與以色列的Bezalel公司合作，關注如何在為后排乘客，尤其是兒童的娛樂提供更多的解決方案;福特和WellDoc合作，推出E-HealthMonitoring服務;豐田和salesforce。com合作，針對豐田車主推出“ToyotaFriend”的社交網絡，往價值鏈的下游邁出了新的一步。有理由相信，各汽車品牌擁有龐大的消費群體，汽車企業將會進一步挖掘這些客戶的商業價值，新的商業模式將會層出不窮。而從技術角度，車輛網、手機與汽車云鏈接等創新應用也可期待。

通過車載傳感系統，智能汽車本身具備主動的環境感知能力，此外，它也是智能交通系統（ITS）的核心組成部分，是車聯網體系的一個結點，通過車載信息終端實現與人、車、路、互聯網等之間的無線通訊和信息交換。因此，智能汽車集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、模式識別、通訊及自動控制等技術，它是一個集環境感知、規劃決策、多等級駕駛輔助等于一體的高新技術綜合體，擁有相互依存的價值鏈、技術鏈和產業鏈。

智能汽車的價值鏈

如果說車聯網在汽車安全、節能、環保方面的價值是間接、基礎性的，那么智能汽車在提高行車安全、減輕駕駛員負擔方面的核心價值則是直接、顯而易見的，并有助于節能和環保。研究表明，在智能汽車的初級階段，通過先進智能駕駛輔助技術有助于減少50%～80%的道路交通安全事故。在智能汽車的終極階段，即無人駕駛階段，甚至可以完全避免交通事故，把人從駕駛過程中解放出來，這也是智能汽車最吸引人的價值魅力所在。

智能汽車的技術鏈

智能技術系統一般由傳感器、控制器、執行器三大關鍵技術組成，主要包括：1）先進傳感技術，包括利用機器視覺技術的檢測，如激光測距系統、紅外攝像技術，以及利用雷達（激光、厘米波、毫米波、超聲波）檢測前行車輛。2）通信技術（GPS、DSRC、3G/4G），包括數臺智能汽車之間協調行駛必須的技術、車路協調通信技術，以及相應的車聯網通訊技術。3）橫向控制，包括利用引導電纜、磁氣標志列、機器視覺技術、具有雷達反射性標識帶的橫向控制。4）縱向控制，包括利用激光雷達、毫米波雷達、機器視覺技術測車間距離的縱向控制，以及利用車間通信及車間距離雷達的車隊列行駛縱向控制。

智能汽車的產業鏈

車聯網、智能交通系統（ITS）為智能汽車提供了智能化的基礎設施、道路及網絡環境，隨著汽車智能化層次的提高，反過來也要求車聯網、智能交通系統同步發展。

智能汽車的產業鏈可以描述如下：1）車聯網的產業鏈，包括上游的元器件和芯片生產企業，中游的汽車廠商、設備廠商和軟件平臺開發商，以及下游的系統集成商、通信服務商、平臺運營商和內容提供商等。2）先進傳感器廠商：開發和供應先進的機器視覺技術，包括激光測距系統、紅外攝像，以及雷達（厘米波、毫米波、超聲波）等。3）汽車電子供應商：能夠提供智能駕駛技術研發和集成供應的汽車電子供應商，如博世、德爾福、電裝等。

近日，華為技術有限公司新增多項專利信息，其中包括“一種機動車輛自動駕駛方法及終端設備”“控制智能汽車行駛方向的方法和裝置”以及“交通信號燈的識別方法、系統、計算設備和智能車”。其中，“一種機動車輛自動駕駛方法及終端設備”與“控制智能汽車行駛方向的方法和裝置”的申請日期分別在2017年6月和2017年4月，公開日期均為2020年8月。