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智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（车、路、人、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车，如图1-18所示。
从技术演变来看，欧、美、日自20世纪60年代开始，立足于智能交通大领域，分别从交通信息化、车辆智能化的角度进行了大量的研究，并已形成大量产业化成果。美日欧智能网联汽车发展由政府主导，起步较早，其发展尤其是网联化技术的研发，依托于智能交通系统的整体发展。在美国，它主要由联邦运输部（DOT）负责，并成立了ITS联合项目办公室（ITS-JPO），负责美国联邦公路管理局（FHWA）、美国联邦汽车运输安全管理局（FMCSA）、联邦运输管理局（FTA）、联邦铁路管理局（FRA）、美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、海事管理局（MARAD）的协同。1994年，日本政府成立了由建设省、运输省、警察厅、通产省、邮政省五省厅组成的联席会议，共同推进ITS的研发与应用，日本政府机构改革以后，目前由警察厅、总务省、经济产业省、国土交通省负责推进ITS工作。欧洲的ITS研究开发也是由官方（主要是欧盟）主导，同时，由于欧洲的大部分国家国土面积比较小，因此，ITS的开发与应用与欧盟的交通运输一体化建设进程联系密切。
图1-18 智能网联汽车的设计构想
进入21世纪，随着无线通信技术、信息技术、汽车电子技术的快速进步，智能网联汽车作为未来智能交通系统的核心环节，受到美日欧政府的高度重视，相继出台了以车辆智能化、网联化为核心的发展战略。为推动自动驾驶车辆的应用和研究，NHTSA于2013年发布了第一个关于自动驾驶汽车的政策《Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles》。该政策制定了NHTSA在自动驾驶领域支持的研究方向，主要包含以下三个方面：①人为因素的研究；②系统性能需求开发；③电控系统安全性。
基于车-车、车-路通信的网联汽车已成为美国解决交通系统安全性、移动性、环境友好性的核心技术手段。美国ITS联合项目办公室目前正在推进的项目中，绝大部分都与网联化技术相关，涉及网联汽车的安全性应用研究、移动性应用研究、政策研究、网联汽车技术研究、网联汽车示范应用工程等多个维度。为了促进欧洲智能网联汽车的研究和开发，欧盟委员会于2014年启动的欧盟第八框架计划“Horizon 2020”也在进行中。Horizon 2020项目在交通领域重点支持九个方向，其中道路、物流、智能交通系统都涉及智能网联汽车产业的相关领域。日本于2005年启动了“协同式车辆-道路系统（CVHS，Cooperative vehicle-highway systems）”的车载信息系统和路侧系统的集成开发和试验，称之为智能道路计划（Smart Way），成立了政府和企业共计223家公司和机构共同参加的开发联盟，将建立智能道路计划作为一项国家政策予以实施。智能道路计划的核心是通过先进的通信系统将道路和车辆连接为一个整体，车辆既是信息的应用者又是信息的提供者，道路拥堵信息和安全信息服务以及收费服务都通过集成化的车载终端完成。
从欧、美、日制定的战略情况来看，智能网联汽车将是未来20年交通领域最重要的技术变革，也是深刻影响汽车电子电气架构设计重要变量。
我国智能交通系统和自动驾驶技术发展比较晚，从2011年开始工业和信息化部连续多年发布物联网专项，智能网联汽车是其支持的重点领域之一；科技部在车路协同、车联网等方面已经进行了多个“863计划”的国家立项和政策支持。交通部要求“两客一危”车辆和货运车辆必须安装符合规定的车联网终端并上报数据，在这方面已形成了全国联网的大型交通管理平台。当前我国汽车的智能化正在经历从驾驶辅助到完全自主驾驶的阶段，根据智能化等级和网联等级要求，我国将智能网联汽车的发展目标定位如图1-19所示。
图1-19 我国智能网联汽车的发展历程
从技术发展路径来说，智能汽车分为3个发展方向：自主式智能汽车、网联式智能汽车和智能网联汽车。在L3以下，自动驾驶是以单车智能为主导的，网联式自动驾驶在其中发挥的作用有限；在L3及以上更高级别的自动驾驶系统中，业内认为网联式自动驾驶可能将发挥比较重要的作用。
智能网联汽车的发展已经超越了传统汽车产业范畴，它与人工智能、信息通信、大数据、云计算、半导体等新技术和新兴产业跨界相连，构建起新的汽车产业生态，将带来汽车产业乃至智慧交通体系、人类出行方式的深刻变革。世界各国都在推动共性关键技术创新，给汽车产业装上智慧“引擎”；共同致力于建设“零排放、零伤亡、零障碍”以及智慧、低碳、高效、舒适、便捷的智能网联出行体系。
我国智能网联汽车以《中国制造2025》重点领域技术路线图为基础，提出我国智能网联汽车的发展愿景包括：①安全，大幅降低交通事故和交通事故伤亡人数；②效率，显著提升交通效率；③节能减排，有效降低交通能源消耗和污染排放；④舒适和便捷，提高驾驶舒适性，解放驾驶员；⑤人性化，使老年人、残疾人等都拥有驾车出行的权利。
智能网联乘用车分阶段发展目标与里程碑如图1-20所示。
图1-20 智能网联乘用车分段发展目标与里程碑
1）2016年左右，实现驾驶辅助级（Driver Asistance，DA）智能化。通过自主环境感知实现单项的驾驶辅助功能，其中典型系统包括自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自适应巡航（ACC）、辅助泊车（PA）等；
2）2018年左右，实现部分自动驾驶级（Partial Autonmous，PA）智能化。以自主环境感知为主，并能提供基于网联的智能化信息引导，其中典型系统包括车道内自动驾驶、自动泊车（AP）、换道辅助（LCA）等；
3）2022年左右，实现有条件自动驾驶级（Conditional Autonmous，CA）智能化。具备网联式环境感知能力，可适应较为复杂工况下的自动驾驶环境，其中典型系统包括高速公路自动驾驶（Highway Pilot）、城郊公路自动驾驶（Urban Pilot）、协同式队列行驶（CACC）、交叉口通行辅助等；
4）2025年以后，实现高度或完全（High Level Autonomous/Full Level Autonomous，HA/FA）智能化。具备车与其他交通参与者间的网联协同控制能力，实现高速公路、城郊公路和市区道路的自动驾驶，在此基础上，进一步实现全路况条件下的自动驾驶。
从技术路线图和未来发展趋势看，该领域的核心零部件将集中在车载视觉系统、车载雷达系统、高精度定位系统、高精度地图、智能终端等方面；其关键共享技术包括多源信息融合技术、车辆协同控制、通信与信息交互、信息安全、人机交互与共驾、集成与控制技术等方面。
从汽车电子控制系统的软件发展的趋势看，自动驾驶软件包括自动驾驶核心软件和智能网联应用软件。智能汽车的软件架构可以分为应用软件层和软件平台层。较高级别的应用软件层包含主要的认知软件功能（例如交通状况的高级识别、其他交通参与者行为的预测、车辆的操纵规划）用于自动驾驶。这部分体现出整车企业和零部件供应商的区别。软件平台层提供基本服务，例如软件功能之间的通信和具体计算硬件的抽象，这是两者之间无差别的部分。其中，软件平台层又分为平台基础层和平台服务层。平台基础层由公开API到应用软件组件的系统软件模块组成，并实现基本平台功能（如硬件抽象、大容量存储、网络通信、电源管理和过程控制）。此外，软件平台层还提供了诸如时间和空间隔离，强制访问控制和运行时监视等低级安全和其他安全机制。平台服务层由实现高级管理和监控功能的软件组件组成，如状态管理、空中更新、诊断和实时入侵检测。该层也应该使用开源方法实现，并应尽可能复用现有的软件。软件平台层还允许应用软件组件的分区，并提供防御恶意攻击，应对设计缺陷和硬件故障的弹性保护机制。
高级智能辅助系统（ADAS）作为车辆智能化的初级阶段产品，已率先普及并商业化。根据技术条件和产业化发展阶段判断，目前还处于辅助驾驶向半自动驾驶推进的阶段。主要的ADAS技术包括自适应巡航（ACC）、车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前装预警（FCW）、自动紧急制动（AEB）、盲点探测（BSD）、自动泊车（AP）等。可见随着汽车产业的快速发展，汽车将由过去的技术与性能为评价标准逐步转向软件定义汽车，软件将成为汽车差异化竞争的焦点。
未来智能网联汽车在技术领域的需求，主要是要解析人-车（货）-路云-网的各成员系统之间的耦合关系，运用模型驱动及基于模型的系统工程方法和工具，面向多元化的应用场景对智能网联汽车信息物理系统进行架构设计，形成物理空间在数字空间的映射以及数字空间对物理空间的控制，构建逐渐由“机智”取代“人智”的智能网联汽车信息物理系统，同时应用数字主线技术，打通从研发设计、生产制造到运行管理的智能网联汽车信息物理系统全生命周期”，如图1-21所示。
图1-21 智能网联的信息物理系统架构
车辆通过车载计算平台、新型终端及可升级的控制系统，可以获得足够的计算能力；通过车载摄像头、毫米波雷达等感知技术，获得环境感知能力；通过5G、DSRC等V2X技术和应用获得云服务给与的信息；在云服务器内构建实际运用的数字空间。
物理空间与数字空间的融合，为数据采集、指令执行提供了充分的保障；可以在数字空间中利用强大的算力，对物理环境进行自适应学习、训练，并进行决策和知识积累。智能网联分层架构如图1-22所示。
智能网联汽车涉及车辆的智能化和网联化技术，其技术体系如图1-23所示。在车辆内部，通过感知技术、决策算法和控制执行模块，面向新能源电动汽车进行集成；在外部面向多级应用的车辆-道路和云端深度融合，实现网络信息交互、网联协同感知与控制。
图1-22 智能网联分层架构
图1-23 智能网联汽车技术体系
一般而言，智能网联汽车产业可以从上游产业、中游产业和下游产业来分类。
1.上游产业
上游产业包括感知、决策和执行控制系统，主要与车辆的设计有关。比如机器视觉产业环节的舜宇光学、联创电子等镜头企业；索尼、豪威科技等CMOS图像传感器；松下、麦格纳、大陆等摄像头模组企业；NXP、瑞萨、赛灵思、地平线等图形与视频处理芯片企业；Minieye、Maxieye等纯视觉算法企业。距离与位置探测产业的激光雷达、毫米波雷达、红外及超声波传感器，均以发射电磁和超声探测信号的方式，与障碍物相遇后将反射回来的信号与发射信号进行比较处理，得到目标物的位置、距离、方位、速度、姿态、甚至形状等参数。提供高精度地图服务的高德软件、百度智图科技、灵图软件、凯立德等，受产品化程度、技术标准、生产工艺、政策法律等多方面限制，国内高精地图处于初步量产阶段。在高精度定位感知方面，有基于GNSS及增强系统的定位、惯性传感器的组合导航、基于LiDAR数据与高精地图的匹配、基于视觉数据与高精地图的匹配、基于毫米波雷达数据与高精度地图的匹配、基于通信基站的定位方式。
在计算平台领域，目前来看，博世、Veoneer、安波福、伟世通、大陆、德赛西威、华为是自动驾驶计算平台领域的代表。在相对简单的高速公路L2/L3/L4场景下，车企对芯片的选型要求是算力够用即可，低成本、低功耗、满足车规级。英伟达的GPU产品不太容易满足这些要求；而对于更为复杂的一般道路场景下（无人驾驶出租车或小件货物配送），峰值算力更高的英伟达系列产品则更受认可。在高算力芯片领域，计算平台背后更核心的是高算力芯片。全球主流供应商分别是：瑞萨、高通、英特尔、特斯拉、三星、华为海思、地平线、黑芝麻科技等。其中华为海思、地平线、黑芝麻科技为自主品牌供应商。
2.中游产业
中游主要是总成和整车集成。智能座舱是指集成了智能化和网联化技术、软件和硬件，并能够通过不断学习和迭代实现对座舱空间进行智慧感知和智能决策的综合体。智能座舱的智能在于其能够将用户需求与情感融合成为其内在人格特性，满足用户不同场景的需求，故发展智能座舱应坚持以用户需求，用户体验为中心，以场景为驱动。智能座舱主要构成包括“一芯多屏多系统”、仪表盘、抬头显示（HUD）、流媒体后视镜、语音控制等，这些未来将集成整合为一个系统。
自动驾驶是多元学科的融合，在自动驾驶技术、路端基础设施、网联通信技术的驱动下，自动驾驶企业在技术路线和深耕领域上已形成清晰格局，分为全栈型企业、单车智能企业和网联赋能企业三大方向。
遵循单车智能+网联赋能的技术路径，在车端、路端、云端上同时发力，形成车路云一体化的技术壁垒，同时布局智慧交通整体运营，发展空间广阔。这类企业拥有强大自主研发能力；可以根据场景整合资源构建生态，实现车路云全栈式解决方案；拥有强大的落地运营能力、更强的数据获取能力；还可以搭建数字交通底座和智慧交通大脑，形成数据资源壁垒。全栈型企业以百度、蘑菇车联、华为为代表，随着全栈解决方案得到验证，同时在车端、路端、云端建立技术壁垒，并在智慧交通运营服务上布局的公司具有更广阔的发展潜力和想象空间。
单车智能角度落地自动驾驶包括感知、决策、执行三维度。通过跨越式技术路径攻克高级自动驾驶技术，提供单车全栈式智能驾驶解决方案。代表企业有图森未来、元戎启行、Momenta、小马智行、文远知行、AutoX、轻舟智行、滴滴出行等。
从网联赋能角度落地自动驾驶，以“智慧的路”为主，以赋能的方式，提供网联赋能解决方案，促进行业发展。通信类企业，一般以原有企业技术为基础向自动驾驶业务延伸，以合作、自研方式，从V2X和智能交通等自动驾驶业务拓展；定位类企业，有些可能具备地图采集资质，可作为自动驾驶系统的支持，提供智慧交通全栈式解决方案。代表企业有大唐高鸿、高新兴、希迪智驾、海康智联、千方科技、星云互联等。
随着节能减排与新四化等理念的推行，智能电动汽车已经成为行业共识，新兴造车势力积极探索、以及传统汽车制造企业开始积极转型，推动自身产品向智能电动汽车发展。如蔚来、小鹏、理想、吉利极氪、广汽埃安、长安阿维塔、上汽智己、上汽飞凡、北汽极狐等品牌，在股权设计、管理团队、技术布局、车型规划、渠道建设、用户共创等各方面进行改变和创新，以求重点突破，加速发展。
3.下游产业
在智能网联汽车下游产业中，汽车制造商大都积极地深度参与到交通环境和云服务的建设当中去。首先是车内网络的构造和智慧单元的开发，底层的ECU必须具备自我控制、自我诊断、远程更新等基本功能；其次必须开发面向网联的应用服务，这种服务一般是围绕着高效、节能、安全以及数字化服务开展的。
在私人出行服务领域，Robotaxi是使用自动驾驶技术代替人工驾驶员进行驾驶行为的出租车服务。由于城市出行需求上升与劳动力数量下降出现矛盾，城市车牌限制、停车养车成本增加、公共交通便利性提高等多因素叠加，出行服务人力成本逐年提高，以及交通事故量逐年上升等因素，Robotaxi的规模化普及应用越来越迫切。在公共出行服务领域，Robobus在我国已经进入规模化试运营阶段。目前包括百度、蘑菇车联、文远知行、驭势科技、元戎启行等科技公司、自动驾驶初创企业以及传统车企和零部件公司纷纷布局自动驾驶赛道，在Robobus等方面进行多线布局。成立于2017年的蘑菇车联，是全球领先的自动驾驶全栈技术与运营服务提供商，打造了国内首个城市级自动驾驶商业落地项目，拥有行业领先的“车路云一体化”智慧交通系统方案。
在干线物流领域，创立于2017年的主线科技定位自动驾驶货车服务提供商，具备领先的全栈自动驾驶技术，面向高速干线物流场景和港口物流枢纽提供自动驾驶货车及运营服务，致力于打造覆盖全国的新一代人工智能运输系统NATS，让物流运输更安全、更智能、更经济。在末端配送领域，创办于2019年的白犀牛科技致力于打造面向城市开放道路的L4级自动驾驶无人配送车，以搭建无人配送物流网络和生态规划作为战略布局，以嘉定区生鲜商场、药品、快递等民生需求为落地场景，率先开展无人配送的规模化示范应用，力争打造安全、高效、便捷、智能的全新无人化运输服务体系。在封闭园区物流场景，成立于2016年的踏歌智行公司专注于矿用车无人驾驶技术研究、产品开发和无人矿山整体工程化解决方案设计及实施，提供露天矿无人驾驶运输解决方案以及矿用车主动防撞系统。成立于2015年的智行者科技聚焦无人驾驶汽车的“大脑”研发，致力于成为多通用场景L4解决方案提供商，是业内同时具备开放L4技术能力及限定区域L4落地能力的无人驾驶企业。智能网联汽车的运营产业链如图1-24所示。
图1-24 智能网联汽车运营产业链
路侧单元及基础设施设备的提供商同样需要深度地参与到交通环境和云服务的建设中去，通过标准接口的定义和规范，路侧设备要围绕着智慧交通的总目标来进行。从更宏观的交通与产业管理层面来说，市场的规范化和标准化授权准入、交通大数据分析、政府决策、排放监控等都可以被纳入到其应有的范围。