科学技術評論：自動車の知能化の過程とその主要技術に関する考察

インターネット技術、通信技術、人工知能、コンピュータ技術の急速な発展に伴い、インテリジェンスはトレンドやファッションになりました。スマートフォンやスマート家電から、企業内のスマート製造やスマート物流まで、インテリジェンスは社会全体のあらゆる分野に浸透しています。 「インダストリー4.0」、「インテリジェント交通」、「スマートシティ」、「インターネット+」を背景に、自動車のインテリジェント化は自動車産業の発展における最も重要なトレンドとなっています。

21 世紀以降、インターネット、IT 技術、インテリジェント技術の発展は人々の日常生活に大きな変化をもたらし、同時に人々のスマート製品に対する要求をさらに高めてきました。自動車は現代人にとって重要な交通手段であるため、安全性、省エネ、環境保護、利便性、快適性などの性能に対する人々の要求は高まっています。車は人々に利便性とスピードをもたらす一方で、交通事故、都市部の交通渋滞、環境汚染など一連の問題ももたらします。国家や社会の観点から見ると、自動車産業の健全な発展は自動車産業そのものだけでなく、国の経済、環境、雇用などの問題にも関係しています。そのため、情報化と自動化を中核とする自動車のインテリジェンスが広く注目を集めています。さらに注目すべきは、自動車のインテリジェント化とコネクテッド化という全体的な流れの中で、伝統的な自動車企業に加えて、インターネット企業も自動車製造の仲間入りを果たし、無人自動車やインターネットカーなどが注目を浴びていることだ。このような発展の潮流の中で、これまで「従来型」とされてきた伝統的な自動車会社は、現在急速に発展しているインテリジェント化の潮流にどのように向き合うのでしょうか。

このような状況を踏まえ、本稿では自動車インテリジェンスの全体的な動向を概観し、国内外の関連開発計画と業界状況を概説し、自動車企業とIT業界が主導する2つの技術ルートを紹介し、さまざまな開発段階における自動車インテリジェンスの特徴と意味を深く分析し、直面している困難な問題をまとめ、技術開発に向けた提案を提示します。

自動車インテリジェンスの背景

自動車は人々の生活水準を向上させる一方で、エネルギー、環境、安全、渋滞などますます深刻な社会問題ももたらしています。中国は世界最大の原油輸入国、そして世界第2位の石油消費国となった。現在、中国の自動車燃料消費量は総石油消費量の約3分の1を占めており、この割合は2020年までに57％に増加すると予想されています。そのため、エネルギー利用を効果的に改善し、エネルギー消費を削減し、排気ガスを削減する方法は、国と業界が直面している大きな課題です。交通渋滞に関して言えば、2014年に運輸省が発表したデータによると、中国における交通渋滞による経済損失は2,500億元に達し、都市部の住民の可処分所得の20％を占めた。また、米国の交通情報サービス会社INRIXが2017年に発表した世界交通ランキングレポートによると、2016年に米国では交通渋滞により約3,000億ドルの損失が発生しました。その中でもロサンゼルスは渋滞時間が1人あたり104時間で、レポートの中で最も渋滞がひどい都市となりました。安全面では、米国道路交通安全局の統計によると、2015年の道路交通事故による死者数は3万5092人で、2014年より2348人増加した。7.2％の増加は過去50年間で最大だった。 2015年、ヨーロッパにおける交通事故による経済損失はGDPの2%に達しました。

自動化と情報技術をベースにしたスマートカーは、エネルギー、安全、環境問題を解決する大きな可能性を秘めており、大きな注目を集めています。現在、自動車の知能化に関しては、自動運転技術の活用により、人間の操作による交通事故を 90% 削減できるというコンセンサスがあります。車車間通信とインテリジェントな速度計画により、インテリジェント化の初期段階では道路交通率が10％以上増加し、高度自動化段階では道路通信率が50％～90％増加します。省エネと排出削減の面では、経済的な運転と全体的なインテリジェントな交通計画を通じて、エネルギー消費を少なくとも15％〜20％削減できます。それだけでなく、近年の電子情報分野における新技術の応用により、モノのインターネット、ビッグデータ、モバイルインターネット、自動化、インテリジェント技術の急速な発展は、自動車のインテリジェンスにも良好な技術的条件をもたらしました。そのため、従来の自動車がもたらした問題、自動車開発の新たな目標と要求、そして技術開発によってもたらされたインテリジェント化の実現可能性が、自動車のインテリジェント化の発展の牽引力と原動力を形成してきました。このような環境において、自動車インテリジェンスは業界の発展におけるホットスポットとなり、業界に大きな変化をもたらしています。

このため、世界各国は対応する自動車インテリジェンス研究計画を策定しており、欧州連合、米国、日本はいずれもインテリジェントコネクテッドカーの開発を促進するための政策や規制を発行しています。中国はまた、「中国製造2025」において自動車のインテリジェント技術の全体目標を明確に示し、マルチソース情報融合、マルチネットワーク統合に基づき、人工知能、ディープマイニング、自動制御技術を活用し、インテリジェント環境や補助設備と連携して自動運転を実現するという中国の自動運転基準を策定すると述べた。旅行パターンを変え、渋滞を解消し、道路の利用率を向上させることができます。自動運転システムを搭載した自動車は、従来の自動車に比べて総合的なエネルギー消費量が10％少なく、排出量が20％削減され、交通事故件数が80％減少し、交通事故による死亡者もほぼゼロになります。 「中国製造2025」以降、工業情報化部、国家発展改革委員会、国家測量地図地理情報局などの関係省庁や委員会は、スマートカー、ネットワーキング、スマート製造、地図情報収集、ビッグデータなど多方面からスマートカーの発展を促進するための政策を多数発表している。

自動車の知能化に向けた2つの技術的ルート

現在、自動車の知能化には2つの異なる技術的ルートがある。1つは、主に自動車会社によって自動車の運転自動化レベルを徐々に向上させることである。もう一つは、科学研究機関やIT企業を中心に無人運転技術を開発するルートです。

運転自動化のレベルを徐々に向上

自動車の自動化レベルを徐々に向上させることを目的とした技術的なルートは、自動車会社が知能化プロセスを推進するための主な考え方です。自動車技術の観点から見ると、自動車の自動化の度合いは絶えず向上しており、支援運転、半自動運転、高度自動運転、完全自動運転というインテリジェントな方向に向かって発展しています。

運転支援段階では、ドライバーが車両のメインコントローラーとなり、機械がドライバーを支援して運転の負担を軽減します。運転権や運転意図の観点から見ると、最終的な運転権は運転者が保持している（図1）。現在量産乗用車に搭載されている運転支援技術としては、横安定性制御や電動パワーステアリング制御などがある。一部の高級車には、自動駐車、アダプティブクルーズコントロール、車線逸脱警報システムなどが搭載されています。半自動運転段階では、車両の自動化レベルがさらに向上し、特定の作業条件下では、短時間で管理できる機能を備えることができます。この時点で、自動車は自律的な判断を行う一定の能力を備えています（図2）。現在、大手自動車会社は、衝突回避緊急ブレーキ、携帯電話遠隔駐車、渋滞追従、車線追跡制御技術など、特定の作業条件（低速）を管理する機能を備えた半自動運転技術の開発に多額の投資を行っています。高度自動運転段階と最終的な完全自動運転段階では、車両は高度な自律性を備えています。自動車は自律的に計画、決定、制御を行うことができ、複雑な作業条件を管理する能力や、完全な自動運転さえも実現できます（図3）。

自動車の知能化は、自動車電子技術の発展とともに形成されてきました。最も重要な変化は、車両開発プロセスにおける電子制御ユニット (ECU) の割合です。自動車用電子機器が初めて登場したのは、自動車がまだ完全に人間によって制御されていた 1930 年代初頭、自動車に搭載された真空管ラジオでした。技術の進歩に伴い、マイクロコンピュータが自動車のさまざまなサブシステムに徐々に適用され、人間のドライバーの欠点を補い、運転タスクをより適切に完了できるようにし、運転の安全性、快適性、燃費を向上させています（図4）。現在、大手自動車メーカーは自動車にさまざまな運転支援システムを搭載しており、現時点では自動車エレクトロニクスのコストが自動車の総コストの 45% 以上を占めています。知能化も将来の自動車の開発方向の一つとなり、この開発ルートの最終目標は完全な自動運転を実現することであることは容易に想像できます。自動車エレクトロニクスの規模の成長は図5に示されています。

国家レベルでは、各国が発行するスマートカー自動化分類基準は、全体的な原則は同じですが、詳細は若干異なります。中国は「中国製造2025」において、スマートカーの自動化を運転支援（DA）、部分的自動化（PA）、高度自動運転（HA）、完全自動運転（FA）の4つのレベルに分け、各段階に機能的な定義を与えている。典型的な自動車インテリジェント技術の分類基準を図 6 に示します。

無人運転技術の発展の道

自動運転技術は、自動車の知能化に向けたもう一つの技術的な道です。無人運転車の主な特徴は、自動車の自動化の段階的な開発を省略し、直接的に無人運転車を実現することです。研究は主に科学研究機関やIT企業から行われ、技術の実証に重点を置いています。適用分野は、閉鎖型および半閉鎖型の鉱山、ドック、大規模物流現場などの特殊なシナリオにまで拡大できます。近年、米国、欧州、日本などの国々では自動運転車の研究が行われており、一定の進歩が遂げられています。

米国は自動運転車の分野で最も早く研究を開始した国であり、最も先進的な技術を有している。国家レベルでは、国防高等研究計画局（DARPA）がアメリカの自動車会社、科学研究機関、大学に資金を提供し、軍事分野における無人運転技術の応用を研究している。具体的なプロジェクトとしては、ALVプロジェクト、DEMO-II計画、DEMO-III計画などがあり、Googleは現在、世界で最も自動運転車の分野で大きな成果を上げている企業です。 Google の無人運転車は 100 万 km 以上の道路走行テストを実施しました。現在、ネバダ州、フロリダ州、カリフォルニア州、テキサス州、ミシガン州、首都ワシントンでは、無人運転車の公道走行を許可する法律が制定されているが、現時点では試験目的に限定されている。ドイツは、無人運転技術の研究を開始した最初の国の一つでもあります。ドイツのミュンヘンにあるドイツ連邦軍大学は、1980年代初頭からメルセデス・ベンツと協力して自動運転車の開発を始めました。その代表的な成果は、メルセデス・ベンツS500無人運転車で、2013年に市街地や都市間道路での長距離自動運転テストを完了し、125年前のメルセデス・ベンツの妻ベル夫人の旅を再現しました（図7）。

諸外国は早くから無人運転の分野で研究を開始し、多額の投資を行ってきたが、この分野における中国と海外の技術格差はそれほど大きくない。南京理工大学、北京理工大学、清華大学、合肥物理科学研究所、中国科学院、西安交通大学、軍事輸送学院、上海交通大学、湖南大学などの研究機関は、無人運転車の主要技術において一連の研究進歩を遂げている。国防科技大学は1980年代から無人運転車の研究を進め、2003年に「紅旗旗艦自動運転システム」の開発に成功した。このシステムは高速道路の通常の交通状況下での自動追い越し機能を備えており、安定した自動運転の最大速度は時速130キロに達する。 2006年、新世代のHongqi HQ3無人運転車の開発に成功しました。この車は、中国の先進的技術成果として、2006年9月に北東アジア投資貿易博覧会に参加し、2007年1月にはロシアの「中国年」活動に参加した。 2011年には長沙から武漢までの長距離無人運転が完了した。これらの研究機関や科学研究機関の研究結果から判断すると、中国の無人運転技術は大きな進歩を遂げているが、依然として多くの困難に直面している。特に、技術レベルの不足、主要部品の輸入への依存、政策や規制の不備などの問題が顕著です。

無人運転技術は長期にわたって注目され研究され、大きな進歩を遂げてきたが、実際の推進と大規模応用の観点から、無人運転車が人間の移動手段となるためには、法律、事故責任、運転の楽しさなどの問題に直面することになるだろう。しかし、無人運転技術は自動車のインテリジェント化プロセスのすべての段階で重要な役割を果たすことができます。例えば、無人運転技術におけるセンサー認識、車線追跡、経路最適化、能動的な障害物回避などのシナリオベースの機能や技術は、漸進的開発ルートの特定の段階に移植することができます（図8）。

自動車の知能化プロセスにおけるコネクティビティ

コネクテッドカー

近年、電子情報分野における新技術の発展に伴い、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モバイルインターネットなどの新技術が伝統的な産業に浸透しつつあります。自動車業界では、対応するトレンドは車両ネットワーキングと呼ばれています。車両ネットワークとは、通信の相互接続に基づいて車両が環境を認識し、決定を下し、動きを制御する能力を指します。車両のインターネット環境では、車両の位置、速度、ルートなどの情報が巨大なインタラクティブ ネットワークを構成します。車両は、全地球測位システム（GPS）、無線周波数識別（RFID）、センサー、カメラ画像処理などのデバイスを通じて、自らの環境情報や状態情報を収集することができます。インターネット技術を通じて、すべての車両はさまざまな情報を中央プロセッサに送信できます。コンピュータ技術を通じて、この大量の車両情報を分析・処理し、車両で利用できるようになります。自動車の観点から見ると、Internet of Vehiclesは、車両間、車両と基地局、基地局間の通信を可能にし、リアルタイムの道路状況、道路情報、歩行者情報などの一連の交通情報を取得し、最終的には運転の安全性の向上、渋滞の緩和、交通効率の向上、車内エンターテイメント情報の提供などの機能を実現します。

車両インターネットとは、車載ネットワーク（成熟したバス技術を応用して標準化された車両ネットワークを構築）、車載モバイルインターネット（車載端末が通信技術を通じてワイヤレスでインターネットに接続される）、車車間ネットワーク（DSRC（専用短距離通信技術）技術と無線LANをベースとした動的ネットワーク）を統合した技術です。車両自体に関する限り、車両のインターネットの主な機能は、1) 情報サービスと管理であり、主に車載サービスとインターネット エンターテイメントに反映されます。 2) 車両のセンシングと認識条件を改善し、車両の自律的な計画と意思決定のためのより豊富な外部リソースと参照情報（交通情報、道路地理情報、車外情報交換技術（V2X）、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなど）を提供します。車をより安全、よりエネルギー効率が良く、より快適にします。もちろん、車両のインターネットは、インテリジェントな交通管理や緊急救助などの社会的機能も提供できます（図9）。

注目すべきは、スマート コネクテッド カーはもはや自動車業界に限定された用語ではないということです。多くのIT技術企業も、スマートカー、自動運転車、車両ネットワーク技術の研究に取り組んでいます。 GoogleやBaiduなどの多くのテクノロジー企業も独自の自動運転車を発売している。しかし、上で述べた自動車インテリジェンスの2つの技術的ルートと同様に、インターネット企業やIT企業は、実際には、世界とつながり、快適で温かみがあり、楽しくて信頼できるコックピットをユーザーに提供したいと考えています。このような機能を実現するための前提条件は、自動車の高度な自動化（ホスティング技術）または無人運転の実現です。そのため、従来の自動車メーカーの考え方と比較すると、インターネットおよびIT企業は、従来の自動車会社の技術的障壁を回避するために、無人運転と純粋な電気駆動をより追求しています。道路交通環境が複雑なため、無人運転を短期間で実現することは不可能です。そのため、インターネットやIT企業は、将来のインテリジェントネットワーキングに必要なインテリジェントセンシング認識、RFID無線周波数識別、通信などの技術を研究の焦点とし、自動車会社との協力を積極的に模索して、無線通信ネットワークや高精度地図などのサービスを自動車会社に提供していくことになるだろう。

接続性はインテリジェントプロセスに新たな機会をもたらす

自動車の知能化の発展を制御技術の観点から見ると、自動車の知能化の技術は主に、知覚、計画、意思決定、制御で構成されています。認識と情報取得の面では、主に車載型とネットワーク型の2種類があります。インテリジェント開発の初期段階では、車両間および車両と道路間の通信は通常考慮されず、自動運転車のインテリジェント制御は、車載レーダー、カメラ、およびその他のソースからの情報に依存します。車載ソリューションの限界は、主に、周囲の運転環境に関する情報を十分に取得できないこと、大規模なアプリケーションのコストが高いこと、都市環境を全方位的にスキャンできないことなどです。

自動化のレベルが深まるにつれ、特に高度自動化および完全無人運転の段階では、自動運転への需要とますます複雑化する道路交通環境により、周囲の環境に対する要求が高まっています。交通システムのインテリジェンスと自動車のネットワーク化により、この需要スペースを満たすことが可能になります。インテリジェント交通システムと車両ネットワークでは、高速通信設備と統合通信プロトコルを利用して、車両が周囲の複雑な交通環境、道路の地理情報、周囲の車両情報、歩行者情報を完全に認識して理解し、自律的な計画と意思決定を実現します。制御の観点から見ると、この機会は外部情報への完全なアクセスとして表現できます (図 10)。

インテリジェント車両開発の鍵となる技術

インテリジェントカーは、環境認識、計画と意思決定、実行制御、および多段階の運転支援を統合した総合的なシステムです。インテリジェント車両の研究には、コンピューター、最新のセンサー、情報融合、通信人工知能、高度な自動制御など、複数のハイテク技術を総合的に活用する必要があります。自動車の知能化の鍵となる技術には、環境認識技術、車両協調制御技術と運転最適化技術、ヒューマンマシンインタラクションと運転権割り当て技術、データセキュリティとプラットフォームソフトウェアとインフラストラクチャ、技術規制と検証プラットフォームなどがあります。以下では、センサー認識、意思決定と制御、補助プラットフォームと技術の3つのレベルから説明します。

センサー認識レベル

センサー認識レベルでは、主に環境認識とマルチセンサー情報融合技術、認識とオンラインインテリジェント検出技術、車両運転状態推定方法、交通車両と歩行者の行動予測、車載とネットワーク化の情報融合技術、V2X通信モジュール統合技術などがあります。 このレベルでの主な機能と目的は、レーザー、ミリ波、超音波レーダー、カメラなどの車載センサーと、車両のインターネットを通じて取得したマルチソースデータを使用して、計画と意思決定に必要な条件を車両に提供することです。情報の信頼性、セキュリティ、正確性、信憑性の向上についても十分に考慮する必要があります。

意思決定と管理レベル

意思決定と制御は自動車の自動運転の中核部分です。計画・意思決定の目的は、収集した情報をさらに処理し、得られた情報に基づいて計画や意思決定を行い、支援運転や自動運転を実現することです。

意思決定と制御のアーキテクチャ。インテリジェント車両のネットワークアーキテクチャと制御を図11に示します。計画意思決定層と実行制御層が車両の上位と下位の制御フレームワークを構成していることがわかります。上位レベルの計画と意思決定は車両制御ユニットで実行されます。意思決定システムのタスクは、全体的な運転目標、車両の状態、環境情報に基づいて、運転行動、経路計画、速度計画などの問題を決定することです。意思決定メカニズムは、安全性を確保しながら、可能な限り多くの作業条件に適応し、快適で省エネかつ効率的な正しい意思決定を行う必要があります。下位実行層は、その機能に応じて、ステアリング、駆動、ブレーキ、サスペンションの横方向および垂直方向のシステムに分けられます。下位実行層が上位計画からの指示にいかに迅速に応答し、実行できるかということも、インテリジェントシステムの開発において研究する必要がある重要な課題です。したがって、制御アーキテクチャの観点から見ると、自動車のインテリジェント運転は車両レベルで制御され、この目標を達成するための前提条件は車両レベルでの協調制御です。主要技術には、車両協調制御および運転最適化技術、多目的最適化理論および方法、車両の自律動作意思決定および高精度の横方向および縦方向追従制御技術、車両と環境情報を統合する省エネ技術、高速近距離追従/隊列走行技術、および過酷な作業条件下での車両の緊急障害物回避技術が含まれます。

意思決定と制御の方法。実用的な工学的手法の観点から見ると、意思決定と制御は主に人工ヒューリスティックスと自律学習に基づく意思決定と制御の手法に分けられます。現在、従来の車両では一般的に人工的にインスピレーションを得たコントローラーが使用されており、ほとんどの制御システムは主に特定の法則やルール テーブルに依存しています。この方法はエンジニアリング上の適用性は優れていますが、制御構造が単純で、期待どおりの結果しか処理できません。自動車の自動化レベルが深まるにつれて、車両の自律的な意思決定能力に対して新たな要件が提示されます。自動車は、追い越し、巡航、車両の追従など、特定の動作条件で計画決定を行う必要があるだけでなく、より複雑な道路交通環境や予測不可能な動作条件に適応するためのオンライン学習機能も必要です。この能力は無人運転を実現するためにも欠かせない能力です。同時に、既存の自動車制御システムが一定期間稼働すると、部品の老朽化や摩耗などの問題により、工場での校正パラメータが最適な状態ではなくなり、制御性能が低下します。車の「自律性」は、自動メンテナンスや調整にも反映されます。車の自動制御システムは、車の運転データと性能評価に基づいてインテリジェントな調整（自己調整）、診断、メンテナンスを実行するためのインテリジェントなアルゴリズムと組み合わせる必要もあります。単一の車載制御システムを中核とするコンピューティングユニットでは、リアルタイムコンピューティングの要件を満たすことができなくなったことを考慮して、人工知能（ステートマシン、決定木、ディープラーニング、強化学習など）、ビッグデータ技術、クラウドコンピューティングを通じてコン​​ピューターが自動的に決定を下す方法が徐々に注目を集めています。

人間と機械の相互作用と運転権の割り当て。自動車の運転支援や自動運転技術の継続的な発展により、自動車と運転者の関係は非常に複雑になっています。環境情報の認識に基づくさまざまな車両アクティブ制御システムと、異なる個性を持つドライバーが協力して、スマートカーの並列バイナリ制御を構成し、人と車の間に動的なインタラクティブ関係を形成します。自動車の知能化は大きく進歩しましたが、真の無人運転を短期間で実現するのは困難です。したがって、今後も長い間、スマートカーは人間と車両の共同制御という状況に直面することになるだろう。自動車の自動化の度合いが高まり、自律的な意思決定権限が拡大するにつれて、自動車の意図と人間の意図は必然的に結合し、制約を受けることになる。同時に、自動車は他の工業製品とは異なり、パーソナライズされたニーズが強い製品です。自動車の自律的な意思決定と制御に対するユーザーの受け入れは、自動車の価値を示す重要な指標です。したがって、人間化されパーソナライズされた自動車インテリジェント制御システムを確立し、人・車両・環境の全体的なパフォーマンスを最適化することは、インテリジェント自動車技術の開発において緊急に解決しなければならない重要な課題です。

車両の洗練された認識および制御機能と比較すると、人間の運転行動は曖昧さ、劣化、および個人化を特徴とします。また、人間と比較すると、車両は学習能力が比較的弱く、未知で複雑な作業条件に対する意思決定能力も低い。したがって、人間と車両の相互作用と人間と機械の共同運転には 2 つのレベルのタスク分割があります。1 つ目は、ドライバーと機械制御の間での運転権の切り替えです。 2つ目は、ドライバーとマシン制御の間の運転権の融合です。運転権の切り替えの観点からは、切り替えのタイミング、切り替えのスムーズさ、切り替え中のドライバーの適応性と受容性が、対処する必要がある重要な問題です。運転権統合の観点から分析する場合、機械制御による人間の操作への干渉、機械制御による人間の運転体験への影響、および運転者による制御システムへの干渉に焦点を当てる必要があります。したがって、ヒューマンマシンの相互作用と運転権の割り当ての問題には、主に、ヒューマシンダイナミクスの統合モデリング方法、ヒューマンマシンの共同運転、指定された運転戦略、運動安定性理論、ヒト産卵環境閉鎖システムの動き安定性理論、評価方法などの重要な問題が含まれます。

サポートプラットフォームとテクノロジー

情報セキュリティ技術。車両の接続性により、アプリケーションエクスペリエンスとインテリジェントな可能性が向上しますが、インターネット接続に新たなセキュリティリスクももたらします。技術的な観点からは、自動車ネットワークが設計されたときに情報セキュリティの問題は考慮されず、車両を徐々に制御する電子制御ユニット（ECU）の数が徐々に増加したため、攻撃ポイントの数が増加しました。自動車情報システムは、自動車産業の重要な開発分野となっており、この問題を解決することは、インテリジェントで接続された車両を実現するためのしきい値でもあります。自動車情報セキュリティモデリングテクノロジー、データストレージ、伝送とアプリケーション、自動車情報セキュリティテスト方法、情報セキュリティの脆弱性緊急対応メカニズムなどの3次元セキュリティシステムを含む情報セキュリティテクノロジー。360インテリジェントコネクテッド車両情報セキュリティ研究所は、「2016インテリジェントコネクテッド車両情報セキュリティレポート」をリリースしました。報告書は、スマートコネクテッドビークルが直面する情報セキュリティの脅威には、主に自動車テレマティクスサービスプロバイダー（TSP）、アプリセキュリティの脅威、車両に取り付けられたTボックス（テレマティクスボックス）セキュリティの脅威、車両内情報システム（IVI）のインフォテインメントシステム（IVI）セキュリティセキュリティの脅威、ECUセキュリティの脅威、およびECUのセキュリティの脅威、および侵入のセキュリティの脅威、および侵入のセキュリティの脅威、および侵入のセキュリティの脅威、ECUのセキュリティの脅威、ECUのセキュリティ脅威、および侵入のセキュリティの脅威には、主に、スマートコネクテッドビークルが直面する情報セキュリティの脅威が含まれていることを指摘しています。

技術的な規制と検証プラットフォーム。特にネットワーキングの新しい機会に直面して、自動車インテリジェンスのプロセスが継続的に深化され、インテリジェントな運転支援技術標準システムの確立、マルチネットワーク統合テスト、評価、標準、およびV2X通信技術標準システムの確立が緊急の問題になるようになりました。たとえば、1968年に採用された道路交通に関するウィーン条約では、車両の自律運転技術に関する規定により、ドライバーは常に自分の車両または直接的な動物の力を制御する必要があり、車両を運転する責任は人間のドライバーの責任であり、自律的な意思決定と車の制御が制限されなければなりません。したがって、国連（UN）の枠組みの中で、交通安全フォーラム（道路交通安全ワーキンググループ、WP1）は、近年この規制の改訂に取り組んでいます。この修正は2016年3月22日に施行されました。修正は、国連車両規制に完全に準拠している場合、またはドライバーが技術の電源を切ることを選択できる場合、自動運転技術への車両を自動運転技術に運転する責任を引き渡すことが許可されることを明確にしています。

テクノロジーのデモンストレーションアプリケーションと検証プラットフォームの観点から、以前の自動車安全技術テストは、ほとんどのテストサイトでの単一条件テストにほとんど限定されていました。ただし、インテリジェンスのレベルが向上するにつれて、単一条件のテストと比較的単純なインフラストラクチャと検証プラットフォームは、スマートカーテクノロジーのデモンストレーションアプリケーションと工業化のニーズを満たすことができなくなります。さらに、V2Xテクノロジーでは、車両が他の車両、交通インフラストラクチャ、自転車などと通信することを必要とします。テストサイトのサイズと労働条件の複雑さの両方に高い需要を置くさまざまな情報を取得します。このため、閉じたインテリジェント接続テスト領域を確立する必要があります。つまり、十分な長さでできるだけ多くの作業条件を含む実際の道を確立する必要があります。道路インフラストラクチャには、統一された標準の通信機器が装備されており、テスト車両は統一された通信方法も使用しています。したがって、テストロードインフラストラクチャの構築とインテリジェントな技術検証プラットフォームの開発は、注目すべき領域でもあります。

インテリジェント車の開発に関する考え

自動車インテリジェンスの開発の観点から見ると、従来の自動車メーカーは常に自動車情報を促進する主要な力でした。手動運転から補助運転への移行であろうと、運転補助運転から半自動運転への移行であろうと、固定労働条件下で特定の問題を解決するプロセスです。インテリジェンスの初期段階では、自動車のインテリジェントな制御は、オンボードセンサー（レーダー、カメラなど）の増加と基礎となる制御の改善に依存していましたが、ネットワークアーキテクチャと制御アーキテクチャに構造的な変化はありませんでした。ただし、自動車ネットワーキングの深化により、自動車インテリジェンスのプロセスが大幅に加速しています。自動車業界では、インテリジェンスを深く統合し、ネットワークを深く統合するインテリジェントアップグレードは、車両ネットワーキング、スマートトランスポート、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、スマートな意思決定などのテクノロジーの統合を意味するため、以前の自動車技術のアップグレードとは異なります。したがって、インターネットベースの自動車製造会社の台頭は、従来の自動車メーカーに前例のない圧力をもたらしました。

ただし、自動車のインテリジェント化プロセスの主なルートが変更されておらず、「自動車指向の」テクノロジー開発ルートを継続していることは注目に値します。自動車のインテリジェントな機能を徐々に改善し、自律運転の程度を改善することは、依然としてインテリジェントな開発の核となっています。インターネットベースの自動車製造と比較して、従来の自動車会社には明らかな製造の利点と技術的蓄積があります。したがって、自律運転の分野における車両メーカーの影響は、必然的にインターネットの巨人やスタートアップの影響を上回ります。

スマートカーの開発についての私の考えは次のとおりです。

1）インテリジェントコンポーネントとシステムの詳細な開発、低レベルの制御ユニットを接続し、車両コントローラーによる車両の実際の制御を実現します。中国の自動車産業の独立したイノベーション能力は改善を続けており、自動車電子市場の独立したブランドの数と規模は拡大し続けていますが、車両制御に関連するコア自動車コンポーネントとシステム制御ユニット、特に安全性能に関連するものは依然として外国企業によって管理されています。自動車会社がインテリジェンスの一般的な傾向の下で独自のインテリジェントルートをたどりたい場合、車両コントローラーレベルでの自律能力は特に重要です。したがって、将来のスマートカーに焦点を当て、スマート機能を定義しながら、低レベルの制御ユニットを落ち着かせて接続し、車両の各実行層を制御する能力を向上させ、インテリジェントな計画と意思決定の基礎を提供する必要があります。

2）自動化と情報化の開発動向に追いつく。自動車インテリジェンスの開発史の観点から、ネットワーキングの新しいリソースを追加したとしても、自動車インテリジェンスのプロセスは、本質的に自動車自動化のレベルを改善するプロセスであり、自動車における自動車用エレクトロニクスと自動化システムの適用規模を継続的に拡大するプロセスです。したがって、自動車のインテリジェンスの傾向を真に掘り下げ、独自の利点を備えた自動車のインテリジェントシステムを開発するために、自動車インテリジェンスの開発に関与する自動車企業と部品会社は、業界2.0、3.0（自動化、情報化）および自動化システムでコースを受講する必要があります。

3）車両のインターネットに関連する技術を積極的に研究および開発する。自動車のインターネットの導入により、自動車のネットワークアーキテクチャとソフトウェアプラットフォームは変更する必要があります。研究は、システムの健康インテリジェント検出技術、システムインテリジェント修理技術、車両に取り付けられたインターネットアプリケーション統合プラットフォームソフトウェア、および自動運転車に取り付けられた組み込みオペレーティングシステムプラットフォームソフトウェアに焦点を当てる必要があります。