智能汽车发展的关键技术
本篇文章给大家分享智能汽车发展的关键技术，以及智能汽车的两大关键技术对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
《智能汽车创新发展战略》解读,自动驾驶模拟仿真技术加速发展
近日，发改委、工信部等11个国家部委联合出台了《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》），将智能汽车的研发作为战略方向。《战略》指出，在2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本建成；2035年-2050年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善。
《战略》在开头的内容中对智能汽车进行了定义：“智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。
一）构建协同开放的智能汽车技术创新体系： 突破关键基础技术。 完善测试评价技术。 开展应用示范试点。（二）构建跨界融合的智能汽车产业生态体系： 增强产业核心竞争力。 培育新型市场主体。 创新产业发展形态。 推动新技术转化应用。
而根据百度百科关于智能汽车的解释来看：智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，最终实现车辆按照人类意愿自动操作。
月22日，11部委联合下发《智能汽车创新发展战略》， 通知中提出：到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监督和网络安全体系将基本形成，能够实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
近日，在国家11部委联合下发的《智能汽车创新发展战略》中，也提到了要加速各地智能网联基地建设，建立健全的智能汽车测试评价体系及测试基础数据库，重点研发虚拟仿真、软硬件结合仿真、实车道路测试等技术和验证工具，并鼓励人工智能、互联网等企业成自动驾驶产业的领军者。
智能网联汽车主要学习什么?
智能网联汽车专业主要学习的课程有：电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。
金属工艺学是一门研究有关制造金属机件的工艺方法的综合性技术学科。它主要研究：各种工艺方法本身的规律性及其在机械制造中的应用和相互联系；金属机件的加工工艺过程和结构工艺性；常用金属材料性能对加工工艺的影响。
智能网联汽车主要学习电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。智能网联原本代指的是汽车技术发展的两个技术路线，即智能汽车和车联网。
具有解决智能网联汽车产品售前和售后问题的能力；具有适应智能网联汽车领域数字化发展需求的能力，具有绿色生产、安全防护、质量管理、法律法规和标准执行的相关意识；具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
汽车智能网联主要包括哪些技术?
1、环境感知技术：此技术通过摄像头、雷达等传感器设备获取周围环境信息，结合人工智能和机器学习等技术，识别和分析车辆周围的人、车、道路等要素，为车辆的自主行驶提供决策依据。 无线通信技术：该技术利用无线通信，实现车辆与车辆、车辆与路面之间的信息交互，提高行车安全和交通效率。
2、长距离无线通信技术用于提供即时的互联网接入，主要用4G／5G技术，特别是5G技术，有望成为车载长距离无线通信专用技术。短距离通信技术有专用短程通信技术（DSRC、、蓝牙、WiFi等，其中DSRC重要性较高且亟须发展。
3、环境感知技术 环境感知技术涉及对车辆自身状态、道路状况、前方行人、交通信号、交通标志、交通状况以及周围车辆的感知。这项技术是智能网联汽车的基础，确保车辆能够准确地理解其所处的环境。 无线通信技术 长距离无线通信技术主要基于4G/5G技术，尤其是5G技术，它为车载通信提供了即时的互联网接入。
4、环境感知技术：这一技术涉及对车辆自身状态、道路、行人、交通信号、交通标志、交通状况以及周围车辆的感知。它为自动驾驶和智能网联汽车提供了基础数据和决策支持。 无线通信技术：长距离无线通信技术，主要基于4G/5G技术，尤其是5G技术，为车载通信提供了即时的互联网接入。
5、智能网联汽车的环境感知技术包括对车辆自身状态、道路状况、行人、交通信号和标志、以及周围交通情况的感知。车辆自身状态感知涉及行驶速度、方向、状态和位置等；道路感知则涵盖道路类型识别、标线识别、道路状况评估以及行驶轨迹偏离检测等。
6、汽车智能网联的环境感知技术涉及对车辆自身状态、道路、行人、交通信号和标志、交通状况以及周围车辆的感知。车辆自身状态感知包括行驶速度、方向、状态和位置等；道路感知涉及道路类型检测、标线识别和状况判断，以及行驶轨迹偏离的检测。
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