大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于汽车品牌机遇和挑战的问题,于是小编就整理了2个相关介绍汽车品牌机遇和挑战的解答,让我们一起看看吧。
汽车行业新商机?
智能化和电动化变革为中国汽车产业换道超车孕育出新机遇,特别是在国家创新战略驱动下,中国车企在新能源汽车上半场实现良好开局。要在下半场继续胜出,我们必须正视产业发展进程中面临的种种困难和挑战,立足自身实际,扬长补短,变压力为动力,抓牢汽车产业发展新机遇。
从行业层面来看,与有着100多年历史的世界汽车工业相比,中国汽车工业与成熟的市场阶段尚有距离,行业格局也处于剧烈变动中。过去一年,传统燃油车市场留存85个品牌,月销量千台以下的品牌有34个,有9个品牌消亡。在新能源汽车赛道,我国汽车产业换道先行,取得了某些先发效应,为我国由汽车大国转向汽车强国提供了机会,但机会窗口期不会太长
无人驾驶汽车的发展面临哪些机遇和挑战?
这项技术还有待时间的考验,一切新生的科技都要符合社会发展的步伐,包括无人驾驶技术的流行,如同之前的智能手机一样,肯定会有一部分先接受并使用它的少数人群,当发展到一定的阶段,也就是相关法律法规都在这个过程中一步步完善起来的时候,才是这项技术真正开始被世人所接受的时候。
需要解决的问题,一个是针对无人驾驶法律的完善,另一个是人们对新技术的应用认知以及道路交通的迭代创新发展。
发展无人驾驶汽车已经成为一种趋势,无人驾驶汽车将会给社会各个行业带来极大的改变,也必将会带动很多新兴行业的兴起。因此也会带来很多商机和财富。无人驾驶汽车通过智能化交通信息平台,车与车,车与路之间的协同,从而实现对行程的智能化管理,缓解交通堵塞以及***浪费的问题。
但是实际交通环境复杂多变,人工智能与人脑智能之间存在较大的差距,传感器的精度也会出现一些问题,因此无人驾驶汽车的发展也会面临很多挑战。在复杂交通环境下车辆无人驾驶仍然需要做进一步研究,并需要解决如下几个问题。
第一个问题就是复杂交通环境下的可靠环境感知。复杂交通环境可以分为静态环境和动态环境。静态环境包含道路基本构造以及附属设施(包括标志,信号等),动态环境包括机动车,非机动车以及行人等地面移动物以及气候,天象等。尽管目前视觉,听觉和脑信息处理已经取得了一些进展,但是大部分研究局限在实验环境下,只适合简单的交通环境,因此应对复杂环境来说就有些局限性了。
第二个要解决的问题就是拟人认知的视听觉信息处理与决策。因多模态异构传感器设备数量增多,对无人驾驶汽车的实时反应能力提出了更高的要求,但是车上的***毕竟有限,因此使得环境感知信息不完整,高度动态变化,多模态,甚至不一致性等特点,因此对无人驾驶汽车认知与决策模型提出准确性,实时性,鲁棒性等方面严峻的挑战,因此需要建立参考人类认知机理的无人驾驶车辆视听觉信息认知模型,并在实车中进行综合应用。
第三个要解决的问题是要适用于无人驾驶车辆的控制系统一体化设计。在无人驾驶汽车的发展过程中,考虑多方面的综合因素,需要对车辆感知系统,控制执行系统,车辆固有系统进行一体化设计。这是无人驾驶汽车走向应用并且实现产业化的关键。除此之外,法律诉讼以及***问题也是无人驾驶汽车需要亟待解决的问题。
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自汽车诞生至今,整个行业逐渐趋于饱和状态,目前的汽车市场竞争越来越激烈,厂商也在寻求不同的发展方向。而智能化、电动化、轻量化,是业界公认的汽车的三***展方向。其中,汽车的智能化,尤其是无人驾驶技术最为引人关注。不可否认,无人驾驶汽车前景很是诱人,当前的技术研究确已取得长足进步。但是,以现在的技术,无人驾驶汽车还难以应对复杂多变的现实路况。要让无人车真正上路,我们究竟还面临哪些挑战?
如何比人类驾驶更安全
无人驾驶的最终目的是让无人车比人类最好的驾驶员还要好。现实的交通环境非常复杂,一般的人工智能系统可以犯错,而无人驾驶系统与生命相关,不允许犯错。近年来,无人车事故频发,谷歌无人车因判断失误撞上了一辆公交车,美国一辆特斯拉轿车在自动驾驶时与卡车相撞,Uber今年全球首例无人驾驶撞死行人。目前,无人驾驶汽车如何对感知复杂的交通场景,做出安全的回应还需要进一步研究。
成本是量产的短板
无人车必须依靠传感装置录入周边信息,目前不少公司都***用了车顶360度不断旋转的圆柱体,也就是64线激光雷达,可以全方位感知周围信息,而该装置卖价曾经高达50万元人民币。64线激光雷达的卖价高,并非因为成本高,而是因为产量低,销量少。
无人车的立法滞后
要想让无人车大规模驶上公路,必须完善当前的法规制度。比如一旦发生无人驾驶***问题,应该有明确的法律法规和事故责任判定,谁是责任主体?是车主,无人驾驶系统提供商还是汽车厂商?尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规非常必要。
相信随着科技的发展,相关法律的完善。真正意义上的无人驾驶汽车将很快走进我们的生活。(文|文凤汽车/小拉车 Fans)
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