车载互联网技术在汽车行业的应用与实践

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  摘 要 车载互联网技术作为当下运用最为广泛与频繁的物联网应用,能够提高车辆使用的效率,在车辆数量不断增加的时代下大幅缓解车辆与环境的矛盾,其“互联网+汽车”的概念落地也是汽车革命中极为重大的一项变革。车载互联网的概念包括通信技术、传统运输、GPS信息、大数据和供应链等多项复杂技术的融合,因此随着技术变革的日新月异,车联网同样也面临各类风险和挑战。厘清车联网在汽车行业中的应用前景和具体的技术实践路径,能够更好地帮助汽车产业的良性发展。
  关键词 车载互联网;技术应用;汽车行业;智慧交通
  前言
  物联网是时下较为热门的一个概念,而其中应用最为广泛、发展前景最为明朗、运用技术最为成熟的领域则是车载互联网技术。早在2009年,国家相关部门便开始规定交通管理部门需要对车辆的定位联网和监督管理进行加强,GPS在2011年起在春节期间的运用,明显提高了对车辆的动态监控和管理效率,发挥了极大的作用。随着一些GPS卫星和北斗导航等技术的日趋完善,车联网技术逐渐融合大数据分析、智慧物流、智慧交通等方向,在道路运输安全和日常交通管控中都扮演着不可替代的角色。
  1 车联网技术的运用现状
  1.1 “互联网+汽车”的大趋势
  目前,汽车产业同样不再局限于传统的消费和使用,而是通过不断地融入互联网相关技术,加快产业的转型升级和技術手段运用,例如移动互联网、云计算、车辆的无人驾驶等等,这些技术也是许多国内互联网公司大力研发推进的一系列先进车联网服务方案。车联网是“互联网+汽车”大趋势下的核心概念,对于汽车产业而言,不论是对车辆的使用和管理,还是一些服务数据的对接和服务体验感的提升,都离不开车联网这一个大趋势。国内车联网的相关用户在2020年即将突破5千万,其中数据的收集、存储、分析都是极为浩大的工程量。随着用户数据的迅猛提升,相关企业不断加强对车联网技术和设备的研发使用,大部分车企都推出了自主车载系统,其中涵盖了一些云计算、云服务等多种功能,逐步形成了共建共享的车联网生态圈。
  1.2 国内外车联网技术运用现状
  国外早在过去数十年便开始了车联网技术的创新发展,智慧交通已经形成了初步的流程和架构。例如Google是最早推出无人驾驶的公司之一,联合通用、奥迪等车企,组建出汽车联盟,对无人驾驶进行研究开发;通用公司推出OnStar这一项车联网系统服务,能够对车辆进行线上诊断、语音导航和线下的紧急救援;沃尔沃也推出Drive Me项目,进行全球的数据收集分析以及后续的无人驾驶技术测试开发;日本市场中的G-BOOK服务也涵盖了路况、呼叫等服务,通过集成的数据平台中心,辅助GPS技术为车辆提供救援。
  国内的车联网技术相对来说起步较晚,基本上是从21世纪开始进行研发。上汽与联通合作开发出inkaNet服务,能够对车辆进行实时的路况通知和定位监控,上汽也在2011年的国际车展上推出了自主研发的iVoka语音识别,并与阿里集团建立互联网汽车概念,借用阿里全方位的电商、物流、交通数据,进行车辆跟踪和使用售后;百度地图则通过传感器技术研发无人驾驶,利用数据的匹配分析提升驾驶的安全性;滴滴则通过供给与需求之间的数据匹配,创新性地解决用户的出行需求问题。对未来的趋势而言,显然车联网将会运用的越来越广泛和成熟,而其中各大车企之间的研发和服务竞争、对大数据的分析和挖掘,势必引领未来汽车产业一轮接一轮的重大变革。
  2 车联网信息技术的运用
  2.1 高效通信
  一是车内通信协议,常见的例如CAN、MOST、LIN协议等等。CAN协议是目前在车联网车内通信中使用最为频繁的一种协议,适用于车辆的部件和传动,LIN协议则是对CAN的一种辅助,目的在于通过低端终端系统来降低车辆成本。二是车外短程通信,例如RFID、WiFi技术等等。RFID技术的应用前景较为良好,能够通过非接触方式的自动识别来对车辆进行较为长期的跟踪管理和控制,我国高速公路收费系统中也运用了有源RFID 5.8G ETC技术。Zigbee技术也是短程通信的一种,优势在于成本低、功耗低、技术难度低,却又能够很好地实现车辆与车辆之间的联动。三是车网融合,可以通过无线城域网络让车辆和城市进行通信,可以通过信息传输网络将车辆、设备中的收集信息利用IP技术传输到最终的数据中心和支撑平台。
  2.2 信息管控
  车联网中的信息管控主要是充分利用信息层面的技术,为城市的智慧交通提供技术支持和运输服务,是一种交通方面一体化管理、控制、协调调度的技术。主要功能在于对城市内部的交通用户出行,提供智能分析,强化区域交通的即时协调,以优化城市交通效率。常见的应用是智能收费系统控制,如其中的自动收费、收费专用ETC快速车道、拥堵定价等等。信息管理的合理运用能够显著加强交通中心对交通情况的判断,有效避免城市拥堵。
  3 车联网实践层面的运用
  3.1 智能驾驶
  智能驾驶的核心在于通过传感器技术进行对车辆的控制,通过传感器传输的数据进行自动的分析处理和判断、选择最优解,完成对车辆的指示命令。一方面能够即时感知车辆运行的动态情况,另一方面能够根据车辆状况和路况进行辅助的驾驶提示,甚至是代替驾驶员操作,例如如今的自动刹车、自动泊车等技术,未来也将朝着无人驾驶进行转变。
  3.2 平台服务
  GPS平台服务主要主要是利用定位平台向车联网系统提供数据方面的服务,主要包括:系统平台和数据平台,记录用户行为、分析用户行为、图像识别、计算机自动处理,基于地图数据,对车辆进行分析,进行大数据挖掘。
  4 结语
  文章首先概述了目前车联网技术的运用现状,如“互联网+汽车”这一大趋势背景下技术的运用,以及国内外大型车企对车联网技术的主要使用情况,分析未来无人驾驶、安全驾驶的良好前景。并逐步分析了目前车联网技术在汽车行业中技术和实践层面的运用,例如高效通信、信息管控、智能驾驶和智慧平台服务等等,车联网技术目前在车辆管理上已经有了较为广泛和完善的运用,并且仍旧处在飞速的发展过程中,在未来势必能够为道路安全、城市智慧交通带来更加强力的帮助。
  参考文献
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  [3] 贺瑞,许元斌,柳欢,等.基于大数据技术的智慧城市建设初探[J].自动化与仪器仪表,2017(6):69-71.
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