智能網聯汽車產業體系的強力推動，將使車用傳感器迎來快速發展的重大機遇期。
編輯：感知芯視界
智能網聯汽車是通過搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，融合現代通信與網絡技術，能夠感知復雜的環境，并做到智能決策、協同控制和執行，最終可實現自動駕駛的新一代汽車。根據美國汽車工程師學會(SAE)最新標準，汽車駕駛自動化系統可分為六個等級：L0級(無自動駕駛)、L1級(駕駛輔助)、L2級(部分自動駕駛)、L3級(有條件的自動駕駛)、L4級(高度自動駕駛)、L5級(完全自動駕駛)。目前90%的新能源汽車可以達到L2級(部分自動駕駛)級別，配置有ACC自適應巡航、車道保持系統、自動剎車輔助系統和自動泊車系統等；少數新能源汽車可以達到L3級，增加自動緊急制動等功能，可在特定環境和路段下由車輛自動判斷行車環境是否可以自動駕駛，并在復雜路段自動提示司機接管操作；從L4級開始進入真正意義上的無人駕駛，該級別目前仍限制行駛區域；到了最高的L5級，車輛可以在任何區域自動行駛。汽車自動化程度越高，對傳感器的依賴就越強。目前車載傳感器根據裝備目的不同，可分為提升單車信息化水平的傳統傳感器和為無人駕駛系統提供支持的智能傳感器兩大類。傳統傳感器包括壓力、位置、溫度、加速度、流量、氣體傳感器等幾類，主要應用于動力總成系統、底盤系統、車身控制系統中。而當汽車進入智能網聯時代后，除必備的傳統傳感器外，需要更多的智能傳感器作為汽車的五官，進行外部環境感知和內部人機交互。目前用于環境感知的主流車載傳感器包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等；用于車內人員感知交互的傳感器主要有駕駛員監控攝像系統、語音識別傳感器等。高級別自動駕駛汽車裝配的環境感知傳感器數量普遍在 30 個左右，隨著智能網聯汽車的逐步普及，其對車載傳感器的需求還將成倍增長。低時延要求促使車載傳感器向著近傳感器計算方向發展。自動駕駛汽車需要快速分析數據并做出實時決策，而在傳統的感知計算架構中，傳感器和計算單元在物理空間上的分離會導致信號嚴重延遲。采用近傳感器計算(例如邊緣計算、霧計算)可以有效解決信息延遲問題。其中邊緣計算技術是在靠近傳感器的位置安裝集存儲、計算、網絡等功能于一體的開放平臺，例如將汽車電子控制單元置于各個傳感器附近，就近接收并處理傳感器數據，并作出相應決策；霧計算是將服務器大量放置在道路兩側，從而可以就近對車載傳感器數據進行分析計算，以實現更快、更可靠的導航和決策。安全性要求促使傳感器系統向著車路協同方向發展。受限于傳感器的安裝位置、感知范圍，以及路邊障礙物和周圍車輛尺寸的影響，僅使用車載傳感器無法對道路情況進行全面準確的感知，而在道路兩側安裝感知傳感器則可以為自動駕駛車輛提供“上帝視角”，從而與車載傳感器信息形成互補。5G 技術的發展也為車路傳感器的快速協同提供了基礎通信技術保障。在道路兩側密集部署感知傳感器也在一定程度上減輕了車載傳感器的成本壓力，更有利于自動駕駛汽車后期的市場推廣。數據安全要求促使傳感器與區塊鏈技術逐步融合。自動駕駛汽車本質上是使用計算機和傳感器的物聯網設備，容易遭受黑客攻擊。區塊鏈通過分布式賬本、非對稱加密、共識機制和智能合約等核心技術，建立具有去中心化、開放性、獨立性、安全性、匿名性的數據存儲系統，不僅具有數據可溯源的優勢，而且保證了節點數據無法被篡改，可以有效幫助車載傳感器系統避免DDoS攻擊。然而采用區塊鏈技術對傳感器模塊的數據存儲能力也提出了更高的要求。單點失效可能性促使智能網聯汽車采用傳感器冗余設計。單個傳感器在特定環境下失效，將導致智能網聯汽車對某一環境信息的感知不到位，從而導致汽車做出錯誤的或保守性的決策。為預防行車途中可能存在的某一關鍵性信息缺失，智能網聯汽車會采用冗余的傳感器系統。不同傳感器的工作原理和技術特性各不相同，適合不同的應用場景，可采用多類型傳感器結合的冗余方案確保行車安全。例如在外部感知層面，采用超聲波雷達+毫米波雷達+立體攝像頭+激光雷達的多傳感器冗余方案，可確保在任何狀況下都能準確感知外部環境；在定位模塊方面，采用衛星定位智能傳感器和雷達相結合的冗余設計，將基于衛星信號的絕對定位信息和基于道路特征的相對定位信息進行比對，確認汽車在當前道路中的位置，從而可以實現厘米級的定位精度。自動駕駛的技術需求提升推動了傳感器技術的快速升級，隨著新產品的不斷迭代，車載傳感器市場規模也將迅速擴大，未來車載傳感器必將迎來更大的發展機遇和更為廣闊的前景。
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