汽车智能嵌入电动互联自动驾驶和共享车辆技术

汽车行业的数字化加速了电动互联自动驾驶和共享（ECAS）车辆的感知、计算处理、连接、推进和数据融合的技术融合。这将具有嵌入式认知功能的尖端计算范式引入车辆领域和数据基础设施，为新的移动应用提供整体的内在和外在智能。

数字技术是实现交通和运输部门绿色转型可持续发展目标的重要推动力。创新主要发生在ECAS车辆的架构、运营、智能功能和汽车数字基础设施方面。传统的所有权模式正在转向多式联运和共享移动服务。ECAS车辆的技术允许开发在具有数据解锁价值的共享硬件平台上运行的虚拟汽车功能，并引入新的基于共享计算的汽车功能。通过人工智能 （AI）、蜂窝/无线连接、边缘计算、物联网 （IoT）、智能物联网 （IoIT）、数字孪生 （DT）、虚拟/增强现实 （VR/AR） 和分布式账本技术 （DLT） 的融合，促进车辆自动化、车辆电气化、车联网 （V2X） 通信。车辆变得更加智能、互联，充当车轮上的边缘微型服务器，由集成到数字基础设施中的传感器/执行器、硬件 （HW）、软件 （SW） 和智能虚拟功能提供动力。电气化、自动化、互联互通、数字化、脱碳、去中心化和标准化是释放智能汽车可持续绿色出行应用潜力的主要驱动力。

ECAS车辆充当自主代理，使用群体智能直接或间接地相互通信和交换信息，访问独立的服务，如能源，高清地图，路线，基础设施信息，交通信号灯，通行费，停车（小额支付），并寻找紧急/智能解决方案。本文概述了人工智能技术和应用的进步，以实现智能功能，优化未来ECAS车辆的车辆性能、控制和决策，以支持在各种移动场景中加速部署。ECAS车辆、系统、子系统和组件受到严格的监管框架的约束，这些框架对自动驾驶汽车提出了严格的要求。需要对现有标准、法规和法律进行深入评估，包括彻底的差距分析。必须提供关于如何满足要求的全球准则。

ECAS车辆技术的可信度，包括基于AI的硬件和软件和算法，对于在整个汽车生态系统中开发ECAS系统是必要的。基于人工智能的技术的安全性和透明度以及人工智能系统的目的、用途、好处和局限性的可解释性对于满足可信度要求至关重要。本文介绍了ECAS车辆在车辆和基础设施级架构中基于分布式智能向域控制器、区域车辆和联邦车辆/边缘/云为中心的演变，以及人工智能技术和方法在实现不同自动驾驶和优化功能以实现可持续绿色交通中的作用。