2016年已經過去，2017未來已來。
回顧過去的一年里，各類科技產品層出不窮，為我們的生活添彩。而過去一年中藍鯨TMT不斷報道著國內外重大科技新聞。
上周，《從AI、VR到智能穿戴，2016智能硬件：我很忙》一文為大家盤點了2016年的智能硬件回顧與未來趨勢預判。
而今天，藍鯨TMT將對智能汽車這一領域進行盤點與梳理，以及預測它在2017年將會有怎樣的變化。
近兩年，智能汽車絕對是汽車行業最熱的關鍵詞之一，其經歷了質疑、爭論、跟風、試錯等一系列鋪墊和積累。
2016年，是許多行業的元年，同時它也是智能汽車發展的元年。內容包括產品形態、商業模式、產業趨勢等諸多方面。而2017年，這些概念都將進入實質發展階段，正式落地。而一些傳統車企和互聯網巨頭也開始紛紛布局智能汽車領域。
一說到智能汽車可能很多人都會想到無人車，是的，但它只能說是智能汽車中的一環，而智能汽車則包含車聯網、網絡安全、人機交互、智能傳感器等多個軟件和設備，我們可以把它稱之為智能汽車“生態鏈”。
1.百度無人車獲美政府測試牌照
去年9月1日，百度宣布正式獲得美國加州政府頒發的全球第15張無人車上路測試牌照。在培育3年后，百度無人駕駛項目有望進入快跑期。有消息稱，百度計劃2018年推出無人駕駛量產車型。
根據相關機構的研究，2015年全球智能汽車市場需求1900億元，自主駕駛和安全系統占據優勢地位，至2020年，自主駕駛翻5倍、安全系統翻4倍，總市場空間7000億元。國內市場2015年市場需求700億元，至2020年超2500-3000億元。
2.樂視超級汽車量產還有待時日
去年4月20日，樂視超級汽車概念車正式亮相，樂視創始人賈躍亭稱，樂視超級汽車的百公里加速、續航里程、最高時速將全面超越特斯拉Model S。
而樂視汽車具備較強的互聯網基因，前臉配有超大的LED屏，可向路人顯示車輛狀態，主打智能互聯概念，可以實現自動駕駛功能，并實現自我學習，具備人臉識別、情緒識別、環境識別和路徑識別等功能。自宣布造車計劃以來，樂視汽車先后戰略投資充電樁公司、控股易到用車、與美國初創電動車公司Faraday & Future達成合作，逐步完善產業鏈布局。
而后樂視被曝資金鏈出現問題，汽車工廠隨之停工。但目前，樂視已經“補血”完畢，其工廠也正式開建。但有業內人士表示，樂視汽車要真正駛向實際道路還有一段距離。
3.特斯拉系統存缺陷至人死亡
去年5月，美國一位特斯拉車主出車禍而亡，而這位名叫Joshua Brown的男人也不幸地被稱為自動駕駛汽車的第一位死者。諷刺的是，事故發生前不久這哥們還在發布視頻，為特斯拉autopilot系統實力打廣告。
今年7月，美國一位Model S車主在使用Autopilot自動駕駛模式時發生事故死亡，美國高速公路交通安全委員會表示，將對2.5萬輛特斯拉Model S車型展開初步調查。
今年9月，一男子駕駛特斯拉在高速公路行駛，前車躲避障礙物，該男子躲閃不及撞上道路清掃車發生車禍。這是國內首起披露的特斯拉自動駕駛功能引發的致死交通事故。
特斯拉隨后承認，“Autopilot正在改善，但仍缺完美，因此司機需要保持警惕。數據顯示，在有司機監督的情況下啟用，Autopilot能減少司機的操作負擔，相對于純手動駕駛從統計意義上帶來更好的安全性。”
特斯拉的擁有者永遠不會認為它有什么問題，就好像蘋果的粉絲會不假思索地排隊購買iPhone一樣。但是隨著特斯拉這起“自動駕駛奪命車禍”，也再次引起了無人駕駛的路線之爭。
4.上汽聯合阿里巴巴推出互聯網汽車
去年7月，上汽集團與阿里巴巴舉辦了名為“登陸·探索”的互聯網汽車新品類聯合發布會，“全球首款量產的互聯網汽車”榮威RX5上市，共推出兩個排量共8款車型，而此次，上汽和阿里強強聯手，讓汽車真正插上互聯網翅膀，實現人-車-世界互聯。這被譽為是阿里巴巴進入智能汽車領域最重要的一環。
5.長安汽車完成無人駕駛測試
去年4月17日，長安汽車宣布完成2000km超級無人駕駛測試項目。長安汽車此次長距離無人駕駛測試總里程 超過2000km，在歷時近6天，途經四川、陜西、河南、河北等全國多個省市及地區后，最終抵達北京。
根據長安汽車智能汽車技術發展規劃，高速路況的長途自動駕駛汽車計劃于2018年實現量產，復雜城市路況的完全自動駕駛汽車計劃于2025年實現量產。
……
智能汽車領域“危機四伏”
回顧2016年的智能汽車行業，可以用一句成語來形容——如火如荼。可能它是除了VR行業以外最火的領域了。
通過剛才的小盤點，我們可以看到關于智能汽車的種種新聞，而令人印象最深的，可能莫過于特斯拉的安全事件，畢竟特斯拉在無人駕駛方面是“老大哥”的地位，所以有關于這幾起安全事件車主卻極其關心。
為什么特斯拉會出這樣的安全事故？這還要從它的原理說起。
大家都知道，無人駕駛技術最關鍵
的就是它的傳感器、毫米波雷達、攝像頭等多個部分配合，這相當于人的眼睛和耳朵，它們分布于車身四周，通過剛所說的三個設備得知前方、后方、側面有無車輛或行人，從而保證行車安全。
但目前，特斯拉所使用的傳感器為毫米波雷達，而這種雷達的測定范圍有限，并且容易被干擾。
Model S所使用的毫米波雷達，其頻率與波長都是被逆向得出，如果設置了彈性機制，頻率隨機，那么逆向的難度自然會加大。而從算法層面來說，目前Model S雖然進行了不同傳感器的數據融合，但是并沒有針對異常數據有分析過程。
對于前文所述的幾起事故原因均是源于在其車左方出現障礙物而沒有即使避開導致，藍鯨TMT特此就此問題咨詢了360網絡安全技術顧問劉健皓。
劉健皓表示，目前特斯拉的自動駕駛傳感器系統還存在缺陷，自動駕駛仍然為輔助駕駛，在駕駛過程中司機仍然要保持警惕和人工操作。
“被撞的原因是，因為毫米波雷達和高清攝像頭無法測定定點，而特斯拉的Autopilo系統中沒有半輛車的模型，所以無法被識別清楚，即便被識別距離已經非常近，這來不及讓司機做任何反應。”劉健皓對藍鯨TMT解釋到。
“在高速公路上，汽車行駛方向偏離15度角就可能導致一場翻車事故”，劉健皓認為，車聯網雖然給人們帶來了便利和人性化的體驗，但安全漏洞引發的智能汽車安全問題也需要引起足夠的重視。“我們今天的活動就是為了提高大家汽車安全防護意識。”
“現階段自動駕駛的模型和算法還存在缺陷，需要去解決，而汽車安全和生命息息相關，因此汽車安全相比其他網絡安全問題更加嚴峻，更應重視與關注。”劉健皓對藍鯨TMT說道。
由于目前無人駕駛所使用的均是基于人工智能的算法之一，語音識別、圖像識別、云端深度學習是必備之條件。因此，安全問題便顯得尤為出眾。
智能汽車未來會有怎樣的出路？
有業內人士認為，2017年的智能汽車領域趨勢大致有4個方向和內容：車聯網、安全、人機交互、無人車傳感器。
首先是車聯網，一提起車聯網很多人都會覺得車聯網就是把車接入互聯網，但實際完全不是這樣，車聯網需要的是一個生態，需要的是深度的植入和深度的系統。
據了解，車聯網是一個“端管云”的三層體系。
第一層（端系統）：端系統是汽車智能傳感器，負責采集與獲取車輛的信息，感知行車狀態與環境；是具有車內通信、車間通信、車網通信的泛在通信終端。
第二層（管系統）：解決車與車（V2V）、車與路（V2R）、車與網（V2I）、車與人（V2H）的互聯互通，實現車輛自組網及多種異構網絡之間的通信與漫游，在功能和性能上保障實時性、可服務性與網絡泛在性。
第三層（云系統）：車聯網是一個云架構的車輛運行信息平臺，它的生態鏈包含了ITS、物流、客貨運、汽車租賃、汽車制造商、4S店等，是多源海量信息的匯聚，因此需要虛擬化、安全認證、實時交互、海量存儲等云計算功能。
其次是車聯網的安全問題，對于此，資深媒體人、扯氮集博主魏武揮認為，車聯網的安全性極為重要。
“因為車聯網跑的是數據，但車聯網本身，是由各種品牌下廠商自家生產的系統來產生數據的，而這些系統會提供一些外部接口，用于第三方應用。對汽車廠商來說，它們是需要架構的，因為沒有一個消費者愿意接受自己的“智能汽車”存在被黑的可能。”
而機奇點車季申認為，安全問題其實是來自于技術，定位于服務，技術層面有軟硬件的區分和協議的安全、通信的安全和云端服務器的安全。“在安全上會有最基本的三個要素，簡稱為CIA。”
C是保密性，因為涉及到了APP的遠程開啟汽車，以及汽車在行駛過程大量數據的產生，這些都是和用戶緊密聯系的。
I是從車的資產來說，它所有功能的增加，或者是一些功能的升級、刪減，無論怎么去做都要保證完全性。
A則是可行性，是針對車的主動預警功能和控制功能。比如說你車在往前開的時候看到一個障礙物必須要停下來，這是工程的可行性。
網絡安全已經是老生常談的話題之一，但它對于車聯網來說，可能是一個新的議題，也是一個新的技術。因此對于一些創業者來說，最好將漏洞補好后在上線，如果到最后才發現有漏洞，再做整改會導致整個項目延遲，甚至上不了線。
第三是人機交互，目前已經有很多智能交互公司在做人機交互上的研發，包括小i機器人，思必馳、科大訊飛等企業。而人機交互是智能汽車中最重要的一環。
通過人機交互功能車輛才能得知車主的進一步行為習慣是怎樣的。這項交互技術涵蓋3大類：語音識別、圖像識別、云端深度學習。
語音識別主要是通過語言交互對無人車下達命令，實現目的地到達以及各種娛樂需求；圖像識別主要是協助無人車識別天氣，道路拐彎，避免行人等重要功能；云端深度學習主要是將無人車經過的路徑上傳云端后，進行深度學習后，運用服務器進行計算，傳回無人車。
第四是無人車傳感器。傳感器系統包括傳感器、毫米波雷達、攝像頭等多個部分，信息融會貫通后，無人車才會做出報警、剎車等反應。而在真正行駛過程中，無人車會遇到種種難以想象的問題，如果駕駛員稍不注意，就可能發生車毀人亡的災難事故。
在上文中我們也提及，當前無人車的傳感器系統還存有一定缺陷，包括模型缺陷和算法缺陷，因此在駕駛無人車時，車主最好還是要隨時做好手動干預的準備。
百度CEO李彥宏曾說，人工智能目前已發展出了一系列的技術，并在很多地方進行應用。未來不管汽車還是其他科技產品，你都可以用自然語言跟它交流，人工智能在未來會有非常多的應用。
但愿今后，我們能在不同城市看見飛奔在公路上的無人車。也許，這不是夢。
【來源：藍鯨TMT 作者：楊博丞】
