汽车智能化发展是怎样的？
感谢邀请作为一个12年的汽车行业从业者，对于汽车智能化的发展有以下几点理解1、电动汽车逐渐取代燃油车为汽车智能化的发展提供了新的机遇，目前电动车作为新能源汽车的代表，以特斯拉等车型为例，电动车基本达到了一台电脑 显示屏 电动车机系统的主要结果，这样的结构当中，可以直观的感受到电脑的作用正在逐渐的更加明显，而全面电动化也使得系统对于车机的控制更加直接，这样更加推进了汽车智能化的发展，像是之前的汽油车，其实本身也是有电脑配置的，但是主要是以单片机等集成电路电脑板作为核心的，所以造成了我们作故障检测或者刷系统的过程需要从obd接入才能够做到，这样大大限制了电脑和软件对于车机的控制和升级能力。
2、ai的发展对于汽车智能化的影响，ai可以说是目前在高科技领域最具发展的领域之一，而目前ai在车机中主要是体现在人机交互和辅助驾驶方面，比如斯巴鲁的eyesight系统，通过双摄像头来分析路况并主动的刹车防止撞到行人，其系统当中就是通过对于前方移动物体的分析达到的，这样的系统在2017年还是比较少见的，但是在2019年就已经在很多的车型当中得到应用，这样的提升主要得益于ai技术的发展。
3、汽车智能化也收到环境的影响，相比2019年交通行业最大的话题就是etc了,其实逐渐减少人工的交通管理是一个大的趋势，甚至在未来的时间里，你的车经过一个地方，当地的热点被触发后可以自动的给你推荐停车场，吃饭的饭店，休息的酒店等，或者通过车联网找到和你匹配的朋友组队行驶等，其实这样的技术在电脑端都已经实现了，而体现在汽车智能当中只是一个时间问题。
4、自动驾驶，其实很多朋友对于这样问题是有疑惑的，包括前几天我看到的一个视频，是一辆特斯拉上车主睡在后排，车辆通过自动驾驶功能在高速行驶。对于这一点，我的观点是，自动驾驶技术将会进一步的得到发展，最终很可能实现由车辆内部的智能技术，车联网和外部的城市智能交通体系联合组成一个智能驾驶系统，但是人的作用不会缺少，毕竟人脑和人的双手才是保证安全的最后一道屏障。
汽车智能化发展规划是怎样的？
2020年2月24日，国家发改委、中央网信办、工信部等11个部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》（以下简称“发展战略”）。这是我国从顶层设计层面，进一步明确了汽车产业在“新四化”历史机遇下的发展方向，强调了里程碑时间节点的具体要求，对行业有极强的指导作用，对汽车智能网联领域的参与者是巨大鼓舞。2018年1月，发改委曾印发《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿），向社会公开征求意见。
未来智能汽车，具体会变成什么样？
未来汽车智能必将包含驾驶、车网联、驾驶舱的智能。现阶段已经有一些智能的雏形了，但离真正的智能还有一段距离。据麦肯锡预测，2025年自动驾驶行业预计会形成2000亿~19000亿美元的市场，而百度的这些行为也反证了麦肯锡预测的真实性！除却百度，许多传统车企和新兴互联网公司都在涉足智能汽车领域。1、智能驾驶舱驾驶舱的智能不仅要求显著提升体量感和乘坐空间，并带来更稳更舒适的驾乘体验。
随着越来越重视驾驶舱智能，也有很多的讲座专注于这一观点。2018年6月21-22日，由布谷鸟科技、佐智汽车主办，艾拉比智能、ADI亚德诺半导体、索喜科技赞助支持的“2018第二届智能座舱与智能驾驶峰会”在深圳福田区绿景锦江酒店举办。路畅科技副总裁/CTO 胡锦敏博士在会上做了《融合，汽车智能驾驶舱的发展方向》的主题演讲。
2018年1月，百度首席运营官陆奇在CES展会上称：“在未来，中国的高清地图业务将比现在的百度搜索业务规模要大得多！”这句话也证明了，百度为什么花如此大的精力在智能汽车上。智能座舱融合化，在硬件上是模块融合，有座舱硬件之间的融合、计算单元的融合、车辆电气网络的多域融合等；在交互上是触达融合，坚持多模态交互，交互形式有很多，但我们对交互通道是有选择性的，还是坚持用户易用和技术稳定为原则。
2、车联网车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车分别与车、路、行人及互联网等之间，进行无线通讯和信息交换的大系统，是能够实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。车联服务AI化，首先是内核，AI的内核是以多维度的大数据作为生产资料来通过模型训练和算法收敛去提供精准化的个性服务,将汽车打造成为用户提供主动服务的智能伙伴。
3、驾驶智能智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是，我们选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。智能驾驶的网络导航，解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。
