智能网联汽车技术心得体会范本智能网联汽车总结优秀3篇

2023-08-16 21:25:30

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2022智能网联汽车技术心得体会篇一

智能网联汽车的优势

1. 提高驾驶安全性

智能网联汽车可以通过车辆之间的信息交流和数据共享，实现车辆之间的协同驾驶，避免交通事故的发生。例如，当一辆车突然刹车时，周围的车辆可以通过车载通信系统及时接收到这个信息，并做出相应的反应，从而避免了追尾事故的发生。

2. 提高驾驶舒适性

智能网联汽车可以通过车载通信系统获取道路信息、天气信息等，从而为驾驶员提供更加舒适的驾驶体验。例如，在导航系统中加入实时路况信息，可以帮助驾驶员选择最佳的路线，避免拥堵路段，从而减少驾驶时间和疲劳度。

智能网联汽车的挑战

1. 安全问题

智能网联汽车的安全问题是一个亟待解决的问题。由于车载通信系统的存在，智能网联汽车面临着黑客攻击、信息泄露等安全威胁。因此，智能网联汽车需要加强安全防护措施，保障车辆和驾驶员的安全。

2. 技术标准问题

智能网联汽车的技术标准问题也是一个需要解决的问题。由于不同厂商的智能网联汽车技术标准不一，导致车辆之间的信息交流和数据共享存在困难。因此，需要制定统一的技术标准，促进智能网联汽车的发展。

智能网联汽车是未来汽车行业的趋势，具有提高驾驶安全性、舒适性和便利性的优势。然而，智能网联汽车也面临着安全问题和技术标准问题等挑战。只有加强安全防护措施，制定统一的技术标准，才能促进智能网联汽车的发展。

2022智能网联汽车技术心得体会篇二

摘要：智能化是人类的梦想，未来必然会是人工智能的世界。城市智能化将通过有线、无线或混合数据传输方式，实现区域城市内多个子系统辅助管理中心，然后再到智能化管理服务决策的有效技术结合，实现区域城市管理的智能化服务，让人们畅享智能化生活。智能城市的建设是城市信息化建设的新境界。

关键词：人工智能智能化发展

1人工智能的含义

人工智能(artificial intelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动（如分析、推理、判断、构思和决策），从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动，实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施，给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。

2当前城市发展中面临的挑战

随着城市的迅速发展，城市经济发展面临着日益严重的资源和环境压力。城市人口规模增长过快、城市供配电压力沉重、环境污染与生态破坏严重、交通拥堵治理困难、安全生产形势严峻、城市部门管理中的违法违规现象屡禁不止等等，这些都成为城市发展中最为突出的矛盾，成为城市管理中必须重视的问题，迫切需要采用新的管理方法和科技手段来加以解决。

城市供配电压力沉重，节能减排问题凸显。随着城市发展，各式宾馆、办公大楼、商场超市、医院、写字楼等大型建筑日益增多，使得供电负荷越来越大，节约能源和能效管理问题日益突显。在我国城市化建设进程中，如何与能源低消耗、大环境保护相适应，正在成为建设资源节约型、环境友好型社会亟待解决的问题。

环境污染使得城市从传统公共健康问题转向现代的健康危机。环境污染包括工业和交通造成的空气污染、噪音、震动、精神压力导致的疾病等，已成为制约城市经济发展的因素之一。随着城市垃圾处理量不断增加，针对居民区垃圾堆放、垃圾填埋焚烧场周边的环境投诉日益增多，尤其是垃圾焚烧产生的一级致癌物“二恶英”(dioxin)浓度的增加引起了群众极大关注。

城市交通需求与交通供给矛盾日益突出。随着经济的发展，城市交通需求不断扩大，城市中可用于交通的土地资源极其有限，密集的车流、拥挤的街道、效能低下的交通系统不仅导致了运输成本的增加，还产生了污染和能源的浪费问题。此外，交通拥挤导致了事故增多，事故增多又加剧了拥挤，这直接影响了居民的出行时间和成本；出行成本的增加不仅影响了工作效率，而且也会抑制人们的日常活动，从而影响居民的生活质量。

公共安全监管难度逐步加大。面对有限的自然资源，人们对抵抗自然灾害、事故灾难、社会安全等风险源的监控与预防越来越关注，迫切要求建立和完善公共安全日常管理体系和应急处置机制，应对面临的气象灾害、地下空间事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共场所治安等突发事件进行预防和应急处理。

3人工智与城市智能化

智能城市是在信息港和数字城市的基础上发展起来的新方向。在智能城市中，主要的资源用于使城市的信息网络实现自动监控，信息自动采集，自动分析处理，自动决策反应等等。智能城市是把城市看作一个有机体培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力，信息的控制和利用能力是智能城市的基础。

从技术层面来看，“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系，即综合运用地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术，对城市的基础设施，功能机制进行信息自动采集，动态监管和辅助决策服务的技术系统。城市智能化的水平往往体现在以下几个方面：城市决策的智能化；城市交通的智能管理与控制；城市资源的监测与可持续利用；城市应急反应和灾难的预防治理；城市人口管理；城市生活的网络化和智能化等等。

新的智能化信息技术构架将由以无线网络为主体的基础设施、以无界面计算机为主体的硬件、以信息分析和决策支持为主的软件、以功能实现为主的网络应用这几部分组成。这种新的信息化基础设施将以实现“三无”为目标，即无线网络、无界面计算机和无键盘输入。让计算机和网络的使用不受时间和地点的限制，不受文字输入的限制，也不受固定使用方式的限制。

从现实操作来看，政府应该加强与企业联系，加快实现城市智能化发展。政府借助企业创新的网络技术，加强合作，加快信息化建设进程，助推城市智能化发展，打造智能城市的全新商业模式，从而建设可持续发展的现代化城市。科技企业与政府双方将以“激励创新、合作共赢”为原则，发挥各自的优势和力量携手推动本土创新，加速实现城市智能化发展。

在这方面，成都市政府走在了部分前列。据悉，在2009中国西部国际博览会上，思科与成都市政府双方结为战略合作伙伴关系，就“天府智能互联新城”试点建设及发展与“智能+互联城市”技术相关的“产学研”一体化产业链等方面展开深度合作，以推动成都信息产业的本土创新并提升产业竞争力，实现城市经济、社会与环境等领域的可持续发展。

信息化是城市发展的重要推动力，是目前城市发展中面临的一系列问题和挑战的重要解决途径。以金融行业举例来说，信息技术同样是业务创新、服务创新的重要手段和推动力，以技术改良为载体的金融服务创新不仅是现代商业银行提升核心竞争力的重要手段，也体现了城市生活发展进步的历程。基于互联网、通讯、语音等技术的新兴智能金融服务方式的出现，改变了居民的生活、消费习惯，使金融服务更为方便快捷。

可见，在城市发展过程中，通过运用现代化科学技术手段，有针对性地展开试点应用，通过技术与经验的积累，以“先易后难，从点到面，逐步推进”的方式，逐步实现政府信息资源的共享，能够有效提高政府为百姓服务的质量，从而全面提升城市智能化管理水平。

4城市发展展望

智能城市的建设是城市建设发展的新境界。我国许多城市的信息化基础设施已经不差，急需改进的是应用。而智能城市正是以应用为核心的信息化发展思路，在已有的信息化基础上，为市民提供更加综合的服务，为政府部门提供更加有效的信息分析和更符合实际的决策，对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出更智能化的响应，加快城市智能化建设，将带来未来城市的全新面貌，推进城市和谐发展。

参考文献：

[1] 第二届2010(3g)暨信息新技术国际峰会论坛，2010年4月。

[2] 黄孝斌，魏剑平。物联网助力城市信息化发展—探索城市管理新模式[j]。中国科学院院刊，2010年1期。

2022智能网联汽车技术心得体会篇三

我们正处在一个振奋人心的科技时代。5G、人工智能、边缘计算等前沿技术的快速融合与迭代，推动了基础理论科学的实践应用，也加速着传统汽车产业的智能化、网联化变革。

在智能网联这个汽车、科技、通信等产业深度融合的代表性应用领域，进化更是每分每秒都在发生。回顾2019年，真实复杂路况下的驾驶数据成为自动驾驶落地的源动力；车路协同方案在政府与企业的共同推动下进入真正的落地应用阶段；5G通信的正式商用在为前两者摁下快进键的同时，也开启了车联万物(V2X)场景化应用生态繁荣的更多可能性。

自动驾驶：数据即生产力

在经历了整整十年的起步、成长、波折与攻坚之后，自动驾驶在2019年取得了可观的进展。

一方面，针对低速、封闭、路线固定的特定驾驶场景，自动驾驶方案商们开始提供丰富可落地的技术解决方案；另一方面，随着自动驾驶系统的接管率越来越低，性能越来越强，真正意义上的无人驾驶也在2019下半年再次成了热门话题。这一次，全球自动驾驶圈在技术路径上达成了共识：数据即生产力。

自动驾驶的底层技术是AI,定义AI能力的是深度学习机器，而深度学习机器又以万物互联时代的数据为基础——只有海量驾驶数据，才能为自动驾驶深度学习机器提供多样性的数据样本。真实驾驶场景中意外、不可预知的数据，是自动驾驶准确率从95%到99.9999%的必备条件，再强大的仿真模拟测试也无法替代。

揭开自动驾驶数据即生产力真相的，是特斯拉。全球最先进的量产辅助自动驾驶系统——特斯拉的Autopilot在面世5年后，已经搭载在了几十万辆车上，它们风雨无阻地跑在全球各地的大街小巷，每辆车、每个传感器的感知行为、每次人为刹车或转动方向盘，都会产生一个高质量数据点，这些数据汇总成为训练Autopilot深度学习神经网络的最佳教材。

特斯拉靠卖车收集数据的同时，深耕无人驾驶十年的谷歌Waymo把重心放在了自动驾驶出租车的商业化运营上。2019年是Waymo Robotaxi发布一周年，公开数据显示其完成了数十万人次的运送。

让我们再把目光收回国内。这一年，百度Apollo项目进入长沙，完成了自动驾驶车辆的部署；Apollo自动驾驶出租车队在下半年开启了面向普通长沙市民的试运营；Apollo自动驾驶开放平台也在年底进行了新一轮升级。

2017年问世至今，Apollo已经完成了7次迭代升级，此次升级到5.5版本的Apollo平台开放了点到点的城市自动驾驶，并发布了语义地图，为高精地图增加交通规则、车辆行人等语义能力，使自动驾驶车辆对周边场景有更深的观察和理解；另外还引入非线性速度规划优化和MRAC双循环控制器，提升了自动驾驶车辆乘坐舒适度和连续弯道横向精度。可以看出，此次Apollo平台的迭代升级，将为业内合作伙伴带来更多助力，提升整个自动驾驶行业的推进速率。

车路协同：技术突破，方案落地

从技术架构的角度来看，实现无人驾驶不仅要靠车辆本身的智能化，道路的智能化也必不可少。在车联万物(V2X)的系统框架下，通过引入智能化的道路设施，实现车与路的互联互通，协助车辆实时感知和决策——这是车路协同协助实现无人驾驶的基础原理。

而从整个交通体系的角度来看，车路协同背后的社会意义显然更大。通过车、路、云的实时协同决策，实现交通效率与行驶安全的同步提升，车路协同在进入交通强国时代的中国交通领域应用前景十分广阔。

2019年，随着5G正式商用，运营商们争相布局5G基建，为车路协同方案提供了高质量通信网络支撑；在交通强国的国家级战略指导下，交通运输部也开始出面推动车路协同测试场景建设。政策与市场双重驱动，一些车联网企业也基于自身的核心技术优势，展开了车路协同领域的深度布局——车路协同这个古老的概念在诞生半个多世纪后，终于进入了真正的应用阶段。

各地政府在推进智慧交通的落地过程中，已经把车路协同作为智慧交通实施的战略核心。北京顺义区起步最早，目前已建成国内首个开放式5G商用车路协同示范区，给业内提供了许多宝贵的借鉴思路。在顺义政府前瞻性的规划基础上，示范区内实现了5G信号全覆盖；车路协同解决方案提供商蘑菇车联则通过其行业领先的自研车路协同车端系统及云端平台，解决了现实路况中高并发运算处理及路侧算力部署的难题。顺义示范区现已运营数月，为行业积累了大量车路协同现实场景应用的宝贵经验。

5G车联网：通信技术赋能车联网生态

2019年是5G商用元年。5G低时延、高可靠、广连接的特性，不仅能满足自动驾驶相关数据上传下发的及时性及车辆高精度实时定位的要求，也为车路协同“人-车-路-云”信息交互提供了毫秒级传输效率保障。

从架构设计之初就支持边缘计算的5G还支持数据量大、实时处理要求、复杂度高的边缘计算需求，通信网络和边缘计算相结合的5G车联网技术体系架构日渐清晰。

技术融合是复杂的，但它展现给用户的服务体验便利性又是极度简单的。5G网络环境下，车与万物的高效互联让汽车从传统的运输工具变成了移动智能终端，在车载服务环节，这意味着可视性更好、自由度和精准度更高、更加个性化和场景化的车联网应用与服务体验。

一个明显的趋势是，2019年6月工信部发布5G牌照后，越来越多车企开始联手移动运营商和ICT企业，积极布局5G车联网：东风汽车与5G基站数量最多、覆盖范围最大的中国移动合作建立5G车联网实验室；北汽与率先开通首个5G试验站的中国电信达成战略合作；长安汽车与华为合作推进长安在“新四化”层面的发展；宝能汽车与中国信通院广州分院共建5G智能创新研究实验室……

以信息通信技术与移动互联生态见长的科技企业们也正在行动。百度腾讯阿里华为等科技巨头依托各自优势，展开车联网领域的完整布局。

工信部表示，未来中国还将加快基于5G通信技术设计的车联网无线通信技术(5G-V2X)的研发，以及部分场景下的商业化应用。5G商用元年正式开启后，车联网生态的土壤日益肥沃。

纵观2019年，车联网的多项核心技术融合与突破，不仅推动着传统汽车产业走上了智能化、网联化升级的快车道，也助力了智慧交通时代的早日到来。站在下一个十年的开端，车联网产业链上下游正形成一股股强大的合力，让智能网联的未来愈加清晰、美好而充满期待。

以上就是虎知道为大家整理的3篇《智能网联汽车技术心得体会范本智能网联汽车总结》，希望对您有一些参考价值。

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