2022年の全国両会期間中、多くの自動車業界の人民代表大会代表は法律規範体系の確立、オペレーティングシステムの生態の構築、自動車データのプライバシーの保護、国産車規級チップ産業化の推進など多くのインテリジェントネットワーク自動車に関する提案を提出した。インテリジェントネットワーク自動車の体系化の優位性を構築することは、すでに自動車産業人の共通のビジョンと自動車産業発展の遠景目標となっている。インテリジェントネットワーク自動車産業システムの強力な推進も、車用センサを急速に発展させる重大なチャンスを迎えるだろう。
一、自動運転推進単車センサー搭載量急増
インテリジェントネットワーク自動車は先進的な車載センサ、コントローラ、アクチュエータなどの装置を搭載することによって、現代の通信とネットワーク技術を融合させ、複雑な環境を感知し、インテリジェントな意思決定、協同制御と実行を実現し、最終的に自動運転を実現できる次世代自動車である。アメリカ自動車技師学会(SAE)の最新基準によると、自動車運転自動化システムはL 0級(自動運転なし)、L 1級(運転補助)、L 2級(一部自動運転)、L 3級(条件付き自動運転)、L 4級(高度自動運転)、L 5級(完全自動運転)の6段階に分けられる。現在、90%の新エネルギー自動車はL 2級(一部の自動運転)級に達することができ、ACC適応巡航、車線保持システム、自動ブレーキ補助システム、自動駐車システムなどが配置されている。少数の新エネルギー自動車はL 3級に達し、自動緊急ブレーキなどの機能を増加することができ、特定の環境と区間の下で車両が自動的に走行環境が自動的に運転できるかどうかを判断し、複雑な区間で自動的に運転手に引き継ぎ操作を提示することができる。L 4級から本格的な意味での無人運転に入り、この級は現在も走行区域を制限している。一番高いL 5クラスになると、車両はどのエリアでも自動走行できます。
▲データソース:サイディコンサルタント整理
自動車の自動化の程度が高いほど、センサーへの依存度が強くなります。 現在、車載センサは装備目的によって、単車情報化レベルを向上させる従来のセンサと無人運転システムをサポートするスマートセンサの2種類に分けられる。従来のセンサは圧力、位置、温度、加速度、流量、ガスセンサなどのいくつかの種類を含み、主に動力アセンブリシステム、シャーシシステム、車体制御システムに応用されている。自動車がインテリジェントネットワークの時代に入った後、必要な伝統的なセンサのほかに、自動車の五感として、外部環境の感知と内部の人間機の相互作用を行うために、より多くのインテリジェントセンサが必要になった。現在、環境感知に用いられている主流の車載センサには、レーザレーダー、ミリ波レーダー、超音波レーダー、カメラなどが含まれている。車内人員の感知インタラクションに用いられるセンサは主に運転者監視撮像システム、音声認識センサなどがある。高レベルの自動運転車に組み込まれた環境感知センサの数は一般的に30個程度であり、インテリジェントネットワーク自動車の普及に伴い、車載センサに対する需要は倍増する。
▲データソース:セディコンサルタント整理
二、インテリジェントネットワーク時代の自動車センサの発展傾向
低遅延要求は車載センサを近センサ計算方向に発展させる。 自動運転車は、データを迅速に分析し、リアルタイムで決定する必要がありますが、従来の感知コンピューティングアーキテクチャでは、センサとコンピューティングユニットの物理空間での分離により、信号が大幅に遅延します。エッジ計算、フォグ計算などの近接センサ計算を用いることで、情報遅延問題を効果的に解決することができる。ここで、エッジコンピューティング技術は、センサに近い位置に、記憶、コンピューティング、ネットワークなどの機能を一体化したオープンプラットフォームを設置し、例えば、自動車電子制御ユニットを各センサの近くに配置し、センサデータを近くで受信し、処理し、相応の決定を行う。フォグ計算は、サーバを道路の両側に大量に配置することで、車載センサデータを近くで分析計算することができ、より速く、より信頼性の高いナビゲーションと意思決定を実現することができます。
安全性の要求はセンサシステムを車路協同方向に発展させる。 センサの設置位置、感知範囲、および路傍障害物と周辺車両の寸法の影響に制限され、車載センサだけでは道路状況を全面的に正確に感知することはできないが、道路両側に感知センサを設置すれば自動運転車に「神の視点」を提供し、車載センサ情報と相補的になる。5 G技術の発展も車路センサの迅速な協同に基礎通信技術の保障を提供した。道路の両側に感知センサを密集的に配置することも、車載センサのコスト圧力をある程度軽減し、自動運転自動車の後期の市場普及に有利である。
データセキュリティの要件は、センサとブロックチェーン技術の融合を促します。 自動運転車は本質的にコンピュータとセンサーを使ったユビキタスネットワーク設備であり、ハッカー攻撃を受けやすい。ブロックチェーンは分布式帳簿、非対称暗号化、共通認識メカニズムと知能契約などの核心技術を通じて、中心化、開放性、独立性、安全性、匿名性を持つデータストレージシステムを確立し、データの遡及可能な優位性を持っているだけでなく、ノードデータが改ざんされないことを保証し、車載センサシステムがDDoS攻撃を避けるのを効果的に助けることができる。しかしながら、ブロックチェーン技術を用いることで、センサモジュールのデータ記憶能力にもより高い要求が提起される。
単点失効の可能性は、インテリジェントネットワーク自動車にセンサ冗長設計を採用させる。 単一センサが特定の環境で失効すると、インテリジェントネットワーク自動車がある環境情報に対する感知が不十分になり、自動車が誤ったまたは保守的な決定を下すことになる。走行中に存在する可能性のある重要な情報の欠落を予防するために、インテリジェントネットワーク自動車は冗長なセンサシステムを採用する。異なるセンサの動作原理と技術特性はそれぞれ異なり、異なる応用シーンに適しており、多種類のセンサを組み合わせた冗長案を採用して走行安全を確保することができる。例えば、外部感知の面では、超音波レーダー+ミリ波レーダー+立体カメラ+レーザレーダーのマルチセンサ冗長方式を採用し、いかなる状況でも外部環境を正確に感知できることを確保することができる。測位モジュールでは、衛星測位スマートセンサとレーダーを組み合わせた冗長設計を採用し、衛星信号に基づく絶対測位情報と道路特徴に基づく相対測位情報を比較し、自動車の現在の道路における位置を確認し、センチメートル級の測位精度を実現することができる。
自動運転の技術需要の向上はセンサ技術の急速なアップグレードを推進し、新製品の絶え間ない反復に伴い、車載センサ市場の規模も急速に拡大し、将来、車載センサはより大きな発展チャンスとより広い見通しを迎えるに違いない。
