最近查看了母校同濟大學汽車學院張立軍院長的採訪和報道，張院長對汽車技術發展，自動駕駛等熱點問題進行了解讀，覺得很有啟發，這裡總結一些乾貨與大家分享。
如何看待汽車技術的變化
汽車技術目前面臨四個主要轉型：
1. 能源與動力的轉型
對於能源，來源會更加多樣化，同時能源也會更加低碳化，終端汽車使用會更加清潔，出現電、氫氣等新的能源體系，與傳統汽油柴油等共存而非替代。
對於汽車動力，出現了氫燃料電池，純電動，混合動力等多樣的動力形式。對於“究竟誰是主導”這樣的技術路線之爭，不應該陷入非此即彼的誤區。它們各有優勢，需要結合不同地區的特點，以及基礎設施的情況，實現不同模式的並存。
當前汽油柴油等存量大，在2050年前，還能佔到50%的比例，依然是主流。電能，雖然終端乾淨，沒有重量，但在其存儲很有挑戰，充電時間長，帶電越高安全風險越高，應綜合分析比較。
2. 信息和智能的轉型
簡單來說，可以理解為自動駕駛，更多關注於傳感器和軟件（核心算法）的開發和應用。
3. 材料與結構的轉型
無論怎麼變化，汽車始終建立在底層物質基礎上，輕量化，汽車造型，空氣動力學依然是發展的方向。
但重點會有所不同，比如汽車造型會從車外轉移到車內，汽車方向盤等操縱機構和控制界面會減少，輕量化車身會轉變為柔性車身，可根據個人需求發光，變色，變形等，底盤的控制系統也會大大簡化。
4. 人機交互和人機界面的轉型
汽車屬性從自然屬性會更多轉移到社會屬性，融入到整個交通系統。
同時，汽車本質上圍繞著人，會有更多的人機交互，而人角色也從駕駛員更多轉變為乘員，用戶以及其需求變得更加多元。
通過語音交互，眼神肢體等識別，汽車需要“察言觀色，善解人意”，更加地“懂我”。
如何看待自動駕駛，場景非常重要
人開車（L0）也應該叫智能駕駛，因為是人類智能，而自動駕駛的工作是減弱人類智能的作用，把主要責任轉移到機器上去。
從自然人駕駛（L0），到人機共駕（L1-L4），再到無人駕駛（L5），隨著駕駛等級的提高，人與車的關係，車與環境的關係都會發生改變，由單向變為雙向，由被動變為主動。
目前L1和L2已經開始普及，但L3以上還需要很長時間，因為汽車行駛的場景特別複雜，複雜性體現在兩點：
一是環境和場景的不確定性，比如天氣，特殊事件，不同的交通要素（動物等）。
目前對於環境和場景的感知主要有兩種方式，一種是自主感知，即在車內和車外增加各種各樣的傳感器（雷達，攝像機等），去感知車內和車外環境的變化；
另外一種是網聯感知，即駕駛過程中，利用通信手段（5G/北斗導航等），與各種交通參與要素進行信息互聯（車與車，車與行人，車與設施等）。
目前更多把兩者結合起來，進行復合感知。
二是獲取信息的不完備性，深度學習沒辦法解決100%的問題。
即使正確率達到了99.9%，全球目前汽車保有量15億，平均每輛車每年跑兩萬公里，谷歌自動駕駛測試雖然跑完了1000萬英里，但這個數據不值一提，這麼大的保有量，乘以失效的0.1%，還會有上百萬輛車有問題。
高等級自動駕駛是一個長期過程，但反過來說，如果場景能做到信息確定和信息完備，那麼自動駕駛就沒有問題，比如既定路線的公交等等，所以場景很重要。
智能座艙，具有很大的想象空間
對於智能座艙，具體而言企業可以從以下幾個方面入手。
一是座椅，未來座椅能夠根據乘客的姿態變化自動調節；
二是自動調節車內的環境，包括溫度、溼度、氣味等。
三是針對於聲音，現在汽車在行進過程中會出現很多噪音，未來可能就會打造安靜、舒適的聲音環境。
最後，技術的發展，始終離不開人才。擁有好的知識結構，具有一定水平的較寬的知識面，在關鍵點上扎得特別深或者站得特別高，整體提升，重點突出，成為有特點的人才。
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