本书全面介绍车联网、网联自动驾驶和智能交通相关领域的产业、技术和政策的发展现状与发展趋势，并分析和研究车联网、网了自动驾驶和智能交通的应用、业务需求、数据交换、体系架构和技术发展路径，分析我国在车联网与网联自动驾驶和智能交通相关领域现状与存在的问题，提出应对方略。
全面介绍国外车联网与网联自动驾驶和智能交通相关领域的产业、技术和政策的发展现状与发展趋势，并分析和研究车联网、网了自动驾驶和智能交通的应用、业务需求、体系架构、数据交换和技术发展路径。
中国移动研究院zi深研究员，现在研究方向包括：物联网、车联网、智能汽车、工业互联网、智能制造等领域的产业研究，和国际运营商转型战略研究。1985年，东南大学无线电工程系硕士，1994年，北京邮电大学信息工程系博士，2005年，复旦大学/挪威管理学院工商管理硕士。曾任UT斯达康（中国）有限公司技术与标准战略总监。
目
录
第 一章 汽车与交通的网联化和智能化 1
11 工业革命的发展历程
1
12 汽车的起源和发展的驱动力
2
121 汽车的发明
2
122 汽车的电子化
3
123 车联网汽车的网联化
5
124 汽车的智能化与自动化
7
125 车辆和交通数据信息的共享化
9
13 智能汽车与自动驾驶未来的发展
11
D二章 汽车电子控制技术和诊断系统 13
21 汽车电子控制系统
13
211汽车电子控制系统工作原理
13
212汽车电子控制系统软件的标准化 AutoSAR 16
213汽车微控制器及典型芯片产品
18
214汽车电子控制系统的应用
20
2141发动机管理系统
20
2142电子控制的自动变速器
21
2143制动防抱死系统
22
2144电子控制悬架系统
22
5
2145电动助力转向系统
22
2146 纯电动汽车的电子控制系统
23
22 汽车控制总线 24
221控制局域网 CAN总线
25
222 局部连接网络 LIN总线
27
223 汽车总线的发展趋势 车载以太网
28
2231 车载以太网标准
28
2232 时间敏感网络的基本原理和关键技术
29
2233 车载以太网的发展趋势
30
23 汽车诊断系统 32
231汽车诊断系统的工作原理
33
232汽车诊断通信协议
34
233车辆数据与车辆数据信息服务
36
2331车辆数据 36
2332 网联车载诊断终端
37
2333 车辆数据信息服务与产业生态
39
2334 网联车载诊断终端的发展
40
汽车网联化 43
第三章 车联网技术与定位导航 44
31 车联网体系架构及数据信息共享
44
311车联网体系架构 44
312 车辆与交通数据信息的共享
46
6
32 基于专yong短距离通信的V2X协同通信
47
321 专yong短距离通信(DSRC)技术
48
322 IEEE 80211p协议
49
323 IEEE 1609X协议
51
324 DSRC的应用和发展
52
33 蜂窝移动通信 53
331 2G/3G蜂窝移动通信
54
332 4G蜂窝移动通信
55
333 5G蜂窝移动通信
55
334蜂窝-V2X（C-V2X）协同通信 57
3341 C-V2X协同通信标准的发展
57
3342 C-V2X协同通信网络架构
59
3343 C-V2X协同通信产业发展现状
60
34 卫星定位系统和惯性导航系统
62
341 卫星定位系统
62
3411卫星定位的原理
63
3412 卫星定位系统的发展情况
64
3413 地基增强系统及高精度卫星定位
65
342 惯性导航系统
66
3421 惯性导航系统的工作原理
66
3422 惯性导航系统与卫星的融合定位
67
第四章 车载终端与车载信息服务 71
7
41 车载信息服务终端的演进与发展
71
411车载信息娱乐系统
71
412 车载信息服务终端与应用
73
42 车载信息服务终端操作系统
75
421 车载信息服务终端的软件体系结构
75
422 WinCE车载操作系统
76
423 QNX的车载操作系统
78
424 阿里YunOS车载操作系统
81
425车载信息娱乐产业联盟(GENIVI)的操作系统
82
43整车厂主导的车载信息服务模式
87
431 汽车导航服务
88
432 信息娱乐服务
89
433 通信服务
90
434 上网服务
91
435 道路救援与紧急救援服务
93
44 服务提供商主导的车载信息服务模式
95
45 基于智能手机的车载信息服务投影模式
98
451 Mirrorlink 99
452 苹果的CarPlay 100
453 谷歌的Android Auto 101
454 投影模式的比较
103
46 商业运输管理服务
104
8
第五章 网联驾驶与协作式智能交通 109
51 网联驾驶生态环境
109
52 网联驾驶体系架构
111
521 交通运行数据
112
522运输出行数据 114
523数据交换 115
53 网联驾驶应用 117
531 交通安全应用
117
5311 V2V交通安全应用
118
5312 V2I交通安全应用
121
532 交通管理应用
123
533 节能环保应用
126
534 道路管理应用
129
535 公交运输管理应用
130
536 商业运输管理应用
132
537 个人与车辆出行应用
134
54 各国网联驾驶和协作式智能交通应用与示范
136
541美国网联汽车应用与示范
136
5411美国网联汽车参考实现体系架构
136
5412安娜堡V2X网联汽车应用示范
137
542欧洲协作式智能交通应用与示范
139
5421协作式智能交通C-ITS协议架构
139
9
5422协作式智能交通应用与示范
140
543 日本智能交通和网联驾驶应用与示范
141
544智能交通和网联驾驶应用的发展趋势
142
汽车智能化 144
第六章 智能汽车与自动驾驶 145
61 自动驾驶的分级与发展趋势
145
611自动驾驶的分级 145
612 自主式自动驾驶发展路线图
148
62 驾驶辅助及其功能
149
63 自动驾驶的演进路径与功能体系架构
151
631 自动驾驶的演进路径
151
632 汽车智能化技术对人类驾驶的替代
152
633 自动驾驶功能体系架构
153
634 自动驾驶决策子系统的功能
155
6341路径规划 156
6342 行为决策
156
6343 运动规划 158
6344 操作指令 160
6345控制执行 160
635 自动驾驶闭环控制系统
160
64 自动驾驶中的关键技术
162
第七章 视觉传感设备 166
10
71 车载传感设备的作用
166
72 摄像头传感器 169
721 车载摄像头的位置及功能
170
722 摄像头传感器典型产品
171
73 红外夜视摄像头传感器
173
731 被动红外热成像技术
174
732 主动红外成像技术
174
733 红外夜视摄像头的典型产品
175
74 视觉识别技术 176
741 Mobileye的单目视觉识别
176
7411 Mobileye的视觉处理芯片及研发历程
177
7412 Mobileye的驾驶辅助
178
742 图森科技基于深度学习的视觉识别
178
743 中科慧眼的双目视觉检测
179
744 总结
181
第八章 车载雷达 184
81 车载毫米波雷达 185
811车载毫米波雷达工作原理
186
812车载毫米波雷达的位置及功能
187
813 毫米波雷达典型器件
189
8131 基于PCB板的毫米波天线
189
8132 毫米波收发模块微波集成电路
190
11
814 车载毫米波雷达系统典型产品
191
815 防碰撞测试评价标准
193
816 车载毫米波雷达的技术发展趋势
194
82 车载超声波雷达 195
821 车载超声波雷达工作原理
196
822 车载超声波雷达的位置及功能
197
823 车载超声波雷达典型产品
198
83 车载激光雷达 201
831 车载激光雷达工作原理及分类
201
832 3D扇形扫描激光雷达典型产品
202
8321 3D扇形扫描激光雷达的位置及功能
202
8322 Ibeo 3D扇形扫描激光雷达
202
8323 Quanergy固态激光雷达
206
833 3D旋转式扫描激光雷达典型产品
208
8331 3D旋转式扫描激光雷达的功能
208
8332 Velodyne 3D旋转式扫描激光雷达
209
834 车载激光雷达产业现状与技术发展趋势
215
第九章 高精度地图及创建、制作和共享 218
91 高精度地图的作用与架构
219
911 高精度地图的作用
219
９12 高精度地图的分层体系架构
220
９13 类型1-永jiu静态数据
222
12
９14 类型2-准静态数据
223
９15 类型3-准动态数据
223
９16 类型4-高度动态数据
224
92 同步定位与地图创建(SLAM) 224
921 基于SLAM技术的车辆环境感知地图创建
225
922 基于SLAM技术的高精度车辆定位
227
９3 高精度静态地图的制作
227
９3１
静态地图数据采集生态环境
228
９3２
高精度地图数据更新
229
９3３
英伟达端到端高精度地图制作方案
230
９3４ Civil Maps实时高精度地图制作方案
231
９4 高精度地图典型产品
232
９4１
谷歌街景地图 232
９4２ HERE 3D高精度地图
234
９4３
我国自动驾驶地图典型产品
235
９4３１
百度地图 235
９4３２
高德地图 236
９4３３
四维图新 237
95 动态地图数据更新与共享
238
951 准动态地图数据的采集与发布
238
952 高度动态数据的采集与发布
241
953 Mobileye道路经验管理系统的地图数据采集与发布
242
13
954 博世道路特征的采集与发布
243
955 大陆集团准动态地图数据的采集与发布
245
956 HERE准动态地图数据的采集与发布
246
第十章 人工智能与自动驾驶 249
101 人工智能的发展
249
1011 人工智能的基本概念 249
1012 人工智能的发展历史 251
10121 专家系统
251
10122 机器学习系统
251
1013 人工智能在自动驾驶中的应用
252
102 人工神经网络与自动驾驶
253
1021 人工神经网络的原理与发展
253
10211 监督学习的神经网络
254
10212非监督学习与深度神经网络
255
1022人工神经网络在自动驾驶中的应用
257
10221 环境识别和地图创建
257
10222深度学习与轨迹规划
257
1023 英伟达端到端的自动驾驶深度神经网络训练
258
10231 路情数据采集
258
10232 深度神经网络训练
259
10233 驾驶场景仿真器
260
10234 英伟达人工智能汽车BB8 261
14
10235 打开神经网络黑箱
262
1024深度神经网络路情数据共享
263
103 增强学习与自动驾驶
266
1031 增强学习的原理及应用
266
1032 深度增强学习的自动驾驶决策应用
267
104贝叶斯网络与自动驾驶
269
1041 贝叶斯网络的原理及应用
269
1042贝叶斯网络的自动驾驶应用
270
105基于云端决策的联网自动驾驶和智能交通
272
产业发展与政策 276
第十一章 自动驾驶产业生态与产业发展 277
111 自动驾驶出行服务与产业生态
277
1111 新兴的自动驾驶出行服务
277
1112 新兴的自动驾驶产业链
278
1113 自动驾驶的发展路径 280
112 车载计算平台与自动驾驶产业生态
281
1121 人工智能超算芯片 281
11211 图形处理单元（GPU）及典型产品
282
11212 可编程门阵列（FPGA）
284
11213 专yong集成电路（ASIC）
285
1122 英伟达的车载计算平台与自动驾驶产业生态
285
11221 英伟达的车载计算平台Drive PX 285
15
11222 人工智能汽车软件平台 (AI CAR PLATFORM) 287
11223 英伟达的自动驾驶产业生态
288
1123 英特尔的车载计算平台与自动驾驶产业生态
289
11231 英特尔的车载计算平台Intel Go 289
11232 Mobileye的自动驾驶软件能力
290
11233 英特尔的自动驾驶产业生态
291
113 人工智能软件开发商的自动驾驶系统
291
1131 谷歌 L4 级别的无人驾驶汽车
291
11311 市场定位和技术路径
291
11312 解决方案与发展历程
292
1132 百度 L4 与L3级别的自动驾驶系统
294
11321 市场定位和技术路径
294
11322 L4级别的自动驾驶系统与发展历程
295
11323 L3级别的自动驾驶系统与发展历程
297
114 汽车集成商的自动驾驶系统
298
1141 德尔福的L4 级别的自动驾驶系统
298
11411 市场定位和技术路径
298
11412 解决方案与发展历程
299
1142 博世的自动驾驶解决方案
303
11421 市场定位和技术路径
303
11422 解决方案与发展历程
303
115 汽车制造商的自动驾驶系统
305
16
1151 奥迪 L3 级别的自动驾驶系统
305
11511 市场定位和技术路径
305
11512 奥迪的车载计算平台zFAS 306
11513 解决方案与发展历程
310
1152 特斯拉L2/L3级别的自动驾驶系统
312
11521 市场定位和技术路径
312
11522 发展历程与自动驾驶交通事故
313
1153福特 L4 级别的无人驾驶汽车
316
11531 市场定位和技术路径
316
11532 解决方案与发展历程
316
1154 通用的L2与L4 级别的自动驾驶系统
319
11541 市场定位和技术路径
319
11542 L2自动驾驶系统与发展历程
319
11543 L4自动驾驶系统与发展历程
320
1155 丰田 L2 /L3与L4级别的自动驾驶系统
321
11551 市场定位和技术路径
321
11552 解决方案与发展历程
322
第十二章 国外产业发展政策 328
121 美国产业发展政策
329
1211美国网联驾驶与智能交通产业发展政策
329
12111美国交通部与V2X网联汽车应用项目
329
12112 V2V 安全应用与V2V终端强制安装法规
330
17
1212 美国自动驾驶产业发展政策
331
12121 《自动驾驶汽车政策指南》
332
12122 《自动驾驶系统指南：安全愿景20》
333
12123 美国十大自动驾驶测试场
335
122 欧洲产业发展政策
336
1221欧盟协作式智能交通产业发展政策
336
1222 欧洲相关国家自动驾驶产业发展政策
337
12221 德国
337
12222英国
338
12223 法国
338
12224 瑞典
338
123 日本产业发展政策
339
1231日本网联驾驶与智能交通产业发展政策
339
1232 日本自动驾驶产业发展政策
341
124 亚洲相关国家产业发展政策
343
1241韩国自动驾驶产业发展政策
343
1242新加坡自动驾驶产业发展政策
343
第十三章 我国智能交通/汽车产业发展现状与未来 346
131我国相关产业发展政策
346
1311《智能汽车创新发展战略》
346
1312《汽车产业中长期发展规划》
346
1313《推进互联网 便捷交通
促进智能交通发展的实施方案》
347
18
1314《新一代人工智能发展规划》
348
1315《国家集成电路产业发展推进纲要》
348
132 我国相关标准化组织与标准化工作
349
1321 全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会
349
1322 中国智能网联汽车产业技术创新联盟
350
13221 智能网联汽车技术路线图
351
13222 技术研究和标准制定
353
1323 中国通信标准化协会 354
1324 IMT-2020(5G)推进组
354
1325 车载信息服务产业应用联盟
355
1326 公an部道路交通管理标准化技术委员会
356
1327 《国家车联网产业标准体系建设指南》
356
13271 车联网产业标准体系总体架构
357
13272 智能网联汽车标准体系
357
13273 信息通信标准体系
358
13274 电子产品与服务标准体系
360
13275 智能交通相关标准体系
362
13276 车辆智能管理标准体系
363
133 我国网联智能汽车和智能交通的应用示范
364
1331 新一代国家交通控制网示范工程
365
1332 上海智能网联汽车试点示范
365
1333 重庆智能汽车集成系统试验区（i-VISTA）
367
19
1334 北京/河北智能汽车与智慧交通应用示范
370
134 智能交通与自动驾驶面临的主要挑战
370
1341车联网产业标准体系的挑战
370
1342 我国汽车行业研发投入不足
371
135 我国的产业发展机遇与应对方略
373
1351 从国家战略的高度规划车联网与网联自动驾驶和智能交通
373
1352 加强跨行业跨领域的总体架构设计与标准化工作
374
1353 加大车联网与网联自动驾驶和智能交通的研发投入
374
1354 建立跨部门跨行业的政策协同和项目运作机制
375
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