智能驾驶投稿期刊

【引言】

随着物联网在交通系统中日益普及，为了打造交通系统中更安全、更快、更智能的车辆，车载通信网络和自动驾驶技术是构建未来一代、功能强大的智能交通系统的基石技术。基于物联网的交通系统可以为自动化网联 汽车 提供大规模设备连接和传感器连接。通过使用物联网技术，网联自动驾驶车辆的数量将显著提高。随着网联自动驾驶 汽车 数量的增长，亟待提出新的技术方法并重新思考下一代 汽车 网络的设计，尤其是自动化网联 汽车 。因此，有必要研究新的理论、架构和技术，利用物联网提供的能力，形成更高效、更智能的交通系统。本期特刊旨在为学术界和工业界的研究人员、开发人员和从业人员提供一个平台，传播最新的成果，并推动物联网在自动化网联 汽车 技术方面的应用。

【征集主题包括但不限于】

【重要时间节点】

【投稿须知】

所有IEEE Internet of Things Journal 的原稿或修订本必须通过IEEE稿件中心(http://mc.tcentral.com/iot)以电子方式提交。作者指南和提交信息可以在找到。IEEE Internet of Things Journal鼓励作者在投稿过程中推荐潜在的审稿人，这可能有助于加快审稿速度（请只推荐那些不存在利益冲突的审稿人）。提交稿件时注意必须按适当的关键字分类。

【客座编辑】

曹东璞博士，滑铁卢大学，

李力博士，清华大学，

Clara Marina博士，保时捷，

陈龙博士，中山大学，

邢阳博士，克兰菲尔德大学，

庄卫华教授，滑铁卢大学，

IEEE Internet of Things Journal (Impact Factor 5.86)

Special Issue on

Internet of Things for Connected Automated Driving

Internet-of-things (IoT) is becoming increasingly prevalent in the transportation systems. The traffic system depends on safer, faster, and more intelligent vehicles. The vehicular communication networks (vehicle-to-everything, V2X) and the automated driving technique are two of the cornerstone technologies enabling the construction of future-generation highly functional and intelligent transportation system. The IoT-based transportation system can provide enormous connections of devices and sensors for the networked automated vehicles. The capacity of connected automated vehicles is expected to be dramatically enhanced by employing the IoT techniques. This calls for novel approaches and rethinking of the design of next-generation vehicular networks, particularly for the automated vehicles. Therefore, it is essential to pursue research on new theories, architectures, and techniques to exploit the capability that is delivered by IoT for forming more efficient and intelligent transportation system. This special issue aims to create a platform for researchers, developers and practitioners from both academia and industry to disseminate the state-of-the-art results and to advance the applications of IoT for connected automated driving technology.

Topics of interests include (but are not limited to) the following：

➢Innovative IoT techniques to connect automated vehicles

➢ V2X communication

➢ IoT-based solutions for connected vehicles

➢ Vehicular IoT Infrastructure

➢ IoT-based sensing and recognition

➢ Testing and verification of connected automated vehicles

➢ IoT-based navigation and localization systems

➢ AI and deep learning approaches for IoT-enabled connected automated vehicles

➢ Cyber-physical-social systems based parallel driving

Submissions

All original manuscripts or revisions to the IEEE IoT Journal must be submitted electronically through IEEE Manuscript Central, http://mc.manuscriptcentral.com/iot. Author guidelines and submission information can be found at http://iot.ieee.org/journal. The IEEE IoT Journal encourages authors to suggest potential reviewers as part of the submission process, which might help to expedite the review of the manuscript. Please suggest only those without conflict of interest. Each submission must be classified by appropriate keywords.

Guest Editors

Dr. Dongpu Cao, University of Waterloo, Canada,

Dr. Li Li, Tsinghua University, China,

Dr. Clara Marina, Porsche Engineering, Germany,

Dr. Long Chen, Sun Yet-sen University, China,

Dr. Yang Xing, Cranfield University, UK,

Dr. Weihua Zhuang, University of Waterloo, Canada,

汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。

易车讯 日前，小马智行核心管理层彭军、楼天城、王皓俊亮相2023小马智行技术分享日，首次对外介绍了小马智行的技术商业化思路——未来几年，小马智行商业化规划将围绕智能驾驶技术前装量产、自动驾驶出行服务商业化运营以及智慧物流生态三大维度全面发力。

在智能驾驶技术领域，目前城市NOA、高速NOA、行泊一体等技术已成为市场爆点，因此在技术分享日上，小马智行首次详细阐释了旗下智能驾驶业务三大产品线小马识途、方载、苍穹的产品布局和核心技术，并发布了小马识途NOA方案上路实测视频。

小马智行联合创始人兼CEO彭军表示，未来三年将是小马智行商业化的关键攻坚时期，公司战略目标非常明确，已形成自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车货运（Robotruck）以及乘用车智能驾驶（POV，Personally Owned Vehicles）三大业务线。在商业化路径上，三大业务将齐头并进，落实自动驾驶技术商业化应用场景。

小马智行CFO兼技术商业化负责人王皓俊介绍，三大业务已于去年取得突破性进展，今年将完成业务“从1到100”的工作——POV方面，小马智行将上市多款辅助驾驶方案、域控制器、工具链产品，开拓更多定点项目；Robotaxi方面，将在北京、广州落地全无人自动驾驶服务商业化试点，车队规模从百辆向千辆迈步；Robotruck方面，以合资公司为载体，扩大智慧物流服务规模和智能重卡量产交付，推动“技术-场景-车辆”黄金三角的快速运转。

此次技术分享日最大亮点是小马智行首次对旗下POV业务的产品体系及技术逻辑的深入介绍。目前小马智行POV业务主要发力三条产品：辅助驾驶软件方案“小马识途”、自动驾驶域控制器“方载”、数据闭环工具链“苍穹”。

根据产品规划，年内小马智行将量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案；向多家客户量产交付NVIDIA DRIVE Orin版域控制器，并开启基于多芯片平台的域控研发；同时，小马智行将向定点OEM交付全链路数据闭环工具链，向市场推出灵活选配的工具链产品。

小马智行CFO王皓俊表示，在独立事业部的支持下，我们将全力为市场提供高性能、高性价比的全套智能辅助驾驶量产方案。

小马智行于2020年下半年开始布局POV业务，同时进行技术和商业模型的验证，并快速开启辅助驾驶方案、域控样件及数据工具链的产品化进程。产品开发进程能够如此迅速，得益于小马智行超2000万公里的测试里程所带来的算法先天优势以及全栈技术量产能力。

通过洞察市场需求和自身技术优势，小马智行成功为市场带来了智能驾驶技术的“更优解”。

小马智行联合创始人兼CTO楼天城表示，小马智行有信心，基于我们过往六年多的技术领先优势，我们推出的产品一定更适合智能驾驶场景。

楼天城介绍，为解决当前硬件成本高昂、软件算法却无法对硬件物尽其用的行业难题，小马识途开创性地将硬件成本和覆盖场景纳入产品维度综合考量——从千元级到万元级，小马识途解决方案对成本和性能灵活配置，实现在预期成本下覆盖尽可能多场景。除了安全、舒适、效率三大评价维度之外，小马识途辅助驾驶方案还将“系统可控性”列为辅助驾驶系统研发中的又一关键目标，让智驾系统能够提供卓越表现的同时，驾驶者也能够明确功能边界，科学地使用辅助驾驶功能。

小马识途辅助驾驶方案不强依赖高精地图，但并不是简单通过“重感知轻地图”来移除对于高精地图的依赖，而是感知、预测、规控等所有模块同步提升。面对复杂城市场景，小马识途着重打磨两大技术优势——首先，为了让规控算法在无高精地图时保持同样水准，小马智行重新设计了规控架构，称作Navigation Link Path Planning，简称NLPP架构，是小马智行去高精地图的核心技术；其次，小马智行设计了一套“伸缩网络”多任务大模型BEV算法架构，可基于不同算力平台灵活调整网络大小及其对应的资源消耗率，更高的算力可识别更多的静态元素类型、更多的动态障碍物细分类，和更好的识别范围。

在小马智行最新公布的实测视频中，这套辅助驾驶方案能够灵活应对高速以及城市交通场景，在自主变道、上下匝道、定速巡航、车道居中、躲避障碍物等场景中表现丝滑，再次体现了小马智行的技术实力。

高阶智能驾驶趋势下，小马智行在高性能计算硬件研发的多年投入遇到了最佳量产落地机遇。小马智行深谙域控制器设计和软件适配的诉求，并具备全栈研发、一站式交付的能力，顺势推出方载系列域控制器，针对性地解决了市场上的新需求和痛点。目前方载系列已有三款产品面世——单DRIVE Orin液冷版和风冷版以及双DRIVE Orin液冷版，主要面向辅助驾驶和低速无人驾驶的两类场景。

小马智行硬件团队对平台化硬件设计有深刻的技术理解，精通软硬件联合调优，使得产品能超越参考设计，性价比更高，同时体积较市面同产品小40%，并将高算力芯片性能充分挖掘。同时，小马智行通过多方面来重点保障产品的可靠性、安全性、量产交付和服务管理，产品执行最严企标，建立全套车规级安全及质量管理体系，提供灵活选择的商业模式，搭建起了强大产业链生态。最终目标是为市场提供真正理解智能驾驶需求且无短板的域控产品。

苍穹是一款串联起算法研发全过程的数据工具链产品，帮助客户在成本可控下最大化数据价值。高阶智能驾驶下的研发模式向数据驱动和场景驱动变化，让开发者看到了数据工具链的价值。数据爆炸时代下，苍穹将迎来更为广阔的市场。

苍穹主要由三大模块组成——车云协同的大数据平台，围绕数据提供全链路的服务，加速数据闭环；云端大规模仿真平台，提升仿真链路信度，为算法迭代提供有益反馈；自研AI研发平台，包括标注和数据平台。为了提高自身竞争力，苍穹具备更优的易用性和多业务通用性，并通过动态调整计算存储来降低成本，通过流程全面自动化来提升效率，通过提供高效优质咨询和服务、定制开发工具来深度赋能客户。

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