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作者车云、陈卓 著
出版社北京理工大学出版社
出版时间2018-05
版次1
装帧平装
上书时间2024-11-14
本书内容涵盖技术到市场、政策到实践、创业到投资,对智能汽车全产业链进行了全貌梳理,系统性地剖析了智能汽车产品落地法则,并对智能化浪潮下汽车行业的转型突围和社会影响进行了探讨与反思。全书分为上下两篇。上篇“模样”从发展历程、技术架构来说明智能汽车是什么,并从智能驾驶、智能车联网、智能座舱、智能制造四个方面,对智能汽车的技术内涵与发展进程进行逐一剖析。下篇“锤炼”,主要从政府、院校、跨国车企、中国车企、供应商五个角色的实践去阐述智能汽车该如何打造。
车云,创立于2013年4月15日,是一家聚焦于汽车智能化、互联化、电气化、共享化的汽车科技创新媒体及服务平台。车云以“链接汽车未来”为愿景,致力于让全产业链每一个创新个体,都在车云平台上得到传播、找到资源,拥有收获,逐渐形成了媒体、营销、会展、创投、电商、咨询、培训等产品及服务矩阵,成为汽车行业具有前瞻性和专业性的综合平台。、
陈卓,博士,现任汽车安全产业投资基金管理合伙人,长期从事汽车产业研究和投资工作。曾任北京汽车股份有限公司零部件开发部副部长、北京汽车集团产业投资有限公司副总裁。《北京市“十三五”汽车产业发展规划》课题组主要成员,智能汽车篇负责人。
上篇 模样———什么是智能汽车
第一章 智能汽车溯源 ■ 3
一、 变革降临 ∥4
二、 智能汽车的发展背景 ∥5
1. 技术背景 ∥5
2. 市场背景 ∥11
3. 军事背景 ∥15
三、 智能汽车的发展历程 ∥17
1. 美国萌芽 ∥17
2. 欧洲跟进 ∥20
3. 日本模式 ∥23
4. 渐入中国 ∥25
第二章 智能汽车技术架构 ■ 29
一、 技术架构 ∥30
1. 环境感知 ∥32
2. 决策规划 ∥41
3. 控制执行 ∥46
4. 其他关键技术 ∥48
二、 自动驾驶分级及发展路径 ∥53
1. 第一阶段: 低级驾驶辅助 ∥55
2. 第二阶段: 高级驾驶辅助 ∥55
3. 第三阶段: 半自动驾驶 ∥58
4. 第四阶段: 高级自动驾驶 ∥58
5. 第五阶段: 全自动驾驶 ∥59
三、 全球主要汽车企业自动驾驶发展计划 ∥60
第三章 智能制造 ■ 64
一、 汽车智能制造的使能技术 ∥65
1. 机器人技术 ∥66
2. 工业软件 ∥69
3. 互联网 ∥73
二、 汽车智能制造关键技术 ∥75
1. 数字化制造 ∥75
2. 系统集成 ∥80
3. 大数据挖掘与分析利用 ∥83
三、 汽车智能制造的中国实践 ∥86
1. 北京奔驰工厂 ∥86
2. 博世苏州工厂 ∥90
第四章 智能座舱 ■ 96
一、 输出的进化 ∥97
1. 中控 ∥97
2. 虚拟仪表 ∥99
3. HUD与AR HUD∥101
4. 案例: 谷歌内嵌式安卓车机, 真的在车上干掉了手机 ∥106
二、 输入的进化 ∥108
1. 语音交互 ∥108
2. 手势控制 ∥112
3. 案例: 三个天马行空的手势控制 ∥117
4. 意念控制与眼球追踪 ∥120
三、 设计的挑战 ∥123
1.HMI的用户研究、 界面设计与测试 ∥123
2. 自动驾驶对汽车内饰设计的影响 ∥133
3. 案例: 新一代MMI的人机交互设计分析 ∥135
四、 未来的趋势 ∥137
1. 入侵智能座舱的新技术 ∥137
2. 智能座舱与智能网联的融合趋势 ∥142
第五章 智能驾驶 ■ 146
一、 激光雷达 ∥148
1. 激光雷达的技术特长——— “高精度” ∥148
2. 激光雷达的关键参数 ∥149
3. 车用激光雷达方案 ∥150
4. 激光雷达的三大热门公司 ∥152
5. 案例: 特斯拉AutoPilot为什么没有采用激光雷达 ∥159
二、 高精度地图与高精度定位 ∥161
1. 高精度地图 ∥161
2. 高精度定位 ∥165
三、 计算平台 ∥167
1. 主流计算平台解决方案 ∥167
2. 自动驾驶时代崛起的芯片四强 ∥171
3. 我们需要什么样的计算平台 ∥177
四、 执行控制 ∥178
1. 不能脱离 “双脚” 谈 “大脑” ∥179
2. 执行控制核心技术 ∥180
3. 国外垄断与国内缺失 ∥183
五、 仿真测试 ∥185
1. 测试手段 ∥185
2. 测试验证难点 ∥189
3. 案例: 恒润科技的仿真测试解决方案 ∥192
4. 案例: 美国国家仪器公司ADAS测试方案 ∥195
第六章 智能车联网 ■ 199
一、 云平台 ∥200
二、 空中下载技术 ∥203
1. 智能网联汽车的OTA诉求 ∥203
2. OTA架构和流程 ∥204
3. OTA难点和关键技术 ∥206
4. OTA的发展现状 ∥207
5. 案例: 特斯拉为什么采用OTA的方法升级软件 ∥208
三、 V2X 与 LTE-V ∥211
1. 什么是V2X∥211
2.V2X落地尚存技术门槛 ∥212
3. 通信标准之争: DSRC和C-V2X∥213
4. 中国车联网标准LTE-V∥216
5.LTE-V推广难题: 技术、 标准与产业化 ∥220
四、 信息安全 ∥221
1. 风险的种类 ∥222
2. 如何打造安全防线 ∥229
下篇 锤炼———智能汽车如何打造
第七章 助推者———政府机构 ■ 233
一、 政策、 法规与标准 ∥234
1. 发展智能网联已成为中国国家战略 ∥235
2. 全球相继推出自动驾驶扶持政策 ∥240
二、 测试示范 ∥250
1. 美国MCity和十大国家级自动驾驶测试场 ∥250
2. 英国Autodrive等示范项目 ∥254
3. 欧洲CityMobil与ITS走廊 ∥258
4. 加拿大CVAV∥260
5. 新加坡One-North∥261
6. 德国UR: BAN∥262
7. 日本SIP-adus∥264
8. 韩国K-City∥264
9. 中国智能网联示范区 ∥265
第八章 前瞻者———科研院校 ■ 272
一、 清华大学 ∥273
二、 同济大学 ∥276
三、 国防科学技术大学 ∥279
四、 北京联合大学 ∥282
第九章 超车者———中国车企 ■ 284
一、 奇瑞 ∥291
1. 从 “124” 智能化战略到 “雄狮LION” 智能化品牌 ∥291
2. 八年战略布局 ∥293
二、 上汽 ∥296
1. 上汽iGS智能驾驶概念车 ∥296
2. 前瞻研究及投资 ∥298
三、 北汽 ∥299
1. 无人驾驶商用化 ∥299
2. 四条不同技术路线 ∥300
四、 长安 ∥302
1. 一场跨越京沪的自动驾驶之旅 ∥303
2. 构建同盟 ∥304
五、 长城 ∥306
六、 广汽 ∥308
七、 东风 ∥309
八、 新造车公司的下半场 ∥310
1. 傻瓜式造车 ∥311
2. 多米诺骨牌 ∥314
3. 四条探索路径 ∥316
4. 无限接近的答案 ∥318
第十章 捍卫者———跨国车企 ■ 320
一、 德系三强拼智商 ∥322
1. 奔驰 ∥323
2. 宝马 ∥328
3. 奥迪 ∥336
二、 底特律的反击 ∥341
1. 福特 ∥341
2. 通用 ∥344
三、 日系转弯 ∥349
1. 本田的另类 ∥349
2. 丰田步步为营 ∥352
3. 雷诺-日产以人为本 ∥355
四、 沃尔沃先行一步 ∥359
1.DriveMe自动驾驶测试项目 ∥359
2. 从Autopilot到Pilot Assist∥360
五、 现代-起亚秀肌肉 ∥361
1. 自动驾驶测试车IONIQ∥362
2. 一改合作姿态 ∥363
六、 另类特斯拉 ∥364
1. 不依赖于激光雷达的全自动驾驶 ∥364
2. 夺命特斯拉 ∥368
第十一章 潜行者———供应商 ■ 371
一、 大陆 ∥372
1. 自主巡航———面向高速公路的自动驾驶解决方案 ∥372
2.CUbE———大陆集团城市驾乘体验 ∥373
二、 博世 ∥375
1. 博世自动驾驶的 “系统思维” ∥375
2. 自动驾驶落地前的磕磕绊绊 ∥377
三、 安波福 ∥378
1. 和Mobileye、 英特尔合作开发CSLP平台 ∥378
2. 测试-平台量产-商业化, 未来还有多远? ∥379
四、 谷歌 ∥381
1. “无人车” 成为谷歌的一张王牌的历程 ∥381
2. 以技术授权为目的的新供应商 ∥384
五、 苹果 ∥385
1. “泰坦” (Titan) 造车计划 ∥385
2. 从自动驾驶汽车到自动驾驶系统 ∥388
3. “Apple Car” 与中国 ∥389
六、 百度 ∥390
1. 两个分支 ∥390
2. Apollo计划 ∥392
第十二章 决战2020 ■ 394
一、 智能化引发汽车全价值链变革 ∥395
1. 研发 ∥395
2. 采购 ∥396
3. 物流 ∥396
4. 制造 ∥397
5. 市场营销 ∥398
6. 销售、 零售和售后 ∥399
7. 连接客户 ∥400
二、 领导权之争 ∥401
1. 传统汽车企业的危机与奋斗 ∥401
2. 多方合作是最终落脚点 ∥404
三、 伦理道德 ∥405
1. 自动驾驶的伦理 “必修课” ∥405
2. 法律优先还是道德优先? ∥407
四、 专利壁垒 ∥410
1.Uber与Waymo的专利大战 ∥410
2. 专利诉讼会扼制创新吗? ∥411
五、 中国忧思 ∥412
1. 核心技术缺失的隐忧 ∥413
2. 政策协调力度差 ∥416
3. 研究创新氛围依旧保守 ∥417
4. 最缺的是 “十年磨一剑” 精神 ∥417
参考文献 ■ 419
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