智能汽车代表着汽车产品智能化的演进趋势, 可以提供更安全, 更节能, 更环保, 更便捷的自由移动方式和综合解决方案, 其意义不仅在于汽车产品与技术的升级, 更有可能成为汽车及相关产业的全业态和价值链体系重塑的重要组成, 是国际上公认的未来汽车产业发展的战略制高点. 为了促进汽车工业设计, 生产和销售的良性循环, 刺激汽车生产商提高汽车智能化水平, 敦促汽车制造商不断探寻更高的智能化技术和装置, 并为消费者购车时提供参考, 在2017ICV国际论坛上, 中国汽车技术研究中心(以下简称中汽中心)汽车技术情报研究所智能汽车研究室暨汽车软件测评中心主任王羽发布了《汽车智能化指数及评价方法研究》课题.
王羽
据王羽介绍, 现阶段, 智能车发展水平当中有半自动驾驶和自动驾驶的功能, 功能各不一样. 该课题在SAE International汽车智能化等级划分的框架下, 提出涵盖实验室测评, 实践验证测评, 消费满意度等 '三位一体' 的评价体系, 建立以自动驾驶, 车联网, 信息安全以及车载信息服务等为基础的评价指标体系, 并综合利用不同评价方法的优缺点, 同时结合大数据分析方法, 最终计算得到汽车智能化指数综合评价分数. '该评价体系旨在为评定汽车智能化等级提供判断依据, 为汽车产业智能化发展提供基准值, 从而不断促进智能汽车在安全, 体验, 能耗, 效率等方面的整体提升. ' 王羽如是说.
目前, 课题由中汽中心课题组完成框架性研究报告和基准研究参数, 2018年将集合全行业的力量, 完成问卷调研, 理论模型评价体系, 子课题研究和实车验证, 并公布基于汽车智能化功能的指数评价结果, 2019年将研究和发布基于汽车智能化性能的指数评价结果.
《汽车智能化指数及评价方法研究》课题的体系与指标
为保障汽车智能化指数及评价的全面性, 客观性与实用性, 实验室测评, 实践验证测评, 消费满意度等 '三位一体' 的评价体系, 如下图所示, 充分利用实验室/示范基地等虚拟与实际测试场景进行汽车智能化功能检测试验, 并结合智能汽车相关科技赛事对智能汽车进行年度实践测评, 同时兼顾消费者对于智能汽车的场景需求与智能汽车实际功能的匹配分析, 最终得出汽车智能化水平分数及等级排名结果.
汽车智能化指数评价体系
汽车智能化指数评价指标体系按照树形多级结构, 可分为一层指标, 二层指标, 三层指标. 各级指标相互联系, 建立指标框架如下图所示. 其中, 一层指标是指汽车智能化指数评价指标, 代表了衡量汽车智能化指数的最终指标, 其下又可分为二层指标, 三层指标, 四层指标等.
汽车智能化指数评价指标层级框架
关于汽车智能化指数评价指标体系的二层指标, 首先, 自动驾驶指数用来衡量智能驾驶汽车在自动化驾驶系统方面的性能;其次, 网联化作为智能汽车发展的关键技术, 也是汽车智能化的重要体现, 网联化指数用来衡量自动驾驶汽车在车联网方面的基本性能;再次, 信息安全一直是智能汽车生产和使用需要关注的重点, 信息安全指数用来衡量智能网络的信息安全程度;最后, 智能汽车除了要满足驾驶方面的需求, 还需要提供智能汽车使用者在车载信息等方面服务, 智能汽车通过智能手机, 可穿戴设备及车内娱乐设施等设备使用户实现在汽车驾驶过程中的休闲娱乐活动, 此方面利用影音娱乐系统指数衡量. 汽车智能化指数评价指标体系三层指标, 则是通过智能汽车不同系统的基本能力去评估汽车在自动化, 网联化, 安全性, 娱乐性等方面的能力.
《汽车智能化指数及评价方法研究》课题的模型与算法
汽车智能化指数评价模型整体框架如图3所示, 其中核心部分在于: 确定完整的评价指标体系和选取恰当的评价方法. 基于模型进行汽车智能化指数评价的主要步骤, 具体描述为: 首先, 应选取适宜的汽车智能化评价参数, 并对参数及数据进行预处理;其次, 构建汽车智能化指数评价指标体系, 并选取重要指标的相关参数及数据;再次, 利用综合评价法对评价指标体系中指标权重进行设定, 并紧密结合大数据分析方法进行分析处理, 不同的评价及分析方法也决定着综合评价模型的差异性;最后, 基于汽车智能化相关参数及数据, 评价指标体系以及核心算法, 对智能化分数进行计算, 并得出汽车智能化评价等级的最终结果.
汽车智能化指数评价模型
汽车智能化指数评价模型的核心在于评价方法的选择, 而评价方法中的重要组成部分便是指标权重的确定, 其对于综合评价结果的客观性和确切性具有重要影响, 指标权重设定方法的不同往往也是不同综合评价法的差异所在, 计算权重系数的方法大致可分为两大类[3]: 一类是主观赋权法;另一类是客观赋权法. 其中, 层次分析法[4]主要是考虑专家的意见, 汲取了专家们的知识和经验, 一般具有较高的合理性, 但仍无法克服存在主观随意性较大的缺陷;熵权法[5]能够充分挖掘原始数据本身蕴涵的信息价值, 相对层次分析法而言结果比较客观, 但却不能反映专家的知识和经验以及决策者的意见, 可能会导致得到的权重与实际重要程度不相符. 因此, 综合上述两种方法的优缺点, 可选取层次分析法和熵权法相结合的组合确权方法, 对汽车智能化指标权重进行确定. 此外, 还可充分运用大数据分析方法, 基于获取的大量汽车智能化相关数据, 选取具体适宜的数据挖掘算法对汽车的智能化水平进行评价.