智能汽車是指搭載了先進的車載傳感器，控制器，執行器等裝置，并且融合了現代通信與網絡技術，具備了復雜環境的感知，智能化決策和自動化控制的功能。使得車輛和外部的節點之間，實現信息的共享和控制的協同，實現了零傷亡，零擁堵，達到安全、高效、節能行駛的下一代汽車。據中華汽車網校預測，2015年全球乘用車銷量將達到8860萬輛，而2015年平板出貨量將在3.32億臺。毫無疑問，汽車將會成為手機、平板、PC，以及電視機之后的另一個用于龐大增長速率與保有量的移動平臺，新型汽車智能化應用技術將得到廣泛應用！

1、無線充電技術

無線充電技術，其基本原理是電磁感應。目前比較流行的有Qi標準，由WPC聯盟制定。目前，高通的Halo無線充電技術，已經跟雷諾、寶馬、FormulaE等公司簽訂了合作。在剛結束的FormulaE第一賽季上，用來做安全車的寶馬i8贏得了不少關注。這輛車裝備了由高通提供的Halo無線充電技術。接下來，這項技術也會應用在FormulaE的F1賽車上。

高通主要以移動通訊、微處理器等半導體設備聞名。但你要知道，高通在無線充電、尤其是電動車無線充電領域，是處于全球領先水平的。2012年，高通聯合成立了A4WP無線電能聯盟。而高通的Halo技術，包括其為電子產品無線充電的WiPower技術，是基于一個Rezence標準開發的。Rezence由上述的A4WP聯盟定制。

對于電動汽車無線充電，目前最大的問題是能量轉化效率。相比線纜充電，無線充電有大量的電能在BCU（基座）與VCU（車載端）的傳遞路徑中，被轉換為了熱能。效率大打折扣，大約只有40%左右。

舉個例子，以日產Leaf電動車為例。該車電池組有24kWh，如果用無線充電，以20kW的功率，最快需要1個小時。這看起來也可以，但中間會損失很多能量。其實，無線充電由于沒有中間介質，理論上在理想條件下，充電效率應該要比線充高。線充得效率一般在70%-80%。而目前已經有公司展示了效率高達98%的無線充電了。

回到高通Halo上來。對于無線充電的研究，無疑會讓高通在車廠方面有合作籌碼。寶馬i8安全車，就是高通高管去“案例”寶馬高管的結果。雖然距離大范圍民用還有一定時間，但在特定場合無線充電已經可以發揮作用。比如FormulaE，其賽道底部完全可以鋪一條無線充電基座。這樣就不用來回換車了。因為一輛電動F1電量只能跑20分鐘。

2、TegraX1芯片

TegraK1芯片內置有一個四核ARMCortexCPU，以及一個192核心的Kepler架構GPU。奧迪A7是該芯片第一次在汽車上的應用案例。2012年，奧迪將Tegra2應用到量產車中，特斯拉的ModelS開始量產，該車也裝備了兩塊Tegra系列芯片。短短三年后，奧迪宣布將使用更高級的TegraX1芯片。這一芯片具備機器學習特性，將讓汽車真正具備“思考”的能力。

在汽車智能化的時代，這個過程總體上會分三步走：

第一步，是進入儀表盤與中控屏。尤其是儀表盤，正逐步由機械表盤向液晶表盤過渡。越來越多的車型，直接把儀表盤替換為了一個異形TFT屏幕。好似從機械手表向電子表的轉變。儀表盤由于承載的是轉速、時速、擋位等關鍵信息，對于GPU的要求很高：首先要確保幀率，其次要確保渲染效果。

第二步，是進入汽車的總線系統。總線系統，有如最普及的CAN協議，以及MOST、FlexRay、LIN等，組成了汽車內的局域網，把幾百個ECU連接在一起。在這個局域網中，會有大量的數據運算需求，最簡單的例子就是自動擋變速箱的換擋邏輯問題。

以往的變速箱都是更具加速踏板與制動踏板的深淺，來判斷升、降檔的。但GPS的應用，以及大數據原理的介入，可以變速箱換擋更加智能，這就需要一個車載CPU來完成運算。

第三步，是進入自動駕駛系統。如奧迪A7的自動駕駛原型車，裝配了一個TegraK1芯片，用來運算自動駕駛所產生的龐大數據。這個芯片位于車輛后備箱處的zFAS主板上，它要負責運算來自攝像機以及各類傳感器的數據，并輸出結果告訴汽車該怎么做。

3、QNX車載系統

QNX在車載系統的市占率，已經超過70%。領先于微軟的WindowsEmbeddedAutomotive，以及Linux。此外，微軟的WEA平臺的主要客戶福特，也要轉向QNX平臺。蘋果與黑莓，聯合開發了CarPlay。而CarPlay簽約的車企，基本都是黑莓旗下QNX系統的客戶。寶馬、奧迪、沃爾沃、現代、法拉利等，絕大部分汽車品牌的車載系統，都是基于QNX系統打造的。

上文所講的奧迪TFT儀表盤，其實就是基于QNXCarPlatformforInfotainment而來的。這個CarPlatform，是QNX的一個車載娛樂信息系統方案。它包括QNXNeutrino實時系統、移動通訊模塊、降噪系統、可支持Qt與HTML5的HMI（人機界面）方案。奧迪的全新TFT儀表盤，為QNX這個平臺做了很好的廣告。

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