车企扎堆入局“元宇宙”（二）——从智能体验视角分析( 二 ) 元宇宙的概念正在越来越多行

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汽车智能化发展阶段示意图
来源：智能汽车人机协同控制的研究现状与展望[9]
基于元宇宙的智能驾驶主要以L3-L4和L5为切入点，在L3-L4中主要以人机协同驾驶为中心，而在L5中则以汽车自主意识为中心。
1.智能环境感知
【车企扎堆入局“元宇宙”（二）——从智能体验视角分析】智能环境感知是实现全面自动化的前提，在目前的L4-L5的车辆设计中，通过安装在车身上的大量视觉、雷达、定位系统等外部传感器，感知现实世界中的物理对象，形成实时车辆决策环境数据。例如：特斯拉Autopilot系统，是由8个摄像头， 12个超声波雷达和1个毫米波雷达构成，外部环境传感器为特斯拉驾驶员提供360度视觉宽度、250米的距离视野。

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特斯拉Autopilot效果图
特斯拉Autopilot系统构成了智能驾驶的环境感知层，由于对传感器的可靠性和低延时要求非常高，只依靠车辆自身的传感器，感知外部环境数据，作出实时智能决策并不可靠。虽然特斯拉Autopilot系统自称是完全自动驾驶（FSD），但实际使用还需人工介入，其核心问题是对传感器的依赖程度非常高。
例如：在位于中国西南部的雅安-西昌高速，即：北京-昆明高速公路（国家高速G5）四川段，地处大凉山复杂高山峡谷环境，虽然风景壮观，但受常年暴雨、大雾、泥石流、塌方、冰雪等复杂气候影响，事故风险高。在复杂气候条件下的叠加效应影响下，单靠车辆自身的环境感知系统是远远不能达到完全自动化驾驶水平的。
进入元宇宙时代，大量的路况、天气信息将被数字化构建为三维的路况空间，在虚拟环境中各种地理、天气、路况等外生变量将产生三维多元叠加效应，通过对这些叠加效应建模，实现在全天候，全路况下的数字道路环境分析和响应，元宇宙的数字路况空间将通过地域属性被同步到边缘云中。
车辆可通过5G、6G通信网络将传感器感知的外部环境以低于毫秒级响应速度与边缘云交互，通过车辆自身环境与边缘云端的数字化环境进行路况修正、互为补充。边缘云和车辆自身传感器构成了完全自动化驾驶的双重数据保障，一旦车身传感器出现故障，边缘云将接管环境数据供给，为智能决策提供连续性数据支撑。
元宇宙的数字路况空间是由全民共同维护，公共交通机构、商业数据机构和每辆智能汽车将构成有下到上的路况物理对象扫描入网的数字路况运营框架。目前智能汽车出于成本考虑，安装的超声波雷达远多于毫米波雷达，在未来元宇宙数字路况中，智能汽车将大量安装具备3D扫描功能的摄像头、毫米波雷达和气候传感器，通过对路况三维实体数据的远距离感知，构建更加安全的数字路况数据。
2.虚拟数字空间构建
完全自动驾驶L5级别的定义是在不需要驾驶人员介入操控的情况下，通过车载电脑的感知和决策实现全天候、全地域的自动驾驶。 L5级别要求车辆可应对环境气候及地理位置的动态变化，这个定义近乎趋近于需要无限克服目前地球上各种路况和气候条件，以及其综合叠加因素所产生的影响。
车辆作为单一计算单元，仅依靠自身传感器和计算能力是无法构建这样一个多路况实时智能响应机制的。智能车辆和驾驶员一样需要通过大量实况数据积累、学习才能具备处理复杂路况的能力。