汽車智慧化發展到現在，各類的車展、路演，上到汽車零部件的供應商，下到各路汽車經銷商，都把“智慧化”掛在嘴邊。尤其是今年特斯拉的市值超過1萬億美金，汽車智慧化的相關標的在一級市場融資如火如荼，漢威科技全資子公司透過IATF16949汽車行業質量管理體系認證，正式佈局智慧汽車領域。這些事實都告訴我們：汽車智慧化已經成為整個市場關注的熱點。
汽車能否實現真正的智慧化，其實市場對於這個問題依然存在著分歧，汽車想要實現智慧化，要做的事情就是模仿人類的整個駕駛過程。
比如說，它需要透過攝像頭，毫米波雷達和鐳射雷達來模仿人類的耳朵和眼睛去感知車身環境，然後透過強大算力的AI晶片來模仿人類的大腦對駕駛狀去進行判斷和決策，最後透過線控的轉向以及剎車來模仿人類的手和腳來進行控制和執行。
但是在整個過程中，依然會存在三個難點：
第一：複雜多變的環境感知。整個汽車駕駛環境是一個開放環境，並且會隨著人類在駕駛過程中去識別物體，包括人、車、建築物、指示牌、甚至動物。環境相當複雜且多變。
所以在如此複雜的環境當中，如何透過汽車的感測器來感知整個外部環境，這是要解決的首要難點。
第二：資料處理和決策流程的及時性。汽車在高速行駛過程中，每一個加速，減速，轉向的決策流程全部都是在毫秒級別的時間之內完成，車載電腦能否在這麼短的時間內完成資訊的收集、決策到最後的控制，這是需要解決的第二個難點。
第三：駕駛場景的長尾問題。在不同的國家和不同地區，駕駛習慣，法規以及基礎設施的建設具有差異，所以，如何解決不同區域的場景問題，是我第三個難點。
目前，整個產業鏈中的各個環節，都透過的努力，技術突破幾經發展到了空前的標準，並將整個汽車智慧化推動到了一個工程化的攻關階段。
智慧化的核心解決方式其實就是將演算法、算力、資料三個因素的融合。
首先，演算法要做的事情就是提供環境感知的解決的路徑。演算法首先建立一個數學模型，然後透過感測器的資料輸入，我們可以得到一些結果，這些結果包括我們去識別路上的物體是人還是車；定義物體之後，我們再對這些物體的速度和距離進行測量；有了這些資料的結果之後，我們就能對整個外部的環境進行一個3D模型的重建，所以這個就是演算法模型對於整個環境感知的解決方式。
漢威科技作為以感測器為核心的物聯網企業，將感測技術、智慧儀表技術、通訊技術、雲計算和地理資訊等物聯網技術緊密結合，成為了物聯網綜合解決方案服務商，本次通過了IATF16949:2016汽車行業質量管理體系的要求，達到了相應的國際標準化水平，有助於感測器產品在汽車市場的開拓。
漢威科技的入局，伴隨著感測器硬體效能的提升，我們相信車載感測器對於外部環境的感知能力，它將會逐步接近人類，甚至在某一個時間它會超過人類。
