按照目前智能汽車技術(shù)發(fā)展方向，車輛終可以實現(xiàn)自動駕駛和自動操控。而且，這些自動駕駛的車輛并不是獨立操作的，而是通過傳感器和V2X交互技術(shù)實現(xiàn)車與外部環(huán)境，以及車與車之間的信息互動，從而實現(xiàn)準確而的自動駕駛功能，如果這樣技術(shù)在3年能成熟起來，那么在以后的道路交通中，車禍將極少發(fā)生，至少在正常操作的情況下，很難發(fā)生碰撞事故。
博世汽車等大佬正在研究這項技術(shù)，博世汽車的底盤控制系統(tǒng)總監(jiān)Frank S. Sgambati先生說，博世汽車正在研究新一代的駕駛輔助系統(tǒng)，這套系統(tǒng)將實現(xiàn)“無碰撞”駕駛。
我們要注意的一點是，信息系統(tǒng)也可以出現(xiàn)錯誤和崩潰的情況，但是一些專家也指出，這個問題可以通過安裝備用系統(tǒng)的方法解決。如果主系統(tǒng)崩潰了，那么備用系統(tǒng)一樣可以實現(xiàn)駕駛操作。這套系統(tǒng)在未來可能會大量減少因為車禍導(dǎo)致大量的人員傷亡和財產(chǎn)損失。據(jù)數(shù)據(jù)模型推測，這套系統(tǒng)每年可拯救30000人的生命，具有深遠意義。
在汽車發(fā)展史上，行車一直備受重視，車企耗費了大量人力物力去研究如何減少駕駛員和乘客在遭遇車禍時所受的傷害，并且在車輛上安裝了大量的設(shè)施。但是，基于現(xiàn)在的信息交互技術(shù)、自動駕駛汽車通過智能防碰撞系統(tǒng)，可能不再需要高強度的鋼結(jié)構(gòu)、防滾架、氣囊等一系列措施，這樣的話，汽車的自重就能大大減輕。
通過防碰撞系統(tǒng)，不僅汽車自身的重量能夠減輕，而且車內(nèi)用于駕駛操控和防撞措施的空間可以用來實現(xiàn)別的功能，這些空間可以用于建造移動辦公或者重構(gòu)空間來滿足車輛使用者不同的需求。此外，防撞智能車還會對當(dāng)今的車輛設(shè)計、發(fā)展和具體的制造工藝、制造成本乃至生產(chǎn)工具產(chǎn)生深遠影響。
但，并不是所有人都樂于接受這種改變，這種對整個汽車產(chǎn)業(yè)都發(fā)生重大影響的事，想想都會覺得背脊一涼。例如，鋼鐵生產(chǎn)商就可能遭受大幅的銷量下滑，對鋼架的輕量化和連接密度要求就可能被新材料替代，而電力供應(yīng)商則相反，他們的銷量會因為需求的增大而大幅增長，目前新能源電動汽車就呈現(xiàn)了這一趨勢，國網(wǎng)電力、南方電網(wǎng)等大佬都參與到充電與供電的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大戰(zhàn)役中來。除此之外，在防碰撞汽車的生產(chǎn)模式下，汽車生產(chǎn)鏈條將變得更短，有點像我們常說的“軟件定義汽車”。在測試方面，要求會比現(xiàn)在的汽車生產(chǎn)模式簡單很多。這也可以倒逼新能源汽車行業(yè)和像電力消費品一類的快消品行業(yè)，重視彼此在產(chǎn)業(yè)鏈中的資源錯配。
如果把傳統(tǒng)汽車向防碰撞智能汽車方向發(fā)展視作一場變革，那么這場變革影響的范圍將遠不止汽車制造行業(yè)。盡管有可能找到新的售后或私人定制市場，現(xiàn)有的從事汽車修理與維護的商店還是可能會失去大量的市場。急救中心和醫(yī)院也可以更為冷清，在現(xiàn)代社會，車禍是一項重大的意外送醫(yī)原因。據(jù)統(tǒng)計，這一變革將減少200萬名需要送去急診室的傷者，還有24萬民需要送去醫(yī)院的傷者。但是對保險業(yè)來說，卻不是個好消息，交通意外險是保險業(yè)長期穩(wěn)定必配的可觀收入項目，如果防碰撞智能汽車成功上市，那么不只影響交通意外險，可能基于駕駛?cè)说乃斜ｋU都會淡出市場。
除了對商業(yè)市場的影響以外，自動駕駛車輛還可能需要政府管理部門配合。例如，相關(guān)的交通法律法規(guī)可能需要修改來適應(yīng)車輛自動駕駛模式。政府將面臨交通違章罰款減少和因為自動駕駛不再需求太多的高速公路巡警而造成的收入下降和失業(yè)問題。當(dāng)然，政府也可以考慮收取其他費用來平衡這個問題，例如，收取設(shè)施費用，包括探頭、監(jiān)控器、車聯(lián)網(wǎng)傳感器、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的監(jiān)管平臺和基礎(chǔ)設(shè)施，并且后期需要大量的專業(yè)維護。
目前，速銳得科技為大量防碰撞智能提車提供汽車CAN總線數(shù)據(jù)，主要包含了車速、轉(zhuǎn)向角度、制動信號、轉(zhuǎn)向燈、油門踏板深度等核心數(shù)據(jù)，為企業(yè)定制樣車DEMO提供強有力的汽車數(shù)據(jù)支撐和汽車各種傳感器數(shù)據(jù)的采集服務(wù)。在高性智能汽車駕駛輔助操作系統(tǒng)中，針對汽車駕駛涉及多變量、事件具有突發(fā)性、駕駛狀態(tài)、行駛工況不等的情況下，更需要一套可靠的數(shù)據(jù)模型、表示方法、系統(tǒng)構(gòu)成和仿真研究。根據(jù)實際行駛信息，可以實現(xiàn)推斷出目前所采用的行動是否或進行下一步的違規(guī)預(yù)警機制和新選駕駛模型，甚至直接操縱汽車，確保駕駛?cè)藛T的。智能汽車系統(tǒng)未來就像飛機一樣，內(nèi)置一個“黑匣子”，在不斷的測試和數(shù)據(jù)模型建立中，持續(xù)、穩(wěn)步、可靠向前推進。
終，車輛的大小、形狀和設(shè)計將可能完全被顛覆，這對于軟件企業(yè)、汽車電子和智能汽車設(shè)計、生產(chǎn)企業(yè)及相關(guān)設(shè)備和制造能力來說都是未來潛在巨大商機。