随着越来越多的汽车制造商加大在车联网领域的投入，我国车联网发展进入了快车道，国内首辆无人驾驶公交车在深圳也率先实现登陆，虽然技术验证的性质远大于实际投入生产运营，但也从侧面反映了物联网技术的快速发展确认让智慧交通离我们的生活更进一步。
车联网（Internet of Vehicles），是指利用传感器、互联网络和无线通讯、人工智能等多种技术的结合，通过围绕汽车收集、处理和共享大量信息，对道路和交通进行全面感知，实现车、路、人、服务平台之间的大范围、大容量信息同步与数据交换的一个网络。通过车联网能够实现交通管理的智能化、车辆控制的智能化，以提升交通效率和交通安全，应该说车联网是物联网在智能交通领域的延伸。
车联网，未来的蓝海市场
车联网关键要素包括端、管、云三个维度的体系内容：端主要是指是汽车的采集端传感器，负责采集和感知车辆、人、路等相关的信息。车是车联网的核心，包括车联网联网以及车辆智能系统；人是道路环境的参与者以及车联网的使用者，路况是车联网业务重要的外部环境，涉及交通信息化相关设备。管主要是管道，解决车辆与车辆、路况、网络、人等核心实体互联互通信息交互的载体，打通了车内、车际、车路、车云等之间的信息流，实现了车辆自组网以及网络之间的漫游和通信。关键技术就包括4G/5G车载蜂窝通信技术、LTE-V2X以及直连无线通信技术等；云主要是实现车联网服务能力的业务载体、数据载体，是多源海量信息的汇聚，是一个围绕车辆数据汇聚、计算、智能调度、实时监控、业务管理以及应用承载的云架构平台体，是实现连接管理、能力开放、数据管理、多业务支持的车联网核心平台。
车联网核心技术
车联网关键技术包括几个环节，首先是感知环节的信息采集技术，车联网需要采集大量的信息，因为车辆的高速行驶需要全新的信息采集方法。通过遍布汽车的各种传感器，运用多传感器集成和数据融合技术，将采集的原始数据转换为实用的数据进行传输，如何在不影响车辆安全及性能的前提下，采集整合整车的信息数据是车联网需要解决的一个关键技术。其次，无线通信是车联网技术的另一个关键，车辆高速行驶过程中如何解决信息传输的实时性和有效性，需要重点研究车载环境下，无线信道受环境影响的情况以及信道规律和传统无线网络的区别，未来5G超可靠低时延通信的应用场景，端到端时间延迟在ms级别、可靠性接近100%，非常适合解决车联网的通信传输环节关键技术难题。最后，高性能汽车电子计算技术，车联网采集信息众多、信息数据量巨大，基于GPU高性能芯片的异构计算技术是车联网自动驾驶的核心关键，数据处理需要与之匹配的计算资源因并行计算处理在传感器数据理解、驾驶行为决策方面的优势与能力，适度匹配深度学习算法的高性能GPU是智能车联网的关键技术器件之一。
车联网的未来
车联网处于什么阶段，客观的讲，车联网虽然取得了长足的进展，但整体来看还处于比较初级的阶段，应该说基本完成了普及、具备了初步的采集感知和联网处理能力，更多还是在测试验证过程中，还远未达到大规模爆发的阶段。但整体趋势向好，国家也加强了车联网行业相关的顶层设计，2017年9月，工信部《国家车联网信息产业标准体系建设指南》已经进入征求意见稿阶段，标准体系要求2020年基本建成国家车联网产业标准体系，18年完成基础性技术研究、20年完成5G支持车联网产业标准的制定。因此，可以预见未来3~5年，整个车联网行业将会高速发展期，车联网生态系统的每个环节都会加速车联网云平台和云服务的构建，致力全面构建人.车.生活的智能车联网生态环境。
,