c． 通讯网络——Ethernet， 5G等网络技术应用开发能力

车内常见的总线包括LIN、CAN。随着汽车电子爆发，ECU数量和运算能力需求都呈现爆发式增长，在ADAS时代和即将到来的无人驾驶时代将更加明显。车载以太网可减少分布式ECU数量和运算资源的浪费，控制汽车电子系统成本增加。另一方面，车载以太网可满足车载EMC要求，可减少车内连接成本和车内布线重量。再者，对带宽的需求也是一个因素，各种传感器，特别是激光雷达和高分辨率摄像头，必须用车载以太网传输数据，保障信息可靠交付、减小数据包开销、降低传输延时、实现时钟校准。

5G是新一代的移动通讯技术，其更高的速率、更大的峰值带宽、更短的时延、更高的可靠性，会成为万物互联的基础架构，5G所带来的影响将彻底重塑和改变世界。对于汽车行业，5G才能实现真正的车联网。车上能用网络随身听首歌或者刷个微博，只能勉强称之为“车联网”。真正的车联网意味着车辆拥有V2X的通信能力，即实现车与人，车与车，车与路测设施，车与网络的通信。意味着车不仅是一个个独立的点，更是物联网的一个节点。当人们开车上路时，因单车的局限性，雷达、摄像头看不见、看不清、看不准，V2X通信能提供远超出当前传感器感知范围的信息，本质上可以把V2X视为一个拉长拉远的“传感器”，通过和周边车辆、道路、基础设施的通讯，获取比单车能得到的更多的信息，大大增强对周围环境的感知。

d． 照明与显示集成的模块开发能力

面对未来趋势，车灯的使命不再只是照明，而更像是一种显示装置，车灯将进化为照明和高分辨率显示的结合体，需一种新型的光学模块来实现。整套模块的工作过程是，由光源照射在反射镜，由其汇聚形成光斑，并成像于芯片表面工作区域内。芯片根据实际车载智能大灯的需求，打开或者关闭其上的各种可控像素，打开的像素可使得该像素上反射的光线进入后续投影透镜组，而被芯片关闭的像素，将使得该像素上光线偏折，无法进入后续投影透镜组。最终进入投影透镜组的光线，形成照明像素，无法进入投影透镜组的光线，形成暗像素，由此构成了智能大灯所需的明暗照明图形。

因高分辨率的苛刻要求，模块开发有很大难度，其难点如下：

e． 智能驾驶的目标感知与信号融合技术

感知目标的类型，大致如下： 周边物体：车辆、行人、道路上可能影响行驶的各种移动或静止物体的识别，交通标志牌的识别。驾驶环境：路面状况、道路交通拥堵情况、天气情况的识别。行驶路径：结构化道路的识别，包括道路信息（车道线、路肩、隔离带等）、恶劣路况的识别；对于非结构化道路，包括车辆行驶前方的道路环境状况的识别、可行驶区域的识别确认。

现有感知方法、原理和优缺点，大致如下：

融合感知所实现的功能要远超这些独立系统能够实现的功能总和，能更加准确地感知周围的环境。相对于独立系统，这样可以做出更好、更安全的决策。

使用不同的传感器种类可以在某一种传感器出现故障的环境条件下，额外提供一定冗余度。这种错误或故障可能是由自然原因（诸如一团浓雾）或是人为现象（例如对摄像头或雷达的电子干扰或人为干扰）导致。即使在一个传感器失效的情况下，这样的传感器融合系统也可以保持某些基本或紧急的功能。完全借助报警功能，或者让驾驶员做好准备去接管对车辆的控制，系统故障也许就不那么严重了。

为了应对这种日益增长的复杂性，融合系统需要考虑如下方面：

多个传感器的融合，比如多个雷达和摄像头传感器；可交换传感器模型以适应不同传感器供应商的选择；能够配置传感器的数量和位置；可以实现不同的应用场景的驾驶环境模型。

与汽车内每个系统单独执行各自的报警或控制功能不同，在一个融合系统中，最终采取哪种操作是由单个器件集中决定的。现在的关键问题就是在哪里完成数据处理，以及如何将传感器的数据发送到中央电子控制单元（Electronic control unit， ECU）。当对不是集中在一起而是遍布车身的多个传感器进行融合时，我们就需要专门考虑传感器和中央融合ECU之间的连接和电缆。对于数据处理的位置也是如此，因为它也会影响整个系统的实现。