5項未來有望市場化的汽車技術

在汽車行業，無論是娛樂信息、安全還是動力性能方面，新的技術總在不斷誕生。

那么未來的汽車將會搭載哪些技術？說實話，沒人知道。不過，根據目前的趨勢，我們能夠推斷出哪些技術將有市場化的可能性。

本文將推測5項未來最有可能市場化的汽車技術。

1、V2I技術

汽車制造商與政府部門對于V2I和V2V這兩項能夠實現車-車間和車-設施間交流的技術保持著密切關注。

想象這樣一個場景，當你駕車接近十字路口時，在相隔多輛車之前的某輛車突然剎車，通過肉眼顯然是無法看到這一情況的，然而通過V2V信息交流，你的汽車將比你先一步得知該信息，從而提醒司機進行制動甚至自動采取制動措施，避免了可能發生的追尾事故。

V2V使用無線信號在車輛間來回傳遞信息實現互通，信息可包括車輛位置、速度、方向等。某輛車的信號發射器發送自身的各項信息，周圍同樣搭載無線設備的汽車便能接收到這些信號，以此來保證車輛合適的間距。美國麻省理工學院的工程師正在開發一種先進的V2V算法，試圖將汽車發現其他車輛后實施的閃避路徑達到最優化效果。2010年，美國NHTSA進行一項研究表明，V2V技術能夠降低碰撞事故率79%。

當然，僅靠V2V技術還不夠，目前多家車企也已開始進行V2I技術的測試。V2I技術允許車輛與道路標志、交通信號進行信息交流，從中獲取信息，同時也可以從交通管理系統處獲得宏觀路況，并以此制定最合適的行車路線。美國NHTSA報告指出，V2V與V2I技術結合，能夠降低交通碰撞事故率81%。

值得高興的是，已經有很多車企甚至零部件企業著力于發展此類技術。那么，V2V與V2I技術的終極形態將是怎樣的？是否就是人們常說的自動駕駛？

2、自動駕駛車

自動駕駛早已不是新概念。許多電影和電視劇中都有它的身影出現。

在美國加利福尼亞州和內華達州地區，谷歌的自動駕駛測試車已經過了超過20萬英里（321,869公里）的路試谷歌的測試車不僅記錄的駛經道路的圖像，其電腦視圖的道路標記圖像還能夠比先一步發現前方交通信號與可用路線。

若自動駕駛車真正實現量產，我們將能解放自己的雙手。經計算，美國每人平均每年要花費100小時在駕車上。自動駕駛車數量達到一定程度后，能夠形成智能車隊，互相間自動保持安全距離行駛。一些人認為智能車隊一旦形成，可大幅降低事故率，車輛間能夠同時與多輛其他車進行信息交互，計算機不會像人類一樣的產生分心。

在谷歌進行的一些自動駕駛測試中，其測試車反復在同一路段行駛，以此來掌握該路段的特征，直到收集的數據足夠全面使測試車能夠自動駕駛為止。交通事故中，人為操作失誤是一大因素之一，而自動駕駛車能夠降低95%因人為因素造成的交通事故。