其中，环境感知系统主要体现在智能汽车对外界环境和自身状况的感知，其能力大小受传感器和感知系统等软硬件设备的影响。预警系统是智能汽车在驾驶过程中面对不同境况所提供的预警信息，可通过ADAS中前向碰撞预警（FCW ）、车道偏离预警（LDW ）、盲区预警（BSD）、驾驶员疲劳预警（DWS）、全景环视（TopView）和胎压监测 （
TPMS）等技术进行衡量。决策控制系统是指智能汽车在驾驶过程中对于驾驶行为的决策与控制能力，可通过ADAS中的车道保持（LKS ）、自动泊车辅助（APA ）、自动紧急刹车（AEB）、自适应巡航（ACC）等技术能力进行衡量。车联网系统是指智能汽车中车与车、车与行人、车与道路、以及汽车内部的网联化性能，可通过汽车VZX通信技术和网联化软硬件性能进行衡量。安全防护系统包括智能汽车的车辆安全防护、网络安全防护、云平台安全防护、外部生态安全防护等，其中，车辆安全防护指智能汽车车辆操作系统、固件、数据、密钥等的安全防护；网络安全防护指智能汽车的网络传输安全、网络边界安全等；云平台安全防护技术指智能汽车网络云平台的物理安全、计算存储、可视化管理程度等；外部生态安全防护技术是指智能汽车移动APP对汽车的控制安全保障；另外还包括对汽车本身的安全防控，保证在监控、反应和保护三个方面，通过主被动安全功能为车辆提供前方、后方、侧方的保护，提高行车安全。位置服务系统是指智能汽车通过GPS定位与高精度地图等实现的定位与导航能力。数据收集系统是指智能汽车利用大数据、云平台对汽车行驶过程中感知、决策、控制等环节相关数据的收集，为汽车智能化评价提供数据支撑。能力升一级系统是对智能汽车可升级性能的评价，综合考量整车软硬件设备的可升级能力。动力系统是指对智能汽车的发动机、损耗等方面的衡量。影音娱乐系统主要用来衡量智能汽车的互联娱乐能力，通过智能手机、可穿戴设备及车内娱乐设施等设备实现在汽车驾驶过程中的休闲、娱乐活动。
4.3汽车智能化指数权重确定及计算方法
指标权重的确定对综合评价结果的客观性和确切性具有重要影响，指标权重设定方法的不同往往也是不同综合评价法的差异所在，计算权重系数的方法大致可分为两大类：一类是主观赋权法；另去类是客观赋权法。从具体权重设定方法而言，主观赋权法包括德尔菲法（专家法）、层次分析法、模糊分析法、相邻指标比较法、序关系分析法等，其中德尔菲法、层次分析法是实际中应用较多的一种赋权方法；客观赋权法是由客观数据决定权重系数，包括墒权法、主成分分析法、多目标规划法、秩和比法、相关系数法等。
在上述方法中，层次分析法主要是考虑专家的意见，汲取了专家们的知识和经验，一般具有较高的合理性，但仍无法克服存在主观随意性较大的缺陷；墒权法能够充分挖掘原始数据本身蕴涵的信息价值，相对层次分析法而言结果比较客观，但却不能反映专家的知识和经验以及决策者的意见，可能会导致得到的权重与实际重要程度不相符。因此，综合上述两种方法的优缺点，本文主要选取层次分析法和嫡权法相结合的组合确权方法。
首先，利用层次分析法确定权重的主要步骤包括：
a）建立系统的递阶层次结构。一般建立指标层X，准则层V，目标层U三级递阶层次结构模型。
b）构造判断矩阵。通过专家评估或历史数据，对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，根据1-9位标度法[61对不同情况的评比给出数量标度，构成判断矩阵。
c）层次单排序及一致性检验。其中，层次单排序是指根据判断矩阵计算对于上一层某因素而言，本层次与之有联系的因素的重要性次序的权值。对于判断矩阵A，计算满足的特征值和特征向量。λ max为矩阵A的最大特征值，W为对应于λ max的正规化特征向量，W的分量即是相应因素单排序的权值。此外，为避免出现前后判断不一致的情况，需要进行一致性检验。
CR=CI/RI
式中：CI为一致性指标，CI=（λ max－n）l（n－1）；RI为随机一致性指标。当CR<0.10时，便认为判断矩阵具有满意的一致性。否则，就需要调整判断矩阵，使之满足上式，从而达到满意的一致性。
d）层次总排序及一致性检验。层次总排序是指计算同一层次所有因素对干总目标相对重要性的排序权值的过程称，下一层次各因素的权重既要考虑本层次的相互关系，还要考虑到上一层次的权因子。通过从最高级到最低级逐层计算求出组合权重，再进行一致性检验。
其次，利用嫡权法确定权重的主要步骤如下：
a）假设专家况对评价指标坑、的打分结果为u、ji，则指标的信息墒为：
最后，将上述两种方法所得权重再次进行整合，设定折中系数：，将求得指标再次进行权重分配，即：
其中，ε越大，则代表墒权法确定的数值对综合权重的影响更大；反之，层次分析法确定的数值对综合权重影响更大。大多数情况下取ε=0.5，即重要性对等。这种方法能适应不同环境需求，但对于折中系数如何确定依然带有强烈的主观性。
5 总结
本文在SAE现有对汽车智能化等级定性划分的基础上，提出汽车智能化指数的定量评价方法，不仅建立了汽车智能化指数评价模型，而且提出衡量汽车智能化的评价指标体系，同时采用层次分析法与墒权法的主客观结合算法，确定汽车智能化指数综合权重，并最终计算出汽车智能化指数评价的总体得分及级别划分，其对于未来汽车智能化指数的定量评价奠定了坚实的理论基础以及重要的指导意义。
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