原来排量里面还有这么多秘密我们被汽车厂
2018-4-16 来源：本站原创 浏览次数：次点击上面南阳汽车， 最近，有小伙伴在询问汽车排量的问题。像1.3L、1.5L、2.0L、3.0L等等这些都是整数，那为什么在车型配置表里查到的数据都是“缺斤少两”的呢？
其实，这个比较好回答，答案也很有趣儿。不信？往下看喽~
原因1:机械模具不同
首先，咱们日常说的汽车排量就是指发动机排量（活塞式内燃机），而转子发动机由于结构比较特殊，而且现在非常少见，所以咱们先按下不表，如果大家有兴趣，欢迎给我们留言哦。
言归正传，发动机是一个非常精密的机械仪器，但再精密的仪器也是存在误差的。
对于搭载了相同排量发动机的车型而言，由于每个发动机厂商的制造模具和工艺、技术不同，因此在工信部登记的实际排量也是存在差异的。
比如，北京现代ix35和哈弗H6都是2.0升排量的发动机（前者是自然吸气发动机，后者是涡轮增压发动机），但在工信部登记的实际排量分别是ml和ml。
原因2:排量计算有π这个无理数
其次，就是在计算发动机排量时，会牵扯到圆周率这个无理数。
我们知道，发动机排量就是气缸数×气缸容积，发动机至少由1个气缸构成。
气缸是发动机的一个关键部件，在其内部，活塞进行上下往复运动，从而产生动力，驱动车辆行驶。
那么活塞在气缸中既然是做往复运动，那就势必存在一个最底部和最顶部，学名翻译过来就是下止点和上止点，气缸容积就是气缸内下止点至上止点之间的空间。
看到这里，大家应该都明白了吧，气缸容积可以看做是一个圆柱体。圆柱体体积的计算公式在小学都学过了，即πr2h。
r是气缸半径，h就是咱们刚才说的活塞在气缸内往复运动时下止点至上止点行进的距离，即行程。
我们以宝马B48发动机为例。B48发动机缸径82mm，行程94.6mm，拥有4个气缸。
因此发动机排量为：πr2h=π×4.12×9.46×4≈.34（mL），四舍五入后，就是咱们在工信部看到的mL啦。
原因3:主机厂故意的
汽车排量出现“缺斤少两”还有一个最主要的原因，就是“各种税”，汽车厂商为了可以减税，所以一般都会把气缸往“小”了做。
比如相同的3.0T发动机，一个实际排量为ml，一个为ml，那么所要缴纳的税额是完全不一样的。
光消费税这一项，ml的发动机就要比ml的多缴纳13%，对于一台海外几十万的豪车来说已经不低了。
所以，就有车厂为了打击平行进口车，故意把美规版发动机的实际排量调高几十毫升，这样在美国还是原价，而在中国，售价可就不是原来那个数目了。
目的就是以此来吓退图便宜来购买平行进口车的消费者。
其实，抛开机械误差、计算理论这些因素不谈，发动机也是可以做到“足斤足两”的，比如雷克萨斯4GR-FSE发动机就非常接近ml。
此外，还有“加量不加价”的发动机，比如咱们夏利身上的那台丰田8A发动机，号称1.3L，实际排量ml。
综合来看，汽车排量的“缺斤少两”或“足斤足两”都是可以通过调整发动机结构进行改变的，从而适应不同产品技术和政策、利润等要求。（来源：汽车洋葱圈）
无人汽车在上海能出门蹓跶了！司机说几乎可全程放手
“我们在操作的过程中还是比较平静的。在封闭区做过好多次闯红灯测试，车辆本身应该是完全可以避免相撞的。”对于将自动驾驶汽车开上公共道路的驾驶员张雷（化名）而言，操纵自动驾驶的汽车似乎并不是什么难事，用他的话说，“这些都是常见情况。”
不过张雷也向第一财经记者坦言，当车流量变大，比如出现突然有车辆加塞切入等情况下，会尝试人工接手，控制住正在自动驾驶的车辆，尽管“这样的情况并不多见”。
要成为自动驾驶汽车上“看似什么也不用做”的司机，却比普通A证驾驶员要严格得多。上海国际汽车城（集团）有限公司（下称“上海汽车城”）战略与业务规划部主任工程师李霖在接受第一财经记者采访时多次提及这一点。
“他们要熟悉自动驾驶汽车，也要熟练应对各种突发状况。”李霖解释道。
在自动驾驶汽车行驶时，司机偶尔也需要进行人工干预。(资料图)
正是因为上海于3月1日发布的《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》（下称《管理办法》），包括张雷在内的驾驶员们，原本只能在封闭区进行模拟测试，如今可以将车辆开上公共道路，面对更多复杂的挑战。
集合了车辆、行人、建筑物、障碍物、气候变化等多种因素的复杂交通环境，向来是横亘在自动驾驶技术面前的一座大山，却也是政府、企业、科研机构等相关方面必须走入的场景。
把搭载自动驾驶技术的汽车开上公共道路，以最真实的道路情况来测试车辆的性能的好坏并获取大量数据——这样的方案与上述逻辑并无二致，以真实换真实，才能获取最基础、最实用的数据，以此检验、改进、完善传感器及自动驾驶算法，完成技术和产品的迭代。
开放道路路况比加州复杂
即将到来的4月，美国加利福尼亚州将开始允许完全自动驾驶的汽车在该州开展路测。这项新政意味着无论是工程师还是驾驶员都将不再出现于车辆中。不过，加州机动车辆管理局（DMV）也明确要求，必须有远程操作员能够与路测车辆通信，在必要时操控车辆，以防万一。
对于加州而言，这已然只是路测规范的再定义罢了。作为全美首个就自动驾驶汽车制定法规的州，加州早在多年前就开始了自动驾驶的路测。这里汇聚了谷歌、Uber、特斯拉等全球知名的科技翘楚和行业新秀，大量汽车厂商的自动驾驶团队都设立在此。这些大大小小的企业们享受着在家门口进行自动驾驶测试的便利。截至年1月中旬，共有50家企业取得加州自动驾驶路测牌照。
在今年3月1日前，长安、上汽等中国车企只能前往加州，申请开展自动驾驶测试的批准，并拿到相关牌照——不过，这一状况如今出现了改变，《管理办法》为国内车企打开了大门，它们终于也可以将自动驾驶的公共道路测试放在自家门口了。
从封闭环境走向开放环境的自动驾驶道路测试，这是中国的首次。
“我们起初建设了20多公里的道路，同时也提交了开放的申请，但综合考虑各种因素，最终还是选择了这5.6公里的道路来作为自动驾驶车辆的测试道路。”李霖向第一财经记者回忆起规划这段道路时的细节。他表示，道路必须满足两方面的要求，一是包括红绿灯、智慧互联设备等在内的相关建设，二是要对风险进行评估，不能一概而论。
第一财经记者实地走访了上述自动驾驶汽车开放测试道路，这段以往并不起眼的小路于去年完成技术改造，也因而成为了全球首个全面支持多种通信模式V2X（VehicletoEverything）测试的智能道路，测试车也会根据车上装有的度传感器和雷达，识别转向信号、红绿灯、障碍物等。
上海汽车城董事长兼总经理荣文伟介绍，管理部门特别加装了针对智能网联汽车的红绿灯，可同时支持DSRC和LTE-V方案（均为车联网标准之一）与车辆进行实时通讯，自动驾驶车辆在米之外便可接收红绿灯的变灯信号。同时，道路周围也有特定摄像头监督车辆运行状况。
记者发现，行驶在该条道路上的普通车辆较多，虚线变道、加塞的情况时有发生。除了有大量的T型小区出入口、公交车出入站台之外，闯红灯的行人、抢道的电瓶车这样的紧急状况也并不少见。这些情况给自动驾驶汽车的上路造成了大量的挑战。
而第一财经记者此前在加州试驾自动驾驶汽车时，路上几乎鲜有行人，更不必说其他车辆了。在这里，放开双手则会更加的从容，对于突发情况的担心也会变少很多。
当时，通用汽车的工程师也向记者表示，中国的道路交通标识更加复杂，统一程度相对并不那么高，且在中国的城市高架道路上，部分会存有红绿灯现象，这些都在一定程度上给通用前期的本土化准备工作增加了难度。这样的案例换作在普及无人驾驶这一议题上，也会同样存在。
谷歌的无人驾驶汽车在路上。
LMC汽车市场咨询(上海)有限公司总经理曾志凌在接受第一财经采访时表示，相较于美国加州五年前就开始路测，至今已经进行了几百万公里的测试，中国在落地自动驾驶方面还处于较为初步的阶段。
差异一面造就着差距，另一面也在一定程度上缩小着差距。正因道路条件复杂程度不一，在获取数据的数量和能力方面，上海的测试道路更具备优势。对于家门口作战的新老车企而言，能否借力打力实现弯道超车，它们或许都有着自己的算盘。
准备好了吗？
“开放路测是我国自动驾驶行业水平迈向国际前沿的重要里程碑。”同大多数业内人士一样，长城华冠（.Neeq）自动驾驶技术总监马乐在接受第一财经记者采访时，表达了自己的乐观态度。“这标志着我国开始成体系地开发自动驾驶技术，不仅仅是车的技术，从测试环境、管理环境到社会环境都在全面跟进。”
不过，中融创投基金管理(北京)有限公司董事长曹鹤有着不同的观点。他认为，目前的自动驾驶技术还没有准备好应对复杂路况的挑战。“在真实环境下，系统存在的风险性还会被放大。而目前的技术水平仍处于低级阶段，仅能保障车辆在车道线清晰、交通信号系统完善的特定路段运行。中国自动驾驶的情景也比国外复杂。”
仔细揣摩，曹鹤的言论并非空穴来风。在乐观看待自动驾驶发展的背后，更多的困难与挑战也在行业内部不断地滋生。
一方面，即便不涉及造车领域，自动驾驶的路测也需要高昂的成本。“开发一辆自动驾驶车辆是开发传统汽车的好几倍。”一位自动驾驶领域的资深业内人士对记者表示，为确保安全性，自动驾驶车辆一般都会配备多系统冗余设计，也需配备更多传感器，这就提高了单车成本。
奇点汽车自动驾驶架构总监李建鹏对此也颇有感触，他表示：“现在很多主机厂进行自动驾驶汽车研发时，都是放一台很大的电脑在车上。从商业化的角度，这样的方案其实很难量产——特别在考虑成本和功耗的情况下，所以现在很多企业都把目光放在了研发高性能芯片上。传感器也是一样，虽然在很多研发自动驾驶汽车的企业看来，激光雷达在环境感知方面有很好的表现，但碍于成本，激光雷达现在离量产也还有很远一段距离。”
即便如此，马乐却告诉记者，先有技术基础，再有商业回报。路测会带来资金压力，但也必须要进行投入。
而在另一方面，交通信息系统完善的道路条件更是构成其商业化落地的关键点之一。这里，需要的是交互，车与人的交互、车与交通设施的交互——这些依赖于物联网、5G等各方面技术的成熟。此外，在恶劣天气下如何提高传感器的分辨率、如何提高算法的精度，仍然需要加强这一方面的研发，而摄像头、激光雷达等传感器也需要变得更加高效。
城市道路是所有交通环境中最为复杂的环境，穿梭的人群、固定的建筑物及障碍物、大量红绿灯及警示标识、天气变化等等。在这样的背景之下，自动驾驶道路的标准则被千呼万唤。虽然业内从始至终呼吁着道路条件的统一与交通规则的调整变化，但若考虑到社会、观念等各方面因素，仍然任重而道远。
“改善道路条件需要投入大量的资金，在全国构建一套完整的自动驾驶体系还是会有一些难度。目前国家、车企等都处于观望之中，此外，自动驾驶车辆对人为驾驶的车辆也会产生影响。”曾志凌说。
“既有的道路是根据交通工程学为人驾驶而设计的，不是为自动驾驶设计的，它的一系列参数全是基于人的反应。而车是根据人机共生学，为了人的安全和方便驾驶而设计的，也不是为了自动驾驶而设计。”国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京表示。不过他也承认，在不久的将来，自动驾驶汽车和人为驾驶汽车混行的情景，是会共存一段时间的。
马乐对记者表示，更大的一个方面是测试认证的体系建设，这个标准如果形成共识了，自动驾驶系统的落地就是时间问题了。因为自动驾驶系统的组成，和汽车行业原有的机械系统、电子系统不一样，需要新的方法论。
“人和物的安全位移是最根本的东西。没有安全，其他一切都不存在。技术支撑交通运输的安全和效率会提高，信息技术要加速变革，但是这个变革的前提仍然要保证安全。这其中就会产生矛盾。”王笑京说。（来源：第一财经）
赞赏
健康热线：