人工智能技術在智能網聯汽車的應用

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智能網聯汽車產業已經成為一個朝陽產業，智能網聯汽車已經逐步的走進人們的日常生活。智能網聯汽車與很多技術密切相關，人工智能技術是其中最重要的技術，本文介紹了人工智能技術在智能網聯汽車的研究背景以及研究意義，提出智能網聯汽車主要的人工智能技術方向，對未來人工智能技術在智能網聯汽車的應用進行了展望，對相關的研究具有一定的借鑒意義。

1緒論

1.1課題背景及意義

汽車是人們日常生活的重要工具。隨著汽車制造技術的發展，汽車行業呈現出智能化、網聯化、電動化、服務化、發展趨勢。其中，人工智能技術對于汽車智能化的發展起著基礎性、革命性的作用[1]，人工智能技術在汽車行業深度應用，催生了智能網聯汽車的研究，智能網聯汽車已成為當前汽車制造業的熱門研究方向，基于人工智能技術的車聯網、自動駕駛、共享出行等技術已經越來越被人們所認知。在這樣的背景下，本文研究了人工智能技術在智能網聯汽車領域的應用，試圖為相關的研究者提供借鑒，為促進智能網聯汽車的發展做出一點理論和實踐上的貢獻。

1.2國內外研究現狀

目前，國內外對于人工智能技術在智能網聯汽車中的應用已展開了深入的研究，例如谷歌公司的無人駕駛技術以及特斯拉公司的無人駕駛技術都已經比較成熟，這些無人駕駛技術背后利用了先進的人工智能算法，通過對車載攝像頭采集到的路況信息進行智能運算，為用戶提供駕駛輔助服務。而在國內，比亞迪、百度等公司也展開了無人駕駛技術的應用，極大地促進了人工智能技術在智能網聯汽車領域的發展。

1.3本課題主要工作

本文對智能網聯汽車相關的技術，如傳感器技術、計算機技術做了簡介，對人工智能技術在智能網聯汽車的應用做了較為全面的介紹，主要從自動駕駛、人機交互、車路協同等三項基本技術作了介紹，論文的創新點在于對人工智能在智能網聯汽車的應用前景進行了展望，主要從智能倉儲物流、復雜場景下的駕駛應用、自動避險應用等做了介紹。

2智能網聯汽車相關技術簡介

2.1傳感器技術

傳感器技術是智能網聯技術的基礎。傳感器是人們利用計算機和通信技術開發出來的，用于自動采集環境、溫度等自然要素的一種綜合技術。現代的傳感器多數實現了數字信號制式，將采集的氣體、光線、溫度、濕度、濃度等數據，從模擬信號轉化為數字信號，實現數據的高效處理[2]。汽車自動化程度越高，對傳感器的依賴就越強。目前車載傳感器根據裝備目的不同，可分為提升單車信息化水平的傳統傳感器和為無人駕駛系統提供支持的智能傳感器兩大類。傳統傳感器包括壓力、位置、溫度、加速度、流量、氣體傳感器等幾類，主要應用于動力總成系統、底盤系統、車身控制系統中。而當汽車進入智能網聯時代后，除必備的傳統傳感器外，需要更多的智能傳感器作為汽車的五官，進行外部環境感知和內部人機交互[3]。目前用于環境感知的主流車載傳感器包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等；用于車內人員感知交互的傳感器主要有駕駛員監控攝像系統、語音識別傳感器等。高級別自動駕駛汽車裝配的環境感知傳感器數量普遍在30個左右，隨著智能網聯汽車的逐步普及，其對車載傳感器的需求還將成倍增長。

2.2計算機技術

計算機系統是由數量和品種繁多的部件組成的。各種部件技術內容十分豐富，主要有運算與控制技術、信息存儲技術和信息輸入輸出技術等。計算機技術發展到今天，已經成為一個非常龐大的產業，芯片產業、電子制造行業、軟件和數據庫開發產業,構成了計算機技術的生態系統。智能網聯汽車應用了大量的傳感器和芯片技術，對于計算機技術的應用十分的豐富。因此，計算機技術與智能網聯汽車的發展密切相關。當前，智能網聯汽車在技術引領上主要是由一些互聯網公司在推動，比如谷歌、百度等，由于這些公司在車載操作系統研發方面具有非常深厚的技術積淀，因而能夠引導智能網聯汽車的發展。特別是智能網聯汽車在圖像識別、故障診斷、數據高速傳輸等方面，對于計算機運算、數字圖像等方面的性能要求很高。隨著計算機CPU的制造工藝越來越先進，對于智能網聯汽車運行過程中產生的大量數據，能夠做到高速、實時的處理，因此，有效地支撐了智能網聯汽車的發展[4]。

3人工智能在智能網聯汽車中的應用現狀

3.1人工智能技術簡介

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[5]。人工智能是計算機科學發展史上的一個重要技術領域。人工智能是數學、邏輯學與計算機技術的完美結合。數學推理的理論日益完備成熟，特別是“圖靈機”理論奠定了人工智能技術的理論基礎，為人們研制各種各樣的人工智能系統奠定了基礎，包括機器人、語音識別、專家系統等。人工智能實現了對人的大腦的模擬，運算能力可能比人腦還要強大，甚至其思考能力可能超過人類。因此，對人工智能的研究，是智能網聯汽車實現從有人駕駛到無人駕駛所必然依賴的一種技術[6]。人工智能技術產生較早，早在20世紀50年代，人工智能技術隨著計算機的發展已經有了初步的發展。由于當時計算機芯片技術的限制，一些人工智能算法未能實現[7]。而到20世紀80年代，隨著計算機技術的飛速發展，人工智能技術有了突飛猛進的進展。特別是近年來，隨著計算機CPU制造進入納米級技術以及人工智能算法實現了革命性的突破，人工智能技術有了突飛猛進的發展。比如，IBM公司的“深藍計算機”，多次打敗了國際著名象棋大師。基于人工智能技術的產品，已經走入人們的日常生活，如蘋果手機的Sir語音助手，各種掃地機器人等，深刻地改變了人們的日常生活。隨著人工智能的快速發展，人工智能的研究在全世界范圍內成為研究的熱點。我國是從20世紀80年代起才開始人工智能的研究。我國的人工智能研究主要集中在數學邏輯、自然語言處理、機器人、專家系統等，并且取得了一些初步的成果，在一些機械設計、計算機研制等過程當中取得了一些顯著的成果，近年來，隨著人工智能技術的成熟，人工智能技術的應用領域在不斷拓展。

3.2人工智能在智能網聯汽車中的應用

3.2.1 自動駕駛自動駕駛就是利用傳感系統和計算機系統讓汽車在無人操作的情況下智能駕駛，當前自動駕駛技術的水平已經基本能夠將其運用到現實生活當中。自動駕駛系統是一個復雜的、軟硬件兼具的智能自動化系統[7]，它除了運用自動控制技術、現代傳感技術、信息技術外，還應用了大量的人工智能技術。在自動駕駛系統的環境感知、決策與規劃以及車輛控制等方面都涉及了人工智能技術的應用。比如，在環境感知方面，自動駕駛系統利用人工智能中的機器學習理論制造了識別系統，使其能夠對路況信息自動識別，以此來保證車輛在無人駕駛狀態下也能順利行駛。智能網聯汽車的一個最重要的特征就是自動駕駛技術，自動駕駛技術來源于人工智能。目前自動駕駛可以分為四個階段，當前主要的研究集中在第二階段，也就是說輔助駕駛階段，也被稱之為先進駕駛輔助系統。先進駕駛輔助系統是實現自動駕駛的必經之路，是解決完全自動駕駛技術的核心。目前我國對于先進輔助駕駛系統的研發已開始大規模的產業化。而人工智能算法是先進輔助駕駛技術的核心，人工大智能技術對傳感器技術采集的數據進行分析和處理，傳遞各種安全訴求。如果說先進輔助駕駛系統的基礎眼睛是各種傳感器，那么智能網聯汽車的大腦就是人工智能算法[8]。3.2.2 人機交互人機交互是當前研究比較多的一種人工智能技術，它主要研究的是系統和用戶之間的交互關系，而系統指的是各種類型的機器、計算機系統或一些軟件，用戶可以通過人機交互界面來實現對系統的各種操作。人機交互主要應用了機器人學和模式識別等人工智能技術，而人機交互的實現需要依靠必要的輸入輸出設備以及相應的軟件系統才能實現，因此人機交互技術的提高需要硬件系統和軟件系統的同時提升。當前比較先進的人機交互模式除了傳統的手動操作模式外，還有手勢識別、語音識別等人機交互模式，這些人機交互模式的出現使得人機交互技術的應用范圍不斷擴大。智能網聯汽車給用戶提供最大的體驗就是人機交互，大量先進新穎的人機交互設備在智能網聯汽車車內出現，為用戶提供了一種全新的應用體驗，比如當前比較熱門的娛樂交互體驗。用戶可以通過智能語音設備與車載移動設備進行互動，并依托聯網的社交應用程序，為用戶提供自動語音、社交、影視服務，極大的提升智能網聯汽車的娛樂化程度，使用戶通過沉浸式媒體在車載交互中得到娛樂的提升。通過人機交互技術，用戶還可以實現智能的語音導航、語音通話、車載信息獲取等服務，極大的提高了汽車的智能化程度。這背后都依托于人工智能算法的突破，包括語音識別、圖像識別等技術的突破。3.2.3 車路協同車路協同技術的目的是為了采集更多的路面路況信息，包括道路是否暢通、是否存在病害、是否存在障礙物等。主要的技術原理是通過車載雷達技術探測相關的路況信息，并反饋到車載控制終端，為用戶展示實時的路面信息。車路協同技術是實現智能駕駛的前提，目前在車載雷達方面已經大量的配備毫米波雷達，能夠實現對信息的高效采集與及時傳輸。

4人工智能在智能網聯汽車中的應用前景展望

4.1智能倉儲物流應用

在我國，物流行業已經成為人工智能應用的一個重要場景領域，我國快遞行業發展迅速，在京東、國美的倉儲物流中，大量的無人駕駛擺渡車被應用，這些車能夠實現自動的運動規劃、路徑規劃以及障礙躲避等功能，能夠根據設計的路線進行智能校正。人工智能技術在智能倉儲物流領域也得到了一定的應用，未來隨著我國物流行業的發展，智能倉儲物流也將得到更快的發展，通過大數據算法以及相關高清地圖的應用，能夠為駕駛員和車輛提供更為人性化的駕駛方案，甚至實現完全的無人駕駛。目前，我國泉州港已在碼頭物流中，運用人工智能和5G技術，實現了全自動無人駕駛集裝箱運載服務，取得了良好的經濟效應。

4.2復雜場景下駕駛應用

在我國，交通運輸有著十分復雜的應用場景，比如建筑垃圾清運、山體滑坡搶修、礦山特種設備運載服務。這些復雜的場景，由人來駕駛，對人員的技術要求很高，也會對相關的車輛和工程機械會產生一定的風險。比如在礦山領域出現的各種突發的地質災害，有可能對駕駛員和車輛造成致命影響。在這種情況下，無人駕駛就有了比較典型的應用，基于人工智能技術開發面向復雜場景的駕駛輔助技術，利用5G、大數據、云計算等技術，實現對車輛的定位以及突發情況的預警，能夠實現復雜場景下駕駛應用，極大地提升特種領域的作業水平，減少安全風險[9]。

4.3自動避險應用

汽車最大的紅線是安全，通過人工智能技術的應用，實現智能網聯汽車自動避險，從而保障乘坐人員的人身安全，是人工智能技術的重要目標。目前，已經有多項成熟的人工智能技術服務于自動避險應用。比較典型的如V2X技術，與移動互聯網融合，實現與外界信息的即時互動，再通過人機交互傳遞到人大腦信號，及時提醒駕駛人做出避險動作，比如在前方發生泥石流、滑坡時，車載雷達檢測到之后，迅速將相關的信息傳遞到車載大屏上，能夠為用戶提供突發狀況提醒服務，提醒駕駛人及時避讓，繞行通過。

5結語

人工智能技術是當前IT行業最令人振奮的技術，智能網聯汽車是智能制造的重要領域，也是汽車工業發展到一定水平的必然產物。人工智能與智能網聯汽車密切相關，人工智能技術是智能網聯汽車技術的基礎。本文介紹了人工智能技術在智能網聯汽車的應用，對未來的發展前景，從三個方面進行了展望，論文的研究，比較全面的介紹了智能網聯汽車的人工智能基礎以及發展方向，對未來智能網聯汽車的發展具有一定的指導作用。但不可否認的是，安全可控性也是人工智能的發展趨勢。我們不能確定人工智能的高度發展是否會給人類帶來威脅，因此在基于人工智能技術的智能網聯汽車研究的過程中，研究人員應當堅持將人工智能技術的安全可控性放在首位，這樣才能保證人工智能技術的智能網聯汽車長期健康發展。

作者：黃國盛 單位：廣東工業大學自動化學院