人工智能技术在智能网联汽车的应用

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智能网联汽车产业已经成为一个朝阳产业，智能网联汽车已经逐步的走进人们的日常生活。智能网联汽车与很多技术密切相关，人工智能技术是其中最重要的技术，本文介绍了人工智能技术在智能网联汽车的研究背景以及研究意义，提出智能网联汽车主要的人工智能技术方向，对未来人工智能技术在智能网联汽车的应用进行了展望，对相关的研究具有一定的借鉴意义。

1绪论

1.1课题背景及意义

汽车是人们日常生活的重要工具。随着汽车制造技术的发展，汽车行业呈现出智能化、网联化、电动化、服务化、发展趋势。其中，人工智能技术对于汽车智能化的发展起着基础性、革命性的作用[1]，人工智能技术在汽车行业深度应用，催生了智能网联汽车的研究，智能网联汽车已成为当前汽车制造业的热门研究方向，基于人工智能技术的车联网、自动驾驶、共享出行等技术已经越来越被人们所认知。在这样的背景下，本文研究了人工智能技术在智能网联汽车领域的应用，试图为相关的研究者提供借鉴，为促进智能网联汽车的发展做出一点理论和实践上的贡献。

1.2国内外研究现状

目前，国内外对于人工智能技术在智能网联汽车中的应用已展开了深入的研究，例如谷歌公司的无人驾驶技术以及特斯拉公司的无人驾驶技术都已经比较成熟，这些无人驾驶技术背后利用了先进的人工智能算法，通过对车载摄像头采集到的路况信息进行智能运算，为用户提供驾驶辅助服务。而在国内，比亚迪、百度等公司也展开了无人驾驶技术的应用，极大地促进了人工智能技术在智能网联汽车领域的发展。

1.3本课题主要工作

本文对智能网联汽车相关的技术，如传感器技术、计算机技术做了简介，对人工智能技术在智能网联汽车的应用做了较为全面的介绍，主要从自动驾驶、人机交互、车路协同等三项基本技术作了介绍，论文的创新点在于对人工智能在智能网联汽车的应用前景进行了展望，主要从智能仓储物流、复杂场景下的驾驶应用、自动避险应用等做了介绍。

2智能网联汽车相关技术简介

2.1传感器技术

传感器技术是智能网联技术的基础。传感器是人们利用计算机和通信技术开发出来的，用于自动采集环境、温度等自然要素的一种综合技术。现代的传感器多数实现了数字信号制式，将采集的气体、光线、温度、湿度、浓度等数据，从模拟信号转化为数字信号，实现数据的高效处理[2]。汽车自动化程度越高，对传感器的依赖就越强。目前车载传感器根据装备目的不同，可分为提升单车信息化水平的传统传感器和为无人驾驶系统提供支持的智能传感器两大类。传统传感器包括压力、位置、温度、加速度、流量、气体传感器等几类，主要应用于动力总成系统、底盘系统、车身控制系统中。而当汽车进入智能网联时代后，除必备的传统传感器外，需要更多的智能传感器作为汽车的五官，进行外部环境感知和内部人机交互[3]。目前用于环境感知的主流车载传感器包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等；用于车内人员感知交互的传感器主要有驾驶员监控摄像系统、语音识别传感器等。高级别自动驾驶汽车装配的环境感知传感器数量普遍在30个左右，随着智能网联汽车的逐步普及，其对车载传感器的需求还将成倍增长。

2.2计算机技术

计算机系统是由数量和品种繁多的部件组成的。各种部件技术内容十分丰富，主要有运算与控制技术、信息存储技术和信息输入输出技术等。计算机技术发展到今天，已经成为一个非常庞大的产业，芯片产业、电子制造行业、软件和数据库开发产业,构成了计算机技术的生态系统。智能网联汽车应用了大量的传感器和芯片技术，对于计算机技术的应用十分的丰富。因此，计算机技术与智能网联汽车的发展密切相关。当前，智能网联汽车在技术引领上主要是由一些互联网公司在推动，比如谷歌、百度等，由于这些公司在车载操作系统研发方面具有非常深厚的技术积淀，因而能够引导智能网联汽车的发展。特别是智能网联汽车在图像识别、故障诊断、数据高速传输等方面，对于计算机运算、数字图像等方面的性能要求很高。随着计算机CPU的制造工艺越来越先进，对于智能网联汽车运行过程中产生的大量数据，能够做到高速、实时的处理，因此，有效地支撑了智能网联汽车的发展[4]。

3人工智能在智能网联汽车中的应用现状

3.1人工智能技术简介

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[5]。人工智能是计算机科学发展史上的一个重要技术领域。人工智能是数学、逻辑学与计算机技术的完美结合。数学推理的理论日益完备成熟，特别是“图灵机”理论奠定了人工智能技术的理论基础，为人们研制各种各样的人工智能系统奠定了基础，包括机器人、语音识别、专家系统等。人工智能实现了对人的大脑的模拟，运算能力可能比人脑还要强大，甚至其思考能力可能超过人类。因此，对人工智能的研究，是智能网联汽车实现从有人驾驶到无人驾驶所必然依赖的一种技术[6]。人工智能技术产生较早，早在20世纪50年代，人工智能技术随着计算机的发展已经有了初步的发展。由于当时计算机芯片技术的限制，一些人工智能算法未能实现[7]。而到20世纪80年代，随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术有了突飞猛进的进展。特别是近年来，随着计算机CPU制造进入纳米级技术以及人工智能算法实现了革命性的突破，人工智能技术有了突飞猛进的发展。比如，IBM公司的“深蓝计算机”，多次打败了国际著名象棋大师。基于人工智能技术的产品，已经走入人们的日常生活，如苹果手机的Sir语音助手，各种扫地机器人等，深刻地改变了人们的日常生活。随着人工智能的快速发展，人工智能的研究在全世界范围内成为研究的热点。我国是从20世纪80年代起才开始人工智能的研究。我国的人工智能研究主要集中在数学逻辑、自然语言处理、机器人、专家系统等，并且取得了一些初步的成果，在一些机械设计、计算机研制等过程当中取得了一些显著的成果，近年来，随着人工智能技术的成熟，人工智能技术的应用领域在不断拓展。

3.2人工智能在智能网联汽车中的应用

3.2.1 自动驾驶自动驾驶就是利用传感系统和计算机系统让汽车在无人操作的情况下智能驾驶，当前自动驾驶技术的水平已经基本能够将其运用到现实生活当中。自动驾驶系统是一个复杂的、软硬件兼具的智能自动化系统[7]，它除了运用自动控制技术、现代传感技术、信息技术外，还应用了大量的人工智能技术。在自动驾驶系统的环境感知、决策与规划以及车辆控制等方面都涉及了人工智能技术的应用。比如，在环境感知方面，自动驾驶系统利用人工智能中的机器学习理论制造了识别系统，使其能够对路况信息自动识别，以此来保证车辆在无人驾驶状态下也能顺利行驶。智能网联汽车的一个最重要的特征就是自动驾驶技术，自动驾驶技术来源于人工智能。目前自动驾驶可以分为四个阶段，当前主要的研究集中在第二阶段，也就是说辅助驾驶阶段，也被称之为先进驾驶辅助系统。先进驾驶辅助系统是实现自动驾驶的必经之路，是解决完全自动驾驶技术的核心。目前我国对于先进辅助驾驶系统的研发已开始大规模的产业化。而人工智能算法是先进辅助驾驶技术的核心，人工大智能技术对传感器技术采集的数据进行分析和处理，传递各种安全诉求。如果说先进辅助驾驶系统的基础眼睛是各种传感器，那么智能网联汽车的大脑就是人工智能算法[8]。3.2.2 人机交互人机交互是当前研究比较多的一种人工智能技术，它主要研究的是系统和用户之间的交互关系，而系统指的是各种类型的机器、计算机系统或一些软件，用户可以通过人机交互界面来实现对系统的各种操作。人机交互主要应用了机器人学和模式识别等人工智能技术，而人机交互的实现需要依靠必要的输入输出设备以及相应的软件系统才能实现，因此人机交互技术的提高需要硬件系统和软件系统的同时提升。当前比较先进的人机交互模式除了传统的手动操作模式外，还有手势识别、语音识别等人机交互模式，这些人机交互模式的出现使得人机交互技术的应用范围不断扩大。智能网联汽车给用户提供最大的体验就是人机交互，大量先进新颖的人机交互设备在智能网联汽车车内出现，为用户提供了一种全新的应用体验，比如当前比较热门的娱乐交互体验。用户可以通过智能语音设备与车载移动设备进行互动，并依托联网的社交应用程序，为用户提供自动语音、社交、影视服务，极大的提升智能网联汽车的娱乐化程度，使用户通过沉浸式媒体在车载交互中得到娱乐的提升。通过人机交互技术，用户还可以实现智能的语音导航、语音通话、车载信息获取等服务，极大的提高了汽车的智能化程度。这背后都依托于人工智能算法的突破，包括语音识别、图像识别等技术的突破。3.2.3 车路协同车路协同技术的目的是为了采集更多的路面路况信息，包括道路是否畅通、是否存在病害、是否存在障碍物等。主要的技术原理是通过车载雷达技术探测相关的路况信息，并反馈到车载控制终端，为用户展示实时的路面信息。车路协同技术是实现智能驾驶的前提，目前在车载雷达方面已经大量的配备毫米波雷达，能够实现对信息的高效采集与及时传输。

4人工智能在智能网联汽车中的应用前景展望

4.1智能仓储物流应用

在我国，物流行业已经成为人工智能应用的一个重要场景领域，我国快递行业发展迅速，在京东、国美的仓储物流中，大量的无人驾驶摆渡车被应用，这些车能够实现自动的运动规划、路径规划以及障碍躲避等功能，能够根据设计的路线进行智能校正。人工智能技术在智能仓储物流领域也得到了一定的应用，未来随着我国物流行业的发展，智能仓储物流也将得到更快的发展，通过大数据算法以及相关高清地图的应用，能够为驾驶员和车辆提供更为人性化的驾驶方案，甚至实现完全的无人驾驶。目前，我国泉州港已在码头物流中，运用人工智能和5G技术，实现了全自动无人驾驶集装箱运载服务，取得了良好的经济效应。

4.2复杂场景下驾驶应用

在我国，交通运输有着十分复杂的应用场景，比如建筑垃圾清运、山体滑坡抢修、矿山特种设备运载服务。这些复杂的场景，由人来驾驶，对人员的技术要求很高，也会对相关的车辆和工程机械会产生一定的风险。比如在矿山领域出现的各种突发的地质灾害，有可能对驾驶员和车辆造成致命影响。在这种情况下，无人驾驶就有了比较典型的应用，基于人工智能技术开发面向复杂场景的驾驶辅助技术，利用5G、大数据、云计算等技术，实现对车辆的定位以及突发情况的预警，能够实现复杂场景下驾驶应用，极大地提升特种领域的作业水平，减少安全风险[9]。

4.3自动避险应用

汽车最大的红线是安全，通过人工智能技术的应用，实现智能网联汽车自动避险，从而保障乘坐人员的人身安全，是人工智能技术的重要目标。目前，已经有多项成熟的人工智能技术服务于自动避险应用。比较典型的如V2X技术，与移动互联网融合，实现与外界信息的即时互动，再通过人机交互传递到人大脑信号，及时提醒驾驶人做出避险动作，比如在前方发生泥石流、滑坡时，车载雷达检测到之后，迅速将相关的信息传递到车载大屏上，能够为用户提供突发状况提醒服务，提醒驾驶人及时避让，绕行通过。

5结语

人工智能技术是当前IT行业最令人振奋的技术，智能网联汽车是智能制造的重要领域，也是汽车工业发展到一定水平的必然产物。人工智能与智能网联汽车密切相关，人工智能技术是智能网联汽车技术的基础。本文介绍了人工智能技术在智能网联汽车的应用，对未来的发展前景，从三个方面进行了展望，论文的研究，比较全面的介绍了智能网联汽车的人工智能基础以及发展方向，对未来智能网联汽车的发展具有一定的指导作用。但不可否认的是，安全可控性也是人工智能的发展趋势。我们不能确定人工智能的高度发展是否会给人类带来威胁，因此在基于人工智能技术的智能网联汽车研究的过程中，研究人员应当坚持将人工智能技术的安全可控性放在首位，这样才能保证人工智能技术的智能网联汽车长期健康发展。

作者：黄国盛 单位：广东工业大学自动化学院