人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向，车辆实现自动驾驶，包含了多种人工智能的技术应用。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
自动驾驶的定位技术定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。
自动驾驶图像识别与感知自动驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，自动驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。
自动驾驶的深度学习除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法，是自动驾驶技术成功的基础。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现自动驾驶。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看，感知部分难度最大，人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。
人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
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详述人工智能在自动驾驶技术中的应用
随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。
01
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。
1955年Newell和Simon的LogicTheorist证明了《数学原理》中前52个定理中的38个。Simon断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题(这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”)，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956年，“人工智能”(AI)由美国的JohnMcCarthy提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。
五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。
人工智能在自动驾驶技术中的应用概述
人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。
这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。按照SAE（美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。
第一阶段：驾驶员辅助目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。
第二阶段：部分自动驾驶车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。
第三阶段：有条件自动驾驶由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。
第四阶段：高度自动驾驶由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。
第五阶段：完全自动驾驶自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。
02
自动驾驶的实现
车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：第一，感知。也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCDCMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。第二，处理。也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。第三，执行。依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。
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人工智能在自动驾驶定位技术中的应用
定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。
其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。
视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。
人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用
无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
雷达传感器。主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
视觉传感器。主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
定位及位姿传感器。主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
车身传感器。来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
人工智能在自动驾驶深度学习中的应用
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。
工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。
支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
图|某无人驾驶车软件系统架构
除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。
在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。
将深度学习应用于无人驾驶汽车中，主要包含以下步骤：
1.准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；
2.输入大量数据对第一层进行无监督学习；
3.通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；
4.运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；
5.用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。
6.输入之后用监督学习去调整所有层。
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人工智能在自动驾驶信息共享中的应用
首先，利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。
其次，是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。
另外，汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。
汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看，感知部分难度最大，人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。
人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
无人驾驶技术所面临的挑战和展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。主要有：
1.法规障碍
2.不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准
3.基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性
4.难以承受的高昂成本
此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
驾驶有时并不是负担，相反是一种乐趣，体现了人类拓展自身极限的能力。笔者相信，完全的无人驾驶也许有些遥远，但随着机器学习算法的提升和应用的挖掘，更接地气人机和谐共驾指日可待。不管在自动驾驶这条路上有多少困难，但我相信总有它出现在城市道路上的一天，技术的发展充满激情与动力。在不久的将来，也许自动驾驶会成为主流。
（文章内容来源于公共交通资讯）
解析人工智能在汽车行业的应用现状
原标题：解析人工智能在汽车行业的应用现状人工智能概念被热炒的阶段已经过去，现在人工智能落地应用正如火如荼的展开。从应用方向来看，目前，金融、医疗、汽车和零售行业的应用场景相对成熟。就汽车行业来说，人工智能已经渗透到销售、维修、驾驶等多个场景，尤其是当下最火的无人车，其应用和商业模式都非常清晰，加之百度、谷歌等巨头争相投入，该领域发展迅速。
1.驾驶辅助系统
驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、识别车内人员、理解乘客需求;在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。
按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶(L0)、驾驶辅助(L1)、部分自动驾驶(L2)、有条件自动(L3)和完全自动(L4)五个阶段。自动驾驶实际上就是把一个机器人司机和一辆电动汽车结合在一起，至于能达到哪个阶段关键取决于“人工智能”。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况(L2)向基本实现自动驾驶功能(L3)的转变阶段。
以最火的无人车为例，据媒体报道，单单美国加州，就有30到50家无人车公司在路测。国内无人车的研发百度遥遥领先，今年7月已经推出了自动驾驶开放平台的Apollo计划，预计首批无人车的量产时间将从2020年提前至2018年。据最新消息披露，百度旗下的蓝白色自主驾驶汽车已被发现出现在北京北部的公共道路上，似乎在进行中国首次全自主驾驶汽车公路测试。
2.智能车载系统技术
以百度的Apollo小度车载系统为例，Apollo小度车载系统具备智能语音助手、人脸识别、疲劳监测、AR导航、HMI、车家互联、智能安全等多个核心功能。
Apollo小度车载系统将家里的智能音箱和汽车无缝连接了起来。在家里对智能音箱发出语音指令，就能打开车里的空调，再也不用经历夏天车内可煎蛋、冬天车内似冰窖，上车空调开上好一阵子才能缓过来的状况。除了提前打开空调，还能坐在家里查看汽车油耗。
当下最热的人脸识别也被应用到了Apollo小度车载系统，从此再也不用车钥匙，直接刷脸上车，而且座椅立刻调整到适合你的角度。开车过程中，Apollo小度车载系统还会通过人脸识别，对驾驶员的精神状态进行分析，一旦监测到了疲劳驾驶行为，就立刻用播放音乐、震动安全带、主动对话等方式发出提醒，如果驾驶员实在是“困意难消”，小度就会自动导航到最近的休息区。至于人脸识别的准确率更不用担心，已经达到99.77%。
Apollo小度车载系统背靠百度千亿级的搜索数据，其语音交互功能强大无比，可以满足150多个场景下的需求，在强噪音下仍具备超高识别率，而且支持多轮交互、打断式交互、情感化表达等。例如，在开着敞篷跑车的强噪音情况下，通过语音播放、停止、切换音乐，可以直接问车子运行情况;对于推荐电影院、选座、买票都是“soeasy”的事，付完款直接导航到电影院。
3.智能销售
以近日戴姆勒为梅赛德斯-奔驰豪华车研发的一款虚拟手册(virtualmanual)为例，该手册融合了人工智能技术与聊天机器人(chatbot)及增强现实等其他先进技术。汽车销售员也可能很快面临失业。
展开全文该技术仅需要通过手机应用“询问奔驰”(AskMercedes)便可实现。用户可通过“询问奔驰”了解新车功能，不仅可以现场查询与车辆操作相关的问题、了解座舱仪表盘及用户界面的各项功能，这款高科技产品还能人性化地回答人机界面以及与梅赛德斯品牌、戴姆勒企业相关问题。此外，对于最新版梅赛德斯-奔驰E级或S级轿车，该应用通过手机摄像头扫描，可以说明存疑的控制原件或显示屏出了哪些问题。
如此专业又有人情味的智能应用是不是分分钟代替一批不专业的销售。
4.零部件的实时监测
所谓预测性维修是指将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合为一体的系统过程，通过收集大量运行状态信息和运用预测模型，来实现零配件的提前维修更换。
于2013年成立的加拿大企业Ansik，开发了一款软件PitStop可预测零件故障。该公司向企业代理商和维修站销售一款接入汽车的插件和一个附属手机APP，以此搜集实时发动机和传感器数据及其他监测信息，观测性能状况并推断汽车故障可能。如果数据显示汽车将出现问题，会立刻通知用户停车检修，同时提供来自维修站的修理建议。
阅读原文http://www.efficient.hk/xydt/info_12.aspx?itemid=271返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能在车联网的应用
国能新能源汽车有限责任公司 天津 300301 摘要：二十世纪70年代以来，“人工智能”与“空间技术”和“能源技术”被并称为世界三大尖端技术，人工智能所涉及到学科从计算机科学、心理学、哲学和语言学等方面迅速扩展，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。随着人类对自身认识的不断深刻，以及电子设备和计算机软硬件技术性能的不断提升，人类对于这种“复杂工作”的理解也与时俱进。文中对人工智能在车联网的应用进行了分析。 关键词：人工智能；车联网；应用 1车联网 车联网是指由车辆位置、行驶速度、行驶路线等构成的信息交互网络。是一种向环保、安全、节能方向发展的车-网联合技术。主要应用在智能驾驶、紧急救援系统以及智能化交通管理等几方面。通过人工智能以及传感技术，使驾驶者能够实时掌握交通状况，同时方便交通部门的管理。例如电子收费系统（etc），极大地方便了驾驶者与管理者。使出行更加方便快捷。 2国内外智能汽车发展现状 2.1国外智能汽车发展现状 美国汽车工程师学会(SAE)将智能化汽车分为5个等级，L1、L2对应自主式驾驶辅助系统(即无智能驾驶)和网联式驾驶辅助，L3对应为人机共驾，L4、L5为高度自动/无人驾驶。其中网联式驾驶辅助是指依靠信息通信技术对车辆周边环境进行感知，并可对周围车辆未来运行进行预测。美国曾在密歇根安娜堡开展的智能汽车示范测试，并得出车联网技术可以将交通事故概率控制在20%以下的直接推动智能网联汽车发展的结论。美国政府表示将会采取强制安装汽车通信系统的手段来提高行驶安全性。日本采取云端人工智能机器人与本田合作方式，旨在研制出让汽车能够监控到驾驶人员的情绪变化，甚至与他们交流，使驾驶人员和汽车产生“友情”的新型人工智能汽车。德国不来梅机器人技术创新中心研发出的一种名为EOSmart2的迷你电动汽车，实现了头尾相接的功能。该车不但能像火车一样头尾随时连接在一起，还能节省能源，降低风阻，提高道路利用率，实现能量互享。车轮的90°旋转功能使这款汽车不仅能横着走，还可以变形。该车最大的亮点是它可以不依赖驾驶人员的操控，只需告诉目的地，该车就能智能化感知周边环境调整驾驶操作。综合看来，国外在智能汽车方面的研究已经达到较为先进的水平。 2.2国内智能汽车发展现状 中国各车企集团联合政府正大力投身于智能汽车的研发和测试中，其中长安作为领先者已于2017年4月成功实现了从重庆到北京长达2000km无人驾驶汽车实际道路远距离行驶。2019年11月6日，长安汽车在互动平台上明确表示，当前长安汽车已经掌握包括结构化道路L3级自动驾驶技术、APA6．0自动泊车技术等在内的100余项智能化技术，是目前拥有自主知识产权的国内最领先的智能化技术。与此同时，长安汽车已实现包括全速自适应巡航(ACC)、智能语音、飞屏互动等70余项智能化功能在量产车型上的搭载，其中15项为国内首发。 3人工智能在车联网的应用 人类使用人工智能无外乎两个目的，一个是人能做却懒得做；一个是人做不到于是让AI来做。智能汽车，智慧驾驶，终极目标是完全取代人来，用AI来操控整个汽车的行驶，犹如赋予汽车以生命，利用AI的细致、冷静、机敏、迅速和人类所不及的运算能力来做出最为准确的判断。 3.1基础做起，逐步完善 AI的应用，智慧驾驶的实现，不是朝夕之功，应当有一个循序渐进的过程。将相对简单，可以操控的内容交由AI完成，而驾驶员在初期可以采用一定的人工干预方式，来更好的实现智能驾驶。比如在停车入位方面。倒车雷达一直被认为是相当出色的车载辅助系统，适当增加其对应操控功能，设计基本程序，对于新司机或有难度的停车位，完全可以实现AI自动驾驶使车辆完整停车入位。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆 3.2做人所不能及 人类驾车依靠视觉听觉来进行判断，可见光频段的局限性决定了司机的视角盲区，特别是在繁华的路口，或者有明显遮蔽物的地段，作为人本身的收集信息和判断能力都不足。而AI可以通过其他频段的电磁波来探知车辆附近的状况，更好的做出应急处置。前期可以向司机提供辅助信息，后期则可以直接干预驾驶进程。 3.3将难题交给AI 疲劳驾驶、酒后驾车、超速行驶等都是发生交通事故的主要原因，而对于AI而言，这些都不存在问题。防碰撞系统最早起源于飞机，车联网在安全性要求上，很大程度在于避免车与车之间的任何碰撞事故。而当紧急状态出现时，人类的本能反应往往不是最佳，特别是在收到惊吓和心理波动的情况下，做出不当的举措反而加重了车辆碰撞所带来的危害。如何提前预判潜在碰撞事故的发生，如何积极有效做出避免碰撞的正确处置，甚至如何降低碰撞后造成的损失，这一系列难题都可以交给AI来处理。沉稳细腻的AI，没有恐惧担心和心情起伏，可以精准操作来降低伤害，这是人类所不及的。 3.4相互学习 “深度学习”是互联网下AI爆炸式进步的根本原因。通过不断学习，包括对于车主本身驾驶模式和习惯的学习，“突发事件”紧急应对的学习，“累积试错”由车主纠正后的学习进步等等，都是AI不断成长和完善的途径。同时，人类也可以学习AI，学习人类自身智慧的再创造。AI可以教会车主规范驾驶，或在某种时刻制止车主的违法驾驶行为，让交通出行更加和谐通畅。 4人工智能的主要应用方向 4.1无人驾驶 随着经济与科技的发展，汽车的持有量不断上升。在带来便利的同时也出现了大量问题：交通拥堵与交通安全的问题日益凸显。无人驾驶以其智能化程度高、安全性良好而受到广泛关注。无人驾驶技术虽然是一项新兴技术，但早在上个世纪末对于无人驾驶技术已有研究。美国最早于1985年于丹佛市落基山脉完成了其“自主陆地载具”的测试，可谓是最早的无人驾驶汽车。1999年，卡内基梅隆大学研制出无人驾驶汽车Navlab-V，完成了横穿美国东西部的无人驾驶实验。此后，各大汽车制造厂商陆续推出了自己的无人驾驶汽车或无人驾驶公交车。无人驾驶作为一项新兴技术，存在其智能化程度高、方便快捷等诸多优势，但也存在：首先成本过高、安全性目前在应对复杂天气状况仍不够高的内在问题，其次，存在相关法律法规不够完善、对传统汽车及其相关行业冲击极大导致社会问题等外在阻碍因素。但总地来说，无人驾驶在当前日渐拥堵的情况下必然会继续完善，在未来得到普遍的应用。 4.2智慧交通 智慧交通系统是实现绿色交通系统的技术支撑。智能交通系统（ITS）1994年正式认定为国际术语。美国在智慧交通领域发展较早，于上个世纪60年代就已研发电子道行系统。而欧洲各国如英法德等发达国家于80年代左右开始了相应系统的研发。我国于1999年成立了相关研究小组。目前，智慧交通已经能够实现在交通领域中充分运用物联网、云计算、人工智能、自动控制等技术而建立起的实时、准确、高效的综合运输和管理。智能交通目前主要体现在辅助驾驶，智能交通机器人，智能交通监控，智能出行决策等方面。现如今，高德地图、百度地图等各大地图软件提供了智能路线规划、智能导航（驾车、步行、骑行）、出行信息提示以及实时路况显示等服务。智慧交通作为智慧城市的重要组成部分，通过人、车、路的和谐、密切配合提高交通运输效率，缓解交通阻塞，提高路网通过能力，减少交通事故，降低能源消耗，减轻环境污染。但同时，也面临着行业资源分散，数据信息地域性强，产业链条不完整等问题。需要在未来不断磨合与共享，技术创新去解决。但是，智慧交通在解决道路安全与提高便捷性方面有极大的优势，我们有理由相信，智慧交通必然会在未来的城市建设中大放异彩。 5结束语 综上所述，人工智能是未来车联网和智能汽车发展的核心力量。随着人工智能和机器学习的深入发展，人类可能会面临一个崭新的汽车智慧，那就是自主的思考和判断，人类完全赋予了汽车以生命。 参考文献: [1]谭黎丽．智能交通系统(ITS)中的智能汽车技术研究[J]．技术与市场，2016(4)． [2]李克强，戴一凡，李升波，等．智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势[J]．汽车安全与节能学报，2017． [3]李刚.杨屏.李博.“车联网”与“互联网汽车”之辩[J].[期刊论文]-办公自动化（学术版）2015（12）.