人工智能技术在雷达对抗中的应用
自从人类象棋冠军GarryKasparov被IBM公司所研发出的电脑击败以后，人工智能技术迅速进入人们的视野。从本质上来讲人工智能是计算机学科当中的一个重要的分支，人们最初去研究人工智能技术的原因是希望计算机能够像人类的大脑一样进行思考，但是到目前为止，人们对自身大脑的了解程度还远远不够，模仿大脑的工作更是难上加难，尽管在过去很长一段时间内科学家为之付出了很大努力。
人工智能在近几十年的大致发展趋势如图1所示。由图1可以看出：1943年人工智能开始萌芽，人工智能主要以人工神经网络的形式存在；1956年正式诞生，并逐步进入了上升期，启发式算法知识推理等开始盛行；而进入20世纪60年代以后，开始了模糊逻辑进化策略，这一时期也是人工智能技术发展的延迟期；20世纪70年代以后，专家系统遗传算法等开始出现，人工智能技术在这一时期取得了很大的突破；20世纪80年代至今，又步入了一个新的发展阶段，越来越多的技术以及算法不断成熟，并且在很多领域得到了应用。
图1人工智能发展趋势
1)国内发展态势
民用方面，阿里巴巴网络技术有限公司和腾讯计算机系统有限公司为了获得更多的连接面，把主要的精力投放在了横向圈地动作上。百度公司则以技术为核心，重在进行人工智能和深度学习领域的布局。百度云则是结合了深度学习技术提供的人脸识别及检索技术，使用了类似于人脑思维的方式去识别、搜索图片中的物体及其他内容，其语音识别系统可以在嘈杂环境下实现近81%的辨识准确率。与此同时，百度公司已经建成了被称为“百度大脑”的大规模深度神经网络，目前完全可以理解分析200亿个参数，达到了2~3岁幼儿的智力水平。纵观中国人工智能技术与产业发展，很多科研院所、企业单位等均已经开展深度学习理论算法、建模等方面的研究。关于人脑网络结构与认知结构的研究也开始陆续开展，人工智能的相关技术也开始实现产品化应用。
军用方面，中国很早就开始探索人工智能技术在军事领域的应用。“十三五”规划指出：未来5~10年，国家将重点推动人工智能规模化应用。“十三五”国家科技创新规划指出：发展智能绿色服务制造技术，发展智能感知、智能控制、智能机器人等技术，围绕建设制造强国，大力推进制造业向智能化、绿色化发展。目前，国内无人系统已经广泛应用于反恐、侦察、远程精确打击、军事训练、边境巡逻、作战支援等，并在蜂群无人机和指挥控制方面取得了一定的突破，巡航导弹在路径规划和目标识别方面也采用了人工智能技术。此外，在自主多用途作战机器人系统、军用飞机“副驾驶员”系统、武器装备的自动故障诊断与排除系统、智能电子战系统、人工智能武器等武器装备中均应用了人工智能技术。
1)国际发展态势
人工智能技术在民用方面的发展重点由主要的互联网公司进行推动。例如谷歌公司基于对人工神经网络的研究，开发出了一种新型的学习算法，能够模仿人脑学习和记忆的原理，具有对数据进行归纳整理及进一步预测推断等能力。Facebook公司致力于利用好人工智能技术进行用户数据分析以提升用户体验，主要针对用户信息和关系的人工智能算法演进，同时也关注图像识别和自然语言处理，其脸部识别算法的准确度已达到97%。IBM公司是依托自身计算基础重点部署大规模计算能力，研制可以模拟人类大脑的芯片。除此之外，近年以来，国际上也陆续开展了对于人脑的模拟和研究，一方面是希望通过模拟人脑来促进医学发展，另一方面则是希望通过研究人脑的学习机制推动学习算法、人机交互及神经计算等科学技术的进一步发展。
人工智能技术在军用方面，美国和以色列等国家在走在了世界前列。美国军方一直以来都很重视人工智能方向的发展，2013年以来接连发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》。目前，美国的无人机系统仓储量大幅度提高，甚至制定了“无人系统集成路线图”，试图在2038年前全面发展空中、地面、海洋三大领域的无人自动系统。以色列现已拥有Orbiter、Aerostar、Domintor等一系列无人机，并且拥有导航系统和人机界面等。以色列国防军Sigma分支一直致力于将深度学习、机器学习、视频分析等技术用在军事领域，并且已经取得了一些实际成果。例如在两个神经网络的基础上使用240万幅图片和视频训练出能够理解和描述视频的人工智能算法，可用于监控战场和边境线。除此之外，以色列还利用3D打印技术制造无人机，并开发出了蛇形机器人，用于沙漠、隧道、废墟等特定环境。
02
人工智能技术与在雷达对抗中的应用
随着“制电磁权”在高技术战争中地位的提高，世界各军事强国都意图加强自己国家的电子作战能力。人工智能技术与电子战的结合成为很多国家追求信息战发展的方向。1944年6月，德国军队依靠自身无线电导航的引导夜袭了伦敦，致使英、德两国之间展开了一场激烈的无线电导航对抗，此后雷达投入了作战使用，并很快成为了放空探测和火炮定位的有力武器，且逐渐成为了电子战的重点，其地位和作用不断提高。当前，国内外在雷达对抗方面都取得了很大的突破。自20世纪末以来，美国分别开展了专家系统恒虚警处理（ESCFAR）和基于数字地图信息的空时自适应处理（KBMap-STAP）等研究项目；2013年，美国防御远景研究规划局（DARPA）支持了雷达与通信共享频谱（SSPARC）研究项目；2016年，Greco将认知雷达扩展到被动雷达。
自2008年开始，中国学者在认知雷达领域开展了研究，在环境感知与描述、最优化波形设计、自适应信号处理等方面进行了探索，并取得了一定的研究成果。此外，在雷达目标识别技术研究方面也有比较广泛的研究基础，这其中包括利用神经网络、支持向量机对雷达一维距离像结果的分类识别、合成孔径雷达（SAR）图像的分类识别等。主要针对电子战领域中的雷达对抗，介绍人工智能与雷达对抗相结合的发展概况。
当前，一大批符合未来战争需求的雷达对抗新技术、新概念被不断提出。例如自适应雷达对抗（adaptiveradarcountermeasures，ARC）、智能雷达干扰决策支持系统等将在未来电子战中发挥巨大的作用。下面主要根据自适应雷达对抗介绍人工智能技术在雷达对抗方面的应用。
由美国国防预先研究计划局启动的自适应雷达对抗，目的是开发短时间内对抗敌方新型、未知雷达的能力，是第一个真正意义上的认知电子战项目。该项目是研制一种可以进行信号特征分析、对抗措施合成以及对抗措施效能评估的闭环系统，系统框图如图2所示。
图2自适应雷达对抗系统示意
该项目是针对对方空中无线电信号而开发对抗对方自适应雷达系统的电子战能力，这种能力可以感知周围复杂电磁环境，并且自动调整，最后实施干扰。通常传统的雷达不具有对环境的认知性，不能够自动识别复杂电磁环境下的未知信号，更不能依据未知的威胁信号实时合成有效的对抗措施。而自适应雷达对抗项目对上述问题进行了很大的优化改善，它可以基于敌方空中无线电信号对抗敌方自适应雷达系统，感知周围环境并自动调整实施干扰。
从图2可以看出，ARC项目充分体现了认知雷达动态闭环反馈功能的认知原理。（1）通过对雷达威胁信号的分析确定威胁的功能和意图，即对于目标环境的侦察感知。它充分利用了学习领域的支持向量机和神经网络等方法，展开了对于认知侦察技术的研究，研究的主要内容包括高复杂信号环境下的威胁信号分选、识别和特征值提取算法，重要的是算法的设计必须要考虑实时性及准确性。（2）自适应的机器学习算法通常需要一定的先验知识作为训练的基础，并且要求其在工作过程中可以不断地积累和捕获新的威胁信号，持续地对数据库里积累的新信号进行学习，从而可以逐步提高自身系统对于威胁信号环境的侦察感知能力。（3）根据感知到的威胁信号提取信息，利用当前主流的优化方法，遗传算法、粒子群算法（PSO）等推导出进行干扰的最优化策略，自动合成对抗措施的算法和技术，接着由发射机进行干扰信号的发射。（4）需要继续观察目标信号，通过有效的对比，分析采取干扰措施前后信号的变化情况，对采取的对抗措施进行精确的现场评测，判断干扰信号究竟是否有效，并将评估结果反馈到智能决策，进一步优化策略，从而达到最佳的干扰效果。总之，ARC可以将应对新雷达威胁的时间由过去的几个月甚至一年，缩短至几分钟甚至几秒钟。
03
需要解决的关键问题
威胁信号的提取及其特征分析
在当前趋势下，世界各军事强国都希望能够引领电磁空间发展，牢牢抓住电子战的主动权，这导致当今的电磁空间十分拥塞，从而对雷达侦察接收机获取威胁信号提出更高的要求。如何实时地从其他射频辐射源的密集复杂电磁环境中分离出威胁信号，是需要关注的问题。针对以上问题，可以考虑将人工智能中的机器学习算法、基于规则的推理及自适应算法等运用到接收机对外界信号的感知中；同时要结合创新的方法对辐射源脉冲进行分析，根据数据库中心的先验知识提取威胁信号特征；此外，要注重这整个过程的实时性和准确性。
软件算法需要优越的硬件系统
在自适应雷达对抗项目中，很多问题解决的关键在于应用了人工智能中的一系列软件算法。因此需要研究如何使这些软件算法在雷达对抗系统中发挥出优越的性能，从而对硬件系统提出了要求。必须注意对硬件开发平台的研究，在硬件系统设计等方面投入更多的精力。
对抗措施合成既干扰信号的产生
自适应雷达对抗系统在工作时，要求能够实时地感知危险信息，并且基于信号分析和特征描述对当前威胁环境的理解无延时地形成对抗措施。这需要在雷达对抗系统中加入一套预编程的技术方案，可以考虑采用一些新的引擎控制模块（ECM）技术或者是先进的机器学习算法使系统积累一定的经验模型，并且能够通过与环境的交互持续地学习积累新的经验知识，同时要注意干扰波形的优化问题。
实时的对抗效果评估
当雷达对抗系统发出干扰信号之后，要对干扰的效果进行实时评估，这其中包含两个问题：（1）如何检测干扰效果。无法从威胁雷达处直接观测对抗的效果，需要采用创新的方法进行精确地评估，例如通过威胁雷达波束、带宽等的变化来评估对抗效果；（2）实时性的问题。可以考虑如何提高射频前端的响应能力等，同时在软件方面要注意提升算法的运算速度，也可以在组成硬件系统的新材料或技术等方面进行探索，保证评估的有效性。
安全性和可靠性需要保证
人工智能技术虽然很大程度上发展了雷达对抗装备，但仍处在一个初级阶段，机器对战场环境的感知处理能力在某些方面未必会超出人类，有时可能会因为机器的自主性导致一些安全事故。安全性和可靠性问题可能会影响人工智能系统的类型，也会影响它们融入常规的军事行动计划。因此，未来需要对安全性和可靠性给予足够重视，使风险降到最低。
对战双方都具备了自适应，加大了对抗的挑战性
随着自适应雷达对抗系统的发展，今后的电子战中，对战双方都拥有一定的自适应，这必然会为战场环境带来更多的不确定性及挑战性，同时这种不确定因素的增多必然对雷达对抗系统的要求更高。任何一种技术，不同的发展程度和运用环境一定会形成优劣对比。因此，若想走在未来电子战的前列，就需要时刻注意其他力量在相关的发展状况，力求在装备技术发展上领先于潜在对手。
发展、培养更多的专业技术人才
当前正处于人工智能发展浪潮中，研究人员都希望通过人工智能技术加强自身领域的发展，但是真正熟悉并掌握技术的人才较少，很多领域均出现了人才短缺的问题，而且大多技术都是在民用领域形成之后才应用于军事领域。人工智能在雷达对抗中应用的研究人员更加稀缺，如果临时培养，需花费大量的时间精力，周期较长，无法适应发展需求，因此要加强宣传工作，招揽真正的人工智能技术人才投身于相关领域的研究中。
一些军事强国已将人工智能技术引入自适应雷达对抗。分析了人工智能技术与雷达对抗结合所带来的理想的应用效果。从技术层面、安全性、可靠性以及人才培养等方面总结了继续深入人工智能与雷达对抗融合发展需要重点解决的关键问题。针对未来发展趋势，人工智能技术将在很长一段时间继续处于研究热潮，要把目光放远、放长，紧跟科学发展脚步，力争实现成为技术创新的引领者。
参考文献（略）
作者简介
本文作者：刘春生，郝治理，王伟
作者简介：刘春生，国防科技大学电子对抗学院，副教授，研究方向为雷达对抗技术；郝治理（共同第一作者），国防科技大学电子对抗学院，硕士研究生，研究方向为信号与信息处理。
注：本文发表于《科技导报》2019年第4期，敬请关注。
（责任编辑刘志远）
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智能视频分析技术的应用及发展趋势
随着国家治理体系现代化的不断推进，随着“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念的不断深入，随着网络强国战略，国家大数据战略，互联网+行动计划的实施，和数字中国建设的不断发展，城市被赋予了新的内涵和新的要求，这不仅推动了传统意义上的智慧城市向新型智慧城市演进，更带来了前所未有的发展机遇。
根据美国信息服务社的数据，截至2015年末，全球已安装了2.45亿个视频监控摄像头，我国已安装的监控摄像头超过了3000万个，同时全球和国内监控摄像头销售市场仍在逐年扩张，每年仅我国就产生数万PB的视频数据量。
海量数据决定了智能化的发展速度，市场规模决定了商业化的潜力。智能视频分析技术大规模应用成为历史必然。本文将从智能视频分析技术在智慧城市建设中的应用现状、应用难点与瓶颈、应用案例、应用趋势四个方面阐述智能视频分析技术是智慧城市建设与发展的关键条件。
一、智能视频分析技术在智慧城市建设中的应用现状
智慧城市是未来城市发展的主要方向，已成为全球城市发展的战略选择。人工智能技术是智慧城市建设的重要技术支撑，也是智慧城市建设的基础。随着城市安全建设对监控视频的需求不断提升，实时观看无法满足城市治安管理、交通违章管理等方面的需求。而智能视频分析技术正在改变这个现状，其在智慧城市建设中的应用现状表现为以下几个方面：
首先，从天网工程到平安城市建设，再到雪亮工程建设，城市共享联网需求已经发生了质的变化。平安城市、雪亮工程已经远远不只是普遍意义上视频监控的范畴，越来越多地涉及智能交通、应急指挥、环境保护、城市管理等多个方面，涉及的领域与智慧城市建设产生的交集也越来越多。未来，无论是平安城市还是雪亮工程都会朝着以物联网为基础的智慧城市发展。
其次，智能视频分析技术能够对视频中的异常行为进行实时提取和筛选，并及时发出告警，从原先被动式事后查证转变成主动式事前预防，彻底改变了传统监控只能“监”不能“控”的被动状态。同时，智慧城市建设中产生的海量视频、图片数据为基于计算机视觉、深度学习架构的智能视频分析算法提供了多维训练样本，促进算法性能的提高。
最后，据统计，每天全国新产生的视频数据达PB级别(PB=1024T)，占全部大数据份额的50%以上，因此视频数据成为大数据的重要组成。视频本身即是一种非结构化的数据，不能直接被计算机进行处理或分析，这就要采用智能视频分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息。即将视频数据中包含的各种信息提取出来转成文本描述并与视频帧建立索引关联，这样才能让计算机对这些视频进行快速搜索、比对、分析等。传统视频监控系统会因为智能视频分析技术的大规模应用，逐步向智能大数据综合应用方向发展。
二、智能视频分析技术在智慧城市建设中的应用难点与瓶颈
我国在过去十几年的视频监控系统建设中受到技术等各方面因素制约，造成统筹规划不到位、联网共享不规范、管理机制不健全、形成“信息孤岛”等问题日益突出，具体表现为：系统各自为政、缺乏统一规划;系统数量繁多、标准不统一;管理不力、缺乏有效的监督手段;共享不足、视频图像信息利用率低。这些问题严重制约了城市综合管理的建设与发展。
随着大数据、物联网的快速发展，视频数据量正在以指数级增加。由于各个建设部门的数据标准和格式各不相同，虽然有海量视频资源和数据却无法共享运用，数据潜在价值没有得到有效挖掘，在视频侦查、交通监控、重点案件侦破等事件中不能充分发挥事前预测、事中管理和事后评估的智慧化决策支持作用。
智慧城市建设的不断推进，视频图像信息的深度应用问题逐步显现，视频图像信息深层次挖掘的缺乏使得不同用户的差异化应用需求难以得到满足。视频监控应用场景愈发多样化，对视频图像信息深度挖掘的要求也越来越高，视频分析不仅需要将视频图像结构化，更要通过海量结构化的数据分析出更多有价值的信息。
三、智能视频分析技术在智慧城市中的应用案例
在互联网、物联网、大数据、人工智能引领新经济发展时，智慧城市成了城市发展破冰前行的利刃。汉王为了满足智慧城市所提出的种种要求，依托多年人工智能领域的技术积累，自主研发了汉王黑白名单布控及视频结构化平台，将前端视频流信息处理成数据信息，传输至后端进行分析记录。
汉王黑白名单布控及视频结构化平台可以从视频中快速提取目标的各类信息并进行分析，将视频变为有用的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为智慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持。
汉王黑白名单布控及视频结构化平台已成功应用在全国各地的移动警用装备车上，通过多组摄像机的抓拍记录及人员比对，对目标嫌疑人进行行为轨迹分析、出行规律分析，为公安机关提供可靠的案情线索，实现灵活布控打击，成为城市管理部门把握治安主动权的强力“助攻手”。
此外，该平台的人脸识别智能门禁系统、人脸识别黑白名单布控系统也已成功应用在“智慧银川”建设项目中，帮助银川完成了全城视频监控由传统的“看得见”、“看得清”到“看得懂”、“认得出”的跨越式升级，在节约整体投资的同时，实现了视频数据的充分共享与利用，有效提升了城市管理部门的决策效率和精准度。银川市创新城市管理模式，作为智慧城市建设的典型示范，受到了国务院的表扬。
四、智能视频分析技术在智慧城市中的应用趋势
当前，视频监控在社会公共安全中发挥着越来越重要的作用。在智慧城市建设持续纵深推进的同时，由于算法准确率和环境适应性的不断提高，将促使智能视频分析技术应用的大规模部署，智能视频分析技术的应用将越来越普遍。
在大数据时代背景下，伴随物联网、移动互联网、人工智能等技术的不断应用，智慧城市建设将大力推进大数据基础平台，积极推进信息资源数据交换和共享体系建设，实现智慧城市与智能视频大数据接轨。同时随着视频大数据相关技术的不断成熟，尤其是在处理视频、图片等结构化数据方面的能力不断提高，通过各种业务模型、行为分析、机器学习等技术结合海量数据对视频内信息进行智能分析识别，利用大数据技术建立基于视频、面向公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，获取支撑和保障智慧城市顺利落地和运营的多元化信息。
结语
视频智能化已经渗透进交通、金融、园区、能源、商业连锁、司法、军队、海关等领域，可以说对整个社会影响巨大。虽然现阶段智能视频分析技术还不够成熟、数据应用不够深入、数据共享不够广泛、标准化建设不够全面等。在未来的发展中，需要不断解决这些问题并加以完善，包括技术创新、业务创新、体制改善、标准完善。只有更加成熟的视频大数据，才能体现出更多的优势，发挥更大的价值。随着视频大数据的不断发展成熟，它必将给智慧城市发展建设带来质的提升。
汽车智能化系统的应用现状与展望
汽车智能化系统的应用现状与展望
随着智能化技术的不断发展，汽车已经与智能化技术达到了紧密的结合，下面是小编搜集整理的一篇探究汽车智能化系统应用现状的论文范文，供大家阅读参考。
1前言
近年来随着国民经济的不断提升，私家车数目不断增多，且速度更快，综合性能不断提高，这就对汽车的安全技术提出了更高的挑战。目前社会上因为汽车安全系数不到位而引起的交通事故频发，严重威胁着人民的生命财产安全，汽车安全问题已经成为一项世界性难题。由于诸多安全技术难以突破，传统的被动安全系统难以有效地防止安全事故发生，在智能时代的大背景下主动安全技术应运而生，一定程度上扭转了被动安全系统安全系数较低、可靠性较差的局面，借助应用信息科技这些先进的电子技术对传统的安全系统进行了优化，并探索出了一条全新的智能化发展道路。
2汽车智能化系统的应用现状
2.1发动机智能化控制系统
发动机系统作为汽车的动力系统对于汽车的整体性能具有至关重要的决定性作用，实现发动机控制系统的智能化是车辆工程师重点考虑的问题。发动机智能控制系统主要包含三个方面的内容：一是综合利用发动机转速、水温等因素保证在各种情况下保证发动机均能保证最佳的点火状态，从而最大限度的降低功耗和提升燃料利用效率;二是智能化控制燃油喷射装置，这种智能控制装置可以将各种传感器收集的数据信息进行综合分析，从而确定最佳的空燃比，从而保证在任何情况下都可以实现很好的点火效果，不仅提上了燃料利用率，还大大降低了空气污染，可谓是一举两得;三是智能系统也可以用在废气再循环系统和二次空气喷射系统中，目前很多车型都加入了这一智能系统，也顺应了国家节能减排的大政方针，在国家相关政策的支持下一定会取得不俗的建设成果。
2.2汽车底盘的智能化控制系统
汽车底盘智能系统包括变速箱自动化控制系统、防抱死制动系统、智能转向系统以及自适应悬挂系统等。变速箱自动控制系统可以将传感器收集到的车速、路况以及制动灯工作状态传入电计算机分析系统进行综合评定和分析，从而对变速杆的位置进行合理的调整，使汽车运行在一个合理的档位上，既不因速度快而产生颠簸感，又不因为速度过慢降低燃油使用率。防抱死系统主要是通过一定的技术手段调节和控制防止汽车行进间出现抱死的情况，给人和车带来安全威胁。防抱死技术是汽车制动系统中的关键技术，可以有效地减少制动距离，提升车辆的安全性能。智能化转向系统也是一种微机控制的智能系统，也是利用计算机将转向数据进行优化，帮助车辆实现最好的转向工作。与传统的转向系统相比，智能转向系统具有体积小、稳定性好、工作效率高等特点，是车辆工程师重点研究的课题。自适应悬挂系统根据瞬时悬挂的重量自动调整减震器的既定高度和综合性能，保证车辆不因瞬时负荷而出现熄火或是减震器损坏等情况。
2.3车内环境智能控制系统
新形势下，人们不仅要求车辆具备安全性和可靠性，还对车辆内部的环境和装饰提出了更高的要求，这也间接推动了汽车智能化系统的.发展。目前智能空调车在民众中大受欢迎，智能空调系统就是也是由中央处理器和各种温度、湿度等传感器组成，自动采集车厢内相应的温度和湿度数据，利用电控单元ECU控制风扇和加热继电器等，用户也可以根据自身情况和个人习惯人为的控制车辆内的温度和湿度，这样通过人工控制和智能控制两种工作方式相互结合的方法合理控制不同情境下的车厢温度，如在车厢内人员较多时可以适当得增大空调的工作功率，而无人时可适当减小或干脆关闭智能系统。
3汽车智能化技术的发展趋势探究
3.1传感器技术的发展
通过以上的分析我们可以得知传感器系统是整个车辆智能系统的核心功能环节，肩负着获取汽车基本工作情况和工作环境情况的重要工作，数据处理中心再根据中这些因此传感器技术的发展水平直接决定了智能控制系统的工作状态。随着汽车行业技术的不断发展，传感器技术一定会在未来的一段时间内实现跨越式增长。另外汽车智能系统中用到的传感器多种多样，需要的性能等级也不尽相同，且逐渐呈现出数量增长的趋势，这就需要国家科技部门和各大汽车制造公司投入大量的资金和精力潜心研制高精度、低功耗、高性能的传感器元器件，推动汽车智能系统向着人工化、智能化和微型化的方向发展。
3.2车载智能化网络的发展
随着汽车智能化技术的不断发展，各种车载装置的性能逐渐完善，为了更好地提升汽车的经济性能和安全性能，就需要大力开发车载智能化网络技术，提升数据传播效率和传播质量，为智能设备提供技术保障。通讯网络系统以及中心数据处理系统在各种设备中间建立了一个庞大的系统，通过数据总线进行数据交换和处理，同时也为其他设备的正常工作提供了数据依据。
3.3微处理器的发展
微处理器是汽车智能系统中的控制中心，也是最为核心的环节，主要负责对处理器传回的数据进行分析处理，根据实际情况做出正确的决定并指挥其他系统按步骤完成。目前车载微处理器处理单元已经达到了16位，并开始向32位过度，随着传感器技术的不断优化，数据采集量和传输量越来越大，相应的需要分析处理的数据量也随之增多，因此微处理器的技术改革是汽车智能技术改革和发展的必然趋势。另外，汽车的仪表也不再是单一的仪表，而是集智能化和多功能于一身的多功能仪表，可以根据汽车的行驶情况和内部工作情况智能化的选择现实的内容。
3.4安全性方向的发展
安全性一直是评价汽车综合性能的关键因素，也是未来汽车智能化技术发展的必然趋势。汽车安全分为主动安全和被动安全两个方面，被动安全是指在汽车发生交通故障时采取的一系列保护措施，包括气囊、和安全带等，这些保护技术已经发展成熟，在最近几年取得了明显的进展。主动安全则是指汽车安全系统对将要发生的碰撞、侧翻等通过雷达、超声波以及光线等手段提前进行预测，主动提醒驾驶员注意，或是在危情发生之前由智能系统控制汽车，避免危险时间的发生从而最大限度的保护乘客和司机的生命安全。主动性安全防御技术是未来汽车智能技术发展的一个必然趋势，已经引起了汽车工程师和国家有关部门的高度重视。
4结语
随着智能化技术的不断发展，汽车已经与智能化技术达到了紧密的结合，汽车智能化技术已经逐渐向智能化和集成化发展。因此我们国家必须要抓住智能汽车发展的契机，加快新技术的研究步伐，不断革新传统的智能化技术，形成行业优势，从而帮助我国汽车行业实现跨越式发展。
参考文献：
[1]李秀芬，雷跃峰。汽车安全技术的智能化发展[J].上海汽车，2011(03):59~62.
[2]陈寒心。汽车安全技术的智能化发展[J].科技传播，2015(23):154,138.
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智能化采矿：智慧矿山建设方案的应用和成果展望
原标题：智能化采矿：智慧矿山建设方案的应用和成果展望智能化采矿是智慧矿山建设方案中的关键领域，利用先进的技术和系统实现矿山生产的智能化、高效化和安全化。本文将探讨智能化采矿在矿山行业中的应用案例，并展望未来的发展潜力和可能的成果。
智慧矿山建设方案的兴起为矿山行业带来了革命性的变化。其中，智能化采矿作为重要组成部分，利用先进的技术和系统实现矿山生产的自动化和智能化，大大提高了生产效率和安全性。
应用案例：
成果展望：
展开全文智能化采矿作为智慧矿山建设方案的核心应用领域，将推动矿山行业的转型升级。通过应用先进技术和系统，智能化采矿将实现矿山生产的智能化、高效化和安全化，为矿山行业带来更大的成果和发展潜力。未来，随着技术的进一步发展，智能化采矿将成为矿山行业的主流趋势，为行业发展开辟新的前景。返回搜狐，查看更多
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