智能汽车的发展愿景

胡志强

大体来说，从眼前的现实，来想象未来的图景可能并不困难。但落实到具体的制造行业，需要解决的问题“成如容易却艰辛”。就智能汽车的发展愿景，从人工智能与数据分析的角度，能看到什么呢？

汽车开发已经使用了“模块化系统”，允许在多个模型系列中使用功能组件。与此同时，整车的开发周期也越来越短。然而，虚拟汽车开发领域，尚未看到以机器学习方法来促进自主学习的有效尝试，如在建立历史知识的基础上提取相关知识，或建立适用于多种车型系列的知识，以协助未来的项目发展和更有效的组织。车辆研发知識的相关数据管理与仿真和优化数据挖掘的复杂性等紧密契合。此外，这种方法又受到车辆开发过程中组织框架的限制，通常只针对正在开发的模型。同时，由于数据的异构性（有数字数据、图像、视频文件等）复杂、数据量（单一仿真便有兆兆字节）巨大，导致“模拟数据中的数据挖掘”问题困难重重。就目前的情形来说，充其量只能算是在进行试探性研究。

而由于使用了预测性维护，新的服务正在成为可能。有关个人驾驶行为知识的自动学习，可非常准确地预测所需的维修时间周期。车主可以使用这些信息来及时安排汽车维修预约，车载电脑可以将维修预约时间的安排与车主的工作计划进行匹配，目前实现这一愿景比实现冷库自动对杂货进行盘点要更容易。本地授权维修店利用自动化系统可以实时地安排最佳服务预约，并考虑员工的在岗情况，尽可能均衡地分配工作。……