人工智能时代下智能网联汽车的发展与应用探索

张海涛，张 敏，张继文，赵 阳

（1.扬州航盛科技有限公司，江苏 扬州 225009；2.扬州市职业大学，江苏 扬州 225009）

近些年汽车制造技术在不断的发展，目前汽车行业的发展趋势主要是服务化、电动化、网联化和智能化，人工智能技术可以很好地促进汽车智能化发展，为此汽车行业可以更多地研究人工智能技术，通过合理的方式来将人工智能技术运用在智能网联汽车中。

1 人工智能技术概述

人工智能是现代新型的技术科学，人工智能技术科学融合了计算机、逻辑学、数学等学科的知识，其中人工智能在数学推理中的理论运用逐渐发展成熟，“图灵机”理论为人工智能技术的创造与发展打下了良好的基础，且技术人员可以在“图灵机”理论的基础上研发创造多样化的人工智能系统，比如可以研发专家系统、语音识别系统、机器人系统等。人工智能技术可以在一定程度上模仿人的大脑，人工智能的运用能力在某种程度上可能要强于人的大脑，甚至于人工智能有可能会拥有比人类更强的思考能力。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态和模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升[1]。目前人工智能发展主要集中在专用智能方面，具有领域局限性。随着科技的发展，各领域之间相互融合、相互影响，需要一种范围广、集成度高、适应能力强的通用智能，提供从辅助性决策工具到专业性解决方案的升级。通用人工智能具备执行一般智慧行为的能力，可以将人工智能与感知、知识、意识和直觉等人类的特征互相连接，减少对领域知识的依赖性、提高处理任务的普适性，这将是人工智能未来的发展方向。未来的人工智能将广泛地涵盖各个领域，消除各领域之间的应用壁垒[2]。随着类脑科技的发展，人工智能必然向认知智能时代迈进，即让机器能理解会思考。所以智能网联汽车想要从有人驾驶转变为安全的无人驾驶，智能网联汽车需要依赖人工智能技术来进行创新。

2 智能网联汽车技术介绍

2.1 传感器技术介绍

智能网联技术发展的基础是传感器技术，传感器是现代人们通过通信技术及计算机而研究出来的，传感器是现代计算机综合技术，传感器技术可以运用在温度、环境等数据的自动收集中。如今大部分现代传感器都已经做到了数字信号制式，传感器可以先对浓度、湿度、温度、光线和气体等数据信息进行采集，然后再将模拟信号有效转变为数字信号，以此来提高数据信息处理的效率。

若一辆汽车具有较高的自动化程度，那这辆汽车会更加依赖传感器。现如今车载传感器能够按照装备与目的的差异，分为传统传感器与智能传感器，传统传感器主要是进一步提高单车信息化水平，智能传感器主要是为无人驾驶系统提供有效支持。气体传感器、流量传感器、加速度传感器、温度传感器、位置传感器和压力传感器等都属于传统传感器，这些传感器可以在车身控制系统、底盘系统、动力总系统中运用。当智能网联汽车现世后，智能网联汽车除了需要这些传统传感器外，还需要充足的智能传感器来作为支撑，运用智能传感器来实现内部人机交互与外部环境感知，摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等都是现代常见的车载传感器，这些车载传感器的主要功能是环境感知。语音识别传感器、驾驶员监控摄像系统等都是车内人员感知交互的常见传感器。一般级别比较高的自动驾驶汽车会设置30 个左右的环境感知传感器，随着近些年智能网联汽车的快速发展，智能网联汽车还会需要越来越多的车载传感器。

2.2 计算机技术介绍

计算机系统的组成包括许多部件，不同的计算机部件具有不同的技术内容，常见的技术内容包括信息输入输出技术、信息存储技术、运算和控制技术等。目前计算机技术已经广泛运用在现代数据与数据库开发产业、电子制造行业、芯片产业当中，计算机系统已然在社会市场中形成一个生态系统。智能网联汽车当中运用了许多的芯片和传感器技术，所以智能网联汽车的发展需要依靠计算机技术。互联网公司可以在技术上推动智能网联汽车的发展，举例百度、谷歌等公司具有扎实的车载操作系统开发实力，所以这些公司可以进一步推动智能网联汽车的发展。智能网联汽车对数据传输速度、故障诊断、图像识别等方面的性能要求会越来越高，而计算机中央处理器（CPU）随着技术发展而具备越来越先进的制造工艺，智能网联汽车在日常使用过程中会出现大量数据，计算机CPU 可以实时、高效地处理智能网联汽车的大量数据，所以计算机技术可以为智能网联汽车的发展助力。

3 人工智能时代中智能网联汽车的发展现状

我国在推动智能汽车发展时，运用了鼓励示范应用、促进标准体系建设、优化顶层设计规划等方式，以此来有效促进汽车转型升级的发展。我国智能网联汽车创新发展的特征呈现如下：第一，充分发挥我国产业发展优势，通过优势产业的协同发展来促进智能网联汽车的跨越式发展。第二，通过凝聚共识，有效探究与产业变革需求相匹配的发展道路。第三，构建汽车、交通和智慧城市一起发展智能网联汽车体系。在对智能网联系统架构体系进行变革时，将会有效打破过去汽车产业垂直产业链的格局，能够有效推动智能网联汽车产业的协同发展，使得智能网联汽车产业的综合竞争实力得到显著提升。

相关人员可以在基础设施标准、联网运行标准、新体系结构汽车产品标准的基础上，构建和我国国情相匹配的智能网联汽车信息物理架构体系，有效融合网联化和智能化发展特征，充分利用智能终端、新体系结构汽车产品标准、车载计算基础平台和云系统架构等，快速创建与我国发展相适应的智能网联汽车信息物理体系结构，借助智能终端、云安全基础、高精动态地图、车载计算基础和信息安全基础等多个平台，促进汽车一体化协同创新发展。

4 人工智能时代下智能网联汽车的关键技术

4.1 环境感知技术

智能网联汽车感知系统可以对静态物体、路面与动态物体进行感知，可以为汽车提供有效的道路条件信息。环境感知技术会直接影响到汽车环境信息的准确性和及时性，智能网联汽车能够运用各种传感器来感知内、外环境，其中所运用到的传感器技术包含视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达、超声波、转向角度传感器、微机械陀螺仪、加速度和轮速等。

4.2 无线通信技术

无线通信技术能够运用电磁波来有效实现音频与数据传输，能进一步促进智能网联汽车的发展，可以让信息实时交互的实效性得到进一步提高。无线通信技术包括发射装置、传输介质与接收装置等。智能网联汽车大多运用短距离或长距离无线通信，自动技术会集合4G 技术、V2V 技术与V2I 技术，有利于互通互联的实现。

4.3 HMI 人机界面技术

HMI 人机界面技术的人工智能的关键操作技术，目前触屏技术已有较为成熟的发展，触屏已经被广泛运用在电视、手机、平板等设备中。汽车导航系统中还会运用到语音识别技术与手势控制技术。因此智能网联汽车在对HMI 人机接口技术进行运用时，能够借助语音呼叫中心来开展远程操作，并且利用汽车触碰技术来有效控制汽车。HMI 人机界面功能技术的有效运用，能够有效地控制与调节汽车状态，使得汽车娱乐导航功能得到良好控制，增强用户的驾驶体验，使得车主能够在驾驶智能网联汽车过程中感受到舒适。

5 智能网联汽车对人工智能技术的具体运用

5.1 运用于自动驾驶中

自动驾驶指的是通过计算机系统与传感系统，使得汽车可以摆脱人的操作，实现无人智能驾驶，目前现实生活当中已经有车可运用自动驾驶技术。自动驾驶系统作为现代的智能自动化系统，该系统具有较大的复杂性，该系统的运营会用到人工智能技术、信息技术、现代传感技术和自动控制技术等。人工智能技术能够运用在自动驾驶系统当中的车辆控制、决策和规划、环境感知等方面中，其中较为突出的是环境感知方面，自动驾驶系统充分借助人工智能的机器学习理论，相关技术人员在此基础上设计了识别系统，使得汽车可以自动识别周边的路况信息，从而为汽车的无人驾驶提供安全保障。

自动驾驶技术是智能网联汽车的一个明显特点，自动驾驶技术能够分成4 个不同的阶段，目前对自动驾驶的研究尚集中在辅助驾驶阶段，这个阶段也能够称为先进驾驶辅助系统，自动驾驶的完全实现必然需要先经过先进驾驶辅助系统，先进驾驶辅助系统是自动驾驶技术完善的关键点。现在我国已经投入较多精力来开展先进辅助驾驶系统的研发工作，而先进辅助驾驶技术的关键点在于人工智能算法，人工智能技术可以有效处理与分析传感器技术所收集的相关数据，再进行不同安全诉求的传递。若多个传感器可以看作是先进辅助驾驶系统发挥作用的眼睛，那人工智能算法则可以看作是智能网联汽车的大脑。

5.2 运用在人机交互中

目前有较多技术人员在研究人机交互，主要对系统与用户之间存在的交互关系进行研究。系统的定义是不同类型的软件、计算机系统与机器，用户能够借助人机交互界面来有效操作各个系统。人机交互中所运用到的人工智能技术包括机器人学与模式识别，相关的软件系统和输入输出设备是顺利完成人机交互的基础，所以若想要人机交互技术得到进一步的提高，就需要同时让软件系统与硬件系统得到进一步提高。目前语音识别、手势识别等都是当代较为先进的人机交互模式，这些模式能够进一步扩大人机交互技术在人们现实生活中的运用[3]。

5.3 运用在车路协同中

技术人员开发车路协同技术的根本目的是对路面路况信息进行更多的收集，具体收集信息包括道路有无出现堵塞、有无出现病害、有无出现障碍物等。车路协同技术所运用的原理是借助车载雷达技术来对有关的路况信息进行有效的探测，并将路况信息传达到车载控制终端，继而为用户实时呈现路面信息。汽车想要真正实现智能驾驶，首先需具备完善的车路协同技术，现阶段有许多车载雷达都配制了毫米波雷达，可以做到高效率的收集信息，并及时进行信息传输。

6 智能网联汽车运用人工智能技术的发展前景

6.1 运用在智能仓储物流当中

目前我国物流行业已经普遍运用人工智能技术，我国快递行业有着比较快的发展速度，知名的京东仓储物流当中有在科学运用无人驾驶摆渡车，这些无人驾驶摆渡车可以自主进行路径规划与运动规划，且无人驾驶车还可以自主躲避障碍，无人驾驶车可以按照设计的既定路线实施智能校正。同时智能仓储物流领域当中也逐渐开始运用人工智能技术，随着我国物流行业在未来的深入发展，智能仓储物流也会以较快的速度发展[4]。仓储物流当中科学合理地运用大数据算法，再结合有关高清地图的运用，可以为物流驾驶员与车辆提供更加优良的驾驶方案，以期实现真正意义上的无人驾驶。现如今我国已经在泉州港码头物流当中对5G 技术与人工智能技术进行了科学的运用，泉州港码头物流通过这些技术已做到了全自动无人驾驶集装箱运载服务，这在一定程度上促进了泉州港码头物流的经济发展。

6.2 运用在复杂场景下的驾驶

由于我国土地辽阔，道路较多，因而我国交通运输的场景较为复杂，举例来说，我国交通运输会运用在矿山特种设备运载、山体滑坡抢修、清运建筑垃圾等服务场景中。如果人在这些复杂的交通运输场景中驾驶车辆，则驾驶人员需要具备较强的技术，并且驾驶人员在运输过程中也可能会发生意外状况，导致驾驶人员的身体健康受到影响[5]。举例来说，当一辆车需要去支援突然发生地质灾害的矿山时，在支援过程中有可能会再次出现地质灾害，突如其来的灾害就很有可能会威胁到驾驶人员的生命安全，车辆的安全性也会受到威胁。为了尽可能降低驾驶人员的不良情况发生率，相关人员可以合理地运用无人驾驶[6-7]。

6.3 运用在自动避险当中

汽车最重要的是安全，智能网联汽车科学合理地运用人工智能技术，可以很好地实现自动避险，以此为智能网联汽车的乘坐人员的人身安全提供有效保障，保护人员人身安全也是人工智能技术发展的关键目标。现如今已有多项较为发展完善的人工智能技术运用在自动避险服务当中，举例来说，V2X 技术科学结合移动互联网，可以做到即时与外界信息进行互动，然后再运用人机交互来将信息传达给人的大脑，从而能够在第一时间提醒驾驶人员进行避险。比如说当道路前方出现滑坡、泥石流等情况，车载雷达可以及时探测出前方存在滑坡、泥石流等情况，并及时将路况信息反馈到车载大屏中，以此提醒驾驶人员前方有突发状况，使得驾驶人员在接到提醒后及时注意避让前方路障，确保车辆安全通过路段[8]。

6.4 运用智能场景技术

智能网联技术可以根据驾乘人员的需求来调整车载场景，该技术可称为智能场景技术。智能场景技术可以设置为娱乐场景、购物场景、会议场景与休息场景等，购物场景可以将车载空间有效转换成人们熟悉的商场购物场景，驾乘人员能够结合自身需求来挑选商品，车载智能系统还可以根据驾乘人员的搜索浏览记录来推荐产品。娱乐场景可以将车载空间有效转换为电影院、KTV、电玩城等生活场景，使得乘客在出行时能够体验到娱乐感、休闲感。会议场景可以让驾乘人员在出行时兼顾工作，确保驾乘人员的工作效率。休息场景指的是汽车可以根据驾乘人员的需求来对车内灯光、气味与音乐等环境进行调节，使得驾乘人员的视觉、嗅觉与听觉都有良好体验，有利于驾乘人员放松身心。

6.5 运用软件测试应用技术

智能网联汽车的移动网络、信息安全等级与接入电子设备等会对软件测试技术的标准造成影响，先进的软件测试技术能够有效保障智能网络汽车的发展。相关部门需要重视软件测试人才的引进与培养，根据智能网络汽车的选装标准来制定科学合理的测试方案，使得软件问题得到良好解决。若将智能网联汽车看作是一个大型的嵌入式仪器设备，其能够分为嵌入式软件、纯软件2 个模块，运用相关硬件工具来对嵌入式软件的性能进行准确测试，并借助自动测试工具来对性能简单的纯软件来进行有效检测，借助手工测试方式来对复杂程度高的纯软件进行检测。虽然智能网联汽车从表面上看存在较为烦琐的测试工作，但相关工作人员合理分解系统后，对智能网联汽车开展全面检测，最后再由质检员来完全检验整车。待汽车交付给车主日常使用后，政府监管部门与汽车制造商能够运用大数据技术来对智能网联汽车的状况进行实时监测，并及时向车主反馈车辆的具体信息，高度智能化的软件可以实现自主修护，并将车辆的具体使用和维修保养等情况反馈给车主，如此使得汽车的安全性得到有效提高。

7 结束语

综合以上内容可知，智能网联汽车的核心技术有传感器技术和计算机技术等，人工智能技术可以运用在智能网联汽车的自动驾驶、人机交互、车路协同当中，而在未来的发展中，智能网联汽车可以运用人工智能技术来实现仓储物流的智能化、复杂场景下的无人驾驶、自动避险，从而有效促进智能网联汽车的发展。