人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展

林坡

（金陵科技學院，江蘇 南京 211100）

人工智能技術改變了人們的思維方式和生活方式，如今汽車產業也和智能技術進行了深入融合，通過在汽車駕駛技術中應用人工智能，能夠顯著提升汽車駕駛的安全性和駕駛體驗感，并在一定程度上減少汽車發生故障的概率，所以分析和研究人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用對于汽車行業的未來發展有著重要的意義。

1 汽車駕駛技術領域與人工智能的融合概述

隨著科技發展，人工智能技術逐步的發展成熟，且被廣泛應用在多個社會領域中，為人們的工作和生活帶來了便利條件。人工智能技術的發展是以人類智能理論的模擬和延伸為基礎，并利用計算機技術來作為支撐，實現對相關實質性內容的研究和探索，逐步形成了更接近人類智能的技術。人工智能技術通過應用計算機技術能夠實現對人類思想的模擬，并將其與人類智慧結合起來。但人工智能技術并不與人的智能完全等同，而是對人們的思維方式進行模擬，目前來看，很多人工智能技術的研究已經遠遠超過了人類智能的想象。在汽車駕駛技術領域中應用人工智能技術，能夠獲得智能駕駛的功能，甚至使得汽車實現無人駕駛，通過其中的智能系統來感知周邊的環境變化，從而對汽車行駛進行自動規劃，達到完美的汽車行駛控制效果，確保汽車能夠順利地達到目標地點。隨著科學技術的發展，汽車駕駛技術獲得了突破性的發展，而網絡技術的進步也進一步促進了汽車的智能化，汽車的智能化和自動化駕駛已經逐步成為汽車行業的焦點。通過應用互聯網技術來進行信息的收集，然后將其發送到控制中心，從而使得汽車能夠實現數據智能化，進而滿足客戶的個性化要求。例如，通過APP 來實現對汽車的遠程控制，從而為人們帶來更多的科技感，達到遠程上鎖、遠程尋車、遠程解鎖的效果，為汽車帶來了更多的個性化特征，使得人們能夠通過智能技術的應用來體會到其中的便捷，可見互聯網技術與汽車的融合發展有著十分廣闊的前景，同時，也十分符合市場發展的需求。所以對于汽車企業來說，應該重視和互聯網公司的合作，在以車載智能終端這一核心技術為基礎的情況下推出更多具備更好技術性和適用性的終端系統。目前，人工智能技術在汽車中的應用主要體現在剎車輔助、自動泊車和車道保持等系統中，所以對生活中智能汽車的實用性進行探討時需要從這幾個角度來開展：首先，是剎車輔助系統，主要是利用制動力和電子輔助系統來操作，通過判斷駕駛者的剎車動作來在進行緊急制動的過程中提升剎車力度，也可以在剎車或者停車前遇到障礙物時能夠對汽車行駛路徑進行自動改變，從而有效地避開障礙物。其次，是自動泊車系統，該系統就是在汽車安裝感應裝置和雷達探頭來實現停車到位，雷達探頭主要負責測量車輛和周邊物體的距離，并通過車載電腦來得出具體的操作流程，對擋位切換、油門控制以及方向盤進行調整，使得車輛能夠自動停放到狹小的空間當中，避免時間的浪費。最后，是車道保持系統，通過攝像頭識別技術來對車道標志線進行識別，當車輛識別到標志線或者要脫離車道時就會提醒，如果駕駛員提前打開轉向燈那么則不會進行提醒。該系統更加適合應用在行車條件良好的區域，例如，高速公路或者鄉間公路等。為了能夠更好地滿足市場需求，目前人工智能在汽車行業中的應用已經獲得了一定的成就，但仍然不夠全面，所以企業方面會在人工智能個性化方面進行深入的創新和研究，例如，通過人工智能技術對汽車的內飾、外觀等方面內容進行改善，或者利用車載智能化技術來對車內空氣循環以及車內光照環境進行改善，為人們帶來更舒適的駕車感受。除此以外，也包括人車交互技術，當駕駛員出現情緒波動時，系統會及時地進行提醒，并對車輛駕駛進行合理的調整，確保行車的安全。

2 汽車駕駛技術領域中應用人工智能的重要作用

2.1 創造良好的駕駛體驗

傳統的汽車駕駛，人們在長時間的駕駛后會出現疲勞和枯燥的感覺，從而導致精神難以集中，這會對駕駛安全帶來不利影響，同時也會影響人們的駕駛體驗。例如，長途貨車司機基本上長期駕駛后都會存在職業病。而在汽車駕駛技術領域中應用人工智能技術，能夠實現長途汽車的自動化駕駛，從而為長途貨車駕駛員帶來更好的駕駛體驗。除此以外，傳統的汽車駕駛中，需要人們實現手、眼和腳之間的配合，并且要時刻保持精神集中。而在應用人工智能技術后，可讓駕駛員能夠適當地放松，從而獲得更好的駕駛體驗。同時，人工智能技術也能夠控制尾氣排放，并在一定程度上減少交通壓力，從而使得道路通行效率獲得顯著的提高。

2.2 降低事故發生的概率

隨著汽車的普及，人們的出行效率得到了提升，滿足了人們的相關需求，人們的社交范圍變得更大。但在汽車功能越來越豐富的情況下，其中的機械操控也存在著很多不確定因素，這些因素會為汽車的駕駛帶來安全隱患，一旦出現交通事故，將會造成嚴重的損失。一般出現汽車事故主要是源自主觀因素和客觀因素這兩個方面，主觀因素是指人們駕駛汽車的過程中因為習慣問題或者駕駛技術問題亦或是駕駛狀態問題造成的事故。客觀因素是指汽車本身系統故障以及自然因素造成的事故，例如雨雪天氣所帶來的干擾等。通過調查研究發現，很多汽車事故都是源自主觀因素，人們在汽車駕駛的過程中因為出現操作不當的問題而導致交通事故的發生，那么，在汽車駕駛技術中應用人工智能技術，則通過對汽車駕駛的分析和控制來避免因為主觀因素造成的汽車事故，從而為人們的駕車行駛帶來安全保障。

3 汽車駕駛技術領域中對人工智能的應用

從目前的情況來看，人工智能技術得到了迅速的發展，并且被應用到了多個領域中。在汽車駕駛技術領域中通過融入人工智能技術，能夠對傳統的駕駛模式進行全方位的改變，從而為人們帶來了更好的駕駛體驗。那么，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用主要體現在以下幾個方面。

3.1 深度學習

傳統的汽車駕駛技術領域，一般是通過人們的思考來操控汽車，而在汽車駕駛技術領域中應用人工智能，則可通過計算機程序來達到自動駕駛的目標，但這項技術有著非常高的軟硬件要求。例如，汽車在行駛過程中可能會發生振動的情況，而計算機的運行需要保持靜止的狀態，如果持續處于振動狀態中，那么，計算機則難以保持長期穩定的運行，所以需要計算機能夠具備足夠的適應能力和抗震能力，這樣才能夠滿足汽車行駛過程中的計算機運行要求。另外，汽車在進行行駛中，會因為路況或者環境的變化而改變行駛環境，那么，就需要計算機能夠對外部的環境變化進行感知，通過應用深度學習系統來使得汽車智能駕駛技術得到全面的提升和發展。所謂深度學習系統，主要源自人工神經網絡，能夠在一定程度上對汽車系統的判斷和控制能力進行強化，從而使得汽車駕駛更加的穩定和安全。

3.2 信息共享

信息共享是指汽車行駛過程中利用人工智能來進行信息的獲取，這些信息具體包括氣候環境信息、汽車位置信息以及道路信息等，將這些信息傳輸到公共信息平臺中來進行共享，那么其他汽車即可利用這些信息來及時調整汽車的行駛狀態，從而保證汽車的安全穩定運行。同時，信息共享也能夠對汽車的行駛環境進行優化和改善，可通過共享信息來對某區域的車流情況進行提前判斷，并以此為基礎來對行車路線進行規劃，避免發生車輛擁堵的情況，使得人們的行車效率獲得提高。例如，3D 感應技術，就是利用信息共享來判斷智能化路況，結合地形地貌和具體情況對汽車駕駛狀態進行改變，減少汽車駕駛所受到的環境影響。因此，在應用人工智能時，需要對相關的信息進行采集，并將其傳輸到共享平臺中來進行分析，從而使得信息處理效率能夠獲得有效的提升。

3.3 圖像識別感知技術

人工智能目前在汽車駕駛技術領域中已經得到了廣泛的應用，而其中最典型的技術即為圖像識別和感知技術，目前我們所看到的無人駕駛技術，實際上應用的就是圖像識別感知技術，通過這項技術的應用，使得汽車駕駛技術能夠更好地朝著智能化的方向發展。無人駕駛技術主要是利用傳感器來對周邊環境進行感知，以此為基礎進行操控和駕駛。隨著科學技術的發展，無人駕駛技術中所應用的傳感裝置體積逐漸減小，且感知性能在不斷的獲得提升。目前的任務駕駛汽車所應用的傳感裝置主要包括視覺傳感器、雷達、位置傳感器和車身傳感器。（1）視覺傳感裝置，該裝置主要是利用紅外線攝像頭來準確識別車輛、車道線和行人等，然后將相關的信息傳輸到智能駕駛系統中，從而做出準確的分析和控制。目前，在無人駕駛這一技術領域中，視覺傳感裝置已經得到了各方的重視。（2）雷達傳感裝置，通過該裝置能夠對汽車所面臨的障礙進行準確判斷，并將相關的信息傳輸到智能駕駛系統中，從而及時的對障礙物進行規避。（3）位置傳感裝置，該裝置能夠對汽車駕駛過程中的坐標、角度以及速度進行判斷，并以此為基礎來進行方位調整，確保汽車能夠按照預設路線來進行行駛。（4）車身傳感裝置，通過該傳感裝置來獲得車身信息，從而達到智能駕駛的目標，其中所涉及的信息包括擋位信息和車輪速度等。

4 人工智能在汽車行駛技術領域中的未來發展展望

（1）關于腦控技術，該技術屬于具備超前意識的前沿技術，通過計算機來捕捉駕駛員在駕駛過程中的腦電信號，以此為基礎對駕駛員的駕駛意圖進行分析，接著，將相關的操控指令發送給汽車。隨著智能技術的不斷發展，腦控駕駛技術會逐步實現，從而對人們的雙手進行解放，人們僅需要通過思維即可控制汽車，該技術有著非常好的發展前景，同時，也實現了對人工智能技術的重新詮釋。從目前的情況來看，我國的汽車駕駛技術領域中的腦控技術已經在進行關于虛線、斑馬線以及岔道的測試，相信在未來這項技術將會獲得更廣泛的推廣和應用。（2）關于人工智能駕駛技術。隨著網絡技術的發展，使得汽車駕駛技術獲得了迅速的進步，且在汽車駕駛領域中逐步實現了對網絡技術的廣泛應用，為駕駛人員創造了便利條件。通過網絡技術的應用，來將獲取的信息和數據分析并發送給汽車，從而促進汽車智能化的發展，這項技術同樣有著非常大的發展空間。具體來看，主要包括以下幾個方面內容：首先，是人臉識別，汽車中所搭載的電腦系統能夠對人們的臉部特征進行識別，在這個過程中，主要應用的是生物統計學原理，以此為基礎來分析人的臉部特征，結合利用數學模型來進行人機交互的構建，使得汽車防盜效果獲得大大提升。其次，是智能語音，該技術主要是通過智能語音的控制識別來達到信息交互和反饋的目的，但在對這項技術進行應用中通常會有較高的要求。而在汽車行駛技術中對這項技術的應用主要是關于路程導航和接打電話功能。最后，是手勢，該技術就是通過駕駛員的手勢對汽車設備進行控制，技術核心就是利用數學算法對駕駛員的手勢進行識別，然后再通過計算機對駕駛員的意圖進行理解，接著將相應的命令傳輸到控制中心，從而達到人機交互的效果。雖然當前汽車駕駛技術領域與人工智能技術的融合已經獲得了不錯的成果，但在實際發展中仍然會受到多方面因素的制約。例如，政策法規方面的影響以及缺少統一的規范和標準。與此同時，不同地區因為有著不同的經濟發展水平，所以道路交通條件也會有所不同，那么就無法保證路面標志、信息以及基本情況的準確性。除此以外，因為網絡信息安全系數仍然沒有達到相應的高度，所以會對汽車駕駛技術領域中人工智能的應用形成限制。而隨著汽車駕駛的信息化和數字化管理水平提高，操作系統所面臨的風險也會逐步提升，一旦系統崩潰或者受到病毒的入侵，那么將難以保證行車的安全，這也是未來發展中需要重點解決的問題。

5 結語

總而言之，隨著人工智能的發展，為人們的工作和生活創造了極大的便利。作為人們生活中的重要工具，汽車領域需要重視人工智能技術的應用，從而更好地面對日益復雜的駕駛環境，實現汽車的智能化控制，為人們帶來更好的駕駛體驗，滿足時代發展的要求。