人工智能技術與智能網聯汽車技術的融合與應用路徑

摘要：人工智能技術的飛速發展，使其在智能網聯汽車領域的應用成為推動現代交通革新的關鍵動力。探討了人工智能的核心技術如機器學習、深度學習以及神經網絡，分析了智能網聯汽車的關鍵功能，如自動駕駛、車輛通信（V2X）、環境感知、決策制定以及維護與故障診斷等，研究了人工智能技術與智能網聯汽車技術的融合與應用路徑，以提高車輛的自主性、互聯性和安全性。

關鍵詞：人工智能技術；智能網聯汽車；環境感知

中圖分類號：U469? 收稿日期：2024-03-20

DOI：1019999/jcnki1004-0226202406021

1 人工智能技術概述

人工智能技術涵蓋廣泛的算法和模型，特別是機器學習、深度學習和神經網絡，這些技術的融合與應用為智能汽車的自主性、互聯性和安全性提供了強有力的技術支撐。機器學習作為人工智能的一個重要分支，側重于通過算法讓機器從數據中學習，無需顯式編程即可做出決策。這一技術的發展使得智能網聯汽車能夠從復雜的行駛環境中迅速學習并調整其行為，實現如路徑規劃、交通行為分析等功能。

深度學習作為機器學習的一種特定形式，通過模擬人腦的結構和功能來處理數據，特別是利用深層神經網絡。這種多層次的網絡結構可以處理和識別大規模、高維度的數據集，如圖像和語音，是實現高級自動駕駛功能的關鍵。在智能網聯汽車中，深度學習被用于從海量傳感器數據中提取有價值的特征，以實現對復雜交通場景的快速響應和準確判斷。

神經網絡，尤其是卷積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs），在處理視覺和時間序列數據中展示了卓越的性能。在智能網聯汽車中，這些網絡支持實時的環境感知和動態決策制定，從而在保障駕駛安全的同時，增強了車輛的自適應能力。例如，CNNs在處理來自車載攝像頭的圖像數據中，可以精確識別行人、障礙物和路標，而RNNs則能夠預測交通流和行為模式，優化車輛的行駛策略。人工智能技術的這些分支推動了智能網聯汽車技術的快速發展，也為未來交通系統的安全、效率和可持續性提供了新的解決方案［1］。

2 智能網聯汽車的技術框架

智能網聯汽車技術的迅速進步是人工智能演化的直接產物，其中自動駕駛、車聯網（V2X）、環境感知和決策系統等核心技術正是基于AI的算法和模型不斷優化和發展的結果。這些技術相互融合，形成了智能網聯汽車在道路上的“大腦”和“神經系統”，不僅實現了車輛的自主行駛，還確保了行車過程的安全與高效。

自動駕駛技術作為智能網聯汽車的核心，利用各種傳感器（如攝像頭、雷達和激光雷達）收集的數據，通過AI的強大處理能力進行快速分析和決策，從而實現車輛在沒有人工干預的情況下的行駛。這包括復雜的操作如換道、轉彎、加速和減速，以及在各種天氣和光照條件下的穩定駕駛。自動駕駛系統還能實時處理突發事件，如交通事故或路障，通過即時計算車聯網（V2X）技術則是通過通信系統將車輛與其他車輛、路邊設施以及交通管理中心連接起來，形成一個信息共享和協調一致的網絡。這種互聯互通不僅提高了交通管理的智能化水平，還極大地增強了道路使用的安全性。

環境感知系統是通過集成的傳感器陣列對車輛周圍環境進行實時監控，識別和分類各種靜態和動態的對象，如其他車輛、行人、動物和障礙物等。這一系統的核心在于其高級的圖像識別技術和物體追蹤技術，它們依賴于深度學習模型來提高識別的準確率和處理的速度。因此，環境感知不僅支持自動駕駛的安全性，也為決策系統提供了必要的輸入信息。

決策系統則是在自動駕駛技術中的“思考中樞”，它集成了來自環境感知系統和車聯網的數據，通過復雜的算法模擬人類駕駛者的決策過程，決策系統需要處理大量的信息，并迅速做出反應，如何避免撞車、何時減速以及如何安全地變道等［2］。這一系統的有效性直接關系到自動駕駛技術的實用性和可靠性。

3 人工智能技術在智能網聯汽車領域的應用路徑

31 環境感知

智能網聯汽車的環境感知能力是其核心功能之一，這一能力依賴于深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNNs），來處理和分析從各種傳感器收集到的大量數據。卷積神經網絡在圖像識別領域的應用已被廣泛證明，其在智能網聯汽車中的應用也同樣有效。通過車載攝像頭捕捉的圖像數據，CNN可以識別和分類各種道路標志、信號燈以及前方和周邊的車輛和行人，這種圖像處理技術利用其多層次的結構來提取圖像中的關鍵特征，并通過訓練過的模型來進行快速準確的識別和反應。

智能網聯汽車還配備了雷達和激光雷達（LiDAR）傳感器，這些傳感器能夠在不同的環境條件下，如夜間或惡劣天氣條件下，提供準確的距離和速度數據。雷達和LiDAR的數據與攝像頭的視覺數據相結合，可以為車輛提供一個全方位的環境感知解決方案。深度學習算法在此過程中扮演了數據融合的角色，它能夠整合來自不同傳感器的信息，提供一個統一的輸出，以輔助決策系統做出更為精準的駕駛決策［3］。

在實際應用中，環境感知系統能夠實時監控周圍的動態變化，還能預測潛在的風險和變化，從而提前做好準備。例如，通過識別行人的意圖和速度，系統可以預測行人可能的移動路徑，提前調整車速或改變行駛路線，以避免潛在的碰撞。

32 決策制定

智能網聯汽車的開發中，決策制定系統是至關重要的，因為它直接影響到車輛在復雜交通環境中的表現和安全性。這一系統的核心是機器學習技術，尤其是強化學習，它使得車輛能夠在不斷變化的道路條件中自主學習并優化其行駛策略。強化學習是一種特殊類型的機器學習方法，它依賴于與環境的互動來學習達到目標的最佳策略。在智能網聯汽車中，這意味著系統可以通過不斷地試錯過程，學習如何在特定情況下作出最佳決策。例如，車輛可以通過實時收集的環境數據來調整行駛路徑，優化速度，或進行避障操作，從而在不同的交通情景中保持最佳的性能和安全性。

決策系統的實際應用涵蓋了路徑規劃、避障和速度調整等多個方面。在路徑規劃方面，智能網聯汽車使用強化學習模型來預測和規避可能的交通擁堵，從而選擇最優路線。這不僅減少了行駛時間，也提高了燃油效率。在避障方面，車輛必須能夠實時識別并響應路面障礙物、行人或其他車輛的突然變動。通過訓練，強化學習模型能夠使車輛學習在何種情況下采取剎車或繞行，以避免碰撞。速度調整也是智能網聯汽車決策系統的重要組成部分。在變化的道路和交通條件下，強化學習算法可以幫助車輛確定最安全和最有效的行駛速度。通過不斷學習其他車輛的行駛模式和交通信號的變化，系統能夠調整車速以適應當前環境，確保安全和流暢的行駛體驗。

為了實現這些高級功能，智能網聯汽車的決策制定系統還必須具備高度的計算能力和實時響應能力。這通常通過車載計算平臺實現，該平臺配備有高性能處理器和大量存儲空間，以支持復雜的機器學習算法和大數據處理需求。智能網聯汽車中的決策制定是一個技術密集且高度復雜的過程，涉及多種機器學習技術和算法，通過不斷的技術發展和優化，這些系統不斷提高了智能網聯汽車的自動駕駛能力，使其能夠在復雜的交通環境中安全、有效地行駛［4］。

33 自主駕駛算法的優化

自主駕駛算法的優化是智能網聯汽車技術發展中的重要里程碑，深度學習與神經網絡在此過程中起到了核心作用，這些先進的計算框架使得汽車能夠不僅識別復雜的道路環境，還能根據不斷變化的駕駛條件自我調整行為，從而顯著提升自主駕駛系統的整體性能和可靠性。深度神經網絡，特別是卷積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs），已經被廣泛應用于視覺識別和序列數據處理，這在自主駕駛汽車中尤其關鍵。

例如，CNNs可以從攝像頭捕獲的圖像中有效識別路標、交通信號以及行人和其他車輛，這些是自主駕駛安全操作不可或缺的要素。通過對大量的道路駕駛數據進行學習和訓練，這些網絡能夠預測和解釋周圍環境的動態變化，提供即時的駕駛決策支持。RNNs的應用使得自主駕駛車輛能夠處理如速度和方向變化等時間序列數據，優化長距離駕駛和復雜交通環境中的行為預測。這種類型的神經網絡特別適合于處理與時間相關的數據，使汽車能夠從歷史行駛模式中學習，并預測未來的道路條件和可能的危險情況。

自主駕駛算法的另一重要優化方向是增強學習。通過模擬駕駛場景并在模擬環境中不斷進行試錯，增強學習算法允許車輛自我學習和調整策略以達到最優的駕駛表現。這種方法提高了汽車在未知道路和突發事件中的應對能力，如緊急剎車和避障操作，這對于實際道路駕駛是極其重要的。通過不斷迭代和優化這些深度學習和神經網絡算法，自主駕駛系統的智能水平和適應能力不斷提升，其包括了在安全性和效率上的改進，還包括能夠更加精確地理解和預測人類駕駛員的行為，從而使自主駕駛汽車更加自然地融入人類駕駛的環境中。

34 車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的通信（V2X）

車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的通信（V2X）技術是智能網聯汽車領域的關鍵創新，其增強了車輛的環境感知能力，還極大提升了交通系統的整體效率和安全性。通過V2X技術，智能網聯汽車可以在實時基礎上與其他車輛及路邊基礎設施共享信息，從而實現更加高效和安全的交通流動。V2X通信涵蓋了多個方面，包括車對車（V2V）、車對基礎設施（V2I）以及車對網絡（V2N）的通信。這些通信模式使得智能網聯汽車能夠接收和發送關于道路狀況、交通流量、事故警告以及天氣信息的更新。例如，通過V2V通信，一輛車可以將自己檢測到的緊急剎車情況傳送給后方車輛，后方車輛得以提前做出反應，從而避免潛在的碰撞。同樣，V2I通信允許車輛與交通信號燈等基礎設施進行互動，優化停車和啟動的時間，有效減少交通延誤。

機器學習在V2X通信中的應用，進一步增強了這些技術的功能。通過收集來自車輛和基礎設施的大量實時數據，機器學習算法可以預測交通模式，并據此優化路線和交通信號控制。這些數據還可以被用于訓練模型以識別潛在的危險情況，比如自動檢測交通事故或道路障礙物，實時調整交通信號，從而提升道路的整體安全性。

實際應用中，智能網聯汽車利用機器學習算法處理和分析這些復雜的數據集，提取有價值的洞察，以支持決策過程。例如，算法可以識別何時車輛過于密集，自動調整車速或建議駕駛員采取替代路線。這不僅優化了個別車輛的行駛效率，也為整個交通系統帶來了流暢性和可預測性的提升。V2X通信和機器學習的結合為智能網聯汽車提供了一個高度動態和互聯的駕駛環境，這種環境不僅提高了個體車輛的運行效率，還極大地提升了整個交通網絡的安全和效率［5］。

35 維護與故障診斷

智能網聯汽車領域的維護與故障診斷技術通過利用機器學習的先進方法實現了車輛健康狀態的實時監控和預測性維護，從而提高了車輛的運行效率和安全性。機器學習模型在這一過程中扮演著核心角色。通過從車輛各部分傳感器收集數據，如發動機溫度、輪胎壓力、剎車系統的性能等，這些模型可以分析這些數據以識別出可能預示故障的模式。例如，通過對發動機溫度的長期跟蹤和分析，機器學習模型能夠識別出與正常范圍相比異常的溫度波動，從而預警潛在的發動機問題。這些模型也能利用歷史維護數據來預測未來可能需要進行的維護工作。通過對比類似車型或同一車型在相似條件下的維護記錄，機器學習算法可以準確預測特定部件的壽命以及潛在的故障點。這種預測不僅為車主提供了提前維護的可能，還幫助維修工作更加有針對性，從而節省時間和成本。

在實際應用中，智能網聯汽車的維護系統可以通過車載通信系統將這些預警信息實時傳遞給駕駛員或遠程維護中心，此種通信確保了即使在駕駛過程中，車輛的健康狀況也能得到實時監控，并在首次發現問題時即刻提醒駕駛員或自動調度維修服務，極大地提高了處理故障的效率和效果。通過機器學習的應用，智能網聯汽車的維護與故障診斷能力已經實現了質的飛躍，這種技術的進步不僅優化了車輛的日常運行，降低了意外故障的風險，還提升了整個汽車行業對于維護策略的革新，為車主和制造商提供了更高效、更經濟的運營方案。

4 結語

智能網聯汽車技術的發展標志著技術創新的新篇章，也預示著對傳統交通模式的深刻變革。未來，隨著這些技術的進一步成熟和普及，可以預見一個更安全、更高效、更智能的交通環境，其將提升駕駛體驗，更將推動全球交通行業的可持續發展，為社會經濟帶來廣泛而深遠的影響。

參考文獻：

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[4]殷勇，張利人工智能技術在自動化控制系統中的應用[J]太原城市職業技術學院學報，2024（1）：48-51

[5]李俊華，王海濤，張勁光，等淺談大數據與人工智能技術在新能源汽車行業中的應用[J]內燃機與配件，2024（1）：80-82

作者簡介：

湯忠盛，男，1992年生，博士研究生，副教授，研究方向為智能網聯汽車、燃料電池、新能源汽車、氫能源技術。

基金項目：四川省民辦教育協會2023年研究課題“民辦高校科研反哺機制與模式研究——以吉利學院為例”（MBXH23YB74）