汽車人工智慧檢測裝置

❶ 汽車前面和後面的雷達，是怎麼工作的

倒車雷達系統的組成

倒牛宙系統又稱駐車輔助系統。在倒車過程中，如果在車輛要經過的路徑上有障礙物，則停車距離控制系統會向駕駛員發出警告。

倒車雷達系統由倒車雷達ECU、倒車雷達蜂鳴器及數個(通常為4個)安裝在(後)保險杠上的倒車雷達感測器等組成。如果安裝後攝像頭，則會在導航屏上提供車輛後部區域的圖像。

倒車雷達蜂鳴器通常安裝在儀錶板橫梁的上部，靠近駕駛員側，由螺栓固定。有的則是安裝在組合儀表內部，或者說是由儀表內部的報蜂鳴器完成這一功能。

倒車雷達感測器俗稱探頭，安裝在後保險杠上，包括左、左中、右中、右感測器，由外向內嵌入式安裝，如下型猜悉圖所示。各感測器的安裝位置都有規定，不能裝錯，否則可能引起誤報。

工作原理

倒車雷達系統就是利用超聲波信號，經倒車雷達主機內微電腦的控制，再從探頭的發射與接收信號過程中，比對信號折返時間而計算出障礙物距離，然後由報警器發出不同的報警聲。與障礙物的距離=發收時間差×聲速/2。

當車輛掛到倒車擋時，倒車雷達ECU使用超聲波感測器監控後保險杄周圍的區域，如果監控區域內檢測到物體儀表組件內的聲音報警裝置就會發出聲音警告。系統能夠探測到比較堅硬的固體障礙物同時也能探測到鐵絲網和柵欄之類的物體。側面兩個感測器卜乎的檢測范圍是距離保險杠拐角處60cm的區域。

當探測到的距離在側部小於20cm，或在中部正後方小於30cm時，聲響信號將變為持續音以避免碰撞保險杠。

倒車雷達系統電路示例，點火開關處於ON/ START位置時，電流通過車身熔絲盒中熔絲F1，到倒車燈開關端子2。當變速器操縱機構處於倒擋位置時，電流從倒車燈開關端子1輸岀，到倒兆卜車雷達控制器端子1，為倒車雷達控制器提供電源。倒車雷達系統電路

①電流從倒車雷達控制器端子7輸出，到倒車雷達左感測器端子2，從倒車雷達左感測器端子1接地，檢測左側是否存在障礙物。

②電流從倒車雷達控制器端子8輸出，到倒車雷達中感測器端子2，從倒車雷達中感測器

端子1接地，檢測中間是否存在障礙物

③電流從倒車雷達控制器端子15輸出，到倒車雷達右感測器端子2，從倒車雷達右感測器端子1接地，檢測右側是否存在障礙物。

❷ 什麼是車聯網

Internet of Vehicles，在國內稱之為車聯網。車聯網系統依託日益健全的大數據平台，通過4G、5G無線通訊技術、感測器技術、數據處理技術、自動控制技術、信息交互技術等，以實現對車輛進行實時高效的智能化監管。

目前車聯網系統已經實現的功能容擴為：語音交互、車輛導航、智能駕駛、車輛狀態查詢、遠程車輛控制、道路救援等。

車聯網領域的知名品牌有：奇瑞雄獅智雲互聯車機系統、比亞迪的DiLink系統、吉利的GKUI系統、寶馬的iDriver、豐田的G-BOOK、大眾的Car-Net等等。

車聯網技術的發展，離不開大數據平台的支持。互聯網巨頭公司也紛紛推出自己的車聯網系統。

阿里推出的AIiOS系統整合了旗下的資源，實現了智能交互，智能駕駛艙、車輛遠程式控制制、車輛狀態查詢等服務。美中不足的是，AIiOS系統目前並不能直接「驅動」 汽車 關鍵部件，它還只是一個能夠提供人機交互和車聯網數據交換的服務平台。但是，從阿里公司「驅動萬物互聯」的口號來看，阿里對AIiOS系統寄予的願景還是十分宏大的。

網路推出的「car life」系統，主推自動駕駛技術，通過車聯網，將車與車、車與交通設施間相互連接，實現自動判斷信號燈、道路、車輛等功能。

騰訊起步較晚，2017年推出的「AI in Car」系統，主打開放連接能力和生態資源。

但車聯網系統遠不止這些，要真正實現人、車、環境三者之間的智能互聯，遠不是一個單獨的公司或者一個單獨的系統所能夠解決的。車聯網是跨行業跨領域的集成系統，需要各個領域的公司通力合作、共同開發！

在未來的車聯網系統里，各個大數據平台將實現互通互聯，最終形成一個巨型數據倉庫。而每一輛車都是這個數據倉庫的一個節點。

車輛行駛過程中產生的各種數據，源源不斷的匯集到數據倉庫，由雲計算系統對數據進行「精挑細選」的過濾，再由數據分析系統根據不同行業對車輛信息數據的不同需求，將分類後的數據進行實時共享。以便為 汽車 及駕駛員提供實時、准確、有效、貼心的個性化服務。包括但不限於：人與車智能交互、車與車智能交互、車與周圍設施智能交互、車輛周圍環境監測（空氣質量、污染指數、天氣情況）、車輛路徑智能規劃、交通情況實時預警、車輛自動安全駕駛、駕駛員身體狀況、駕駛水平監測、駕駛員實時違章預警、車輛突發危險處理等等。

通過「車聯網」系統， 汽車 將具備高度的智能化，成為未來智能化 社會 的一塊組成部分。

中國 汽車 工業相比歐美來說，起步要晚得多。但是中國有全世界最大的 汽車 消費市場，中國的互聯網技術和互聯網發展已經走在了全世界的前列。因此，未來的車聯網智能化進程中，我們必將大有作為，將會進一步引領世界，請拭目以待！

車聯網是物聯網重要的組成部分，也是 汽車 行業轉型升級的關鍵所在。車聯網不僅僅是指 汽車 聯網，而是指由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網路，對智能交通的實現、減少交通事故和擁堵等都具有重要意義。

車聯網作為一個比較熱門同時又比較新的互聯網應用領域，無論是國內還是國外， 汽車 廠商和軟體服務商都專注於尋找殺手級應用，而忽略了用戶體驗的提升。

有調查顯示，在車聯網應用中，「語音控制」「遠程遙控」及「觸屏操控」分別以26%，24%和14%的票數當選「最華而不實功能」前三名，超過七成用戶買車後再沒用過車載移動互聯功能。從車載功能的角度來說，用戶體驗不足可以總結為：功能豐富，但滿足不了用戶需求。

從用戶角度評價車載功能，體驗不佳表現為兩點：其一是功能與用戶期待不一致，例如，大多數導航儀都只是簡單地進行半徑掃瞄，搜索周圍的目的地，而不能根據用戶需求進行智能搜索；還有語音識別技術雖然釋放駕駛員雙手雙眼，增加駕駛安全系數，卻不能保證通話質量和產品抗噪性，這些應用功能看似滿足了用戶的基礎需求，但仍未達到用戶對使用感受的期許。

另一個用戶體驗不佳的表現是：常用功能使用不便，例如，某些藍牙車載電話，撥打電話後，原本已連接的藍牙會自動斷開，使用十分不便；車載導航升級程序繁瑣，需要在商家及時更新電子地圖內容基礎上，車主下載安裝才能體驗最新功能應用。雖然這些功能為車主使用時提供了便捷，但使用中卻存在多餘或復雜的操作步驟，令功能使用產生不便。

因此，車聯網用戶體驗亟待提升，不管國內還是國外。

開門見山，不繞彎子：根據中國物聯網校企聯盟的定義，車聯網（Internet of Vehicles）是由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網路。通過GPS、RFID、感測器、攝像頭圖像處理等裝置，車輛可以完成自身環境和狀態信息的採集；通過互聯網技術，所有的車輛可以將自身的各種信息傳輸匯聚到中央處理器；通過計算機技術，這些大量車輛的信息可以被分析和處理，從而計算出不同車輛的最佳路線、及時匯報路況和安排信號燈周期。

而隨著技術的進步發展，以車內網（車內區域網）、車際網（車與車）和車載互聯網（車與乙太網連接）為基礎，按照約定的通訊協議和數據交互標准，在車-X（車、路、行人以及互聯網等）之間進行無線通訊和信息交換的系統網路，並最終實現智能交通、智能 汽車 、智能駕駛等功能。

由上可見，車聯網不僅僅只是 汽車 能聯網！其實上面寫的有點復雜，挺難懂的，我們再用大白話來解釋一遍

把帶3G/4G模塊的車載導航或者平板電腦安裝在 汽車 上，這個設備可以上網、更新導航信息、在車上刷微信、看視頻甚至為車內提供WIFI熱點，注意了！這些功能都不算是車聯網！

這些功能在技術層面上實現難度很低，只能算是在車上上網，不能稱之為車聯網，因為車聯網的核心功能必須與車輛狀態信息、車輛控制、交通安全、交通效率等相關。

（下面開始劃重點，請注意）

車聯網的核心不僅僅是能夠連接到網路，而更重要的是通過連接網路，獲取「車」與「物」在使用中所需要的數據，從而達到使工具以人們期望的方式運行的結果。

實際上，車聯網（Internetof Vehicle）是指車與車、車與路、車與人、車與感測設備等交互，實現車輛與公眾網路通信的動態移動通信系統，它應該是為了滿足與車有關的每一個環節中的效率、安全、管理等元素而建立起的異構通信網路。

車聯網好像顯得很高大上似的，但它到底是有什麼用呢？

從技術角度看

可以看出，上面所述的1~4點是車聯網以及自動駕駛技術發展遞進的過程，從簡單的車輛設備控制到自動駕駛，再到智能交通體系的全面發展。特別是第3、4點，現在看起來還是非常科幻，但5~10年後很有可能會變成生活的日常。就如同我們現在回想10年前，絕大部分人還在用著諾基亞的按鍵功能機，玩的手機 游戲 也就是個俄羅斯方塊，而今天我們卻能使用著性能比肩電腦而且價格又很低的智能手機，玩著王者榮耀和吃雞。

從應用場景上看

其實以上應用場景才是互聯網公司這么熱衷於車聯網技術開發的目的，車聯網極有可能發展成下一個流量平台。

以上，關於車聯網的東西想說的基本說完了，剩下的就是要插播硬廣了，有興趣的朋友可以繼續往下拉

（這個帥氣的GIF是我用兩個雞腿才請設計師小哥做的，一定要好好欣賞ヾ(๑ )ﾉ"）

硬廣時間：那麼，關於車聯網，小鵬 汽車 做了些啥呢？

對於車聯網的技術發展，傳統車企與互聯網企業合作無疑是最佳選擇，一邊是傳統製造業的代表，一邊是新興互聯網公司，真要合作起來也是不容易的，但是對於天生帶有互聯網基因的小鵬 汽車 來說，便一切都不是問題了。小鵬 汽車 在設計之初已經將網聯安全作為重要考慮因素，並在設計和開發過程中，不斷完善安全策略，我們所遵循的安全策略主要有兩項基本原則：

在這兩個基本原則之上，小鵬 汽車 還設計了覆蓋雲、管、端的整套安全解決方案。

除此之外，通過安全OTA（over-the-air）系統，小鵬 汽車 擁有了在線升級和及時修復漏洞的能力。並且在自身系統安全建設的同時，小鵬 汽車 還與第三方安全機構合作，進行安全風險評估、方案評審、沙盤演練和生產環境滲透，共建網聯安全堡壘。

智能網聯 汽車 是一個便利和風險並存的技術和產品，但是我們不能因為存在安全風險就放棄技術開發。通過技術的進步和創新，不斷豐富和完善其信息安全策略，降低安全風險，提高對 社會 的便利程度，才是目前相關行業和企業應當選擇的道路；同時，全行業和政府相關部門也應當共同行動，朝著制定統一標准和規范的方向努力。

我們相信在將來的某一天，智能互聯網 汽車 一定能夠自由安全地行駛在公共道路上！

車聯網是物聯網的一個局部應用，以車為終端，和通過無線或有線進行鏈路聯接的各種設備組成的子網。它可以對車的信息進行收集與共享，再通過信息的處理，實現車與路、車與人、人與人、人與第三方服務商的溝通，讓 汽車 生活更加智能。

至於未來無人 汽車 對於公路貨運的影響，本人覺得未來無人駕駛技術不會首先實際應用在貨車上，應該先在私家車或計程車等小車上應用無人駕駛技術，等待技術和市場逐步成熟後，再應用到其它類型的車上。貨車一般體量巨大，若首先應用無人駕駛技術，高速行駛的威勢，恐怕會對其它有人駕駛車造成恐慌，待到公路上的車大部分都實現無人化駕駛後，所有的車通過車聯網互連，相遇時自行交換彼此的線路，速度，角度等行駛信息，再通過聯網計算，細微調控，就可以飛速在公路上賓士，安全而高效。

人工智慧、大數據、5G等新技術正與交通行業加速融合

安全、高效、便捷、經濟、綠色的出行，一直是人們的追求。如今，人工智慧、大數據等正與交通行業加快融合，智能交通建設提速，我們離這一目標更近了。

當前，智能交通有哪些應用場景，未來發展趨勢如何，又該怎樣推進建設？

新一代信息技術助推智能交通跨越式發展

在北京，不久前由網路公司運營的我國首批「共享無人車」正式對外開放。用戶通過手機應用一鍵呼叫，自動駕駛計程車就能接單。該計程車為完全無人駕駛， 汽車 屏幕上顯示著起點終點、道路限速等情況，還會根據環境合理決策，除非遇到緊急情況，一般不需人工干預，乘客得以安心享受乘車的樂趣。

危險品運輸是道路運輸安全監控的重點。按規定，運輸危險品的車輛只能在特定的時間內在固定的路線行駛，然而哪條路線人口少、道路通暢、保障條件好、不易出現安全隱患等，人們並不清楚。而今，藉助大數據、雲計算等技術，騰訊開發的重點車輛管控系統有望解決這一難題。騰訊智慧交通副總裁施雪松說：「通過分析道路沿線人口、擁堵狀況、應急處理資源等，我們能夠輔助交管部門規劃危險品運輸路線、時間，從而保障運輸安全。」

智能交通是將信息、通信、感測等技術綜合運用於交通上的成果。長沙的智慧通勤公交、北京的無人駕駛、危險品運輸路線規劃，都是智能交通應用場景的有益 探索 。專家表示，發展智能交通，符合我國交通行業轉型的現實需求，也順應了技術發展大勢，既回應民生關切，也能牽引產業變革，是我國實現交通運輸現代化的必然選擇。

早在上世紀90年代，管理部門與 科技 專家未雨綢繆，在我國機動車總量只有幾千萬輛、交通基礎設施建設整體上相對薄弱的情況下，就開始了研究和 探索 ，並制定了相關規劃，為我國智能交通起步打下了良好的基礎。

與傳統主要依靠設備集成提升交通智能化程度不同，人工智慧、5G等新一代信息技術，有望助推智能交通實現跨越式發展。比如，傳統自動化技術也能實現一定程度的無人駕駛，但距離商用比較遠。融合了最新的人工智慧、雷達、地理信息等技術， 汽車 「大腦」快速進化——不僅能「看」，沒了盲區；還有了「智商」，懂得決策，從而向無人駕駛邁出了一大步。

快速發展的5G技術具備低時延、廣連接等優勢，是推進智能交通的利器。比如，控制好自動駕駛狀態下運行的地鐵列車，需要精確可靠、極快速響應的傳輸信號。有了5G，這一技術不再是難題。今年4月，深圳開通的首條無人駕駛地鐵線，就融合了5G技術。

智能交通車路協同網路有待進一步優化

小到交通信號燈的控制優化，大到搭建城市交通「智慧大腦」；從公交到地鐵，從公路到港口，交通各行業、各領域都在展開智能化嘗試，智能交通的圖景漸行漸近。網路智能駕駛事業群組解決方案總經理聶育仁認為，當前，智能交通處於起步階段，即將迎來一個快速發展期。

但總體看，智能交通應用場景規模化落地還有一段距離。智能交通離不開一套相互支撐的系統，任何一個環節缺失，都可能造成「智」而不「能」。例如，高級別自動駕駛的真正落地，除了要有「聰明」的車，還得有「智慧」的路，這就需要可知可感的基礎設施、數據決策和管理系統等共同搭建起來的車路協同網路。

「如果車路協同是路燈，單車智能就是車燈，兩者協同，自動駕駛規模商業化落地門檻才能降低。」聶育仁認為，只有實現了車路協同，自動駕駛行車才能更安全、行駛范圍更廣泛、落地更經濟。

專家表示，目前，智能交通發展仍不夠系統，發展不平衡，各個方向缺乏協調，系統性的智能化應用和集成還有待加強。比如，交通控制設備基本能夠滿足單一控制場景，但要適應於未來的車路協同場景，還應進一步優化。

針對短板，政府部門和產業界正在發力。今年5月有關部門表示，要著力推進「單車智能+網聯賦能」，加速推進智能網聯 汽車 產業化。

「我國新基建的提速，將為車路協同發展打下良好基礎。」清華大學講席教授、智能產業研究院院長張亞勤說，隨著技術解決方案的進步，車路協同網路也將不斷完善。

展望未來，施雪松認為，未來交通是以人為中心、人車路智聯的「生命體」。「通過感知設備採集數據，人工智慧演算法處理數據，數據和演算法雙輪驅動，交通行業有望實現從分析、預測、決策到反饋的全生命周期的智慧化升級。」

聶育仁判斷，智能交通發展會經歷「數字化升級、網聯化轉型、自動化變革」三個階段，三者同步推進，並非一個接著一個階段開啟。「未來城市可能會出現智能交通運營商，高效、綠色、共享的自動駕駛車輛，並與其他交通工具結合，形成全新的出行和運輸模式。」

科技 界、產業界和管理部門協同營造良好產業生態

智能交通行業的持續 健康 發展，有賴於技術、市場、政策和法規的良性互動，需要 科技 界、產業界和管理部門協同發力，共同營造良好的產業生態。

專家提醒，智能交通不是空中樓閣，也不是將過去信息化工作簡單搬到網上，它的根基是人們交通出行的切實需求。產業界應當扎實挖掘痛點，找准應用場景，有了產業支撐，技術更新換代的動力才持久。

管理理念需齊頭並進。比如，採集交通數據是第一步，更重要的是挖掘分析價值。專家表示，建立健全跨部門、跨行業的開放共享機制，才有利於真正做到基於大數據的科學決策。

法律法規應適度包容。以無人駕駛為例，適應夜間、暴雨天氣行車等復雜路況，自動駕駛需要積累足夠的真實路況數據，支持感知、預測、規劃等模塊的升級。聶育仁舉例，北京設立了高級別自動駕駛示範區，從下午4點到夜間10點時間段，開放夜間測試，對企業研發很有幫助。

「發展智能交通，我國有較為豐富的應用場景，對新技術的接受程度也較高。」聶育仁分析，在自動駕駛、車聯網等領域，我國具備一定的優勢，有望在智能交通新賽道上跑出「加速度」。

業界專家提醒，保持智能交通發展勢頭，互聯網企業等新入行者，在發揮好信息技術應用優勢同時，還有必要加深對交通行業底層邏輯的理解，加強融合互通，協同推進智能交通。

專家認為，在交通信息採集、感知、分析等一些軟硬體上，我們與國際先進水平仍有差距，迎頭繼續追趕，智能交通發展才更平衡、協調。

「我國交通密度大、交通情況比較復雜，這對發展智能交通既是挑戰，也是機遇。」聶育仁認為，智能交通前景廣闊，用好技術手段解決人們交通出行的痛點，將成為牽引我國建設交通強國的重要力量。

編輯丨陳振宇

朱博士回答：

車聯網，是指車與人、路、車、衛星、交通管理後台、車輛服務體系等都能連接。

往最終的發展方向說，就是車能連接一切。

車能變成一個具有自主處理路況能力的機器人。

車聯網定義

根據中國物聯網校企聯盟的定義，車聯網（Internet of Vehicles）是由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網路。通過GPS、RFID、感測器、攝像頭圖像處理等裝置，車輛可以完成自身環境和狀態信息的採集；通過互聯網技術，所有的車輛可以將自身的各種信息傳輸匯聚到中央處理器；通過計算機技術，這些大量車輛的信息可以被分析和處理，從而計算出不同車輛的最佳路線、及時匯報路況和安排信號燈周期。

智能網聯 汽車

2013年，在政府部門的支持下，中國 汽車 工程學會聯合30多家單位共同發起成立「車聯網產業技術創新戰略聯盟」，2015年7月更名為「智能網聯 汽車 產業技術創新戰略聯盟」。「聯盟成立後，通過協同創新和技術共享，在智能網聯 汽車 領域完善相關的標准法規體系，搭建共性技術平台，推動智能網聯 汽車 產業發展。

車聯網是一個國家的政策，加快構建車聯網。全方位實現公共交通網路化。為車主提供安全出行，防止被宰被坑，

我相信很多朋友都不熟悉「車聯網」，但它對 社會 的影響不容小覷。簡而言之，車輛互聯網是通過車載網路，車載移動互聯網和車輛間網路在 汽車 ，人， 汽車 和道路， 汽車 和 汽車 ， 汽車 和外部世界之間建立聯系，因此為實現智能動態信息服務和車輛。智能控制和智能流量管理。

經過兩年多的 探索 ，研發和市場驗證，我們成功開發出國內領先的車載網路產品和解決方案。——華為智能車智能盒。

華智智能 汽車 智能箱的成功開發打破了傳統 汽車 網路設計思路和商業模式，得到了廣大車主， 汽車 服務商和各大保險公司的高度認可。這是一款真正實用且廣泛推廣的智能 汽車 網路終端產品。

該行走黑匣子由嵌入式智能硬體終端，雲交互平台等軟硬體組成，創新地捆綁了業主的需求，服務提供商的利益，代理商的利益以及開發商的利益。

當主人外出時，他只需要點擊手機上的旅行助手即可。華智智能車智能箱可以快速檢測車主對車輛的需求。

各種狀態，如：輪胎，電壓，室內溫度，交通違規，保險，駕駛執照，年檢，維修等諸多信息。

實時監控輪胎壓力

（1）當車主離開車輛並且輪胎泄漏時，華為智能車智能箱將自動向車主的手機發送泄漏報警，以避免在緊急情況下需要時間解決問題，這將節省主人很多。處理時間。

（2）當車主啟動車輛時，華為智能車智能箱將通過語音自動向車主報告輪胎壓力的實時狀態，以確保車主的安全。

（3）駕駛過程中，當輪胎溫度過高或漏氣時，華智智能車載箱會自動向車主發出報警信號。

車聯網系統，是如今非常實用的配置之一，早期只出現在一些豪華配置中，如今我們10多萬的國產車高配車型也比較普遍了，當然，也是 汽車 的賣點之一，在車輛車載信息服務上，和行車安全性上起著至關重要的作用。

車聯網涵蓋了 汽車 所有的車載服務，車輛檢測、車輛防盜、車輛碰撞等提醒， 汽車 安全檢測等各項內容，它的全稱是 汽車 移動物聯網，是指利用車載電子感測，通過通訊技術、導航系統與網路平台連接，從而實現人、車、路與城市之間建立起緊密聯系。

它的主要硬體包括移動智能車機、OBD（4G）、OBD（藍牙）、車載WiFi、智能後視鏡 、行車記錄儀、ADAS高級駕駛輔助系統、車載視頻監控系統、車輛感測器、智能車鑰匙等，車聯網共有3層，第1層是感知層，也就是端，即通過車載終端上的RFID、GPS等器件感知車輛的信息及狀態，第2層是互聯互通，也就是管，即車與車、車與路互聯互通，第3層是雲，即通過雲計算等調度、管理車輛，並為之提供相應的服務。

車聯網是個很大的范疇，涉及到車車互聯，車路互聯，車聯網的最終目的是實現智能交通，或者說智能交通的最好表現形式，未來就是車聯網。

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❸ 自動駕駛是不是無人駕駛

【太平洋汽車網】自動駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。

在20世紀已有數十年的歷史，21世紀初呈現出接近實用化的趨勢。

自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

2019年9月，由網路和一汽聯手打造的中國首批量產L4級自動駕駛乘用車——紅旗EV，獲得5張北京市自動駕駛道路測試牌照。9月22日，國家智能網聯汽車（武漢）測試示範碼渣區正式揭牌，網路、海梁科技、深蘭科技等企業獲得全球首張自動駕駛車輛商用牌照。

2019年9月26日，網路在長沙宣布，自動駕駛計程車隊Robotaxi試運營正式開啟。

2019年10月，新華社記者試乘了一輛自動駕駛汽車，懷著忐忑不安的心情進入了繁忙的以色列特拉維夫街道。整個試乘過程中，記者總體感覺安全、平穩和舒適。《北京市自動駕駛車輛道路測試報告》顯示，北京市自動駕駛開放測試道路200條69958公里，安全測試里程突破268萬公里。

中文名自動駕駛汽車外文名Autonomousvehicles特點可以依靠人工智慧、視覺計算定義自動駕駛成熟技術設備的汽車又稱無人駕駛汽車目錄1發展歷程2研發歷史3研發思路_安全性_能源消耗4試驗行駛5技術原理6結構性能7發展前景8產品評價9死亡事故自動駕駛汽車發展歷程編輯語音谷歌自動駕駛汽車於2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預計於2015年至2017年進入市場銷售。

2014年12月中下旬，谷歌首次展示自動駕駛原型車成品，該車可全功能運行。

2015年5月，谷歌宣布將於2015年夏天在加利福喊模喚尼亞州山景城的公路上測試其自動駕駛汽車。

2017年12月，北京市交通委聯合北京市公安交管局、北京市經濟信息委等部門，制定發布了《北京市關於加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》和《北京市自動駕駛車輛道路測試鄭凱管理實施細則（試行）》兩個文件，文件明確了自動駕駛汽車申請臨時上路行駛的相關條件。

第一，申請上路測試人需是在中國境內注冊的獨立法人單位，因進行自動駕駛相關科研、定型試驗，可申請臨時上路行駛。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❹ 汽車智能化技術有哪些

智能汽車與一般所說的自動駕駛有所不同，它指的是利用多種感測器和智能公路技術實現的汽車自動駕駛。智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車場)的信息資料；其次是gps定位系統，利用這個系統精確定位車輛所在的位置，與道路資料庫中的數據相比較，確定以後的行駛方向；道路狀況信息系統，由交通管理中心提供實時的前方道路狀況信息，如堵車、事故等，必要時及時改變行駛路線；車輛防碰系統，包括探測雷達、信息處理系統、駕駛控制系統 ，控制與其他車輛的距離，在探測到障礙物時及時減速或剎車，並把信息傳給指揮中心和其他車輛；緊急報警系統，如果出了事故，自動報告指揮中心進行救援；無線通信系統，用於汽車與指揮中心的聯絡；自動駕駛系統，用於控制汽車的點火、改變速度和轉向等。 智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代感測、信息融合空汪、通訊、人工智慧及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。目前對智能車輛的研究主要致力於提高汽車的安全性、舒適性，以及提供優良的人車交互界面。近年來，智能車輛己經成為世界車輛工程領域研究的熱點和汽車工業增長的新動力，很多發達國家都將其納入到各自重點發展的智能交通系統當中。多輸入 通常對車輛的操作實質上可視為對一個多輸入、多輸出、輸入輸出關系復雜多變、不確定多干擾源的復雜非線性系統的控制過程。駕駛員既要接受環境如道路、擁擠、方向、行人等的信息，還要感受汽車如車速、側向偏移、橫擺角速度等的信息，然後經過判斷、分析和決策，並與自己的駕駛經驗相比較，確定出應該做的操縱動作，最後由身體、手、腳等來完成操縱車輛的動作。因此在整個駕駛過程中，駕駛員的人為因素佔了很大的比重。一旦出現駕駛員長時間駕車、疲勞駕車、判斷失誤的情況，很容易造成交通事故。 通過對車輛智能化技術的研究和開發，可以提高車輛的控制與駕駛水平，保障車輛行駛的安全暢通、高效。對智能化的車輛控制系統的不斷研究完善，相當於延伸擴展了駕駛員的控制、視覺和感官功能，能極大地促進道路交通的安全性。智能車輛的主要特點是以技術彌補人為因素的缺陷，使得即便在很復雜的道路情況下，也能自動地操縱和駕駛車輛繞開障礙物，沿著預定的斗皮仔道路軌跡行駛。編輯本段特點高科技 智能汽車是一種正在研製的新型高科技汽車，這種汽車不需要人去駕駛，人只舒服地坐在車上享受這高科技的成果就行了。因為這種汽車上裝有相當於汽車的「眼睛」、「大腦」和「腳」的電視攝像機、電子計算機和自動操縱系統之類的裝置，這些裝置都裝有非常復雜的電腦程序，所以這種汽車能和人一樣會「思考」、「判斷」、「行走」，可以自動啟動、加速、剎車，可以自動繞過地面障礙物。在復雜多變的情況下，它的「大腦」能隨機應變，自動選擇最佳方案，指揮汽車正常、順利地行駛。 智能汽車的「眼睛」是裝在汽車右前方、上下相隔50厘米處的兩台電視攝像機，攝像機內有一個發光裝置，可同時發出一條光束，交匯於一定距離，物體的圖像只有在這個距離才能被攝取而重疊。「眼睛」能識別車前5～20米之間的台形平面、高度為10厘米以上的障礙物。如果前方有障礙物，「眼睛」 就會向「大腦」發出信號，「大腦」根據信號和當時當地的實際情況，判斷是否通過、繞道、減速或緊急制動和停車，並選擇最佳方案，然後以電信號的方式，指令汽車的「腳」進行停車、後退或減速。智能汽車的「腳」就是控制汽車行駛的轉向器、制動器。重要標志 無人駕駛的智能汽車將是新世紀汽車技術飛躍發展的重要標志。可喜的是，智能汽握皮車已從設想走向實踐。隨著科技的飛速發展，相信不久的將來，我們都可以領略到智能汽車的風采。 所以，智能汽車實際上是智能汽車和智能公路組成的系統，目前主要是智能公路的條件還不具備，而在技術上已經可以解決。在智能汽車的目標實現之前，實際上已經出現許多輔助駕駛系統，已經廣泛應用在汽車上，如智能雨刷，可以自動感應雨水及雨量，自動開啟和停止；自動前照燈，在黃昏光線不足時可以自動打開；智能空調，通過檢測人皮膚的溫度來控制空調風量和溫度；智能懸架，也稱主動懸架，自動根據路面情況來控制懸架行程，減少顛簸；防打瞌睡系統，用監測駕駛員的眨眼情況，來確定是否很疲勞，必要時停車報警……計算機技術的廣泛應用，為汽車的智能化提供了廣闊的前景。 汽車智能化技術主要包含計算機、現代感測、信息融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術。1、智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車場)的信息資料；2、GPS定位系統，利用這個系統精確定位車輛所在的位置，與道路資料庫中的數據相比較，確定以後的行駛方向；3、道路狀況信息系統，由交通管理中心提供實時的前方道路狀況信息，如堵車、事故等，必要時及時改變行駛路線；4、車輛防碰系統，包括探測雷達、信息處理系統、駕駛控制系統 ，控制與其他車輛的距離，在探測到障礙物時及時減速或剎車，並把信息傳給指揮中心和其他車輛；5、緊急報警系統，如果出了事故，自動報告指揮中心進行救援；6、無線通信系統，用於汽車與指揮中心的聯絡；7、自動駕駛系統，用於控制汽車的點火、改變速度和轉向等。智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代感測、信息融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。目前對智能車輛的研究主要致力於提高汽車的安全性、舒適性，以及提供優良的人車交互界面。近年來，智能車輛己經成為世界車輛工程領域研究的熱點和汽車工業增長的新動力，很多發達國家都將其納入到各自重點發展的智能交通系統當中。 @2019

❺ 無人駕駛汽車的技術涉及到哪幾個領域

無人駕駛汽車有望將在未來20年內得到廣泛運用，各大科技公司和汽車廠商均在加大對無人駕駛派橋的投入，資本也紛紛搶灘該萬億市場。

無人駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，通過電腦實現無人駕駛，可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

無人駕駛感知系統基於計算機視覺技術來檢測物體和信號，以此處理從攝像頭提取的數據。計算機視覺軟體需要能夠識別車道邊界的具體細節（比如，線條顏色和圖案等），還需要能評估適當的交通規則，在復雜交通場景下實現安全的、與人類駕駛行為類似的自主駕駛。

❻ 汽車故障診斷儀有哪些

1、發動機不能啟動，主要原因有：檢查分電器、火花塞、高壓線路等是否因汽車淋雨或洗車而受潮。檢查蓄電池電壓是否足夠；

處理方法：先將車輛熄火，將受潮部分的機件晾乾再發動汽車；利用連接電纜與其他(拷問)車輛電池連接進行暫時性供電，以便啟動車輛。

2、換擋時車輛熄火，主要原因有：發動機怠速過低；怠速截止閥未擰緊，插頭脫落。

處理方法：根據車輛情況將擋位調整到正確的怠速擋上；如果怠速截止閥或連接部分的插頭脫落，將其重新插好即可。

3、車輛行駛時方向盤發抖，主要原因有：車輛輪胎上是否粘有泥塊、石頭等雜物；輪胎經撞擊變形或車輪平衡塊脫落；更換輪胎後未進行四輪定位。

處理方法：清除輪胎縫隙中的石塊及粘貼在車輪上的雜物。為避免安全隱患應及時更換變形的輪胎，並就近尋找汽修店安裝平衡塊。應及時尋找專業汽修店進行四輪定位，避免安全隱患。

(6)汽車人工智慧檢測裝置擴展閱讀：

另外，空調的製冷原理是通過製冷劑迅速蒸發吸熱，使流經的空氣溫度迅速下降。由於蒸發器的溫度低，而空氣溫度高，空氣中的水分子顆粒會在蒸發器上凝結成水珠；

而空氣中的灰塵或衣服、座椅上的小絨毛等物質，容易依附在冷凝器的表面，從而導致發霉，細菌會大量繁殖。所以空調系統一定要定期更換空調濾芯，清潔空氣道，保證汽車駕駛人員以及乘車人員身體的健康。

❼ 生活中的人工智慧之無人駕駛

姓名：陳心語  學號：21009102266 書院：海棠1號書院

轉自： 人工智慧在自動駕駛技術中的應用 - 雲+社區 - 騰訊雲 (tencent.com)

【嵌牛導讀】本文介紹了人工智慧在無人駕駛方面的應用。

【嵌牛鼻子】人工智慧運用於無人駕駛。

【嵌牛提問】人工智慧在無人駕駛方面中有什麼運用呢？

【嵌牛正文】

隨著技術的快速發展雲計算、大數據、人工智慧一些新名詞進入大眾的視野，人工智慧是人類進入信息時代後的又一技術革命正受到越來越廣泛的重視。作為人工智慧技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。

自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。自動駕駛技術將成為未來汽車一個全新的發展方向。

本文將主要介紹人工智慧技術在自動駕駛中的應用領域，並對自動技術的發展前景進行一個簡單的分析。

人工智慧是一門起步晚卻發展快速的科學。20 世紀以來科學工作者們不斷尋求著賦予機器人類智慧的方法。現代人工智慧這一概念是從英國科學家圖靈的尋求智能機發展而來，直到1937年圖靈發表的論文《理想自動機》給人工智慧下了嚴格的數學定義，現實世界中實際要處理的很多問題不能單純地是數值計算，如言語理解與表達、圖形圖像及聲音理解、醫療診斷等等。

1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist證明了《數學原理》中前52 個定理中的38 個。Simon 斷言他們已經解決了物質構成的系統如何獲得心靈性質的問題( 這種論斷在後來的哲學領域被稱為「強人工智慧」) ，認為機器具有像人一樣邏輯思維的能力。1956 年，「人工智慧」( AI) 由美國的JohnMcCarthy 提出，經過早期的探索階段，人工智慧向著更加體系化的方向發展，至此成為一門獨立的學科。

五十年代，以游戲博弈為對象開始了人工智慧的研究；六十年代，以搜索法求解一般問題的研究為主；七十年代，人工智慧學者進行了有成效的人工智慧研究；八十年代，開始了不確定推理、非單調推理、定理推理方法的研究；九十年代，知識表示、機器學習、分布式人工智慧等基礎性研究方面都取得了突破性的進展。

人工智慧在自動駕駛技術中的應用概述

人工智慧發展六十年，幾起幾落，如今迎來又一次熱潮，深度學習、計算機視覺和自然語言理解等各方面的突破，使得許多曾是天方夜譚的應用成為可能，無人駕駛汽車就是其中之一。作為人工智慧等技術在汽車行業、交通領域的延伸與應用，無人駕駛近幾年在世界范圍內受到了產學界甚至國家層面的密切關注。目前，人工智慧在汽車自動駕駛技術中也有了廣泛應用。

自動駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，它是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統， 它集中運用了計算機、現代感測、信息融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術, 是典型的高新技術綜合體。

這種汽車能和人一樣會「思考」 、「判斷」、「行走」 ，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛 。 按照 SAE （美國汽車工程師協會）的分級，共分為：駕駛員輔助、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛五個層級。

第一階段：駕駛員輔助 目的是為駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。現階段大部分ADAS主動安全輔助系統，讓車輛能夠實現感知和干預操作。例如防抱死制動系統（ABS）、電子穩定性控制（ESC）、車道偏離警告系統、正面碰撞警告系統、盲點信息系統等等，此時車輛是能夠通過攝像頭、雷達感測器獲知周圍交通狀況，進而做出警示和干預。

第二階段：部分自動駕駛 車輛通過攝像頭、雷達感測器、激光感測器等等設備獲取道路以及周邊交通信息，車輛會自行對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛支援，在駕駛者收到警告卻未能及時採取相應行動時能夠自動進行干預，其他操作交由駕駛員，實現人機共駕，但車輛不允許駕駛員的雙手脫離方向盤。例如自適應巡航控制（ACC）、車道保持輔助系統（LKA）、自動緊急制動（AEB）系統、車道偏離預警（LDW）等。

第三階段：有條件自動駕駛 由自動駕駛系統完成駕駛操作，根據路況條件所限，必要時發出系統請求，必須交由駕駛員駕駛。

第四階段：高度自動駕駛 由自動駕駛系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，駕駛員可以不接管車輛。車輛已經可以完成自動駕駛，一旦出現自動駕駛系統無法招架的情形，車輛也可以自行調整完成自動駕駛，駕駛員不需要干涉。

第五階段：完全自動駕駛 自動駕駛的理想形態，乘客只需提供目的地，無論任何路況，任何天氣，車輛均能夠實現自動駕駛。這種自動化水平允許乘客從事計算機工作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動，在任何時候都不需要對車輛進行監控。

自動駕駛的實現

車輛實現自動駕駛，必須經由三大環節：

第一，感知。 也就是讓車輛獲取，不同的系統需要由不同類型的車用感測器，包含毫米波雷達、超聲波雷達、紅外雷達、雷射雷達、CCD \CMOS影像感測器及輪速感測器等來收集整車的工作狀態及其參數變化情形。

第二，處理。 也就是大腦將感測器所收集到的資訊進行分析處理，然後再向控制的裝置輸出控制訊號。

第三，執行。 依據ECU輸出的訊號，讓汽車完成動作執行。其中每一個環節都離不開人工智慧技術的基礎。

人工智慧在自動駕駛定位技術中的應用

定位技術是自動駕駛車輛行駛的基礎。目前常用的技術包括 線導航、磁導航、無線導航、視覺導航、導航、激光導航等。

其中磁導航是目前最成熟可靠的方案,現有大多數應用均採用這種導航技術。磁導航技術通過在車道上埋設磁性標志來給車輛提供車道的邊界信息,磁性材料具有好的環境適應性,它對雨天,冰雪覆蓋,光照不足甚至無光照的情況都可適應,不足之處是需要對現行的道路設施作出較大的改動,成本較高。同時磁性導航技術無法預知車道前方的障礙,因而不可能單獨使用。

視覺導航對基礎設施的要求較低,被認為是最有前景的導航方法。在高速路和城市環境中視覺方法受到了較大的關注。

人工智慧在自動駕駛圖像識別與感知中的應用

無人駕駛汽車感知依靠感測器。目前感測器性能越來越高、體積越來越小、功耗越來越低，其飛速發展是無人駕駛熱潮的重要推手。反過來，無人駕駛又對車載感測器提出了更高的要求，又促進了其發展。

用於無人駕駛的感測器可以分為四類：

雷達感測器

主要用來探測一定范圍內障礙物（比如車輛、行人、路肩等）的方位、距離及移動速度，常用車載雷達種類有激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達。激光雷達精度高、探測范圍廣，但成本高，比如Google無人車頂上的64線激光雷達成本高達70多萬元人民幣；毫米波雷達成本相對較低，探測距離較遠，被車企廣泛使用，但與激光雷達比精度稍低、可視角度偏小；超聲波雷達成本最低，但探測距離近、精度低，可用於低速下碰撞預警。

視覺感測器

主要用來識別車道線、停止線、交通信號燈、交通標志牌、行人、車輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外攝像頭。視覺感測器成本低，相關研究與產品非常多，但視覺演算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，准確性、魯棒性有待提高。所以，作為人工智慧技術廣泛應用的領域之一的圖像識別，也是無人駕駛汽車領域的一個研究熱點。

定位及位姿感測器

主要用來實時高精度定位以及位姿感知，比如獲取經緯度坐標、速度、加速度、航向角等，一般包括全球衛星定位系統（GNSS）、慣性設備、輪速計、里程計等。現在國內常用的高精度定位方法是使用差分定位設備，如RTK-GPS，但需要額外架設固定差分基站，應用距離受限，而且易受建築物、樹木遮擋影響。近年來很多省市的測繪部門都架設了相當於固定差分基站的連續運行參考站系統（CORS），比如遼寧、湖北、上海等，實現了定位信號的大范圍覆蓋，這種基礎設施建設為智能駕駛提供了有力的技術支撐。定位技術是無人駕駛的核心技術，因為有了位置信息就可以利用豐富的地理、地圖等先驗知識，可以使用基於位置的服務。

車身感測器

來自車輛本身，通過整車網路介面獲取諸如車速、輪速、檔位等車輛本身的信息。

人工智慧在自動駕駛深度學習中的應用

駕駛員認知靠大腦，無人駕駛汽車的「大腦」則是計算機。無人車里的計算機與我們常用的台式機、筆記本略有不同，因為車輛在行駛的時候會遇到顛簸、震動、粉塵甚至高溫的情況，一般計算機無法長時間運行在這些環境中。所以無人車一般選用工業環境下的計算機——工控機。

工控機上運行著操作系統，操作系統中運行著無人駕駛軟體。如圖1所示為某無人駕駛車軟體系統架構。操作系統之上是支撐模塊（這里模塊指的是計算機程序），對上層軟體模塊提供基礎服務。

支撐模塊包括：虛擬交換模塊，用於模塊間通信；日誌管理模塊，用於日誌記錄、檢索以及回放；進程監控模塊，負責監視整個系統的運行狀態，如果某個模塊運行不正常則提示操作人員並自動採取相應措施；交互調試模塊，負責開發人員與無人駕駛系統交互。

圖：某無人駕駛車軟體系統架構

除了對外界進行認知之外，機器還必須要能夠進行學習。深度學習是無人駕駛技術成功地基礎，深度學習是源於人工神經網路的一種高效的機器學習方法。深度學習可以提高汽車識別道路、行人、障礙物等的時間效率，並保障了識別的正確率。通過大量數據的訓練之後，汽車可以將收集到的圖形，電磁波等信息轉換為可用的數據，利用深度學習演算法實現無人駕駛。

在無人駕駛汽車通過雷達等收集到數據時，對於原始的訓練數據要首先進行數據的預處理化。計算均值並對數據的均值做均值標准化、對原始數據做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：將激光感測器收集到的時間數據轉換為車與物體之間的距離；將車載攝像頭拍攝到的照片信息轉換為對路障的判斷，對紅綠燈的判斷，對行人的判斷等；雷達探測到的數據轉換為各個物體之間的距離。

將深度學習應用於無人駕駛汽車中， 主要包含以下步驟：

1. 准備數據，對數據進行預處理再選用合適的數據結構存儲訓練數據和測試元組；

2. 輸入大量數據對第一層進行無監督學習；

3. 通過第一層對數據進行聚類，將相近的數據劃分為同一類，隨機進行判斷；

4. 運用監督學習調整第二層中各個節點的閥值，提高第二層數據輸入的正確性；

5. 用大量的數據對每一層網路進行無監督學習，並且每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其更高一層的輸入。

6. 輸入之後用監督學習去調整所有層。

人工智慧在自動駕駛信息共享中的應用

首先， 利用無線網路進行車與車之間的信息共享。通過專用通道，一輛汽車可以把自己的位置、路況實時分享給隊里的其它汽車，以便其它車輛的自動駕駛系統，在收到信息後做出相應調整。

其次， 是3D路況感應，車輛將結合超聲波感測器、攝像機、雷達和激光測距等技術，檢測出汽車前方約5米內地形地貌，判斷前方是柏油路還是碎石、草地、沙灘等路面，根據地形自動改變汽車設置。

另外， 汽車還將能進行自動變速，一旦探測到地形發生改變，可以自動減速，路面恢復正常後，再回到原先狀態。

汽車信息共享所收集到的交通信息量將非常巨大，如果不對這些數據進行有效處理和利用，就會迅速被信息所湮沒。因此需要採用數據挖掘、人工智慧等方式提取有效信息，同時過濾掉無用信息。考慮到車輛行駛過程中需要依賴的信息具有很大的時間和空間關聯性，因此有些信息的處理需要非常及時。

人工智慧應用於自動駕駛技術中的優勢

人工智慧演算法更側重於學習功能，其他演算法更側重於計算功能。 學習是智能的重要體現，學習功能是人工智慧的重要特徵，現階段大多人工智慧技術還處在學的階段。如前文所說，無人駕駛實際上是類人駕駛，是智能車向人類駕駛員學習如何感知交通環境，如何利用已有的知識和駕駛經驗進行決策和規劃，如何熟練地控制方向盤、油門和剎車。

從感知、認知、行為三個方面看， 感知部分難度最大， 人工智慧技術應用最多。感知技術依賴於感測器，比如攝像頭，由於其成本低，在產業界倍受青睞。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通圖像識別領域做得非常好，它通過一個攝像頭可以完成交通標線識別、交通信號燈識別、行人檢測，甚至可以區別前方是自行車、汽車還是卡車。

人工智慧技術在圖像識別領域的成功應用莫過於深度學習，近幾年研究人員通過卷積神經網路和其它深度學習模型對圖像樣本進行訓練，大大提高了識別准確率。Mobileye目前取得的成果，正是得益於該公司很早就將深度學習當作一項核心技術進行研究。 認知與控制方面，主要使用人工智慧領域中的傳統機器學習技術，通過學習人類駕駛員的駕駛行為建立駕駛員模型，學習人的方式駕駛汽車。

無人駕駛技術所面臨的挑戰和展望

在目前交通出行狀況越來越惡劣的背景下，「無人駕駛」汽車的商業化前景，還受很多因素制約。

主要有：

1. 法規障礙

2. 不同品牌車型間建立共同協議，行業缺少規范和標准

3. 基礎道路狀況，標識和信息准確性，信息網路的安全性

4. 難以承受的高昂成本

此外，「無人駕駛」汽車的一個最大特點，就是 車輛網路化、信息化程度極高 ，而這也對電腦系統的安全問題形成極大挑戰。一旦遇到電腦程序錯亂或者信息網路被入侵的情況，如何繼續保證自身車輛以及周圍其他車輛的行駛安全，這同樣是未來急需解決的問題。 雖然無人駕駛技術還存在著很多挑戰，但是無人駕駛難在感知，重在「學習」，無人駕駛的技術水平遲早會超過人類，因為穩、准、快是機器的先天優勢，人類無法與之比擬。

❽ 目前我國市場上新能源汽車維修中怎麼去應用電子診斷技術呢

傳統汽車發動機維修中需要對汽車發動機進行拆卸，查看發動機零部件，使用電子診斷技術以後省去了拆卸發動機這一環節，降低了汽修人員的工作強度，也減少了對發動機不必要的損耗。電子診斷技術可以利用電子儀器檢測不同位置的數據，根據數值變化，推測出故障部位，大大提升新能源汽車檢修效率。

我們可以利用電子診斷技術對新能源汽車進行電路檢測，汽修工人可以把故障檢測器接入電路系統，觀察電路警示燈是否閃爍，如果出現閃爍證明電路存在漏電、虛電等故障。萬能表也是電子診斷技術中常用的設備，維修工可以把萬能表介入新能源汽車電路中，觀察萬用表指針變化，觀察電壓值是否存在波動大、電壓值是否在正常范圍內等。

根據儀表數值快速盤算電路故障，節約維修時間，盡量減小對新能源汽車的電路損害，延長新能源汽車電池、電子元器件的使用壽命。

❾ 人工智慧檢測設備有哪些

多呀，，，
如果X光檢測設備的上下料和圖像判斷都不用人工干預了，也就是人工智慧的一部分了。

❿ 人工智慧領域中為了檢驗一個機器是否具有智能需要進行什麼測試

需要做圖靈測試，輪碼圖靈測遲桐滑試指一個人和一台機器碼臘隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向機器隨意提問，如果機器讓測試者做出超30%的誤判，就通過了測試。