汽车人工智能检测装置

❶ 汽车前面和后面的雷达，是怎么工作的

倒车雷达系统的组成

倒牛宙系统又称驻车辅助系统。在倒车过程中，如果在车辆要经过的路径上有障碍物，则停车距离控制系统会向驾驶员发出警告。

倒车雷达系统由倒车雷达ECU、倒车雷达蜂鸣器及数个(通常为4个)安装在(后)保险杠上的倒车雷达传感器等组成。如果安装后摄像头，则会在导航屏上提供车辆后部区域的图像。

倒车雷达蜂鸣器通常安装在仪表板横梁的上部，靠近驾驶员侧，由螺栓固定。有的则是安装在组合仪表内部，或者说是由仪表内部的报蜂鸣器完成这一功能。

倒车雷达传感器俗称探头，安装在后保险杠上，包括左、左中、右中、右传感器，由外向内嵌入式安装，如下型猜悉图所示。各传感器的安装位置都有规定，不能装错，否则可能引起误报。

工作原理

倒车雷达系统就是利用超声波信号，经倒车雷达主机内微电脑的控制，再从探头的发射与接收信号过程中，比对信号折返时间而计算出障碍物距离，然后由报警器发出不同的报警声。与障碍物的距离=发收时间差×声速/2。

当车辆挂到倒车挡时，倒车雷达ECU使用超声波传感器监控后保险杄周围的区域，如果监控区域内检测到物体仪表组件内的声音报警装置就会发出声音警告。系统能够探测到比较坚硬的固体障碍物同时也能探测到铁丝网和栅栏之类的物体。侧面两个传感器卜乎的检测范围是距离保险杠拐角处60cm的区域。

当探测到的距离在侧部小于20cm，或在中部正后方小于30cm时，声响信号将变为持续音以避免碰撞保险杠。

倒车雷达系统电路示例，点火开关处于ON/ START位置时，电流通过车身熔丝盒中熔丝F1，到倒车灯开关端子2。当变速器操纵机构处于倒挡位置时，电流从倒车灯开关端子1输岀，到倒兆卜车雷达控制器端子1，为倒车雷达控制器提供电源。倒车雷达系统电路

①电流从倒车雷达控制器端子7输出，到倒车雷达左传感器端子2，从倒车雷达左传感器端子1接地，检测左侧是否存在障碍物。

②电流从倒车雷达控制器端子8输出，到倒车雷达中传感器端子2，从倒车雷达中传感器

端子1接地，检测中间是否存在障碍物

③电流从倒车雷达控制器端子15输出，到倒车雷达右传感器端子2，从倒车雷达右传感器端子1接地，检测右侧是否存在障碍物。

❷ 什么是车联网

Internet of Vehicles，在国内称之为车联网。车联网系统依托日益健全的大数据平台，通过4G、5G无线通讯技术、传感器技术、数据处理技术、自动控制技术、信息交互技术等，以实现对车辆进行实时高效的智能化监管。

目前车联网系统已经实现的功能容扩为：语音交互、车辆导航、智能驾驶、车辆状态查询、远程车辆控制、道路救援等。

车联网领域的知名品牌有：奇瑞雄狮智云互联车机系统、比亚迪的DiLink系统、吉利的GKUI系统、宝马的iDriver、丰田的G-BOOK、大众的Car-Net等等。

车联网技术的发展，离不开大数据平台的支持。互联网巨头公司也纷纷推出自己的车联网系统。

阿里推出的AIiOS系统整合了旗下的资源，实现了智能交互，智能驾驶舱、车辆远程控制、车辆状态查询等服务。美中不足的是，AIiOS系统目前并不能直接“驱动” 汽车 关键部件，它还只是一个能够提供人机交互和车联网数据交换的服务平台。但是，从阿里公司“驱动万物互联”的口号来看，阿里对AIiOS系统寄予的愿景还是十分宏大的。

网络推出的“car life”系统，主推自动驾驶技术，通过车联网，将车与车、车与交通设施间相互连接，实现自动判断信号灯、道路、车辆等功能。

腾讯起步较晚，2017年推出的“AI in Car”系统，主打开放连接能力和生态资源。

但车联网系统远不止这些，要真正实现人、车、环境三者之间的智能互联，远不是一个单独的公司或者一个单独的系统所能够解决的。车联网是跨行业跨领域的集成系统，需要各个领域的公司通力合作、共同开发！

在未来的车联网系统里，各个大数据平台将实现互通互联，最终形成一个巨型数据仓库。而每一辆车都是这个数据仓库的一个节点。

车辆行驶过程中产生的各种数据，源源不断的汇集到数据仓库，由云计算系统对数据进行“精挑细选”的过滤，再由数据分析系统根据不同行业对车辆信息数据的不同需求，将分类后的数据进行实时共享。以便为 汽车 及驾驶员提供实时、准确、有效、贴心的个性化服务。包括但不限于：人与车智能交互、车与车智能交互、车与周围设施智能交互、车辆周围环境监测（空气质量、污染指数、天气情况）、车辆路径智能规划、交通情况实时预警、车辆自动安全驾驶、驾驶员身体状况、驾驶水平监测、驾驶员实时违章预警、车辆突发危险处理等等。

通过“车联网”系统， 汽车 将具备高度的智能化，成为未来智能化 社会 的一块组成部分。

中国 汽车 工业相比欧美来说，起步要晚得多。但是中国有全世界最大的 汽车 消费市场，中国的互联网技术和互联网发展已经走在了全世界的前列。因此，未来的车联网智能化进程中，我们必将大有作为，将会进一步引领世界，请拭目以待！

车联网是物联网重要的组成部分，也是 汽车 行业转型升级的关键所在。车联网不仅仅是指 汽车 联网，而是指由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络，对智能交通的实现、减少交通事故和拥堵等都具有重要意义。

车联网作为一个比较热门同时又比较新的互联网应用领域，无论是国内还是国外， 汽车 厂商和软件服务商都专注于寻找杀手级应用，而忽略了用户体验的提升。

有调查显示，在车联网应用中，“语音控制”“远程遥控”及“触屏操控”分别以26%，24%和14%的票数当选“最华而不实功能”前三名，超过七成用户买车后再没用过车载移动互联功能。从车载功能的角度来说，用户体验不足可以总结为：功能丰富，但满足不了用户需求。

从用户角度评价车载功能，体验不佳表现为两点：其一是功能与用户期待不一致，例如，大多数导航仪都只是简单地进行半径扫瞄，搜索周围的目的地，而不能根据用户需求进行智能搜索；还有语音识别技术虽然释放驾驶员双手双眼，增加驾驶安全系数，却不能保证通话质量和产品抗噪性，这些应用功能看似满足了用户的基础需求，但仍未达到用户对使用感受的期许。

另一个用户体验不佳的表现是：常用功能使用不便，例如，某些蓝牙车载电话，拨打电话后，原本已连接的蓝牙会自动断开，使用十分不便；车载导航升级程序繁琐，需要在商家及时更新电子地图内容基础上，车主下载安装才能体验最新功能应用。虽然这些功能为车主使用时提供了便捷，但使用中却存在多余或复杂的操作步骤，令功能使用产生不便。

因此，车联网用户体验亟待提升，不管国内还是国外。

开门见山，不绕弯子：根据中国物联网校企联盟的定义，车联网（Internet of Vehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。

而随着技术的进步发展，以车内网（车内局域网）、车际网（车与车）和车载互联网（车与以太网连接）为基础，按照约定的通讯协议和数据交互标准，在车-X（车、路、行人以及互联网等）之间进行无线通讯和信息交换的系统网络，并最终实现智能交通、智能 汽车 、智能驾驶等功能。

由上可见，车联网不仅仅只是 汽车 能联网！其实上面写的有点复杂，挺难懂的，我们再用大白话来解释一遍

把带3G/4G模块的车载导航或者平板电脑安装在 汽车 上，这个设备可以上网、更新导航信息、在车上刷微信、看视频甚至为车内提供WIFI热点，注意了！这些功能都不算是车联网！

这些功能在技术层面上实现难度很低，只能算是在车上上网，不能称之为车联网，因为车联网的核心功能必须与车辆状态信息、车辆控制、交通安全、交通效率等相关。

（下面开始划重点，请注意）

车联网的核心不仅仅是能够连接到网络，而更重要的是通过连接网络，获取“车”与“物”在使用中所需要的数据，从而达到使工具以人们期望的方式运行的结果。

实际上，车联网（Internetof Vehicle）是指车与车、车与路、车与人、车与传感设备等交互，实现车辆与公众网络通信的动态移动通信系统，它应该是为了满足与车有关的每一个环节中的效率、安全、管理等元素而建立起的异构通信网络。

车联网好像显得很高大上似的，但它到底是有什么用呢？

从技术角度看

可以看出，上面所述的1~4点是车联网以及自动驾驶技术发展递进的过程，从简单的车辆设备控制到自动驾驶，再到智能交通体系的全面发展。特别是第3、4点，现在看起来还是非常科幻，但5~10年后很有可能会变成生活的日常。就如同我们现在回想10年前，绝大部分人还在用着诺基亚的按键功能机，玩的手机 游戏 也就是个俄罗斯方块，而今天我们却能使用着性能比肩电脑而且价格又很低的智能手机，玩着王者荣耀和吃鸡。

从应用场景上看

其实以上应用场景才是互联网公司这么热衷于车联网技术开发的目的，车联网极有可能发展成下一个流量平台。

以上，关于车联网的东西想说的基本说完了，剩下的就是要插播硬广了，有兴趣的朋友可以继续往下拉

（这个帅气的GIF是我用两个鸡腿才请设计师小哥做的，一定要好好欣赏ヾ(๑ )ﾉ"）

硬广时间：那么，关于车联网，小鹏 汽车 做了些啥呢？

对于车联网的技术发展，传统车企与互联网企业合作无疑是最佳选择，一边是传统制造业的代表，一边是新兴互联网公司，真要合作起来也是不容易的，但是对于天生带有互联网基因的小鹏 汽车 来说，便一切都不是问题了。小鹏 汽车 在设计之初已经将网联安全作为重要考虑因素，并在设计和开发过程中，不断完善安全策略，我们所遵循的安全策略主要有两项基本原则：

在这两个基本原则之上，小鹏 汽车 还设计了覆盖云、管、端的整套安全解决方案。

除此之外，通过安全OTA（over-the-air）系统，小鹏 汽车 拥有了在线升级和及时修复漏洞的能力。并且在自身系统安全建设的同时，小鹏 汽车 还与第三方安全机构合作，进行安全风险评估、方案评审、沙盘演练和生产环境渗透，共建网联安全堡垒。

智能网联 汽车 是一个便利和风险并存的技术和产品，但是我们不能因为存在安全风险就放弃技术开发。通过技术的进步和创新，不断丰富和完善其信息安全策略，降低安全风险，提高对 社会 的便利程度，才是目前相关行业和企业应当选择的道路；同时，全行业和政府相关部门也应当共同行动，朝着制定统一标准和规范的方向努力。

我们相信在将来的某一天，智能互联网 汽车 一定能够自由安全地行驶在公共道路上！

车联网是物联网的一个局部应用，以车为终端，和通过无线或有线进行链路联接的各种设备组成的子网。它可以对车的信息进行收集与共享，再通过信息的处理，实现车与路、车与人、人与人、人与第三方服务商的沟通，让 汽车 生活更加智能。

至于未来无人 汽车 对于公路货运的影响，本人觉得未来无人驾驶技术不会首先实际应用在货车上，应该先在私家车或出租车等小车上应用无人驾驶技术，等待技术和市场逐步成熟后，再应用到其它类型的车上。货车一般体量巨大，若首先应用无人驾驶技术，高速行驶的威势，恐怕会对其它有人驾驶车造成恐慌，待到公路上的车大部分都实现无人化驾驶后，所有的车通过车联网互连，相遇时自行交换彼此的线路，速度，角度等行驶信息，再通过联网计算，细微调控，就可以飞速在公路上奔驰，安全而高效。

人工智能、大数据、5G等新技术正与交通行业加速融合

安全、高效、便捷、经济、绿色的出行，一直是人们的追求。如今，人工智能、大数据等正与交通行业加快融合，智能交通建设提速，我们离这一目标更近了。

当前，智能交通有哪些应用场景，未来发展趋势如何，又该怎样推进建设？

新一代信息技术助推智能交通跨越式发展

在北京，不久前由网络公司运营的我国首批“共享无人车”正式对外开放。用户通过手机应用一键呼叫，自动驾驶出租车就能接单。该出租车为完全无人驾驶， 汽车 屏幕上显示着起点终点、道路限速等情况，还会根据环境合理决策，除非遇到紧急情况，一般不需人工干预，乘客得以安心享受乘车的乐趣。

危险品运输是道路运输安全监控的重点。按规定，运输危险品的车辆只能在特定的时间内在固定的路线行驶，然而哪条路线人口少、道路通畅、保障条件好、不易出现安全隐患等，人们并不清楚。而今，借助大数据、云计算等技术，腾讯开发的重点车辆管控系统有望解决这一难题。腾讯智慧交通副总裁施雪松说：“通过分析道路沿线人口、拥堵状况、应急处理资源等，我们能够辅助交管部门规划危险品运输路线、时间，从而保障运输安全。”

智能交通是将信息、通信、传感等技术综合运用于交通上的成果。长沙的智慧通勤公交、北京的无人驾驶、危险品运输路线规划，都是智能交通应用场景的有益 探索 。专家表示，发展智能交通，符合我国交通行业转型的现实需求，也顺应了技术发展大势，既回应民生关切，也能牵引产业变革，是我国实现交通运输现代化的必然选择。

早在上世纪90年代，管理部门与 科技 专家未雨绸缪，在我国机动车总量只有几千万辆、交通基础设施建设整体上相对薄弱的情况下，就开始了研究和 探索 ，并制定了相关规划，为我国智能交通起步打下了良好的基础。

与传统主要依靠设备集成提升交通智能化程度不同，人工智能、5G等新一代信息技术，有望助推智能交通实现跨越式发展。比如，传统自动化技术也能实现一定程度的无人驾驶，但距离商用比较远。融合了最新的人工智能、雷达、地理信息等技术， 汽车 “大脑”快速进化——不仅能“看”，没了盲区；还有了“智商”，懂得决策，从而向无人驾驶迈出了一大步。

快速发展的5G技术具备低时延、广连接等优势，是推进智能交通的利器。比如，控制好自动驾驶状态下运行的地铁列车，需要精确可靠、极快速响应的传输信号。有了5G，这一技术不再是难题。今年4月，深圳开通的首条无人驾驶地铁线，就融合了5G技术。

智能交通车路协同网络有待进一步优化

小到交通信号灯的控制优化，大到搭建城市交通“智慧大脑”；从公交到地铁，从公路到港口，交通各行业、各领域都在展开智能化尝试，智能交通的图景渐行渐近。网络智能驾驶事业群组解决方案总经理聂育仁认为，当前，智能交通处于起步阶段，即将迎来一个快速发展期。

但总体看，智能交通应用场景规模化落地还有一段距离。智能交通离不开一套相互支撑的系统，任何一个环节缺失，都可能造成“智”而不“能”。例如，高级别自动驾驶的真正落地，除了要有“聪明”的车，还得有“智慧”的路，这就需要可知可感的基础设施、数据决策和管理系统等共同搭建起来的车路协同网络。

“如果车路协同是路灯，单车智能就是车灯，两者协同，自动驾驶规模商业化落地门槛才能降低。”聂育仁认为，只有实现了车路协同，自动驾驶行车才能更安全、行驶范围更广泛、落地更经济。

专家表示，目前，智能交通发展仍不够系统，发展不平衡，各个方向缺乏协调，系统性的智能化应用和集成还有待加强。比如，交通控制设备基本能够满足单一控制场景，但要适应于未来的车路协同场景，还应进一步优化。

针对短板，政府部门和产业界正在发力。今年5月有关部门表示，要着力推进“单车智能+网联赋能”，加速推进智能网联 汽车 产业化。

“我国新基建的提速，将为车路协同发展打下良好基础。”清华大学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤说，随着技术解决方案的进步，车路协同网络也将不断完善。

展望未来，施雪松认为，未来交通是以人为中心、人车路智联的“生命体”。“通过感知设备采集数据，人工智能算法处理数据，数据和算法双轮驱动，交通行业有望实现从分析、预测、决策到反馈的全生命周期的智慧化升级。”

聂育仁判断，智能交通发展会经历“数字化升级、网联化转型、自动化变革”三个阶段，三者同步推进，并非一个接着一个阶段开启。“未来城市可能会出现智能交通运营商，高效、绿色、共享的自动驾驶车辆，并与其他交通工具结合，形成全新的出行和运输模式。”

科技 界、产业界和管理部门协同营造良好产业生态

智能交通行业的持续 健康 发展，有赖于技术、市场、政策和法规的良性互动，需要 科技 界、产业界和管理部门协同发力，共同营造良好的产业生态。

专家提醒，智能交通不是空中楼阁，也不是将过去信息化工作简单搬到网上，它的根基是人们交通出行的切实需求。产业界应当扎实挖掘痛点，找准应用场景，有了产业支撑，技术更新换代的动力才持久。

管理理念需齐头并进。比如，采集交通数据是第一步，更重要的是挖掘分析价值。专家表示，建立健全跨部门、跨行业的开放共享机制，才有利于真正做到基于大数据的科学决策。

法律法规应适度包容。以无人驾驶为例，适应夜间、暴雨天气行车等复杂路况，自动驾驶需要积累足够的真实路况数据，支持感知、预测、规划等模块的升级。聂育仁举例，北京设立了高级别自动驾驶示范区，从下午4点到夜间10点时间段，开放夜间测试，对企业研发很有帮助。

“发展智能交通，我国有较为丰富的应用场景，对新技术的接受程度也较高。”聂育仁分析，在自动驾驶、车联网等领域，我国具备一定的优势，有望在智能交通新赛道上跑出“加速度”。

业界专家提醒，保持智能交通发展势头，互联网企业等新入行者，在发挥好信息技术应用优势同时，还有必要加深对交通行业底层逻辑的理解，加强融合互通，协同推进智能交通。

专家认为，在交通信息采集、感知、分析等一些软硬件上，我们与国际先进水平仍有差距，迎头继续追赶，智能交通发展才更平衡、协调。

“我国交通密度大、交通情况比较复杂，这对发展智能交通既是挑战，也是机遇。”聂育仁认为，智能交通前景广阔，用好技术手段解决人们交通出行的痛点，将成为牵引我国建设交通强国的重要力量。

编辑丨陈振宇

朱博士回答：

车联网，是指车与人、路、车、卫星、交通管理后台、车辆服务体系等都能连接。

往最终的发展方向说，就是车能连接一切。

车能变成一个具有自主处理路况能力的机器人。

车联网定义

根据中国物联网校企联盟的定义，车联网（Internet of Vehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。

智能网联 汽车

2013年，在政府部门的支持下，中国 汽车 工程学会联合30多家单位共同发起成立“车联网产业技术创新战略联盟”，2015年7月更名为“智能网联 汽车 产业技术创新战略联盟”。“联盟成立后，通过协同创新和技术共享，在智能网联 汽车 领域完善相关的标准法规体系，搭建共性技术平台，推动智能网联 汽车 产业发展。

车联网是一个国家的政策，加快构建车联网。全方位实现公共交通网络化。为车主提供安全出行，防止被宰被坑，

我相信很多朋友都不熟悉“车联网”，但它对 社会 的影响不容小觑。简而言之，车辆互联网是通过车载网络，车载移动互联网和车辆间网络在 汽车 ，人， 汽车 和道路， 汽车 和 汽车 ， 汽车 和外部世界之间建立联系，因此为实现智能动态信息服务和车辆。智能控制和智能流量管理。

经过两年多的 探索 ，研发和市场验证，我们成功开发出国内领先的车载网络产品和解决方案。——华为智能车智能盒。

华智智能 汽车 智能箱的成功开发打破了传统 汽车 网络设计思路和商业模式，得到了广大车主， 汽车 服务商和各大保险公司的高度认可。这是一款真正实用且广泛推广的智能 汽车 网络终端产品。

该行走黑匣子由嵌入式智能硬件终端，云交互平台等软硬件组成，创新地捆绑了业主的需求，服务提供商的利益，代理商的利益以及开发商的利益。

当主人外出时，他只需要点击手机上的旅行助手即可。华智智能车智能箱可以快速检测车主对车辆的需求。

各种状态，如：轮胎，电压，室内温度，交通违规，保险，驾驶执照，年检，维修等诸多信息。

实时监控轮胎压力

（1）当车主离开车辆并且轮胎泄漏时，华为智能车智能箱将自动向车主的手机发送泄漏报警，以避免在紧急情况下需要时间解决问题，这将节省主人很多。处理时间。

（2）当车主启动车辆时，华为智能车智能箱将通过语音自动向车主报告轮胎压力的实时状态，以确保车主的安全。

（3）驾驶过程中，当轮胎温度过高或漏气时，华智智能车载箱会自动向车主发出报警信号。

车联网系统，是如今非常实用的配置之一，早期只出现在一些豪华配置中，如今我们10多万的国产车高配车型也比较普遍了，当然，也是 汽车 的卖点之一，在车辆车载信息服务上，和行车安全性上起着至关重要的作用。

车联网涵盖了 汽车 所有的车载服务，车辆检测、车辆防盗、车辆碰撞等提醒， 汽车 安全检测等各项内容，它的全称是 汽车 移动物联网，是指利用车载电子传感，通过通讯技术、导航系统与网络平台连接，从而实现人、车、路与城市之间建立起紧密联系。

它的主要硬件包括移动智能车机、OBD（4G）、OBD（蓝牙）、车载WiFi、智能后视镜 、行车记录仪、ADAS高级驾驶辅助系统、车载视频监控系统、车辆传感器、智能车钥匙等，车联网共有3层，第1层是感知层，也就是端，即通过车载终端上的RFID、GPS等器件感知车辆的信息及状态，第2层是互联互通，也就是管，即车与车、车与路互联互通，第3层是云，即通过云计算等调度、管理车辆，并为之提供相应的服务。

车联网是个很大的范畴，涉及到车车互联，车路互联，车联网的最终目的是实现智能交通，或者说智能交通的最好表现形式，未来就是车联网。

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❸ 自动驾驶是不是无人驾驶

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

2019年9月，由网络和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范码渣区正式揭牌，网络、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。

2019年9月26日，网络在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。

2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适。《北京市自动驾驶车辆道路测试报告》显示，北京市自动驾驶开放测试道路200条69958公里，安全测试里程突破268万公里。

中文名自动驾驶汽车外文名Autonomousvehicles特点可以依靠人工智能、视觉计算定义自动驾驶成熟技术设备的汽车又称无人驾驶汽车目录1发展历程2研发历史3研发思路_安全性_能源消耗4试验行驶5技术原理6结构性能7发展前景8产品评价9死亡事故自动驾驶汽车发展历程编辑语音谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。

2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。

2015年5月，谷歌宣布将于2015年夏天在加利福喊模唤尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。

2017年12月，北京市交通委联合北京市公安交管局、北京市经济信息委等部门，制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试郑凯管理实施细则（试行）》两个文件，文件明确了自动驾驶汽车申请临时上路行驶的相关条件。

第一，申请上路测试人需是在中国境内注册的独立法人单位，因进行自动驾驶相关科研、定型试验，可申请临时上路行驶。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❹ 汽车智能化技术有哪些

智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是gps定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统 ，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。 智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合空汪、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。多输入 通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断、分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 通过对车辆智能化技术的研究和开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全畅通、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的斗皮仔道路轨迹行驶。编辑本段特点高科技 智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车，这种汽车不需要人去驾驶，人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。因为这种汽车上装有相当于汽车的“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。 智能汽车的“眼睛”是装在汽车右前方、上下相隔50厘米处的两台电视摄像机，摄像机内有一个发光装置，可同时发出一条光束，交汇于一定距离，物体的图像只有在这个距离才能被摄取而重叠。“眼睛”能识别车前5～20米之间的台形平面、高度为10厘米以上的障碍物。如果前方有障碍物，“眼睛” 就会向“大脑”发出信号，“大脑”根据信号和当时当地的实际情况，判断是否通过、绕道、减速或紧急制动和停车，并选择最佳方案，然后以电信号的方式，指令汽车的“脚”进行停车、后退或减速。智能汽车的“脚”就是控制汽车行驶的转向器、制动器。重要标志 无人驾驶的智能汽车将是新世纪汽车技术飞跃发展的重要标志。可喜的是，智能汽握皮车已从设想走向实践。随着科技的飞速发展，相信不久的将来，我们都可以领略到智能汽车的风采。 所以，智能汽车实际上是智能汽车和智能公路组成的系统，目前主要是智能公路的条件还不具备，而在技术上已经可以解决。在智能汽车的目标实现之前，实际上已经出现许多辅助驾驶系统，已经广泛应用在汽车上，如智能雨刷，可以自动感应雨水及雨量，自动开启和停止；自动前照灯，在黄昏光线不足时可以自动打开；智能空调，通过检测人皮肤的温度来控制空调风量和温度；智能悬架，也称主动悬架，自动根据路面情况来控制悬架行程，减少颠簸；防打瞌睡系统，用监测驾驶员的眨眼情况，来确定是否很疲劳，必要时停车报警……计算机技术的广泛应用，为汽车的智能化提供了广阔的前景。 汽车智能化技术主要包含计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术。1、智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；2、GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；3、道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；4、车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统 ，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；5、紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；6、无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；7、自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 @2019

❺ 无人驾驶汽车的技术涉及到哪几个领域

无人驾驶汽车有望将在未来20年内得到广泛运用，各大科技公司和汽车厂商均在加大对无人驾驶派桥的投入，资本也纷纷抢滩该万亿市场。

无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，通过电脑实现无人驾驶，可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号，以此处理从摄像头提取的数据。计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节（比如，线条颜色和图案等），还需要能评估适当的交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。

❻ 汽车故障诊断仪有哪些

1、发动机不能启动，主要原因有：检查分电器、火花塞、高压线路等是否因汽车淋雨或洗车而受潮。检查蓄电池电压是否足够；

处理方法：先将车辆熄火，将受潮部分的机件晾干再发动汽车；利用连接电缆与其他(拷问)车辆电池连接进行暂时性供电，以便启动车辆。

2、换挡时车辆熄火，主要原因有：发动机怠速过低；怠速截止阀未拧紧，插头脱落。

处理方法：根据车辆情况将挡位调整到正确的怠速挡上；如果怠速截止阀或连接部分的插头脱落，将其重新插好即可。

3、车辆行驶时方向盘发抖，主要原因有：车辆轮胎上是否粘有泥块、石头等杂物；轮胎经撞击变形或车轮平衡块脱落；更换轮胎后未进行四轮定位。

处理方法：清除轮胎缝隙中的石块及粘贴在车轮上的杂物。为避免安全隐患应及时更换变形的轮胎，并就近寻找汽修店安装平衡块。应及时寻找专业汽修店进行四轮定位，避免安全隐患。

(6)汽车人工智能检测装置扩展阅读：

另外，空调的制冷原理是通过制冷剂迅速蒸发吸热，使流经的空气温度迅速下降。由于蒸发器的温度低，而空气温度高，空气中的水分子颗粒会在蒸发器上凝结成水珠；

而空气中的灰尘或衣服、座椅上的小绒毛等物质，容易依附在冷凝器的表面，从而导致发霉，细菌会大量繁殖。所以空调系统一定要定期更换空调滤芯，清洁空气道，保证汽车驾驶人员以及乘车人员身体的健康。

❼ 生活中的人工智能之无人驾驶

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。

【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。

【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？

【嵌牛正文】

随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。

本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。

人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。

1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。

五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。

人工智能在自动驾驶技术中的应用概述

人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。

这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。

第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。

第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。

第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。

第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。

第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。

自动驾驶的实现

车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：

第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。

第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。

第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。

人工智能在自动驾驶定位技术中的应用

定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。

其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。

视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。

人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用

无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。

用于无人驾驶的传感器可以分为四类：

雷达传感器

主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。

视觉传感器

主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。

定位及位姿传感器

主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。

车身传感器

来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。

人工智能在自动驾驶深度学习中的应用

驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。

工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。

支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。

图：某无人驾驶车软件系统架构

除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。

在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。

将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤：

1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；

2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；

3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；

4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；

5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。

6. 输入之后用监督学习去调整所有层。

人工智能在自动驾驶信息共享中的应用

首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。

其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。

另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。

汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。

人工智能应用于自动驾驶技术中的优势

人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。

从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。

人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。

无人驾驶技术所面临的挑战和展望

在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。

主要有：

1. 法规障碍

2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准

3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性

4. 难以承受的高昂成本

此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。

❽ 目前我国市场上新能源汽车维修中怎么去应用电子诊断技术呢

传统汽车发动机维修中需要对汽车发动机进行拆卸，查看发动机零部件，使用电子诊断技术以后省去了拆卸发动机这一环节，降低了汽修人员的工作强度，也减少了对发动机不必要的损耗。电子诊断技术可以利用电子仪器检测不同位置的数据，根据数值变化，推测出故障部位，大大提升新能源汽车检修效率。

我们可以利用电子诊断技术对新能源汽车进行电路检测，汽修工人可以把故障检测器接入电路系统，观察电路警示灯是否闪烁，如果出现闪烁证明电路存在漏电、虚电等故障。万能表也是电子诊断技术中常用的设备，维修工可以把万能表介入新能源汽车电路中，观察万用表指针变化，观察电压值是否存在波动大、电压值是否在正常范围内等。

根据仪表数值快速盘算电路故障，节约维修时间，尽量减小对新能源汽车的电路损害，延长新能源汽车电池、电子元器件的使用寿命。

❾ 人工智能检测设备有哪些

多呀，，，
如果X光检测设备的上下料和图像判断都不用人工干预了，也就是人工智能的一部分了。

❿ 人工智能领域中为了检验一个机器是否具有智能需要进行什么测试

需要做图灵测试，轮码图灵测迟桐滑试指一个人和一台机器码腊隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向机器随意提问，如果机器让测试者做出超30%的误判，就通过了测试。