人工智能将如何影响汽车世界

即将推出的无人驾驶汽车给消费者带来了更多的期望，人工智能技术将对汽车行业产生更广泛的影响。从设计和制造到预测性维护和安全，以及一系列支持人工智能的驾驶舱功能，驾驶员的汽车体验不断发展和改善，并对汽车制造商、智能城市和消费者产生破坏性影响。

毫不奇怪，汽车使用的人工智能技术将成为推动这一变化的主要力量。它使得计算密集型人工智能工作负载(例如复杂的神经网络模型)能够以高精度实时执行。此外，由于芯片组供应商添加了先进的人工智能功能，并将其应用于各种产品层，因此他们的复杂用例不仅适用于豪华车也适用于入门级汽车。

一般来说，人工智能对汽车工业的影响可以分为三个主要方面:车载体验、自动驾驶和智能交通。以下是人工智能技术在汽车领域带来的一些令人印象深刻的发展。

人工智能驾驶座舱

汽车已经连接互联网15年了。它的历史可以追溯到高端汽车使用蜂窝调制解调器的时代。现在，人工智能已经改变了各种汽车的整体车载体验。它重新定义了驾驶舱的所有方面，包括个性化服务、车载虚拟助手、驾驶员行为监控和智能驾驶员辅助系统。

对于汽车制造商来说，数字驾驶舱一直被视为他们品牌的延伸。现在，汽车制造商正在开发他们自己的差异化软件和应用程序来控制整体用户体验。他们正与相关生态系统合作伙伴合作，为客户创造更多价值，包括更多互动、个性化和直观的体验。汽车使用的人工智能技术比人们想象的要多。人工智能已经成为连接车载系统和用户体验的粘合剂，可以增强用户体验和乘客安全。

人工智能通过个性化的汽车设置、内容和建议为个性化的信息娱乐系统提供动力，这些将随着时间的推移从用户的偏好和习惯中学习。例如，基于人工智能的信息娱乐系统可以在后座的智能设备上为孩子播放喜爱的电影或歌曲。具有人工智能语音用户界面的车内虚拟助理系统将允许用户以简单直观的方式与汽车系统进行交互。用户不必在汽车屏幕上寻找选项，他们可以简单地通过语音发出指令，例如问路、改变温度、在后座为儿童播放电影等。人工智能语音识别、自然语言处理和文本到语音转换的发展使得驾驶座舱比以往任何时候都更加容易操作。

该车的智能驾驶辅助系统包括车内监控和超高清环绕声监控。通过内置摄像头，人工智能系统可以监控面部表情、声音、手势、肢体语言等。观察驾驶员是专注还是警觉。

当汽车行驶时，外部传感器(从摄像机到雷达和超声波)可以实时监控和报告行驶状况。由于汽车可以感知世界并发展态势感知，它们不仅可以提供智能警报，还可以提供更先进的驾驶员辅助措施。例如，如果汽车在前方结冰的道路上行驶，将会发出警告并启动全轮驱动，这可能会使汽车减速。这是迈向自动驾驶的一小步，不可能一夜之间实现。

人工智能是支持这些新功能的常见线程。深度学习革命极大地提高了计算机视觉、语音识别、对象分类、场景理解等技术。然而，所有这些功能的并发性会产生复杂的计算密集型工作负载。

第三代高通Snapdragon驾驶舱平台等平台正在加速这些功能的实现。这是汽车行业发布的第一个可扩展的基于人工智能的平台，支持高级功能所需的更高级别的计算和智能。

高通公司的技术平台也已经发展到可以更快地将新服务引入联网汽车的程度，因此驾驶舱的售后升级比以往任何时候都更容易。更快的开发周期和更容易的更新意味着c

自动驾驶发展之路

理论上，消费者可能渴望全自动驾驶的好处和承诺。但事实上，司机不再控制方向盘无疑令人不安。个性化、沉浸式信息娱乐系统和数字驾驶舱的一大好处是，它可以帮助驾驶员信任该系统。司机越清楚地知道汽车在做什么和为什么要做(例如提醒他周围的环境和计划的反应)，他对自动驾驶系统的信任就越高。

自动化水平的逐步提高将有助于为自动驾驶汽车铺平道路，但这还没有实现。目前，汽车行业专注于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的五级自主性，其中第五级甚至在没有方向盘的汽车中也提供完全自主性。

下一代汽车有两级和三级自主解决方案，可以提高汽车的安全性、便利性和生产率。这些应用依赖于各种互补传感器的传感器融合:摄像机、雷达、激光雷达、移动车辆联网(C-V2X)和定位。来自所有这些传感器的输入允许车辆感知和理解环境，规划其路径，并采取适当的措施来保证汽车和乘客的安全。在这种情况下，仍然需要人工干预，当需要采取行动时，汽车仍然可以提醒驾驶员采取控制措施。

相机是一个至关重要的传感器:前、侧和后相机(具有近距和远距视图)可以提供环绕声视图。这些由深层神经网络支持的摄像机，像汽车的眼睛一样，可以识别物体、汽车、行人等。它能阅读路标和了解路况。相机对于精确定位也很有用。例如，高通视觉增强精确定位(VEPP)软件结合了全球导航卫星服务(GNSS)、摄像机、惯性测量单元(IMU)和车轮传感器等多个传感器的输出，提供精确且经济高效的全球车辆定位，可精确到1米以内。

雷达设备现在被用在许多汽车上，通常安装在保险杠上来探测距离。研究表明，将人工智能应用于雷达可以提取更多的信息，例如，它可以像其他车辆一样检测和定位物体。这特别有用，因为雷达可以在各种条件下工作(雨或雪，白天或晚上)，因为它是一个有源传感器，通常发射毫米波频谱的电磁波。激光雷达也是一种主动传感器，因为它发射激光并接收反射。它们提供更高的分辨率和更多的参考点来创建环境的3D点云。然而，激光雷达的缺点是成本高。

移动汽车网络(C-V2X)作为传感器，允许车辆与其他设备进行通信，从道路上的其他汽车到行人手中的智能手机，再到周围环境中的智能基础设施，例如光信号和智能路边单元(RSU)，它们可以连接到路边基础设施的特殊无线接入点。它还可以与蜂窝网络通信，并在云中收集情报。与其他传感器相比，移动汽车联网(C-V2X)的独特优势在于它基本上可以看到角落和看不见的情况。汽车制造商和路边基础设施提供商正在寻找移动汽车网络(C-V2X)解决方案，如高通9150 C-V2X芯片组，以提供增强的安全性和自动驾驶能力。

每个传感器都有自己的优势。将所有这些传感器结合到人工智能算法中可以创建对环境的准确、可靠和实时的感知和理解。现在，它允许操作员做出最安全的选择。未来，随着人工智能算法的发展(随着传感器变得更加复杂，城市开始实施智能基础设施)，汽车本身将能够接管这些选择，安全驾驶。

智慧城市和智慧交通的兴起

下一代城市基础设施和交通网络正在经历重大变革。人工智能在这一发展中起着至关重要的作用。在未来十年，随着科学技术的进步，对于行人、乘客和司机来说，交通网络将变得更加智能、安全和高效。

下一代基础设施将运行用于传感和传感器融合的人工智能来构建道路世界模型，这些模型基本上是非常精确的3D环境高清地图。与汽车相似，智能城市基础设施可以处理来自多个高分辨率相机和雷达的输入，并运行神经网络、精确定位和传感器融合算法来生成更新后的地图

例如，配备人工智能摄像机和雷达的智能路边设备将能够在紧急情况下探测障碍物，例如道路建设、交通拥堵或车道重新配置。这些实时更新使智能基础设施系统能够保持这些道路的最新模型。移动汽车网络(C-V2X)的直接通信可以将这些数据传输到与之相连的车辆并提供解决方案，指示车辆采取新的或替代的路线，以避免阻塞甚至改变车道、加速、减速或停车，从而保持交通顺畅。

对于行人检测和警告，具有人工智能的智能路边单元(用于摄像头感应)可以检测打算过马路的行人。通过使用移动汽车网络(C-V2X)的直接通信，智能路边单元(RSU)将在空中广播警告消息，以警告十字路口的汽车。此外，支持移动汽车联网(C-V2X)的智能手机也可以发送它们的精确位置，以便汽车知道它们的位置。

智能路边单元(RSU)可以使用交通信号相位和定时(SPaT)消息广播，通过空中消息广播与“信号到时间”变化相关的消息。这将使汽车和司机知道交通信号何时会变成绿色或红色。此外，它将使城市提供更有效的交通流量。

让智能城市发挥作用的是移动汽车联网(C-V2X)、下一代智能路边单元(RSU)、自动驾驶汽车和人工智能根据汇总数据提供的整体城市级智能的结合。最后，自动驾驶技术可以提供愉快的旅程，拯救司机或乘客的生命，并将为汽车工业提供无限的机会。