人工智能在汽车自动驾驶中的作用

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1引言

在当前的信息时代发展中，汽车行业迎来了极大的整体格局变化和颠覆，随着通信、新能源、互联网等企业纷纷涉足汽车领域，为传统的汽车行业带来了强烈的冲击，汽车的产品形态和功能发生了极大的转变，逐步向着新能源、轻量化、便捷化、智能化的方向发展，汽车从单纯的交通工具向着数字空间、储能单元和移动智能终端的方向转化，为汽车赋予了更加多样化的使用功能；其次，随着社会的发展，人们的消费需求和意识发生了重大转变，原本对于汽车的代步功能和使用功能的需求正在不断降低，个性化、科技感、多功能的年轻化需求逐步增长，促使着汽车行业进行功能和服务内容的不断优化升级；同时，新兴科技企业对传统汽车行业的强烈冲击让整体的汽车产业格局和生态体系发生了极大的转变，传统汽车企业必须进行产业结构的优化调整和技术领域的不断升级，以应对智能化、现代化的行业发展趋势。因此，汽车的智能化自动驾驶是必然的发展方向，加强人工智能在汽车自动驾驶中的应用质效，是进一步实现汽车行业现代化发展的必然举措。

2人工智能在汽车自动驾驶中的发展现状

2.1人工智能和自动驾驶技术

人工智能技术是通过对人类智能的研究、模拟和拓展实现机器智能化发展的技术，主要包括计算机视觉、自然语言理解和交流、机器人学、认知与推理、博弈与伦理以及机器学习等六大领域，且各领域相互影响、相互促进，形成完整的人工智能技术。人工智能的发展主要是通过机器学习实现在算法框架内对数据信息进行结构和规律的自动总结和学习，与新数据进行比对识别，实现自我学习和自动控制，是增强人工智能学习能力和行动能力的重要核心。将人工智能应用于汽车自动驾驶，主要是将计算机视觉和机器学习与GPS定位技术、传感器技术、大数据技术等进行有机融合，获取大量的地图数据、行车轨迹数据、驾驶行为数据、场景数据等，并进行深度学习，进而制定精确的汽车路径规划和驾驶行为决策，实现汽车的自感知、自学习、自适应和自控制，实现对汽车的自动化、智能化控制。

2.2技术发展路线

当前的汽车自动驾驶发展路线主要分为两种，一种是渐进式发展路线，从辅助驾驶开始，逐步实现部分自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶，形成阶段式的逐步升级，主要适用于传统车企的汽车自动驾驶发展；另一种是颠覆式发展路线，直接从完全自动驾驶入手，以全面、系统的整车自动驾驶设计为研究方向，实现汽车自动驾驶，这种发展路线对人工智能技术的要求较高，主要存在于互联网企业、科研机构等的汽车自动驾驶研究中。这两种发展路线的不同，主要是由于发展基础和需求的不同所造成的，传统车企在汽车的整体设计和制造中有着大量的完善经验，但对人工智能技术的研究和应用相对不足，同时也注重于对驾驶安全感的思考，因此通常选择渐进式的逐步研究和升级，保障汽车自动驾驶的安全、稳定；互联网企业的人工智能技术和相关信息技术相对高端，能够较为轻松地实现高效率的自动驾驶，注重于用户的使用体验和汽车功能的多样化发展，因此通常采用颠覆式发展路线，实现对智能汽车的整体重构。现阶段，两种发展路线都能够实现汽车自动驾驶的安全辅助功能，能够实现相关技术的相互促进、相互提升，是实现汽车自动驾驶的重要发展途径。

2.3各国发展现状

欧洲的汽车自动驾驶发展情况十分良好，尤其是德国，作为研究汽车自动驾驶技术最早的国家，各个传统车企都制定了汽车自动驾驶发展战略，2017年，宝马公司与英特尔等互联网企业进行了自动驾驶汽车的合作开发计划，2018年，奔驰公司与博世和英伟达等企业进行了L4和L5级别的无人驾驶汽车的合作开发计划，各个车型的自动驾驶功能也逐步实现了初步应用，正在向着更加完善的智能化驾驶的方向发展，市场前景广阔。美国的自动驾驶技术长期处于世界前列，自09年谷歌公司宣布加入无人驾驶汽车研发的行列中后，各传统车企和互联网企业纷纷加入赛道，美国的汽车自动驾驶更加偏向于传统车企和互联网公司的相互合作，由互联网公司实现自动驾驶软硬件一体化方案，传统车企进行车辆的整体设计和制造，并由拥有自动驾驶关键技术的企业进行技术升级和支持，联合实现汽车自动驾驶的完善发展。整体看来，汽车自动驾驶是汽车行业的主要发展趋势，具有广阔的市场空间和良好的发展前景。

2.4我国发展现状

我国的汽车自动驾驶最早是由国家立项、国防科技大学研制成功的智能小车，后在1992年由北京理工、国防科技等高校实现了真正能够进行自动驾驶的测试样车ATB-1的成功研发。进入新世纪后，国家对汽车自动驾驶投入了大量的关注，逐步以各高校和国企为主要研发阵地，社会企业自主研发为重要民用推动力量，进行了汽车自动驾驶的快速自主研发和测试。2012年由军事交通学院研制的无人汽车完成了高速公路测试，成为了第一辆官方认证的无人汽车；2015年百度公司的自动驾驶汽车完成了北京开放高速公路的驾驶测试；2017年我国将汽车自动驾驶列入了《汽车产业中长期发展规划》之中，2020年由发改委印发了《智能汽车创新发展战略》，对我国的汽车自动驾驶进行了战略指导和目标明确，极大的鼓励和激发了我国自动驾驶汽车的研发和制造热情，阿里、小米、腾讯等企业在自动驾驶汽车的领域中不断加注，为我国无人驾驶汽车的产业发展带来了积极的拓展和应用影响。但由于我国相关的信息技术、人工智能技术、汽车制造技术等与世界先进水平仍存在一定的差距，导致自动驾驶技术相对不够完善，其实际的应用情况存在较大的质量波动，仍然不能实现全面、安全、广泛的应用。

3人工智能在汽车自动驾驶中应用领域

3.1环境感知

在汽车驾驶中，驾驶员需要对路况信息、道路方向、行人车辆、交通标注等信息进行全面注意，既考验驾驶员的驾驶注意力、观察力和操控能力，也需要驾驶员具有一定的快速反应能力和复杂路况信息处理能力。由于驾驶员难以保障驾驶中的精神全面集中和正确判断，导致交通事故屡见不鲜，成为了主要的人身安全威胁。汽车自动驾驶能够通过人工智能的环境感知功能，对驾驶环境进行全面、高效、无死角、无时差的环境感知，并提供更加正确、精确、安全的驾驶轨迹预测和建议，是提升驾驶安全的有效手段。通过人工智能中的计算机视觉技术，利用传感器、激光雷达、摄像头、定位技术等对交通灯、交通标志、车道线、动态物体、车道轨迹、汽车定位等进行即时的检测、识别和跟踪，进行基于深度学习技术的高质量图像处理和识别，通过线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法等进行算法支持和数据分析，共同实现对运动物体轨迹的有效预测，实现对汽车驾驶环境的自动、全面感知，为汽车自动驾驶提供无死角的“眼睛”，是人工智能在汽车自动驾驶环境感知中的重要应用。

3.2规划决策

行车路径规划和驾驶行为决策是汽车自动驾驶中的重要环节，通过大量的环境交互数据进行规划决策的深度、增强学习，实现对行车路径规划和驾驶行为决策的最优设计和即时提供，是人工智能在自动驾驶中的重要应用领域。在汽车驾驶中，对行车路径的规划主要是通过汽车导航和驾驶员的自主分析实现的，智能导航系统是汽车驾驶中人工智能技术的重要应用领域，也是自动驾驶技术中的重要组成部分，强化导航的智能化发展，通过对道路状况、汽车状况、行车需求等进行环境预设，实现数据提供，在增强学习和深度学习的算法下进行智能导航系统的分析能力和规划能力的提升，是为自动驾驶提供最优路径规划的重要手段；另外对驾驶行为的决策，人工智能在自动驾驶中能够提供更加正确的驾驶行为决策，帮助汽车在复杂情况下实现安全、精确驾驶，同样，也需要大量的复杂环境下的驾驶行为数据提供，保障人工智能的学习质量。当前汽车自动驾驶在复杂环境下的规划决策还难以做到即时、高效的处理，需要加入搜索算法，为增强、深度学习算法提供针对性的复杂环境下的规划策略搜索，保障规划决策的正确性。

3.3车辆控制

汽车自动驾驶中的车辆控制是车辆在智能系统的控制指令下达后进行车辆设备进行精确、即时操作，实现对汽车的自动控制，人工智能在车辆控制领域主要通过模糊控制技术和模型预测控制技术等技术实现，模糊控制技术是智能系统对传感器传来的信息进行综合分析、计算和处理，通过模糊算法对控制指令的优先级进行判断，然后发布操作指令，对汽车控制模块进行电气控制；模型预测控制技术是将大量的模型控制数据和情况推理过程等形成的数据信息，由智能系统进行深度学习，然后对汽车的实际情况进行分析，和模型控制数据进行比对、模拟和预测，从而实现对汽车的自动控制。自动驾驶车辆控制不仅仅是对于汽车驾驶路径的有效控制，还包括对汽车能耗、行车效率、舒适度和安全性的有效控制，是针对汽车整体的全面控制，以及对多车辆、车队的整体协调控制，是保障自动驾驶汽车节能性、安全性、功能性提升的重要环节。

4人工智能自动驾驶系统主要技术

4.1自动驾驶智能终端

自动驾驶智能终端是自动驾驶汽车的信息物理融合控制系统，是自动驾驶汽车的智能控制核心，实现汽车的环境感知、规划决策、车辆控制、数据通信等功能，是硬件架构和软件架构的综合应用。自动驾驶智能终端的硬件架构主要包括传感器模块、车辆定位模块、执行控制模块、通信模块、GPU和MCU异构多核硬件系统单元等，实现自动驾驶的信息收集、传递、分析、处理和车辆控制；软件架构主要包括以机器视觉、语音识别、认知行为系统、执行器系统为主要技术的软件功能模块，保障系统对数据的优化计算、处理、内存资源分配、优先级判断、系统自我检测和修复，智能学习和处理等软件功能。自动驾驶智能终端的发展需要硬件和软件的同时进行，当前的人工智能技术的学习功能还不够完善，芯片和传感器的信息收集和处理效率存在一定缺陷，难以满足高质量的汽车自动驾驶，难以应对高复杂环境、特种功能等方面的自动控制，需要进一步的优化完善。

4.2自动驾驶云端系统

自动驾驶云端系统是通过云计算平台的超强计算能力，对多车型、多场景、多功能需求的汽车自动驾驶进行数据分析和规划决策制定，帮助智能终端进行情况判断和决策处理，实现汽车的高质量自动驾驶。自动驾驶云端系统主要包括云端数据空间构建技术、车云协同技术、人工智能算法应用技术等，云端数据空间构建技术指的是汽车自动驾驶数据空间的构建，能够将汽车驾驶数据进行收集、分析、计算和传递，降低自动驾驶智能终端的计算压力，提升汽车自动驾驶的数据处理质量，并收集、存储大量的汽车自动驾驶数据，实现人工智能的深度学习和增强学习，促进汽车自动驾驶的智能化提升；车云协同技术是保障汽车在自动驾驶过程中车辆智能终端和云空间之间的信息有效传递的技术，能够有效提升两者之间对传感器数据、控制数据、计算数据等数据信息的在线、离线、溯源和复杂数据处理质量，提升汽车自动驾驶的安全性和可靠性，提升智能控制质量；人工智能算法应用技术是在云空间通过机器学习、数据挖掘等技术对感知数据进行计算、分析、存储、处理和应用的技术，通过大规模的扩展性、分布式计算资源的整合利用，提升自动驾驶的智能化计算能力，保障汽车自动驾驶的学习能力和数据处理能力的有效提升。

5人工智能应用于汽车自动驾驶中的发展挑战

5.1技术限制

当前的汽车自动驾驶相关的人工智能技术、信息技术、云计算技术、大数据技术等还难以满足实际的汽车自动驾驶，尤其是人工智能技术，尚处于弱智能阶段，不具备根据实际情况进行安全、可靠的复杂情况处理的能力，不能保障汽车自动驾驶的安全性；相关的芯片、传感器等硬件架构的性能也难以满足快速、即时、海量数据的存储和计算，不能满足实际的汽车自动驾驶需求。技术上的限制导致汽车自动驾驶目前难以保障安全性和可靠性。

5.2网络安全

网络安全是信息时代的核心，尤其是汽车的自动驾驶领域，一旦出现智能终端被侵入、控制的情况，极大可能会导致安全事故的产生。汽车的自动驾驶离不开数据的网络传输，但当前的网络安全问题难以得到妥善解决，尤其是汽车自动驾驶云端系统，其数据库一旦被突破，可能会造成及大范围的交通事故，在网络安全问题没有得到解决之前，汽车的自动驾驶慎重进行大规模商业应用。

5.3法律规范

当前我国的汽车自动驾驶领域的相关非法律法规相当不完善，目前只有刚刚在8月1日深圳市出台的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，对汽车的自动驾驶进行了较为完善的行为规范和责任认定规范，但仍然不够完善健全。出现交通事故的责任主体认定无法清晰明确，相关的保险和理赔也需要综合调整，相关法律问题都需要完善的立法进行规范。

6人工智能在汽车自动驾驶中的应用发展展望

汽车自动驾驶是汽车行业发展的必然道路，车路协同管理是重要的发展路线之一，对道路进行基础设施的智能化改造，通过传感器和电子信标实现虚拟数据公路的建设，为自动驾驶汽车的智能系统提供更加精确地道路信息，促进汽车的环境感知能力提升，是提升汽车自动驾驶质量的有效手段。另外，通过人工智能在自动驾驶云端系统中的优化升级，实现对整体交通车辆的信息联通和协同控制，对道路交通进行统筹规划，能够实现更加高效率的行车路线规划，全面提升汽车自动驾驶的安全性和可靠性。

7结束语

当前的汽车自动驾驶产业虽然已经成为了重要的经济支柱，但相关的人工智能技术仍然不够完善，需要进一步进行技术研发的投入，提升汽车自动驾驶的安全性、效率性和可靠性，同时，也要加强相关法律法规的制定和调整，明确法律条文对汽车自动驾驶的责任规范、主体认定和赔偿标准，促进行业的行为规范，以此促进汽车自动驾驶产业的健康发展。

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作者:魏文强 单位:福建省南安市人民检察院