人工智能與電氣工程自動化的融合與實踐應用
——以汽車電氣工程為案例

王逸杰

（上海大學，上海 200444）

隨著信息技術的飛速發展，人工智能技術逐步變為現代化社會運作的關鍵應用。一直以來，人工智能屬于專業知識涵蓋面十分廣闊的領域，不僅是計算機科學的下屬分支，包括了自動化、控制學、生物學等，是典型的跨學科技術（劉向陽和王丹，2019）。根據人工智能的一般定義，人工智能是能在某種程度上接近人腦思維的高智能系統，目前的應用領域已經能實現文字、聲音、圖像等多維信息結構的處理。不過，人工智能實踐應用依托于電氣工程技術的研究基礎，尤其是自動化方面，因為人工智能的本質目的是用機器替代人力勞動，減少人力成本和人為錯誤，人工智能也是電氣工程自動化的基礎條件。

1 人工智能在電氣工程自動化的應用路徑

1.1 設計優化應用

人在電氣工程自動化運作中，最重要的是電氣工程的前期設計。在傳統的自動化運作前，需要對設計方案提前進行多輪測試和參數調試，大部分設計工作中，都會將過去工作實驗的數據、模型和參數進行設置，再依靠實驗反饋來作出調整，盡管這種方式具有標準化作業優勢，但是每次都有涉及繁雜的重復實驗過程，而且過去的方案總是考慮不全面，導致實踐應用中容易出現質量缺陷，需要龐大的人工計算來慢慢修正精準水平，確保方案不容易出問題，這還十分依賴技術人員的專業知識能力。而在人工智能的支持下，自動化設計人員工作能夠更加便捷，采用人工智能系統支持的模擬軟件進行作業，比如CAD 輔助技術，并能更快速、低成本完成一些設計工作，節省了不必要的調試流程。而且，人工智能允許電氣設備實時上傳數據，可以提高數據量和精準性，并能讓設計人員處理龐大數據，能在實踐前解決后續可能發生的問題，縮短自動化設計

1.2 智能控制應用

在電氣工程自動化控制中，人工智能也可以替代人工調控工作，實現了重復性勞動需求的自動化運作。在傳統電氣設備運作中，調控工作依賴于工作人員的實時工作，人工智能則能讓電氣工程自動化數據傳輸與指令發送遠程化處理，而工程師調控工作不必前往設備端，而是在系統終端調節參數就能完成，徹底實現了電氣設備無人化值守和運作的形態，大幅消除人工成本，促使電氣自動化控制得以更便捷、高效運作（姜王杰，2020）。其中，以電力系統為例，智能控制技術在其中的應用較為廣泛，比如斷路器、隔離開關、自動手動控制裝置等，智能化技術所具有的邏輯思維和信息處理能力，可以實現電力系統局部作業的協同發展。與此同時，人工神經網絡的數據分析與處理能力，還可以實現電力設備實時監測與故障診斷，保證在最短的時間內恢復正常工作。

2 人工智能在汽車電氣工程的應用路徑分析

2.1 汽車后視鏡系統

根據汽車后視鏡系統組成結構主要是位置隨動系統人工智能與后視鏡調整系統相連接，利用物聯網芯片來全面監測駕駛位置，讓駕駛人員駕駛過程中能夠自動控制后視鏡，從而了解兩側車輛的行駛位置，避免駕駛中的車輛追尾風險。在過去的傳統車輛中，后視鏡調整往往需要手動調整，這容易造成分心而引發事故，而且自主調整需要一定的時間，不能保證駕駛人員能在車輛安全駕駛時可以完成準確調整，這便要利用人工智能來計算最優的汽車后視鏡，甚至記錄駕駛人多種環境下的后視鏡偏好，第一個優勢是能讓后視鏡調整更符合駕駛人的個性化需求，根據駕駛人員的不同駕駛環境而調整。第二個優勢是明顯提升駕駛人的操作效率，這保證后視鏡每次都可以一次操作到合理范圍。

2.2 空氣質量智能檢測

汽車空氣質量控制系統是利用空氣分子敏感傳感器為中心。過濾車內空氣質量，讓其可以滿足規范標準。過去傳統的空氣控制系統僅僅是空調和換氣系統，所以空氣調整效果不佳，沒有起到過濾的作用，工作耗能較大。而在人工智能控制技術的支持下，利用芯片可以檢測出車輛的空氣分子成分，并借由智能化芯片來凈化車內空氣，并借助自動化控制系統來給出空氣質量的分值，給駕駛人提供空氣質量檢測反饋，及時采取通風和換氣操作，甚至更換汽車空氣濾芯。

2.3 剎車系統

對于汽車而言，剎車系統代表了汽車最為重要的安全性系統。如今，汽車工程中的剎車系統普遍是由自動化汽車變速箱組成，駕駛人員能夠在行駛中及時停車和剎車，同時能夠避免剎車前換擋，可以在多種環境下完全高安全性的剎車操作。在人工智能賦能自動化的技術背景下，可以讓剎車系統和駐車系統識別環境因素，更加優化變速箱的運作狀態。比如，人工智能需要根據車輛前后的傳感器來識別障礙物、車輛和行人等，可以在駕駛人未注意的情況下，智能化干預車輛行駛狀態。比如檢測到前方10 米內有行人，而車輛仍然處于30 碼以上并沒有剎車意圖，剎車系統應當自動啟動，做到智能化保護性剎車。

3 結語

在前文的分析中，分別探討了人工智能與電氣工程自動化的融合理論和應用路徑，同時也以汽車電氣工程自動化為例，探討了人工智能如何應用。通過理論分析能夠得到，人工智能最特別的優勢在于算法的科學性，借助神經網絡、深度學習、機器學習的巧妙結合，讓系統能像人腦去掌握場景工作下的規則，并經過全自動模擬后算出最優化的數值，保證了電氣工程運作的科學性，智能系統的計算容量和效率能克服傳統人工監測的誤差。具體而言，人工智能可幫助工作人員建立自動化控制模型、控制模型的科學性保障、提升自動化環境適應能力以及節省資源。因此，電氣工程自動化運作中應當充分發揮人工智能的賦能作用，尤其是替代人力，減少對專業性、重復性、復雜性勞動的需求，減少電氣工程自動化的運作門檻。