人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展

王海燕

摘 要：人工智能技術在汽車駕駛技術領域中的應用已成為當前研究熱點。然而，現有研究缺乏對人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用與發展的系統分析。本文探討了人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用與發展的主要特點和規律。從發展歷程、瓶頸技術、發展趨勢三個方面，對人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用與發展趨勢進行總結分析，旨在為汽車駕駛技術的研究提供參考。

關鍵詞：人工智能 汽車駕駛 駕駛技術 技術應用

1 引言

隨著科技的發展和社會的進步，汽車已經成為人們日常生活中不可或缺的交通工具。然而，汽車駕駛也存在著許多問題和挑戰，如交通事故、交通擁堵、駕駛疲勞等。為了解決這些問題和挑戰，人工智能技術在汽車駕駛技術領域中得到了廣泛的應用和發展。人工智能技術可以使汽車具備自主感知、決策、控制和學習等能力，從而實現不同層次的自動化水平，提高駕駛安全性、效率和體驗[1]。近年來，國內外學者對人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用與發展進行了大量的研究和探索。主要涉及以下幾個方面：智能安全監控、智能導航和路線規劃、語音識別控制、智能互聯娛樂等。這些方面都取得了一定的進展和成果，但也存在著一些技術難題和挑戰，如感知與識別、決策與規劃、控制與執行等。因此，需要深入分析人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用與發展。

2 人工智能與智能駕駛技術

人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法以及技術應用的技術科學。人工智能在各個領域都有廣泛的應用，其中汽車駕駛技術是一個重要的方向。汽車駕駛技術是指在駕駛汽車的過程中，利用人工智能技術，使汽車能夠自主感知周圍環境、制定行駛計劃并自主駕駛，從而提高駕駛安全性和效率。人工智能與智能駕駛技術的結合，可以實現不同層次的自動化水平，從輔助駕駛到完全自動駕駛。根據美國汽車工程師協會（SAE）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[2]。不同層級的自動化水平，對應了不同的人工智能技術的應用。

3 人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用優勢

人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用，可為人們的出行帶來許多便利，其應用優勢主要體現在以下幾個方面：

3.1 確保駕駛安全

人工智能可以通過使用傳感器和算法等技術，使汽車能夠自主感知周圍環境、制定行駛計劃并自主駕駛。這樣，可以有效避免由于駕駛人員自身和駕駛環境對駕駛安全所造成的不利影響，大大降低交通事故的概率，為人們駕駛汽車的安全出行提供可靠保障。人工智能還可以幫助汽車實現智能安全監控，包括道路標志識別、車道保持輔助、行人識別和自動緊急制動等功能，進一步提高駕駛安全性。

3.2 提高駕駛效率

人工智能可以幫助汽車實現更精確的導航和路線規劃，包括交通狀況預測和智能路線規劃等功能。這樣，可以根據實時的路況信息，選擇最優的行駛路徑，避免擁堵和繞路，提高行駛速度和效率。人工智能還可以通過信息共享的方式，將汽車的位置、路況以及天氣等情況，通過無線網絡分享至共享平臺上，其他人工智能汽車通過共享信息能夠及時對駕駛控制進行有針對性的調整，進而有助于不斷改善汽車的行駛環境，將車流量進行科學合理的安排，緩解交通壓力。

3.3 改善駕駛體驗

人工智能可以幫助汽車實現語音識別和控制功能，讓駕駛員可以通過語音指令來控制汽車的各種功能，例如調節溫度、打電話、更改音樂等，可以減少手動操作的繁瑣和危險，提高駕駛舒適性和便利性。人工智能還可以為汽車提供智能互聯和娛樂功能，例如智能音樂推薦、社交媒體互動和智能家居控制等，增加駕乘樂趣和滿足感。此外，人工智能還可以通過自動駕駛技術，解放駕駛員的雙手和精力，讓他們可以在行駛過程中進行休息或做其他事情，改善長時間駕駛汽車存在的疲勞、枯燥以及注意力不集中等問題。

4 人工智能在汽車駕駛技術領域的實際應用

4.1 智能安全監控

智能安全監控是指利用人工智能技術，使汽車能夠實時監測和分析周圍環境和自身狀態，從而提前預警和避免潛在的危險情況，保障駕乘人員和行人的安全。智能安全監控的主要功能包括：

（1）道路標志識別：利用攝像頭和計算機視覺技術，使汽車能夠識別道路上的各種標志，如限速、禁止、警告等，并根據標志的內容調整行駛速度和方向。例如，百度Apollo平臺的道路標志識別模塊，可以實時檢測并識別出多達200種不同類型的道路標志，并將其分類為限速、禁止、警告、指示、輔助等五大類[3]。

（2）車道保持輔助：利用攝像頭和計算機視覺技術，使汽車能夠檢測當前所在的車道，并根據導航系統的指示或駕駛員的意圖，在合適的時機自動變換車道或保持車道。例如，特斯拉Model 3的自動轉向功能，可以根據導航系統的規劃，在高速公路上自動變換車道，并在變換前后給出語音提示和方向燈信號。

（3）行人識別：利用攝像頭和計算機視覺技術，使汽車能夠檢測前方或側方是否有行人出現，并根據行人的位置和運動軌跡，預測其可能的行為，從而及時減速或停車，避免碰撞。例如，奧迪A8L的預感式行人保護系統，可以在30米內識別出行人，并在發現危險時發出聲光警報，并啟動自動緊急制動。

（4）自動緊急制動：利用雷達、攝像頭和計算機視覺技術，使汽車能夠檢測前方是否有障礙物或其他車輛，并根據距離和相對速度，判斷是否需要緊急制動，從而及時減速或停車，避免碰撞。例如，本田CR-V的碰撞緩解制動系統（CMBS），可以在發現前方有碰撞風險時，先發出聲音和視覺警告，如果駕駛員沒有反應，則自動施加輕微制動力；如果仍然沒有反應，則自動施加強力制動力[4]。

4.2 智能導航和路線規劃

智能導航和路線規劃是指利用人工智能技術，使汽車能夠根據目的地、交通狀況、天氣狀況等因素，選擇最優的行駛路徑，并提供實時的導航指示和語音提示，提高行駛效率和便利性。智能導航和路線規劃的主要功能包括：

（1）交通狀況預測：利用大數據、云計算和機器學習技術，使汽車能夠獲取并分析各種來源的交通信息，如歷史數據、實時數據、社交媒體數據等，并根據時間、地點、事件等因素，預測未來一段時間內各個路段的交通狀況，如擁堵程度、事故發生率等[5]。例如，高德地圖的交通預測功能，可以根據用戶輸入的出發時間和目的地，預測出行駛路徑上的實時和未來的交通狀況，并給出最佳出發時間和預計到達時間。

（2）智能路線規劃：利用優化算法、模糊邏輯和神經網絡等技術，使汽車能夠根據目的地、交通狀況預測、天氣狀況、油耗成本等因素，生成多條可選的行駛路徑，并根據用戶的偏好或約束，選擇最優或最適合的一條路徑，并在必要時進行動態調整。例如，百度地圖的智能路線規劃功能，可以根據用戶輸入的目的地，提供多種出行方式（如駕車、公交、步行等）的多條路線方案，并根據路況、距離、時間等因素，給出推薦指數和評價。

4.3 語音識別控制

語音識別和控制是指利用人工智能技術，使汽車能夠通過麥克風和揚聲器等設備，與駕駛員進行自然語言的交互，從而實現對汽車的各種功能的語音控制，減少手動操作的繁瑣和危險，提高駕駛舒適性和便利性。語音識別和控制的主要功能包括：

（1）語音識別：利用自然語言處理、深度學習和神經網絡等技術，使汽車能夠準確地識別駕駛員的語音指令，并將其轉換為可執行的命令或查詢[6]。例如，蘋果CarPlay平臺的Siri功能，可以讓駕駛員通過說出“嘿Siri”來喚醒Siri，并通過語音指令來控制汽車的各種功能。

（2）語音控制：利用規則系統、專家系統、模糊邏輯等技術，使汽車能夠根據識別出的命令或查詢，執行相應的操作或返回相應的信息，如調節溫度、打電話、更改音樂、查詢天氣等。例如，阿里巴巴旗下阿里小智平臺的智能語音助理功能，可以讓駕駛員通過說出“你好小智”來喚醒小智，并通過語音指令來控制汽車的各種功能。

（3）語音反饋：利用自然語言生成、語音合成和情感分析等技術，使汽車能夠根據執行的操作或返回的信息，生成合適的語音反饋，并通過揚聲器播放給駕駛員，如確認操作、提供提示、回答問題等。

4.4 智能互聯娛樂

智能互聯和娛樂是指利用人工智能技術，使汽車能夠與外部網絡和設備進行智能互聯，并為駕乘人員提供多樣化的娛樂服務。智能互聯和娛樂的主要功能包括：

（1）智能音樂推薦：利用機器學習、推薦系統技術，使汽車能夠根據駕乘人員的喜好、心情、場景等因素，為其推薦合適的音樂。例如，阿里巴巴旗下阿里汽車平臺的智慧出行服務中心，可以根據用戶在阿里生態中的數據畫像，為其推薦個性化的音樂。

（2）社交媒體互動：利用人工智能技術，使汽車能夠與社交媒體平臺進行互動，例如接收和發送消息、查看和發布動態等。例如，騰訊旗下騰訊汽車聯盟平臺的微信車載版功能，可以讓駕駛員通過語音或觸屏方式來使用微信。

（3）智能家居控制：利用人工智能技術，使汽車能夠與智能家居設備進行遠程控制，例如開關燈光、調節空調、查看監控等。例如，華為公司的HiCar平臺的智慧家庭功能，可以讓駕駛員通過手機或車機來控制家中的智能設備。

5 人工智能在汽車駕駛技術領域中的發展

5.1 發展歷程

人工智能在汽車駕駛技術領域中的發展，可以分為四個階段：

探索階段：從20世紀80年代到90年代初，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用主要是基于規則的專家系統，通過預設的知識庫和推理機制來實現簡單的導航和控制功能。例如，1987年，德國梅賽德斯-奔馳公司開發了EUREKA-PROMETHEUS項目，實現了基于視覺和雷達的自動駕駛原型車。

發展階段：從90年代中期到21世紀初，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用開始采用基于數據的機器學習方法，通過收集和分析大量的傳感器數據來實現更復雜的導航和控制功能。例如，2004年至2007年，美國國防高級研究計劃局（DARPA）舉辦了三屆無人駕駛挑戰賽（DARPA Grand Challenge），促進了無人駕駛技術的發展[7]。

成熟階段：從21世紀初到現在，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用開始采用基于深度學習的方法，通過構建和訓練深度神經網絡來實現更高級的導航和控制功能。例如，2012年，谷歌公司宣布開發了自動駕駛汽車，并在美國多個州進行了公路測試。

未來階段：從現在到未來，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用將采用基于可解釋性和可信賴性的方法，通過提高人工智能系統的透明度和可靠性來實現更安全和更智能的導航和控制功能。例如，2020年，歐盟發布了《白皮書：人工智能——歐洲途徑卓越與信任》，提出了一系列關于人工智能倫理和法律原則的建議。

5.2 發展瓶頸

人工智能在汽車駕駛技術領域中的發展，也面臨著一些發展瓶頸，主要包括：

感知與識別：感知與識別是指利用傳感器和計算機視覺技術，使汽車能夠感知并識別周圍環境中的各種對象，如道路、車輛、行人、交通標志等。感知與識別是自動駕駛系統的基礎，但也是最具挑戰性的部分。目前，感知與識別技術還存在以下問題：一是傳感器成本高昂、易受干擾、難以融合；二是計算機視覺算法準確率不足、易受光照、天氣、遮擋等影響；三是場景復雜多變、難以覆蓋所有情況。

決策與規劃：決策與規劃是指利用人工智能技術，使汽車能夠根據感知與識別的結果，制定合理的行駛計劃，并根據實時情況進行動態調整。決策與規劃是自動駕駛系統的核心，但也是最具難度的部分。目前，決策與規劃技術還存在以下問題：一是行駛計劃難以優化、易出現局部最優或死鎖；二是人工智能算法難以解釋、易出現黑箱或不可預測的行為；三是道德和法律問題難以界定、易引發爭議和責任分配問題。

控制與執行：控制與執行是指利用人工智能技術，使汽車能夠根據決策與規劃的結果，控制車輛的各種動作，如加速、減速、轉向等。控制與執行是自動駕駛系統的實現，但也是最具風險的部分。目前，控制與執行技術還存在以下問題：一是車輛動力學模型難以建立、易受非線性和不確定性的影響；二是控制算法難以穩定、易受噪聲和延遲的影響；三是故障和異常情況難以處理、易導致安全事故。

5.3 發展趨勢

集成化和模塊化：集成化和模塊化是指利用人工智能技術，使汽車駕駛技術能夠以更高效和靈活的方式進行開發和部署。集成化是指將感知與識別、決策與規劃、控制與執行等功能整合在一個系統中，實現功能之間的協同和優化。模塊化是指將感知與識別、決策與規劃、控制與執行等功能分解為多個模塊，實現功能之間的解耦和可替換。例如，特斯拉公司的Full Self-Driving（FSD）系統，就采用了集成化和模塊化的設計思路。

個性化和智能化：個性化和智能化是指利用人工智能技術，使汽車駕駛技術能夠更好地適應和滿足用戶的需求和偏好。個性化是指根據用戶的個人信息、行為數據、場景特征等因素，為用戶提供定制化的服務和體驗。智能化是指根據用戶的反饋、評價、建議等因素，為用戶提供自適應的服務和體驗。例如，百度公司的Apollo平臺，就提供了個性化和智能化的服務。

協同化和開放化：協同化和開放化是指利用人工智能技術，使汽車駕駛技術能夠更好地與其他主體進行交互和合作。協同化是指通過通信和協議等技術，實現汽車之間、汽車與基礎設施之間、汽車與人之間的信息共享和協作。開放化是指通過平臺和標準等技術，實現汽車駕駛技術的開放共享和互聯互通。

6 結論

綜述所述，人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用可以為用戶提供更安全、更便捷、更舒適的駕乘體驗，同時也為汽車行業帶來了新的機遇和挑戰。但目前人工智能在汽車駕駛技術領域中的應用面臨感知與識別、決策與規劃、控制與執行等方面的技術難題，同時需關注人工智能的可解釋性、可信賴性、道德性、法律性等問題。未來人工智能在汽車駕駛技術領域中的發展呈現集成化、模塊化、個性化、智能化、協同化和開放化等趨勢，將有效促進汽車駕駛技術的創新變革。

參考文獻：

[1]于志國.人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展[J]. 內燃機與配件，2020（7）：222-223.

[2]楊康.人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展[J]. 汽車實用技術，2022，47（11）：16-19.

[3]耑前，金得來. 人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展[J]. 空中美語，2021（11）：1305-1306.

[4]郭貴明. 人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展[J]. 汽車博覽，2021（24）：133-134.

[5]楊斌. 人工智能時代車載氣體傳感器研究與應用[J]. 傳感器與微系統，2022，41（9）：156-160.

[6]趙福利. 人工智能技術在汽車無人駕駛功能中的運用與挑戰[J]. 中國新通信，2022，24（13）：59-61.

[7]高云霞，劉鵬厚，張波. 無人駕駛汽車領域中人工智能的應用[J]. 南方農機，2020，51（6）：169，204.