人工智能技術(shù)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的融合與應(yīng)用路徑

摘要：人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，使其在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的應(yīng)用成為推動(dòng)現(xiàn)代交通革新的關(guān)鍵動(dòng)力。探討了人工智能的核心技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關(guān)鍵功能，如自動(dòng)駕駛、車輛通信（V2X）、環(huán)境感知、決策制定以及維護(hù)與故障診斷等，研究了人工智能技術(shù)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的融合與應(yīng)用路徑，以提高車輛的自主性、互聯(lián)性和安全性。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；智能網(wǎng)聯(lián)汽車；環(huán)境感知

中圖分類號(hào)：U469? 收稿日期：2024-03-20

DOI：1019999/jcnki1004-0226202406021

1 人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)涵蓋廣泛的算法和模型，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些技術(shù)的融合與應(yīng)用為智能汽車的自主性、互聯(lián)性和安全性提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支，側(cè)重于通過(guò)算法讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，無(wú)需顯式編程即可做出決策。這一技術(shù)的發(fā)展使得智能網(wǎng)聯(lián)汽車能夠從復(fù)雜的行駛環(huán)境中迅速學(xué)習(xí)并調(diào)整其行為，實(shí)現(xiàn)如路徑規(guī)劃、交通行為分析等功能。

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特定形式，通過(guò)模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能來(lái)處理數(shù)據(jù)，特別是利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種多層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以處理和識(shí)別大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集，如圖像和語(yǔ)音，是實(shí)現(xiàn)高級(jí)自動(dòng)駕駛功能的關(guān)鍵。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中，深度學(xué)習(xí)被用于從海量傳感器數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜交通場(chǎng)景的快速響應(yīng)和準(zhǔn)確判斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs），在處理視覺(jué)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)中展示了卓越的性能。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中，這些網(wǎng)絡(luò)支持實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和動(dòng)態(tài)決策制定，從而在保障駕駛安全的同時(shí)，增強(qiáng)了車輛的自適應(yīng)能力。例如，CNNs在處理來(lái)自車載攝像頭的圖像數(shù)據(jù)中，可以精確識(shí)別行人、障礙物和路標(biāo)，而RNNs則能夠預(yù)測(cè)交通流和行為模式，優(yōu)化車輛的行駛策略。人工智能技術(shù)的這些分支推動(dòng)了智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的快速發(fā)展，也為未來(lái)交通系統(tǒng)的安全、效率和可持續(xù)性提供了新的解決方案［1］。

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)框架

智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的迅速進(jìn)步是人工智能演化的直接產(chǎn)物，其中自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)（V2X）、環(huán)境感知和決策系統(tǒng)等核心技術(shù)正是基于AI的算法和模型不斷優(yōu)化和發(fā)展的結(jié)果。這些技術(shù)相互融合，形成了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在道路上的“大腦”和“神經(jīng)系統(tǒng)”，不僅實(shí)現(xiàn)了車輛的自主行駛，還確保了行車過(guò)程的安全與高效。

自動(dòng)駕駛技術(shù)作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心，利用各種傳感器（如攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)）收集的數(shù)據(jù)，通過(guò)AI的強(qiáng)大處理能力進(jìn)行快速分析和決策，從而實(shí)現(xiàn)車輛在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下的行駛。這包括復(fù)雜的操作如換道、轉(zhuǎn)彎、加速和減速，以及在各種天氣和光照條件下的穩(wěn)定駕駛。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還能實(shí)時(shí)處理突發(fā)事件，如交通事故或路障，通過(guò)即時(shí)計(jì)算車聯(lián)網(wǎng)（V2X）技術(shù)則是通過(guò)通信系統(tǒng)將車輛與其他車輛、路邊設(shè)施以及交通管理中心連接起來(lái)，形成一個(gè)信息共享和協(xié)調(diào)一致的網(wǎng)絡(luò)。這種互聯(lián)互通不僅提高了交通管理的智能化水平，還極大地增強(qiáng)了道路使用的安全性。

環(huán)境感知系統(tǒng)是通過(guò)集成的傳感器陣列對(duì)車輛周圍環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別和分類各種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的對(duì)象，如其他車輛、行人、動(dòng)物和障礙物等。這一系統(tǒng)的核心在于其高級(jí)的圖像識(shí)別技術(shù)和物體追蹤技術(shù)，它們依賴于深度學(xué)習(xí)模型來(lái)提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和處理的速度。因此，環(huán)境感知不僅支持自動(dòng)駕駛的安全性，也為決策系統(tǒng)提供了必要的輸入信息。

決策系統(tǒng)則是在自動(dòng)駕駛技術(shù)中的“思考中樞”，它集成了來(lái)自環(huán)境感知系統(tǒng)和車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，通過(guò)復(fù)雜的算法模擬人類駕駛者的決策過(guò)程，決策系統(tǒng)需要處理大量的信息，并迅速做出反應(yīng)，如何避免撞車、何時(shí)減速以及如何安全地變道等［2］。這一系統(tǒng)的有效性直接關(guān)系到自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)用性和可靠性。

3 人工智能技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的應(yīng)用路徑

31 環(huán)境感知

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的環(huán)境感知能力是其核心功能之一，這一能力依賴于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs），來(lái)處理和分析從各種傳感器收集到的大量數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用已被廣泛證明，其在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用也同樣有效。通過(guò)車載攝像頭捕捉的圖像數(shù)據(jù)，CNN可以識(shí)別和分類各種道路標(biāo)志、信號(hào)燈以及前方和周邊的車輛和行人，這種圖像處理技術(shù)利用其多層次的結(jié)構(gòu)來(lái)提取圖像中的關(guān)鍵特征，并通過(guò)訓(xùn)練過(guò)的模型來(lái)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的識(shí)別和反應(yīng)。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車還配備了雷達(dá)和激光雷達(dá)（LiDAR）傳感器，這些傳感器能夠在不同的環(huán)境條件下，如夜間或惡劣天氣條件下，提供準(zhǔn)確的距離和速度數(shù)據(jù)。雷達(dá)和LiDAR的數(shù)據(jù)與攝像頭的視覺(jué)數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以為車輛提供一個(gè)全方位的環(huán)境感知解決方案。深度學(xué)習(xí)算法在此過(guò)程中扮演了數(shù)據(jù)融合的角色，它能夠整合來(lái)自不同傳感器的信息，提供一個(gè)統(tǒng)一的輸出，以輔助決策系統(tǒng)做出更為精準(zhǔn)的駕駛決策［3］。

在實(shí)際應(yīng)用中，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控周圍的動(dòng)態(tài)變化，還能預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和變化，從而提前做好準(zhǔn)備。例如，通過(guò)識(shí)別行人的意圖和速度，系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)行人可能的移動(dòng)路徑，提前調(diào)整車速或改變行駛路線，以避免潛在的碰撞。

32 決策制定

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的開(kāi)發(fā)中，決策制定系統(tǒng)是至關(guān)重要的，因?yàn)樗苯佑绊懙杰囕v在復(fù)雜交通環(huán)境中的表現(xiàn)和安全性。這一系統(tǒng)的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它使得車輛能夠在不斷變化的道路條件中自主學(xué)習(xí)并優(yōu)化其行駛策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種特殊類型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它依賴于與環(huán)境的互動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)達(dá)到目標(biāo)的最佳策略。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中，這意味著系統(tǒng)可以通過(guò)不斷地試錯(cuò)過(guò)程，學(xué)習(xí)如何在特定情況下作出最佳決策。例如，車輛可以通過(guò)實(shí)時(shí)收集的環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整行駛路徑，優(yōu)化速度，或進(jìn)行避障操作，從而在不同的交通情景中保持最佳的性能和安全性。

決策系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用涵蓋了路徑規(guī)劃、避障和速度調(diào)整等多個(gè)方面。在路徑規(guī)劃方面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)和規(guī)避可能的交通擁堵，從而選擇最優(yōu)路線。這不僅減少了行駛時(shí)間，也提高了燃油效率。在避障方面，車輛必須能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別并響應(yīng)路面障礙物、行人或其他車輛的突然變動(dòng)。通過(guò)訓(xùn)練，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型能夠使車輛學(xué)習(xí)在何種情況下采取剎車或繞行，以避免碰撞。速度調(diào)整也是智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策系統(tǒng)的重要組成部分。在變化的道路和交通條件下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以幫助車輛確定最安全和最有效的行駛速度。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)其他車輛的行駛模式和交通信號(hào)的變化，系統(tǒng)能夠調(diào)整車速以適應(yīng)當(dāng)前環(huán)境，確保安全和流暢的行駛體驗(yàn)。

為了實(shí)現(xiàn)這些高級(jí)功能，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的決策制定系統(tǒng)還必須具備高度的計(jì)算能力和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。這通常通過(guò)車載計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，該平臺(tái)配備有高性能處理器和大量存儲(chǔ)空間，以支持復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)處理需求。智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的決策制定是一個(gè)技術(shù)密集且高度復(fù)雜的過(guò)程，涉及多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和算法，通過(guò)不斷的技術(shù)發(fā)展和優(yōu)化，這些系統(tǒng)不斷提高了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的自動(dòng)駕駛能力，使其能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中安全、有效地行駛［4］。

33 自主駕駛算法的優(yōu)化

自主駕駛算法的優(yōu)化是智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展中的重要里程碑，深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在此過(guò)程中起到了核心作用，這些先進(jìn)的計(jì)算框架使得汽車能夠不僅識(shí)別復(fù)雜的道路環(huán)境，還能根據(jù)不斷變化的駕駛條件自我調(diào)整行為，從而顯著提升自主駕駛系統(tǒng)的整體性能和可靠性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs），已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于視覺(jué)識(shí)別和序列數(shù)據(jù)處理，這在自主駕駛汽車中尤其關(guān)鍵。

例如，CNNs可以從攝像頭捕獲的圖像中有效識(shí)別路標(biāo)、交通信號(hào)以及行人和其他車輛，這些是自主駕駛安全操作不可或缺的要素。通過(guò)對(duì)大量的道路駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，這些網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測(cè)和解釋周圍環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，提供即時(shí)的駕駛決策支持。RNNs的應(yīng)用使得自主駕駛車輛能夠處理如速度和方向變化等時(shí)間序列數(shù)據(jù)，優(yōu)化長(zhǎng)距離駕駛和復(fù)雜交通環(huán)境中的行為預(yù)測(cè)。這種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合于處理與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，使汽車能夠從歷史行駛模式中學(xué)習(xí)，并預(yù)測(cè)未來(lái)的道路條件和可能的危險(xiǎn)情況。

自主駕駛算法的另一重要優(yōu)化方向是增強(qiáng)學(xué)習(xí)。通過(guò)模擬駕駛場(chǎng)景并在模擬環(huán)境中不斷進(jìn)行試錯(cuò)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法允許車輛自我學(xué)習(xí)和調(diào)整策略以達(dá)到最優(yōu)的駕駛表現(xiàn)。這種方法提高了汽車在未知道路和突發(fā)事件中的應(yīng)對(duì)能力，如緊急剎車和避障操作，這對(duì)于實(shí)際道路駕駛是極其重要的。通過(guò)不斷迭代和優(yōu)化這些深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，自主駕駛系統(tǒng)的智能水平和適應(yīng)能力不斷提升，其包括了在安全性和效率上的改進(jìn)，還包括能夠更加精確地理解和預(yù)測(cè)人類駕駛員的行為，從而使自主駕駛汽車更加自然地融入人類駕駛的環(huán)境中。

34 車輛與車輛、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信（V2X）

車輛與車輛、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信（V2X）技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的關(guān)鍵創(chuàng)新，其增強(qiáng)了車輛的環(huán)境感知能力，還極大提升了交通系統(tǒng)的整體效率和安全性。通過(guò)V2X技術(shù)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以在實(shí)時(shí)基礎(chǔ)上與其他車輛及路邊基礎(chǔ)設(shè)施共享信息，從而實(shí)現(xiàn)更加高效和安全的交通流動(dòng)。V2X通信涵蓋了多個(gè)方面，包括車對(duì)車（V2V）、車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）以及車對(duì)網(wǎng)絡(luò)（V2N）的通信。這些通信模式使得智能網(wǎng)聯(lián)汽車能夠接收和發(fā)送關(guān)于道路狀況、交通流量、事故警告以及天氣信息的更新。例如，通過(guò)V2V通信，一輛車可以將自己檢測(cè)到的緊急剎車情況傳送給后方車輛，后方車輛得以提前做出反應(yīng)，從而避免潛在的碰撞。同樣，V2I通信允許車輛與交通信號(hào)燈等基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行互動(dòng)，優(yōu)化停車和啟動(dòng)的時(shí)間，有效減少交通延誤。

機(jī)器學(xué)習(xí)在V2X通信中的應(yīng)用，進(jìn)一步增強(qiáng)了這些技術(shù)的功能。通過(guò)收集來(lái)自車輛和基礎(chǔ)設(shè)施的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測(cè)交通模式，并據(jù)此優(yōu)化路線和交通信號(hào)控制。這些數(shù)據(jù)還可以被用于訓(xùn)練模型以識(shí)別潛在的危險(xiǎn)情況，比如自動(dòng)檢測(cè)交通事故或道路障礙物，實(shí)時(shí)調(diào)整交通信號(hào)，從而提升道路的整體安全性。

實(shí)際應(yīng)用中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法處理和分析這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，提取有價(jià)值的洞察，以支持決策過(guò)程。例如，算法可以識(shí)別何時(shí)車輛過(guò)于密集，自動(dòng)調(diào)整車速或建議駕駛員采取替代路線。這不僅優(yōu)化了個(gè)別車輛的行駛效率，也為整個(gè)交通系統(tǒng)帶來(lái)了流暢性和可預(yù)測(cè)性的提升。V2X通信和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供了一個(gè)高度動(dòng)態(tài)和互聯(lián)的駕駛環(huán)境，這種環(huán)境不僅提高了個(gè)體車輛的運(yùn)行效率，還極大地提升了整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)的安全和效率［5］。

35 維護(hù)與故障診斷

智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的維護(hù)與故障診斷技術(shù)通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)方法實(shí)現(xiàn)了車輛健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)，從而提高了車輛的運(yùn)行效率和安全性。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在這一過(guò)程中扮演著核心角色。通過(guò)從車輛各部分傳感器收集數(shù)據(jù)，如發(fā)動(dòng)機(jī)溫度、輪胎壓力、剎車系統(tǒng)的性能等，這些模型可以分析這些數(shù)據(jù)以識(shí)別出可能預(yù)示故障的模式。例如，通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)溫度的長(zhǎng)期跟蹤和分析，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠識(shí)別出與正常范圍相比異常的溫度波動(dòng)，從而預(yù)警潛在的發(fā)動(dòng)機(jī)問(wèn)題。這些模型也能利用歷史維護(hù)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)可能需要進(jìn)行的維護(hù)工作。通過(guò)對(duì)比類似車型或同一車型在相似條件下的維護(hù)記錄，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)特定部件的壽命以及潛在的故障點(diǎn)。這種預(yù)測(cè)不僅為車主提供了提前維護(hù)的可能，還幫助維修工作更加有針對(duì)性，從而節(jié)省時(shí)間和成本。

在實(shí)際應(yīng)用中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的維護(hù)系統(tǒng)可以通過(guò)車載通信系統(tǒng)將這些預(yù)警信息實(shí)時(shí)傳遞給駕駛員或遠(yuǎn)程維護(hù)中心，此種通信確保了即使在駕駛過(guò)程中，車輛的健康狀況也能得到實(shí)時(shí)監(jiān)控，并在首次發(fā)現(xiàn)問(wèn)題時(shí)即刻提醒駕駛員或自動(dòng)調(diào)度維修服務(wù)，極大地提高了處理故障的效率和效果。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的維護(hù)與故障診斷能力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，這種技術(shù)的進(jìn)步不僅優(yōu)化了車輛的日常運(yùn)行，降低了意外故障的風(fēng)險(xiǎn)，還提升了整個(gè)汽車行業(yè)對(duì)于維護(hù)策略的革新，為車主和制造商提供了更高效、更經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營(yíng)方案。

4 結(jié)語(yǔ)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的發(fā)展標(biāo)志著技術(shù)創(chuàng)新的新篇章，也預(yù)示著對(duì)傳統(tǒng)交通模式的深刻變革。未來(lái)，隨著這些技術(shù)的進(jìn)一步成熟和普及，可以預(yù)見(jiàn)一個(gè)更安全、更高效、更智能的交通環(huán)境，其將提升駕駛體驗(yàn)，更將推動(dòng)全球交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)廣泛而深遠(yuǎn)的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]賈舒涵，魏明君人工智能技術(shù)在汽車電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用[J]汽車與新動(dòng)力，2024，7（1）：8-11

[2]李奕生成式人工智能對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響[J]上海質(zhì)量，2024（2）：38-43

[3]吳衛(wèi)宏，高瑩人工智能技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的研究與應(yīng)用[J]產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2024，23（3）：49-53

[4]殷勇，張利人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2024（1）：48-51

[5]李俊華，王海濤，張勁光，等淺談大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在新能源汽車行業(yè)中的應(yīng)用[J]內(nèi)燃機(jī)與配件，2024（1）：80-82

作者簡(jiǎn)介：

湯忠盛，男，1992年生，博士研究生，副教授，研究方向?yàn)橹悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車、燃料電池、新能源汽車、氫能源技術(shù)。

基金項(xiàng)目：四川省民辦教育協(xié)會(huì)2023年研究課題“民辦高校科研反哺機(jī)制與模式研究——以吉利學(xué)院為例”（MBXH23YB74）