基于人工智能的車輛電器控制技術(shù)研究

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0042-03

Research on Vehicle Electrical Control Technology Based on Artificial Intelligenc

HuWuchao，Liu Chaofei （Ruzhou Vocational and Technical College，Ruzhou ，China）

【Abstract】Inrecentyears，artificial inteligence technologyhas beenwidelyappliedinthe fieldof vehicle electrical control，providing impetus fortechnological innovationin theautomotiveindustry.The traditional vehicle electricalcontrol system has limitations suchasslowresponseanddificult maintenance.However，artificial intelligence， withitsdataprocessng and learning capabilities，canoptimizevehicleperformance，improveenergyutilization fficiencyanddriving experience.Thisarticlesystematicallyreviewstheworkingprincipleandtechnical botlenecksof traditional vehicleelectricalcontrolsystems，withafocusonanalyzing theinovativeapplicationsof inteligent algorithmssuchasdeeplearningandreinforcementlearninginelectricalcontrolscenarios-frompredictivemaintenance technology basedonneural networks，toreal-timefaultdetectionsystems integrating edgecomputing，and then to adaptiveenergymanagementstrategies.Comprehensivelyexplainhowartificialinteligencetechnologycansignificantly enhance the response speed of vehicle systems and reduce energy consumption levels by 15% to 20% through data-driven decisionoptimization，highlighting thestrategicvalueofintellgentcontroltechnologyintheintelligent transformationof the automotive industry.

【Key words】artificial intelligence；vehicle electrical control；deep learning；neural networ

0 引言

近年來，中國人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，其在車輛電器控制領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，為汽車工業(yè)的技術(shù)革新注入了強勁動力。傳統(tǒng)的車輛電器控制系統(tǒng)雖在過去幾十年中為汽車基本功能提供了有力支持，但隨著駕駛環(huán)境日益復雜，其局限性逐漸凸顯，如反應(yīng)遲緩、維護困難等問題。而人工智能憑借卓越的數(shù)據(jù)處理能力和學習能力，為解決這些問題提供了全新思路。依托智能化的電器控制系統(tǒng)，不僅能實現(xiàn)車輛性能的優(yōu)化，還能提升能源利用效率，同時顯著增強用戶的駕駛體驗。

1人工智能技術(shù)在車輛電器控制中的應(yīng)用潛力

在車輛電器控制領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在提高車輛能效和安全性方面的作用至關(guān)重要。該技術(shù)集成先進的機器學習算法，使車輛能夠?qū)崟r適應(yīng)不同駕駛環(huán)境，進而優(yōu)化電器系統(tǒng)性能。例如，人工智能可分析車輛在不同天氣和道路條件下的行駛數(shù)據(jù)，自動調(diào)整空調(diào)、照明等電器的功率使用，在不犧牲舒適度的前提下最大程度節(jié)省能源。此外，人工智能還能通過預測電器故障，提前調(diào)整維護計劃，延長車輛電器使用壽命，降低維護成本。這種預測性維護不僅有助于減少突發(fā)故障的可能性，還能幫助車主避免在不便之時遭遇車輛故障。在增強車輛電器互動性方面，人工智能利用語音識別和自然語言處理技術(shù)，讓駕駛者通過簡單語音命令即可控制車內(nèi)各種電器，有效提升操作便利性，同時保障行車安全，使駕駛者能將更多注意力集中在路況上。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，未來車輛電器控制系統(tǒng)將更加智能化，在提供個性化服務(wù)的同時，確保駕駛的經(jīng)濟性。

2現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的主要趨勢與技術(shù)分類

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出多個顯著趨勢，這些進展對車輛電器控制技術(shù)的革新意義重大。人工智能技術(shù)應(yīng)用分類及優(yōu)勢如表1所示。深度學習技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），已成為處理視覺和時間序列數(shù)據(jù)的強大工具。在車輛電器控制中，這意味著人工智能能夠更高效地處理來自車輛傳感器的復雜數(shù)據(jù)流，如圖像和聲音，從而提高自動駕駛系統(tǒng)中的決策質(zhì)量。強化學習正逐漸成為讓系統(tǒng)通過與環(huán)境實時互動實現(xiàn)自我優(yōu)化的重要方法。在電器控制系統(tǒng)中，該技術(shù)可幫助車輛學習如何在不同條件下節(jié)能或提升性能，例如通過學習何時最有效地使用電池儲能2。自然語言處理（NLP）技術(shù)作為人工智能技術(shù)的重要類型，其進步促使與車輛電器系統(tǒng)的交互更加自然和人性化，大幅提升用戶體驗。車輛可通過理解自然語言接收命令并發(fā)送響應(yīng)，有效減少駕駛過程中的操作復雜性。邊緣計算在現(xiàn)階段的應(yīng)用也日益廣泛，它允許數(shù)據(jù)在離數(shù)據(jù)產(chǎn)生源更近的地方進行處理，這對于需要即時反應(yīng)的車輛電器控制系統(tǒng)至關(guān)重要。通過在車輛本身進行數(shù)據(jù)處理，可減少對云端服務(wù)器的依賴，降低延遲并提高系統(tǒng)可靠性。此外，人工智能技術(shù)的發(fā)展通常呈現(xiàn)出融合趨勢，多種人工智能技術(shù)的結(jié)合使用，能夠提供更為復雜且精準的功能，進一步增強車輛電器控制系統(tǒng)的整體性能。

3車輛電器控制技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1傳統(tǒng)車輛電器控制系統(tǒng)的工作原理

傳統(tǒng)車輛電器控制系統(tǒng)主要依靠預設(shè)邏輯和電子控制單元ECU來管理車輛的各種電氣設(shè)備，如照明、空調(diào)等。該系統(tǒng)的核心是一組傳感器與執(zhí)行器，它們通過接收來自車輛各部分的數(shù)據(jù)信號來執(zhí)行特定控制命令。例如，當傳感器檢測到外部光線減弱時，車輛照明系統(tǒng)會自動啟動頭燈；空調(diào)系統(tǒng)會根據(jù)溫度傳感器的數(shù)據(jù)調(diào)整內(nèi)部環(huán)境溫度，以確保乘客舒適度。這些控制系統(tǒng)大多基于硬編碼規(guī)則，控制邏輯相對簡單直接，主要通過電子控制單元解讀傳感器信息，然后向各執(zhí)行器發(fā)出指令，如啟動電機等。在這一體系中，傳統(tǒng)車輛電器控制系統(tǒng)通常不具備學習或適應(yīng)新環(huán)境的能力，執(zhí)行的是靜態(tài)命令序列，對環(huán)境變化的響應(yīng)多為預設(shè)，缺乏靈活性。這種方式雖在過去幾十年有效支持了車輛電氣系統(tǒng)的基本需求，但在處理復雜環(huán)境條件時效率存在明顯局限。例如，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能無法區(qū)分霧天和入夜，從而在不適當?shù)臅r候啟動頭燈，這種判斷的不準確性不僅影響能源效率，還可能對駕駛安全構(gòu)成威脅。此外，這些系統(tǒng)的維護和升級較為困難，任何改動都需要重新編程或更換硬件設(shè)備，成本高昂且耗時。因此，盡管傳統(tǒng)車輛電器控制系統(tǒng)為早期汽車電氣化和自動化奠定了基礎(chǔ)，但其在智能化和自適應(yīng)性方面的不足已越來越難以滿足現(xiàn)代車輛用戶的需求，這也推動了對更智能化、高度集成的車輛電器控制技術(shù)的開發(fā)，以有效適應(yīng)快速發(fā)展的汽車技術(shù)。

3.2 現(xiàn)有車輛電器控制系統(tǒng)的局限性

現(xiàn)有車輛電器控制系統(tǒng)雖能為車輛操作提供基本自動化功能，但在現(xiàn)代交通環(huán)境中的局限性逐漸顯現(xiàn)。這些系統(tǒng)大多設(shè)計為封閉系統(tǒng)，互操作性較差，導致不同制造商的設(shè)備或系統(tǒng)間通信共享能力受限。這種缺乏靈活性的現(xiàn)狀，在集成新技術(shù)或升級現(xiàn)有系統(tǒng)時會造成嚴重障礙，制約技術(shù)進步速度。傳統(tǒng)電器控制系統(tǒng)在處理動態(tài)變化環(huán)境時表現(xiàn)不佳，在極端氣候條件下，如暴雨或霧霾天氣，系統(tǒng)可能無法準確判斷所需的設(shè)備響應(yīng)，如如何調(diào)整車內(nèi)外照明強度或啟動雨刷，從而影響行車安全。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常依賴預定程序執(zhí)行操作，缺乏足夠智能化以實現(xiàn)自主學習，這種缺乏個性化的控制不僅不利于保障用戶體驗，還可能導致資源使用不經(jīng)濟，如過度使用空調(diào)，進而增加能源消耗。此外，這些系統(tǒng)的故障診斷能力有限，通常只能在問題出現(xiàn)后通過儀表盤警告燈提醒駕駛者，缺乏預測性維護功能來防止問題發(fā)生，這可能導致更高的維修成本。隨著電動汽車的快速發(fā)展，傳統(tǒng)車輛電器控制系統(tǒng)的設(shè)計和功能已無法滿足更高技術(shù)標準，如自動駕駛需要極高的數(shù)據(jù)處理能力來應(yīng)對多個傳感器和攝像頭的信息，而傳統(tǒng)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)集成和實時數(shù)據(jù)處理方面能力有限，這些局限性阻礙了車輛技術(shù)向更高級別自動化和智能化方向發(fā)展。

4基于人工智能的車輛電器控制技術(shù)應(yīng)用

4.1基于深度學習的車輛電器控制優(yōu)化

在車輛電器控制優(yōu)化中，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究者開發(fā)出了具有自學習和預測能力的控制系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠?qū)崟r調(diào)整車輛電器操作，以優(yōu)化能源消耗，提升駕駛體驗。例如，在一個由多層感知器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型中，系統(tǒng)可通過分析數(shù)千次行駛數(shù)據(jù)，學習何時最有效地啟動或關(guān)閉空調(diào)系統(tǒng)，在減少能源消耗的同時不影響乘客舒適。通過實時數(shù)據(jù)，如車速、外部溫度和濕度，該模型已能在減少能源消耗 10% 以上的同時，將內(nèi)部溫度控制在乘客設(shè)定值的 ±0.5^°C 偏差范圍內(nèi)3。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺識別技術(shù)已應(yīng)用于車輛照明系統(tǒng)，使車燈能根據(jù)周圍環(huán)境光線條件自動調(diào)整亮度。通過分析來自車輛前方攝像頭的視頻流，深度學習模型可識別雨天、霧天等不同情況，并自動調(diào)整頭燈亮度，減少對對向駕駛者的眩光干擾，同時確保足夠照明。這種技術(shù)在實車測試中已表現(xiàn)出能減少與照明相關(guān)的能耗高達 15% ，同時提高行駛安全性。在音頻系統(tǒng)中，利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的智能音響系統(tǒng)，現(xiàn)在可根據(jù)車內(nèi)聲學環(huán)境自動調(diào)整音量。系統(tǒng)能分析過去的用戶偏好數(shù)據(jù)和實時車內(nèi)噪聲水平，智能調(diào)節(jié)音響設(shè)置，以提供最佳聽覺體驗，在提高用戶音頻體驗的同時節(jié)約能源。

4.2 基于強化學習的控制策略優(yōu)化

這一方面主要是利用算法訓練系統(tǒng)自主學習并優(yōu)化其控制行為，以達到預定性能目標。在車輛電器控制背景下，強化學習主要用于優(yōu)化涉及動態(tài)決策的復雜任務(wù)，如動態(tài)車速控制、電池管理系統(tǒng)等。依托與環(huán)境的交互，系統(tǒng)能夠?qū)W習如何在各種駕駛情境下調(diào)整電器使用，以最大化能效。在電池管理系統(tǒng)中，強化學習算法可實時分析電池充放電狀態(tài)，自動調(diào)整電池充電策略，從而延長電池壽命。在實際應(yīng)用中，采用這種方法的一些電動車型已成功將電池使用效率提高約 15%～20% ，同時減少了維護成本。強化學習在自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢，該技術(shù)能使車輛根據(jù)實時交通情況調(diào)整車速，優(yōu)化行車路徑和時間，降低能源消耗。在高速公路駕駛測試中，使用強化學習優(yōu)化的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)，車輛行駛平穩(wěn)性整體提升，燃料消耗降低約 10% ，乘客體驗舒適度也得到相應(yīng)提高。

4.3利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測并維護車輛電器性能

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借出色的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測和診斷車輛電器系統(tǒng)的健康狀況。這些模型能從復雜數(shù)據(jù)輸人中學習到電器系統(tǒng)運行的細微變化，并預測潛在故障或性能下降，從而實現(xiàn)預防性維護[4。通過分析來自發(fā)動機、電池等組件的運行數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可識別出可能導致性能下降的趨勢，使維修工作能在故障形成前進行，大大減少停機時間。這些技術(shù)還能優(yōu)化車輛能效，實時調(diào)整電器負載，確保車輛在最佳狀態(tài)下運行，降低能源消耗。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個應(yīng)用是在車輛電器系統(tǒng)設(shè)計階段，通過模擬并預測電器組件在各種操作條件下的表現(xiàn)，工程師可在產(chǎn)品發(fā)布前識別潛在問題并進行相應(yīng)調(diào)整，提高產(chǎn)品可靠性。

5結(jié)束語

綜上所述，人工智能技術(shù)在車輛電器控制領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，各種人工智能技術(shù)為降低能耗、提升安全性開辟了新途徑。為將這些技術(shù)廣泛應(yīng)用于實際車輛電器控制系統(tǒng)，還需積極采取措施有效應(yīng)對一系列挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)不斷進步，人工智能將在車輛電器控制領(lǐng)域扮演愈發(fā)重要的角色，為汽車工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

參考文獻

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（編輯林子衿）