摘要：人工智能技術的飛速發(fā)展，使其在智能網聯(lián)汽車領域的應用成為推動現(xiàn)代交通革新的關鍵動力。探討了人工智能的核心技術如機器學習、深度學習以及神經網絡，分析了智能網聯(lián)汽車的關鍵功能，如自動駕駛、車輛通信（V2X）、環(huán)境感知、決策制定以及維護與故障診斷等，研究了人工智能技術與智能網聯(lián)汽車技術的融合與應用路徑，以提高車輛的自主性、互聯(lián)性和安全性。

關鍵詞：人工智能技術；智能網聯(lián)汽車；環(huán)境感知

中圖分類號：U469? 收稿日期：2024-03-20

DOI：1019999/jcnki1004-0226202406021

1 人工智能技術概述

人工智能技術涵蓋廣泛的算法和模型，特別是機器學習、深度學習和神經網絡，這些技術的融合與應用為智能汽車的自主性、互聯(lián)性和安全性提供了強有力的技術支撐。機器學習作為人工智能的一個重要分支，側重于通過算法讓機器從數(shù)據(jù)中學習，無需顯式編程即可做出決策。這一技術的發(fā)展使得智能網聯(lián)汽車能夠從復雜的行駛環(huán)境中迅速學習并調整其行為，實現(xiàn)如路徑規(guī)劃、交通行為分析等功能。

深度學習作為機器學習的一種特定形式，通過模擬人腦的結構和功能來處理數(shù)據(jù)，特別是利用深層神經網絡。這種多層次的網絡結構可以處理和識別大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集，如圖像和語音，是實現(xiàn)高級自動駕駛功能的關鍵。在智能網聯(lián)汽車中，深度學習被用于從海量傳感器數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以實現(xiàn)對復雜交通場景的快速響應和準確判斷。

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

2 智能網聯(lián)汽車的技術框架

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

自動駕駛技術作為智能網聯(lián)汽車的核心，利用各種傳感器（如攝像頭、雷達和激光雷達）收集的數(shù)據(jù)，通過AI的強大處理能力進行快速分析和決策，從而實現(xiàn)車輛在沒有人工干預的情況下的行駛。這包括復雜的操作如換道、轉彎、加速和減速，以及在各種天氣和光照條件下的穩(wěn)定駕駛。自動駕駛系統(tǒng)還能實時處理突發(fā)事件，如交通事故或路障，通過即時計算車聯(lián)網（V2X）技術則是通過通信系統(tǒng)將車輛與其他車輛、路邊設施以及交通管理中心連接起來，形成一個信息共享和協(xié)調一致的網絡。這種互聯(lián)互通不僅提高了交通管理的智能化水平，還極大地增強了道路使用的安全性。

環(huán)境感知系統(tǒng)是通過集成的傳感器陣列對車輛周圍環(huán)境進行實時監(jiān)控，識別和分類各種靜態(tài)和動態(tài)的對象，如其他車輛、行人、動物和障礙物等。這一系統(tǒng)的核心在于其高級的圖像識別技術和物體追蹤技術，它們依賴于深度學習模型來提高識別的準確率和處理的速度。因此，環(huán)境感知不僅支持自動駕駛的安全性，也為決策系統(tǒng)提供了必要的輸入信息。

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

3 人工智能技術在智能網聯(lián)汽車領域的應用路徑

31 環(huán)境感知

智能網聯(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習技術，特別是卷積神經網絡（CNNs），來處理和分析從各種傳感器收集到的大量數(shù)據(jù)。卷積神經網絡在圖像識別領域的應用已被廣泛證明，其在智能網聯(lián)汽車中的應用也同樣有效。通過車載攝像頭捕捉的圖像數(shù)據(jù)，CNN可以識別和分類各種道路標志、信號燈以及前方和周邊的車輛和行人，這種圖像處理技術利用其多層次的結構來提取圖像中的關鍵特征，并通過訓練過的模型來進行快速準確的識別和反應。

智能網聯(lián)汽車還配備了雷達和激光雷達（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，提供準確的距離和速度數(shù)據(jù)。雷達和LiDAR的數(shù)據(jù)與攝像頭的視覺數(shù)據(jù)相結合，可以為車輛提供一個全方位的環(huán)境感知解決方案。深度學習算法在此過程中扮演了數(shù)據(jù)融合的角色，它能夠整合來自不同傳感器的信息，提供一個統(tǒng)一的輸出，以輔助決策系統(tǒng)做出更為精準的駕駛決策［3］。

在實際應用中，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠實時監(jiān)控周圍的動態(tài)變化，還能預測潛在的風險和變化，從而提前做好準備。例如，通過識別行人的意圖和速度，系統(tǒng)可以預測行人可能的移動路徑，提前調整車速或改變行駛路線，以避免潛在的碰撞。

32 決策制定

智能網聯(lián)汽車的開發(fā)中，決策制定系統(tǒng)是至關重要的，因為它直接影響到車輛在復雜交通環(huán)境中的表現(xiàn)和安全性。這一系統(tǒng)的核心是機器學習技術，尤其是強化學習，它使得車輛能夠在不斷變化的道路條件中自主學習并優(yōu)化其行駛策略。強化學習是一種特殊類型的機器學習方法，它依賴于與環(huán)境的互動來學習達到目標的最佳策略。在智能網聯(lián)汽車中，這意味著系統(tǒng)可以通過不斷地試錯過程，學習如何在特定情況下作出最佳決策。例如，車輛可以通過實時收集的環(huán)境數(shù)據(jù)來調整行駛路徑，優(yōu)化速度，或進行避障操作，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)的實際應用涵蓋了路徑規(guī)劃、避障和速度調整等多個方面。在路徑規(guī)劃方面，智能網聯(lián)汽車使用強化學習模型來預測和規(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間，也提高了燃油效率。在避障方面，車輛必須能夠實時識別并響應路面障礙物、行人或其他車輛的突然變動。通過訓練，強化學習模型能夠使車輛學習在何種情況下采取剎車或繞行，以避免碰撞。速度調整也是智能網聯(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，強化學習算法可以幫助車輛確定最安全和最有效的行駛速度。通過不斷學習其他車輛的行駛模式和交通信號的變化，系統(tǒng)能夠調整車速以適應當前環(huán)境，確保安全和流暢的行駛體驗。

為了實現(xiàn)這些高級功能，智能網聯(lián)汽車的決策制定系統(tǒng)還必須具備高度的計算能力和實時響應能力。這通常通過車載計算平臺實現(xiàn)，該平臺配備有高性能處理器和大量存儲空間，以支持復雜的機器學習算法和大數(shù)據(jù)處理需求。智能網聯(lián)汽車中的決策制定是一個技術密集且高度復雜的過程，涉及多種機器學習技術和算法，通過不斷的技術發(fā)展和優(yōu)化，這些系統(tǒng)不斷提高了智能網聯(lián)汽車的自動駕駛能力，使其能夠在復雜的交通環(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)化是智能網聯(lián)汽車技術發(fā)展中的重要里程碑，深度學習與神經網絡在此過程中起到了核心作用，這些先進的計算框架使得汽車能夠不僅識別復雜的道路環(huán)境，還能根據(jù)不斷變化的駕駛條件自我調整行為，從而顯著提升自主駕駛系統(tǒng)的整體性能和可靠性。深度神經網絡，特別是卷積神經網絡（CNNs）和循環(huán)神經網絡（RNNs），已經被廣泛應用于視覺識別和序列數(shù)據(jù)處理，這在自主駕駛汽車中尤其關鍵。

例如，CNNs可以從攝像頭捕獲的圖像中有效識別路標、交通信號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。通過對大量的道路駕駛數(shù)據(jù)進行學習和訓練，這些網絡能夠預測和解釋周圍環(huán)境的動態(tài)變化，提供即時的駕駛決策支持。RNNs的應用使得自主駕駛車輛能夠處理如速度和方向變化等時間序列數(shù)據(jù)，優(yōu)化長距離駕駛和復雜交通環(huán)境中的行為預測。這種類型的神經網絡特別適合于處理與時間相關的數(shù)據(jù)，使汽車能夠從歷史行駛模式中學習，并預測未來的道路條件和可能的危險情況。

自主駕駛算法的另一重要優(yōu)化方向是增強學習。通過模擬駕駛場景并在模擬環(huán)境中不斷進行試錯，增強學習算法允許車輛自我學習和調整策略以達到最優(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)事件中的應對能力，如緊急剎車和避障操作，這對于實際道路駕駛是極其重要的。通過不斷迭代和優(yōu)化這些深度學習和神經網絡算法，自主駕駛系統(tǒng)的智能水平和適應能力不斷提升，其包括了在安全性和效率上的改進，還包括能夠更加精確地理解和預測人類駕駛員的行為，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、車輛與基礎設施之間的通信（V2X）

車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的通信（V2X）技術是智能網聯(lián)汽車領域的關鍵創(chuàng)新，其增強了車輛的環(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V2X技術，智能網聯(lián)汽車可以在實時基礎上與其他車輛及路邊基礎設施共享信息，從而實現(xiàn)更加高效和安全的交通流動。V2X通信涵蓋了多個方面，包括車對車（V2V）、車對基礎設施（V2I）以及車對網絡（V2N）的通信。這些通信模式使得智能網聯(lián)汽車能夠接收和發(fā)送關于道路狀況、交通流量、事故警告以及天氣信息的更新。例如，通過V2V通信，一輛車可以將自己檢測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，從而避免潛在的碰撞。同樣，V2I通信允許車輛與交通信號燈等基礎設施進行互動，優(yōu)化停車和啟動的時間，有效減少交通延誤。

機器學習在V2X通信中的應用，進一步增強了這些技術的功能。通過收集來自車輛和基礎設施的大量實時數(shù)據(jù)，機器學習算法可以預測交通模式，并據(jù)此優(yōu)化路線和交通信號控制。這些數(shù)據(jù)還可以被用于訓練模型以識別潛在的危險情況，比如自動檢測交通事故或道路障礙物，實時調整交通信號，從而提升道路的整體安全性。

實際應用中，智能網聯(lián)汽車利用機器學習算法處理和分析這些復雜的數(shù)據(jù)集，提取有價值的洞察，以支持決策過程。例如，算法可以識別何時車輛過于密集，自動調整車速或建議駕駛員采取替代路線。這不僅優(yōu)化了個別車輛的行駛效率，也為整個交通系統(tǒng)帶來了流暢性和可預測性的提升。V2X通信和機器學習的結合為智能網聯(lián)汽車提供了一個高度動態(tài)和互聯(lián)的駕駛環(huán)境，這種環(huán)境不僅提高了個體車輛的運行效率，還極大地提升了整個交通網絡的安全和效率［5］。

35 維護與故障診斷

智能網聯(lián)汽車領域的維護與故障診斷技術通過利用機器學習的先進方法實現(xiàn)了車輛健康狀態(tài)的實時監(jiān)控和預測性維護，從而提高了車輛的運行效率和安全性。機器學習模型在這一過程中扮演著核心角色。通過從車輛各部分傳感器收集數(shù)據(jù)，如發(fā)動機溫度、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)以識別出可能預示故障的模式。例如，通過對發(fā)動機溫度的長期跟蹤和分析，機器學習模型能夠識別出與正常范圍相比異常的溫度波動，從而預警潛在的發(fā)動機問題。這些模型也能利用歷史維護數(shù)據(jù)來預測未來可能需要進行的維護工作。通過對比類似車型或同一車型在相似條件下的維護記錄，機器學習算法可以準確預測特定部件的壽命以及潛在的故障點。這種預測不僅為車主提供了提前維護的可能，還幫助維修工作更加有針對性，從而節(jié)省時間和成本。

在實際應用中，智能網聯(lián)汽車的維護系統(tǒng)可以通過車載通信系統(tǒng)將這些預警信息實時傳遞給駕駛員或遠程維護中心，此種通信確保了即使在駕駛過程中，車輛的健康狀況也能得到實時監(jiān)控，并在首次發(fā)現(xiàn)問題時即刻提醒駕駛員或自動調度維修服務，極大地提高了處理故障的效率和效果。通過機器學習的應用，智能網聯(lián)汽車的維護與故障診斷能力已經實現(xiàn)了質的飛躍，這種技術的進步不僅優(yōu)化了車輛的日常運行，降低了意外故障的風險，還提升了整個汽車行業(yè)對于維護策略的革新，為車主和制造商提供了更高效、更經濟的運營方案。

4 結語

智能網聯(lián)汽車技術的發(fā)展標志著技術創(chuàng)新的新篇章，也預示著對傳統(tǒng)交通模式的深刻變革。未來，隨著這些技術的進一步成熟和普及，可以預見一個更安全、更高效、更智能的交通環(huán)境，其將提升駕駛體驗，更將推動全球交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為社會經濟帶來廣泛而深遠的影響。

參考文獻：

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作者簡介：

湯忠盛，男，1992年生，博士研究生，副教授，研究方向為智能網聯(lián)汽車、燃料電池、新能源汽車、氫能源技術。

基金項目：四川省民辦教育協(xié)會2023年研究課題“民辦高?？蒲蟹床笝C制與模式研究——以吉利學院為例”（MBXH23YB74）