人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。

本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。

人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。

1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。

五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。

人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次

三大关键技术决定人工智能未来

三大关键技术决定人工智能未来 摘要 : 机器理解语言的技术、知识挖掘技术、对人的建模技术这三大技术再经过一段时间的发展后，对破解图灵测试是有可能的。 科幻作品中我们经常能够看到与人类一样聪明的机器人，但机器是如何在这背后存储知识的？是如何推理知识并运用知识的？最后又是如何实现与人的交互的？此次在的百度BIG大会上，百度技术副总王海峰博士总结了实现人工智能的三大关键技术，基本回答了这些问题，虽然讲的比较简单，但由于信息量过大没有一定背景的人是很难听懂的，所以我纯粹来给各位科普下。 关键一，让机器理解语言的技术

理解语言是一个从词语逐渐递进到事件的过程。 1，分词技术 让机器理解语言，也就是要让机器学会自己思考，那么就需要让机器去理解语言。而汉语的 理解与英语相比起来就显得更加困难，在英语中每个单词都是基本上可以被机器直接读取的，但是汉语在分词上则更为困难。我们来举几个列子。 “你|老张|着什么急|啊” “你|老张着|什么嘴|啊” 上面是一个简单的列子，修改一个字，意思就相差十万八千里，而机器根据字的不同则可以勉强分出来。但是下面这个列子就折腾了。 “乒乓球拍卖完了” 机器该怎么分？这就困难了，机器既可以分出两种意思“乒乓球|拍卖|完了” “乒乓|球拍|卖完了”

那么困难就来了，我们如何告诉机器这句话中的词该怎么分呢？对于人来说很简单，根据前后文马上就能识别出来，但是对于机器来说则极为艰难。 2，句子的分析技术 分词问题解决之后便是分析句子的问题，请看下面两句“谢霆锋|是谁|儿子” “谢霆锋|儿子|是谁” 对于机器来说，这两句话获得的关键分词信息是一样的，都是“谢霆锋”、“是谁”、“儿子”，这三个关键分词信息。我们该如何告诉计算机，因为顺序先后的原因而导致的语义的天差地别呢？ 这其中就需要对语言有很深入的分析，对语义理解，从而知道他们要找的答案是不一样。做到这单同样不容易。 3，上下文相关的分析技术 分析完一句话后，机器自然要推演到分析一篇文章的内容。 在《信息简史》中有一个很重要的信息原理，就是说当我们需要传递信息时，需要大量的冗余信息来保障信息的准确性，没用的废话越多则传递信息的准确性越高，同样对于让机器理解某句话也是基于同样原理。 但问题是，人可以依靠直觉抓取关键信息，而机器又凭借什么来抓取关键信息呢？又如何识别真正的信号与噪声？这也是至关重要的技术。 我们看以下三个列子

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点教学文案

我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在

人工智能在汽车自动驾驶中的应用

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/333917749.html, 人工智能在汽车自动驾驶中的应用 作者：蒋海 来源：《商情》2020年第15期 【摘要】近年来随着各类新型技术的逐渐发展进步，汽车行业也逐步被赋予了人工智能的概念。人工智能与汽车驾驶的融合促进了自动驾驶汽车技术的发展。本文就对于人工智能在自动驾驶汽车中的应用进行了简要的探讨分析，从当前阶段自动驾驶汽车发展的实际情况入手，对于实际应用进行了具体的分析，同时也对于人工智能在自动驾驶汽车中的发展前景进行了展望，希望能够为切实强化自动驾驶汽车的实际应用水平起到有力的作用。 【关键词】人工智能 ;汽车自动驾驶 ;应用分析 一、自动驾驶汽车的发展实况分析 所谓自动驾驶，通常又被称为无人驾驶、智能化驾驶等。相对于许多发达国家而言，我国在自动驾驶汽车方面的研究起步较晚，但经过了较长一段时间的研究发展，目前也已经取得了较为突出的成就。早在十几年前就已经有科研人员研发出了智能无人车，通过借助智能行为控制系统的优势性作用，使其能够在不存在特殊情况下的过程当中能够实现无人驾驶。另外还有研究院已经研发出了所谓的脑控汽车，脑控汽车就是通过借助脑电设备来捕捉人腦所发出的脑电信号，并通过对于信号进行全面的识别，将其转换为操作指令传达给汽车，以此来实现通过人脑控制来驾驶汽车的目的。尽管此类研究已经取得了一定的成果，但想要真正获得广泛的应用还需要开展更为深入的研究。目前越来越多的科研人员开始进行自动驾驶汽车方面的研究，在未来的一段时间当中，自动驾驶行业必然获得突出的发展。 二、人工智能在自动驾驶汽车中的应用 （一）人工智能在自动驾驶汽车路线中的应用 自动驾驶属于一类较为完整的软件交互系统，我们可以将自动驾驶软件部分大致分为环境感知模块、行为决策模块以及运动控制模块三大模块类型。其中，环境感知模块，简单来说就是指通过科学合理的运用传感器实现对于周边环境情况的感知。常见的环境感知模块包括雷达、摄像头、传感器等。除了能够掌握周边环境状态之外，同时也能够对于车身本身的状态信息进行了解。行为决策模块则需要充分依据实时路网信息以及周边的交通环境信息确保在满足交通规则要求的情况下实现安全稳定的驾驶决策。运动控制模块通过对于行驶轨迹的科学合理规划以及当前车辆所处位置和运行状态，实现对于汽车、油门刹车以及方向盘等的控制。 （二）人工智能技术在实际驾驶过程当中的应用

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次

中国人工智能发展白皮书2020

2019年人工智能发展白皮书

风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破 相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景 百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立 各领风骚：全球人工智能公司一览 目 录 01 02 03 04

前言 人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。 我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。最后，列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动，我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善，从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

浅谈人工智能中六大关键技术

浅谈人工智能中六大关键技术 当前，人工智能可谓是科技领域炙手可热的话题了，很多公司完善人工智能技术，研发人工智能产品。从Siri语音到智能家居，从无人驾驶到人工智能机器人，人工智能正在一步步改变我们的生活方式，我们还在憧憬着，人工智能还能带给我们些什么。现如今，人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。 机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就这项技术一个很成功的体现。 根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 深度学习技术 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以有人监督（需要人工干预来培训基本模型的演进），也可以无人监督（通过自我评估自动改进模型）。深度学习目前广泛运用于各类场合，在财资管理领域，如可以通过深度学习来进行现金流预测和头寸智能化管理。 深度学习则是是机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。 人机交互

人工智能三大分类

人工智能三大分类 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）

人工智能三大分类

人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法） 从数据中学习的算法有两种，无监督算法和有监督算 法。

自动驾驶汽车中人工智能的应用研究

车辆工程技术 85车辆技术 0　引言 汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，为汽车自动驾驶系统智能化发展提供更多技术支持，并且明确了汽车自动驾驶系统的发展方向。尤其是人工智能中的各种算法与Agent 技术等的应用，在很大程度上带动了汽车自动驾驶系统的发展。 1　汽车自动驾驶系统、人工智能浅析 1.1　人工智能 人工智能是科学发展与智能技术应用的产物，人工智能技术简称为AI，具备多元化研究系统，并且集开发算法、拓展专属于人的智能以及系统模拟等技术于一身，人工智能是现代化领先技术之一。人工智能技术的研究，从1956 年着手，经过不断的研究探索，70 年代在数据处理方面取得巨大突破，并且逐渐被应用到市场中，人工智能的研究价值得以显现。人工智能在2016 年中，以人工智能围棋软件的形式挑战欧洲围棋冠军，这代表着人工智能技术发展进入到新的发展阶段。根据人工智能技术研究为载体，逐渐将研究领域进行拓展，增加语言、图像识别与自主学习等功能，并且在研究理论方面不断创新。 人工智能通过对人的模拟，延伸更多智能科学技术，重点进行计算机科学分析，认清人工智能本质，通过模拟人的行为控制机器设备。当前人工智能技术越来越成熟，在很多领域开始应用，自动驾驶技术便是重要体现[1]。 1.2　汽车自动驾驶系统 汽车自动驾驶系统的兴起，主要基于人工智能技术，将人工智能研究与汽车自动驾驶技术相结合，更多发展领域得到人工智能的支持。汽车作为当代生活的关键设备，为人们出行带来很多便利。人工智能渗透到汽车发展领域，逐渐衍生出无人驾驶技术。无人驾驶技术下的汽车被称之为智能汽车，主要通过GPS 定位、雷达以及激光、传感器等智能设备，及时获取汽车行驶信息，并且全面分析路况，对汽车行驶进行彻底判断，结合驾驶情况选择适当的驾驶路径，以此实现对汽车的有效控制。无人驾驶技术对于智能技术要求十分严格，当前还在不断探索中，并没有得到全面性的驾驶普及。但是随着无人驾驶技术的发展成熟，该技术的普及速度加快，人工智能与汽车自动驾驶系统的有效结合，为汽车行业发展创造了更多机会。 2　人工智能在自动驾驶汽车领域的应用 2.1　总体技术路线 自动驾驶系统是一个由不同软硬件构成的交互式系统，其中，硬件包括自动驾驶芯片与汽车制造技术，软件包括自动驾驶软件、地图和通信网络。在软件部分，可以分成下列三个功能模块： （1）环境感知模块：采用传感器进行环境信息的感知，如利用摄像头等装置来进行环境信息的实时获取，并利用GPS实现车身状态信息的动态获取。 （2）行为决策模块：以现有的路网、环境与驾驶等信息为依据，在遵循交通规则的基础上，给出最佳自动驾驶决策，即运动控制指令。 （3）运动控制模块：以规划确定的行驶路线为依据，结合当前车辆所处位置、时速及姿态，发出对相应的控制指令[2]。 2.2　人工智能具体应用 （1） 保证交通的高效性。地图以大数据网为依据为用户提供实时信息并给出更改线路的建议，这样能大幅度提高交通效率，同时这也是车联网具体应用表现形式。将汽车接入到互联网后，能与周围物联网相关数据相结合，此时利用人工智能技术能实现实时处理，从而更加智能且快速地给出最佳规划路线。 （2）保证驾驶的安全性。实现自动驾驶前，智能化的辅助驾驶系统已经开始大规模应用。现在以ADAS等为主要代表的智能系统已经在汽车上得到广泛应用。对于ADAS，它引入了人工智能技术，如图像识别与传感器技术等，使自动驾驶达到了第二级，部分达到第三级。这为后续更高级别的自动驾驶奠定了良好基础。同时，通过对人工智能的引入，还能从根本上保证驾驶安全性，减少或避免由于驾驶者自身能力有限产生的事故意外。 （3）保证管理的水平。人工智能还能应用于管理环节，如企业和渠道管理，包括市场营销，通过对人工智能的引入，能降低成本，保证管理的效率与水平。例如，在营销管理中可以利用人工智能实现大数据分析，从而掌握不同消费者的需求，实现精准营销。 （4）保证出行的舒适性。将人工智能引入到车载应用方面能在良好响应指令的基础上，提高行车舒适性。如，在汽车解锁方面采用生物识别技术，如步态、声纹或面部识别；利用人工智能还能使汽车以天气状况为依据，结合用户实际状态对空调系统进行自动调整，使车内空间温度保持在舒适状态下。 2.3　自动驾驶实现难点 汽车和人工智能之间的结合，需要经过以下三个阶段：第一阶段为技术爆发、第二阶段为混合过渡、第三阶段为智能交通，现在我国还处在第一阶段，企业将重点放在研发新技术方面，降低传感器等装置的生产成本，提高商用水平等。要使自动驾驶真正变成现实，需要解决以下几个问题：其一，政策法规的制定和完善；其二，基础设施建设；其三，高精地图软件开发；其四，技术标准制定；其五，提高民众接受度。 每一个问题都是一个很大的挑战，调查结果表明，现在全球每年都会有约130万人因交通事故丧生，但只有不足60%的人可以接受汽车自动驾驶，对于自动驾驶，它最令人担忧的还是安全性。然而，理论上讲，自动驾驶要比驾驶者驾驶更安全，因为它不会产生任何对驾驶安全不利的负面情绪。由此可见，当务之急是要在开发的同时打消对人们对自动驾驶的错误认识，使人们对自动驾驶产生足够的信心[3]。3　结束语 当前，自动驾驶系统中还存在一定问题，想要实现车辆自动驾驶并真正推广，还有些遥远，但是，随着及其学习算法等技术的发展，自动驾驶技术必然上升更高台阶。相信在未来实现自动驾驶将成为必然趋势。 参考文献： [1]赵铭炎.浅析人工智能在自动驾驶中的应用[J].中国新通信,2019, 21(05):107-108. [2]冯玮.车辆自动驾驶中人工智能的应用实践微探[J].中国战略新兴产业,2018(16):135. [3]井泉.浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用[J].轻型汽车技术，2018(Z1):51-54. 自动驾驶汽车中人工智能的应用研究 张永翔 （山东科技大学,山东 青岛 266000） 摘　要：无人驾驶汽车拥有一个显著特征，信息化程度非常高，对电脑系统安全性等要求较高。若电脑程序出现混乱、信息泄露、病毒入侵等，极易危害汽车行驶安全，这些问题必须解决，才能保障自动驾驶系统的应用与推广。本文主要分析了自动驾驶汽车中人工智能的应用。 关键词：自动驾驶；人工智能；汽车工程

人工智能三大分类

人工智能三大分类 认知学习;机器学习;深度学习 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）

浅析2018人工智能曲线五个阶段的关键技术

浅析2018人工智能曲线五个阶段的关键技术 工智能被广为关注，但是一些想法恐难达到预期。本成熟度曲线将追踪AI 基本趋势和未来创新，以确定人工智能技术发展的范围、状态、价值和风险。 2018曲线五个阶段的关键技术 （一）上升阶段 1 人工智能管理 用预测模型和算法，指导人工智能的应用和使用，优化决策权的分配，确保组织对风险的问责和投资决策过程的掌控。不论是何种人工智能，数据源要真实可信。为了避免片面的信息，要求汇聚新的、不同的，甚至是矛盾的数据与您已经使用的数据相结合，以尽量减少人工智能带来的偏见的风险。 2 通用人工智能 通用人工智能也被称为“强人工智能”。目前的人工智能看起来具有人类一样的学习、推理和适应能力，但它们缺乏常识、智能和广泛的自我维护和复制手段。在人工智能方面取得的实际进展仅限于弱人工智能。如今的人工智能技术无法被证明具有相当于人类智能的能力(对于证明此类智能的测试，缺乏共识本身就是一个问题)。在某种程度上，有可能制造出一台接近人类认知能力的机器，但我们很可能要等几十年才能完成必要的研究和工程。 前沿人工智能技术正在推动目前被认为是“惊人的创新”，包括深度学习工具和相关的自然语言处理能力，这些创新正在做我们以前认为技术做不到的事情。然而，它们通常只是刚刚从实验室出现的研究工具，而且随着时间的推移，我们对工程原理没有完全的理解，反而了解它们的局限性，针对性制定可行的研发指导策略。随着这种好奇心热度逐渐消退，人们会慢慢开始感到厌烦。 特殊用途的人工智能将对商业和个人生活产生巨大的破坏性影响。但是在技术出现重大突破之前，应该忽略任何供应商关于他们的产品具有通用人工智能这一说法，往往是程序员

人工智能在车辆自动驾驶中的应用

人工智能在车辆自动驾驶中的应用 王洪升,曾连荪,田蔚风 (上海交通大学电信学院导航与控制研究所,上海200030) 摘要:本文提出了一种新的基于人工智能的感知/计划/动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证了该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。 关键词:智能交通系统;人工智能;智能车辆;自动驾驶;知识库 中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1003-7241(2004)06-0005-04 Application of Artificial Intelligence in Autom atic Drive for Intelligent Vehicles WANG Hong-sheng,ZENG Lian-sun,TIA N Wei-feng (Institute of Navigation and Control,Shanghai Jiaotong University,Shanghai200030,China) Abstract:This paper presents an innovative method for implementing automatic drive for i ntelligen t vehicles using Artificial Intelli gence based on the sense/plan/act agent architecture.Theory of the archi tecture is described which explains that some problems in automatic driving can be solved efficiently.The i mplementation of the automatic dri ving using knowledge database based on this archi tecture is discussed.Simulation studies have been conducted to verify that the proposed method can be efficien tly utilized in automatic driving for intelligent vehicles. Key words:Intelligent transportation systems;Artificial i ntelligence;Intelligent vehicles;Automatic driving;Knowledge database 1引言 20世纪80年代后,日益拥挤的交通给人们带来交通堵塞、事故频发、环境污染和危害人类生命财产等一系列的困扰。为了排除这些困扰,集通讯、信息和管理于一体的智能交通系统(ITS)应运而生。 ITS一般由两部分组成,即智能道路及交通控制系统和智能车辆。目前智能道路系统的构建还处于起步阶段,相应的基础设施建设周期长且投资大,所以发展智能车辆及车辆自动驾驶系统,通过提高车辆自身的智能的方案是目前实现安全、高效的自动驾驶的最佳选择,同时它还可以为将来开发完备的自动高速交通网络环境中运行的智能车辆奠定基础。 收稿日期:2003-11-11 车辆自动驾驶系统主要由车辆自动驾驶控制系统和车辆自动路径导引系统组成。其中车辆自动驾驶控制系统对车辆进行横向和纵向的控制,而车辆自动路径导引系统为车辆动态规划最优的路径。近年来,车辆自动驾驶的研究取得了很大的进展,特别是图论法、神经网络法和遗传算法等[1][2][3][4]的应用。其中以Dijkstra算法为代表的图搜索法[2]在各种优化问题中得到了较为广泛的应用,并且这种算法的解是全局最优的。但是这种算法需要建立邻接矩阵,会耗费巨大的存储量,且其计算量与网络结点数目为立方关系。而智能车辆自动驾驶的路径导引要在结点数非常大的数字地图数据库中进行搜索,所以该方法存在计算量大和对计算机存储要求高的缺点。 本文提出将人工智能的基于感知P计划/动作agent结构[5]应用于车辆自动驾驶中,从感知、思维和行为三个层次模拟人为 5 u es of Aut oma tio n&Ap p licat io ns|

人工智能对自动驾驶汽车的影响

http ：//https://www.docsj.com/doc/333917749.html, 近十年来，汽车行业经历了飞速变化，车联网越来越普及，电动机等新的动力系统逐渐成为主流，汽车自动化水平也在不断提高。 每种趋势背后都有强劲的推动力，但其中或许最重要的一个因素是安全。 人类驾驶很容易犯错，每年在交通事故中丧生的130万人中， 有94%是因为这些错误造成的，另外还有2000万到5000万人因交通事故受伤或致残。在许多国家中，除了伤亡人数外，交通事故产生的成本估计占国家GDP 的1%至20%。 为此，许多汽车制造商开始尝试自动驾驶。自动驾驶汽车需要新的摄像头、雷达和激光雷达（LIDAR ）模块，另外还需要处理器和传感器融合引擎控制单元（ECU ）-以及新的算法、测试和验证，这些都是为了实现真正的自动驾驶。根据市场分析公司HIS Market 的数据，从2016年到2023年，自动驾驶预计将推动汽车电子系统价值的复合年增长率达到60%。这种增长将使汽车在未来10到15年内， 自动驾驶水平稳步提高。 汽车设计中引入人工智能和深度学习 汽车系统设计人员最初是在高级辅助驾驶系统（ADAS ）中运用了传统的嵌入式视觉算法。汽车自动化发展的主要推动因素之一是增加了人工智能（AI ）技术，尤其是基于在多层卷积神经网络（CNN ）上实现深度学习算法的人工智能技术。这些算法在汽车自动化所必备的对象识别和场景分割任务中，有着极好的发展前途。 自动驾驶汽车需要“看到”前方的道路并了解周围环境，因此需要综合部署摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR ）和超声波来完成这一任务（图2）。 每个摄像头收到要处理的未压缩视频流时，人工智能将启用对场景中多个对象的检测和识别，从而提高车辆的情境感知能力。应用人工智能算法应 该能缩短开发ADAS 所需的时间。原因在于实施了有效的神经网络后，根据新情境对 其进行调整并不涉及 编写新的代码，而只需要用新数据集对其重新 人工智能对自动驾驶汽车的影响 新思科技供稿 *架构基于宝马、沃尔沃、奥迪、 日产现有试制车平台图1随着车辆自动化水平的提高，传感器数量也会随之增加（资料来源：IHS Markit ） 图2自动驾驶汽车能“看到” 周围环境所需的传感器75

人工智能技术成为新热点

人工智能技术成为新热点 摘要：随着现代科技的进步，人工智能成为了热点，谷歌、微软、脸书(Facebook)、IBM、亚马逊等公司纷纷大力发展人工智能，人工智能是引领技术变 革的核心驱动力，各国甚至将人工智能作为战略必争点展开布局。本文从人工智 能的概念入手，分析国内外人工智能技术的运用及发展趋势。 关键词：现代；信息战；反无人机；技术 创造人工智能是为人类服务。现在的日常生活中随处可见人工智能技术的运用，人工智能技术正在掀起新一轮的科技革命，世界上主要发达国家都从国家层 面加强了对人工智能的顶层设计和系统协调，重视人工智能人才的培养，完善大 数据、云计算等人工智能的基础架构，注重引导人工智能推动社会发展。 一、人工智能技术的兴起 人工智能（artificial intelligence，简称ai）是研究人类智能活动的规律，构造 具有一定智能性的人工系统，是计算机学科的一个分支，被称为世界三大尖端技 术之一（空间技术、能源技术和人工智能）。主要是通过研究使计算机来模拟人 的思维过程和智能行为（如学习、思考、推理、计划等），主要包括计算机实现 智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。 近三十年来人工智能技术飞速发展，逐步成为一个独立的分支，在理论及实践上 都已自成系统。目前的机械化水平、自动化水平较高，而机械化、自动化发展到 一定程度就会向智能化发展，人类社会已经进入信息化时代，信息化的发展必须 有智能化作为支撑，人工智能技术渗透到社会的每个角落，在车辆调度、故障诊断、军事指挥、地质分析等问题中发挥极大的作用。目前的人工智能技术发展呈 现各学科交叉融合的多元化趋势。 二、人工智能技术的运用 “智能家电”、“智能机器人”等名词逐渐兴起，人工智能技术进入到生活中改 革领域，给人们的生活带来极大的便利。目前人工智能技术的运用领域主要有：（一）深度学习。人工智能技术研究的一个最重要的成果就是机器的深度学 习能力，同时其也是人工智能技术最为突出的一个表现手段。深度学习的功能极 其强大，深度学习最经典的是AlphaGo,通过不断地学习案例，一次一次更新算法，最终战胜围棋大师李世石。机器的深度学习将大大优于人类的学习效果，可以预 见深度学习在未来将有着越来越广泛的应用。 （二）语音识别。通俗来说语音识别技术就是将语音转化为文字，对其进行 识别认知和处理。在信息化时代的背景下，可以通过对人工智能进行应用，通过 对语音识别实现对语言的翻译。虽然目前的语言技术并不成熟，在应用过程中还 存在着一定的问题，还无法将任意输入的语言，转换为高质量的译文，更加无法 实现对整篇文章的理想化翻译，但是，相信随着人工智能技术的不断发展，语音 识别或语言翻译在未来会得到理想化的运用。 （三）智能检索。例如我们在上网时网站会根据之前浏览过的页面推送出我 们感兴趣的内容。在大数据时代的今天，人们的生活工作中都伴随着大量的数据，这些数据给人们提供极大便利，但在纷繁复杂的数据中如何快速找到有用的信息 同样成为了人们要面临的问题，研究人工智能检索功能已经成为了科技发展的前提。目前已经比较成熟的技术有数据库系统，其就是一个能够存储大量特定学科

自动驾驶人工智能

第20卷第 5.6期 2017年6月POWER SUPPLY TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS V〇1.20 No.5.6 Jun.2017 自动驾驶人工智能 茅于抗 (清华大学自动化系，北京100084) 据统计，全世界每天都有八亿辆汽车在马路上 跑。据预测，每年新销售的汽车达1.5亿辆，报废的 车没有这么多，所以全世界运行的汽车总量还在不 断增加，何况我们“发展中国家”，汽车的拥有量还 会增加得更快。 现在的汽车都是有人操作的，学会开汽车一般 要经过驾校训练、考试合格后，才能领取驾驶执照；上路也要经过先有专业驾校老师陪同训练一段时 间后，才能独立上路。这个过程是免不了的。你不能 期望，有了自动驾驶系统，你就不必上驾校学开车 了。 驾驶汽车必须注意力集中，稍不留神就容易出 事故，不是自己的车碰坏了，就是撞了人，还可能自 己受伤了，引起了大麻烦。那么如果采用了自动驾 驶，是不是能更安全了呢？应该是，但没法证明。至 少现在还没有那个国家准许无人驾驶的汽车上路。这说明，"自动驾驶"技术还没有达到人驾驶的水平。至少交通运输的主管部门还不认可自动驾驶会比 有人驾驶可靠。 世界各个大汽车公司都已研究自动驾驶多年，有的公司声称已经有了成熟的自动驾驶系统，但是 为什么交通运输主管部门不敢批准无人驾驶汽车 上路？因为还没法证明：机器自动驾驶会比人驾驶 更安全、更可靠。开了自动驾驶的汽车，万一出了事 故，是驾驶员的责任，还是自动驾驶系统的责任？出售自动驾驶系统的公司还负责赔偿吗？官司就打不清了。 要是你在马路上看见一辆没人驾驶的汽车向 你这边开来，你会不感到害怕吗？至少到现在，无法 想象：竟然有一天，马路上跑的汽车会是没有人在 驾驶的。 其实，无人驾驶技术在飞机上早已实现了。不 用说，众所周知的“无人机”就是没人驾驶的飞机。 其实普通的民航机，驾驶员也不是老坐在那里 “开飞机”的，只要给定目标和驾驶参数，自动驾驶 系统就能维持飞机长时间的正常的飞行。可以想 象，飞机的起飞，操作比较简单，容易实现自动驾 驶。但是飞机下降，技术要复杂得多，可能驾驶员也 不放心完全交给自动化系统去操作。 据说，要实现汽车自动驾驶，必须给汽车装六 个摄像头，监视六个方向的信息。然后根据设定的 道路目标去前行，遇到障碍物时知道回避或后退。现在，已经有了 5P S系统帮助汽车驾驶了，但也只 是给驾驶员一个参考：向前行，或后退，不能代替驾 驶员的工作。道路上的复杂情况是很难预测的，自动驾驶系统首先必须会观察十字路口的红绿灯，根 据红绿灯信号来控制汽车在十字路口该停、该走、可以拐弯，等等，这时，红绿灯还不是开停车的充分 条件，还必须注意观察前后左右有无其他车辆，它 们的行动意图是什么，更要注意，有没有行人出现，还有小孩会自己乱跑到马路中间，必须注意避让。在过环岛（roundabout)时，知道左（下转第64页） -62-