序論：在您撰寫人工智能在汽車自動駕駛中的作用時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的1篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。

1引言

在當前的信息時代發(fā)展中，汽車行業(yè)迎來了極大的整體格局變化和顛覆，隨著通信、新能源、互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)紛紛涉足汽車領域，為傳統(tǒng)的汽車行業(yè)帶來了強烈的沖擊，汽車的產品形態(tài)和功能發(fā)生了極大的轉變，逐步向著新能源、輕量化、便捷化、智能化的方向發(fā)展，汽車從單純的交通工具向著數(shù)字空間、儲能單元和移動智能終端的方向轉化，為汽車賦予了更加多樣化的使用功能；其次，隨著社會的發(fā)展，人們的消費需求和意識發(fā)生了重大轉變，原本對于汽車的代步功能和使用功能的需求正在不斷降低，個性化、科技感、多功能的年輕化需求逐步增長，促使著汽車行業(yè)進行功能和服務內容的不斷優(yōu)化升級；同時，新興科技企業(yè)對傳統(tǒng)汽車行業(yè)的強烈沖擊讓整體的汽車產業(yè)格局和生態(tài)體系發(fā)生了極大的轉變，傳統(tǒng)汽車企業(yè)必須進行產業(yè)結構的優(yōu)化調整和技術領域的不斷升級，以應對智能化、現(xiàn)代化的行業(yè)發(fā)展趨勢。因此，汽車的智能化自動駕駛是必然的發(fā)展方向，加強人工智能在汽車自動駕駛中的應用質效，是進一步實現(xiàn)汽車行業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的必然舉措。

2人工智能在汽車自動駕駛中的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1人工智能和自動駕駛技術

人工智能技術是通過對人類智能的研究、模擬和拓展實現(xiàn)機器智能化發(fā)展的技術，主要包括計算機視覺、自然語言理解和交流、機器人學、認知與推理、博弈與倫理以及機器學習等六大領域，且各領域相互影響、相互促進，形成完整的人工智能技術。人工智能的發(fā)展主要是通過機器學習實現(xiàn)在算法框架內對數(shù)據(jù)信息進行結構和規(guī)律的自動總結和學習，與新數(shù)據(jù)進行比對識別，實現(xiàn)自我學習和自動控制，是增強人工智能學習能力和行動能力的重要核心。將人工智能應用于汽車自動駕駛，主要是將計算機視覺和機器學習與GPS定位技術、傳感器技術、大數(shù)據(jù)技術等進行有機融合，獲取大量的地圖數(shù)據(jù)、行車軌跡數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)等，并進行深度學習，進而制定精確的汽車路徑規(guī)劃和駕駛行為決策，實現(xiàn)汽車的自感知、自學習、自適應和自控制，實現(xiàn)對汽車的自動化、智能化控制。

2.2技術發(fā)展路線

當前的汽車自動駕駛發(fā)展路線主要分為兩種，一種是漸進式發(fā)展路線，從輔助駕駛開始，逐步實現(xiàn)部分自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛，形成階段式的逐步升級，主要適用于傳統(tǒng)車企的汽車自動駕駛發(fā)展；另一種是顛覆式發(fā)展路線，直接從完全自動駕駛入手，以全面、系統(tǒng)的整車自動駕駛設計為研究方向，實現(xiàn)汽車自動駕駛，這種發(fā)展路線對人工智能技術的要求較高，主要存在于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科研機構等的汽車自動駕駛研究中。這兩種發(fā)展路線的不同，主要是由于發(fā)展基礎和需求的不同所造成的，傳統(tǒng)車企在汽車的整體設計和制造中有著大量的完善經(jīng)驗，但對人工智能技術的研究和應用相對不足，同時也注重于對駕駛安全感的思考，因此通常選擇漸進式的逐步研究和升級，保障汽車自動駕駛的安全、穩(wěn)定；互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的人工智能技術和相關信息技術相對高端，能夠較為輕松地實現(xiàn)高效率的自動駕駛，注重于用戶的使用體驗和汽車功能的多樣化發(fā)展，因此通常采用顛覆式發(fā)展路線，實現(xiàn)對智能汽車的整體重構。現(xiàn)階段，兩種發(fā)展路線都能夠實現(xiàn)汽車自動駕駛的安全輔助功能，能夠實現(xiàn)相關技術的相互促進、相互提升，是實現(xiàn)汽車自動駕駛的重要發(fā)展途徑。

2.3各國發(fā)展現(xiàn)狀

歐洲的汽車自動駕駛發(fā)展情況十分良好，尤其是德國，作為研究汽車自動駕駛技術最早的國家，各個傳統(tǒng)車企都制定了汽車自動駕駛發(fā)展戰(zhàn)略，2017年，寶馬公司與英特爾等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行了自動駕駛汽車的合作開發(fā)計劃，2018年，奔馳公司與博世和英偉達等企業(yè)進行了L4和L5級別的無人駕駛汽車的合作開發(fā)計劃，各個車型的自動駕駛功能也逐步實現(xiàn)了初步應用，正在向著更加完善的智能化駕駛的方向發(fā)展，市場前景廣闊。美國的自動駕駛技術長期處于世界前列，自09年谷歌公司宣布加入無人駕駛汽車研發(fā)的行列中后，各傳統(tǒng)車企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛加入賽道，美國的汽車自動駕駛更加偏向于傳統(tǒng)車企和互聯(lián)網(wǎng)公司的相互合作，由互聯(lián)網(wǎng)公司實現(xiàn)自動駕駛軟硬件一體化方案，傳統(tǒng)車企進行車輛的整體設計和制造，并由擁有自動駕駛關鍵技術的企業(yè)進行技術升級和支持，聯(lián)合實現(xiàn)汽車自動駕駛的完善發(fā)展。整體看來，汽車自動駕駛是汽車行業(yè)的主要發(fā)展趨勢，具有廣闊的市場空間和良好的發(fā)展前景。

2.4我國發(fā)展現(xiàn)狀

我國的汽車自動駕駛最早是由國家立項、國防科技大學研制成功的智能小車，后在1992年由北京理工、國防科技等高校實現(xiàn)了真正能夠進行自動駕駛的測試樣車ATB-1的成功研發(fā)。進入新世紀后，國家對汽車自動駕駛投入了大量的關注，逐步以各高校和國企為主要研發(fā)陣地，社會企業(yè)自主研發(fā)為重要民用推動力量，進行了汽車自動駕駛的快速自主研發(fā)和測試。2012年由軍事交通學院研制的無人汽車完成了高速公路測試，成為了第一輛官方認證的無人汽車；2015年百度公司的自動駕駛汽車完成了北京開放高速公路的駕駛測試；2017年我國將汽車自動駕駛列入了《汽車產業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》之中，2020年由發(fā)改委印發(fā)了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，對我國的汽車自動駕駛進行了戰(zhàn)略指導和目標明確，極大的鼓勵和激發(fā)了我國自動駕駛汽車的研發(fā)和制造熱情，阿里、小米、騰訊等企業(yè)在自動駕駛汽車的領域中不斷加注，為我國無人駕駛汽車的產業(yè)發(fā)展帶來了積極的拓展和應用影響。但由于我國相關的信息技術、人工智能技術、汽車制造技術等與世界先進水平仍存在一定的差距，導致自動駕駛技術相對不夠完善，其實際的應用情況存在較大的質量波動，仍然不能實現(xiàn)全面、安全、廣泛的應用。

3人工智能在汽車自動駕駛中應用領域

3.1環(huán)境感知

在汽車駕駛中，駕駛員需要對路況信息、道路方向、行人車輛、交通標注等信息進行全面注意，既考驗駕駛員的駕駛注意力、觀察力和操控能力，也需要駕駛員具有一定的快速反應能力和復雜路況信息處理能力。由于駕駛員難以保障駕駛中的精神全面集中和正確判斷，導致交通事故屢見不鮮，成為了主要的人身安全威脅。汽車自動駕駛能夠通過人工智能的環(huán)境感知功能，對駕駛環(huán)境進行全面、高效、無死角、無時差的環(huán)境感知，并提供更加正確、精確、安全的駕駛軌跡預測和建議，是提升駕駛安全的有效手段。通過人工智能中的計算機視覺技術，利用傳感器、激光雷達、攝像頭、定位技術等對交通燈、交通標志、車道線、動態(tài)物體、車道軌跡、汽車定位等進行即時的檢測、識別和跟蹤，進行基于深度學習技術的高質量圖像處理和識別，通過線性回歸算法、支持向量機算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法等進行算法支持和數(shù)據(jù)分析，共同實現(xiàn)對運動物體軌跡的有效預測，實現(xiàn)對汽車駕駛環(huán)境的自動、全面感知，為汽車自動駕駛提供無死角的“眼睛”，是人工智能在汽車自動駕駛環(huán)境感知中的重要應用。

3.2規(guī)劃決策

行車路徑規(guī)劃和駕駛行為決策是汽車自動駕駛中的重要環(huán)節(jié)，通過大量的環(huán)境交互數(shù)據(jù)進行規(guī)劃決策的深度、增強學習，實現(xiàn)對行車路徑規(guī)劃和駕駛行為決策的最優(yōu)設計和即時提供，是人工智能在自動駕駛中的重要應用領域。在汽車駕駛中，對行車路徑的規(guī)劃主要是通過汽車導航和駕駛員的自主分析實現(xiàn)的，智能導航系統(tǒng)是汽車駕駛中人工智能技術的重要應用領域，也是自動駕駛技術中的重要組成部分，強化導航的智能化發(fā)展，通過對道路狀況、汽車狀況、行車需求等進行環(huán)境預設，實現(xiàn)數(shù)據(jù)提供，在增強學習和深度學習的算法下進行智能導航系統(tǒng)的分析能力和規(guī)劃能力的提升，是為自動駕駛提供最優(yōu)路徑規(guī)劃的重要手段；另外對駕駛行為的決策，人工智能在自動駕駛中能夠提供更加正確的駕駛行為決策，幫助汽車在復雜情況下實現(xiàn)安全、精確駕駛，同樣，也需要大量的復雜環(huán)境下的駕駛行為數(shù)據(jù)提供，保障人工智能的學習質量。當前汽車自動駕駛在復雜環(huán)境下的規(guī)劃決策還難以做到即時、高效的處理，需要加入搜索算法，為增強、深度學習算法提供針對性的復雜環(huán)境下的規(guī)劃策略搜索，保障規(guī)劃決策的正確性。

3.3車輛控制

汽車自動駕駛中的車輛控制是車輛在智能系統(tǒng)的控制指令下達后進行車輛設備進行精確、即時操作，實現(xiàn)對汽車的自動控制，人工智能在車輛控制領域主要通過模糊控制技術和模型預測控制技術等技術實現(xiàn)，模糊控制技術是智能系統(tǒng)對傳感器傳來的信息進行綜合分析、計算和處理，通過模糊算法對控制指令的優(yōu)先級進行判斷，然后發(fā)布操作指令，對汽車控制模塊進行電氣控制；模型預測控制技術是將大量的模型控制數(shù)據(jù)和情況推理過程等形成的數(shù)據(jù)信息，由智能系統(tǒng)進行深度學習，然后對汽車的實際情況進行分析，和模型控制數(shù)據(jù)進行比對、模擬和預測，從而實現(xiàn)對汽車的自動控制。自動駕駛車輛控制不僅僅是對于汽車駕駛路徑的有效控制，還包括對汽車能耗、行車效率、舒適度和安全性的有效控制，是針對汽車整體的全面控制，以及對多車輛、車隊的整體協(xié)調控制，是保障自動駕駛汽車節(jié)能性、安全性、功能性提升的重要環(huán)節(jié)。

4人工智能自動駕駛系統(tǒng)主要技術

4.1自動駕駛智能終端

自動駕駛智能終端是自動駕駛汽車的信息物理融合控制系統(tǒng)，是自動駕駛汽車的智能控制核心，實現(xiàn)汽車的環(huán)境感知、規(guī)劃決策、車輛控制、數(shù)據(jù)通信等功能，是硬件架構和軟件架構的綜合應用。自動駕駛智能終端的硬件架構主要包括傳感器模塊、車輛定位模塊、執(zhí)行控制模塊、通信模塊、GPU和MCU異構多核硬件系統(tǒng)單元等，實現(xiàn)自動駕駛的信息收集、傳遞、分析、處理和車輛控制；軟件架構主要包括以機器視覺、語音識別、認知行為系統(tǒng)、執(zhí)行器系統(tǒng)為主要技術的軟件功能模塊，保障系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的優(yōu)化計算、處理、內存資源分配、優(yōu)先級判斷、系統(tǒng)自我檢測和修復，智能學習和處理等軟件功能。自動駕駛智能終端的發(fā)展需要硬件和軟件的同時進行，當前的人工智能技術的學習功能還不夠完善，芯片和傳感器的信息收集和處理效率存在一定缺陷，難以滿足高質量的汽車自動駕駛，難以應對高復雜環(huán)境、特種功能等方面的自動控制，需要進一步的優(yōu)化完善。

4.2自動駕駛云端系統(tǒng)

自動駕駛云端系統(tǒng)是通過云計算平臺的超強計算能力，對多車型、多場景、多功能需求的汽車自動駕駛進行數(shù)據(jù)分析和規(guī)劃決策制定，幫助智能終端進行情況判斷和決策處理，實現(xiàn)汽車的高質量自動駕駛。自動駕駛云端系統(tǒng)主要包括云端數(shù)據(jù)空間構建技術、車云協(xié)同技術、人工智能算法應用技術等，云端數(shù)據(jù)空間構建技術指的是汽車自動駕駛數(shù)據(jù)空間的構建，能夠將汽車駕駛數(shù)據(jù)進行收集、分析、計算和傳遞，降低自動駕駛智能終端的計算壓力，提升汽車自動駕駛的數(shù)據(jù)處理質量，并收集、存儲大量的汽車自動駕駛數(shù)據(jù)，實現(xiàn)人工智能的深度學習和增強學習，促進汽車自動駕駛的智能化提升；車云協(xié)同技術是保障汽車在自動駕駛過程中車輛智能終端和云空間之間的信息有效傳遞的技術，能夠有效提升兩者之間對傳感器數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)、計算數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)信息的在線、離線、溯源和復雜數(shù)據(jù)處理質量，提升汽車自動駕駛的安全性和可靠性，提升智能控制質量；人工智能算法應用技術是在云空間通過機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術對感知數(shù)據(jù)進行計算、分析、存儲、處理和應用的技術，通過大規(guī)模的擴展性、分布式計算資源的整合利用，提升自動駕駛的智能化計算能力，保障汽車自動駕駛的學習能力和數(shù)據(jù)處理能力的有效提升。

5人工智能應用于汽車自動駕駛中的發(fā)展挑戰(zhàn)

5.1技術限制

當前的汽車自動駕駛相關的人工智能技術、信息技術、云計算技術、大數(shù)據(jù)技術等還難以滿足實際的汽車自動駕駛，尤其是人工智能技術，尚處于弱智能階段，不具備根據(jù)實際情況進行安全、可靠的復雜情況處理的能力，不能保障汽車自動駕駛的安全性；相關的芯片、傳感器等硬件架構的性能也難以滿足快速、即時、海量數(shù)據(jù)的存儲和計算，不能滿足實際的汽車自動駕駛需求。技術上的限制導致汽車自動駕駛目前難以保障安全性和可靠性。

5.2網(wǎng)絡安全

網(wǎng)絡安全是信息時代的核心，尤其是汽車的自動駕駛領域，一旦出現(xiàn)智能終端被侵入、控制的情況，極大可能會導致安全事故的產生。汽車的自動駕駛離不開數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳輸，但當前的網(wǎng)絡安全問題難以得到妥善解決，尤其是汽車自動駕駛云端系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)庫一旦被突破，可能會造成及大范圍的交通事故，在網(wǎng)絡安全問題沒有得到解決之前，汽車的自動駕駛慎重進行大規(guī)模商業(yè)應用。

5.3法律規(guī)范

當前我國的汽車自動駕駛領域的相關非法律法規(guī)相當不完善，目前只有剛剛在8月1日深圳市出臺的《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》，對汽車的自動駕駛進行了較為完善的行為規(guī)范和責任認定規(guī)范，但仍然不夠完善健全。出現(xiàn)交通事故的責任主體認定無法清晰明確，相關的保險和理賠也需要綜合調整，相關法律問題都需要完善的立法進行規(guī)范。

6人工智能在汽車自動駕駛中的應用發(fā)展展望

汽車自動駕駛是汽車行業(yè)發(fā)展的必然道路，車路協(xié)同管理是重要的發(fā)展路線之一，對道路進行基礎設施的智能化改造，通過傳感器和電子信標實現(xiàn)虛擬數(shù)據(jù)公路的建設，為自動駕駛汽車的智能系統(tǒng)提供更加精確地道路信息，促進汽車的環(huán)境感知能力提升，是提升汽車自動駕駛質量的有效手段。另外，通過人工智能在自動駕駛云端系統(tǒng)中的優(yōu)化升級，實現(xiàn)對整體交通車輛的信息聯(lián)通和協(xié)同控制，對道路交通進行統(tǒng)籌規(guī)劃，能夠實現(xiàn)更加高效率的行車路線規(guī)劃，全面提升汽車自動駕駛的安全性和可靠性。

7結束語

當前的汽車自動駕駛產業(yè)雖然已經(jīng)成為了重要的經(jīng)濟支柱，但相關的人工智能技術仍然不夠完善，需要進一步進行技術研發(fā)的投入，提升汽車自動駕駛的安全性、效率性和可靠性，同時，也要加強相關法律法規(guī)的制定和調整，明確法律條文對汽車自動駕駛的責任規(guī)范、主體認定和賠償標準，促進行業(yè)的行為規(guī)范，以此促進汽車自動駕駛產業(yè)的健康發(fā)展。

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作者:魏文強 單位:福建省南安市人民檢察院