即將推出的自動駕駛汽車為消費者帶來了更多的憧憬，而人工智能技術將在汽車行業產生更廣泛的影響。從設計和制造，到預測性維護和安全，以及一系列支持人工智能的駕駛座艙功能，駕駛者的汽車體驗正在不斷發展和改進，并對汽車制造商、智慧城市和消費者都具有顛覆性的影響。

毫不奇怪，汽車采用的人工智能技術將成為推動這一轉變的主要力量。它使計算密集的人工智能工作負載（如復雜的神經網絡模型）能夠高精度地實時執行。此外，由于芯片組供應商增加了先進的人工智能功能，并將其應用到各個產品層，其復雜的用例不僅適用于豪華汽車，也適用于入門級汽車。

總體而言，人工智能對汽車行業的影響可分為三個主要方面：車載體驗、自動駕駛、智能交通。以下了解一下人工智能技術在汽車世界中帶來的一些令人印象深刻的進展。

人工智能駕駛座艙

汽車采用聯網技術已經有了15年的時間，其歷史可以追溯到高端汽車采用蜂窩調制解調器的時候。現在，人工智能已經改變了各種汽車的整體車載體驗。它重新定義了駕駛座艙的各個方面，其中包括個性化服務、車載虛擬助理、駕駛員行為監控以及智能駕駛員輔助系統。

對于汽車制造商而言，數字駕駛座艙一直被視為其品牌的延伸。現在，汽車制造商正在開發自己的差異化軟件和應用程序，以控制整體用戶體驗。他們正在與相關的生態系統合作伙伴合作，以為其客戶創造更多價值，其中包括更具交互性、個性化和直觀的體驗。汽車采用的人工智能技術比人們想像到的要多。人工智能成為連接車載系統和用戶體驗的一種粘合劑，可以增強用戶體驗和乘客安全。

人工智能通過個性化的汽車設置、內容和建議為個性化信息娛樂系統提供動力，這些信息會隨著時間的推移從用戶的喜好和習慣中學習。例如，基于人工智能的信息娛樂系統可以在后座的智能設備為孩子播放其喜歡的電影或歌曲。擁有人工智能語音用戶界面的車內虛擬助理系統將允許用戶以簡單、直觀的方式與汽車系統進行交互。用戶不必在車載屏幕上查找選項，只需語音就可以簡單地發布指令，例如詢問路線、改變溫度、在后座為孩子們播放電影等等。人工智能語音識別、自然語言處理和文本轉語音的發展使得操作駕駛座艙比以往任何時候都要容易。

汽車的智能駕駛輔助系統包括車內監控和超高清環繞視野監控。通過內置攝像頭，人工智能系統可以通過監控面部表情、聲音、手勢、肢體語言等，來觀察司機是否注意力集中或保持警惕。

外部傳感器（從攝像頭機到雷達和超聲波）可在汽車行駛時實時監視和報告行駛狀況。隨著汽車能夠感知世界并發展情境意識，它們不僅可以提供智能警報，還可以提供更高級的駕駛員輔助措施。例如，如果汽車在前方結冰的道路上行駛，則會發出警告，并啟動全輪驅動，這可能使車輛減速。這是邁向自動駕駛的一小步，不會一蹴而就。

人工智能是支持這些新功能的通用線程。深度學習革命已極大地改善了計算機視覺、語音識別、對象分類、場景理解等技術。但是，所有這些功能的并發性會創建復雜的計算密集型工作負載。

像第三代高通Snapdragon汽車駕駛座艙平臺這樣的平臺正在加速實現這些功能。這是汽車行業首次發布的可擴展的基于人工智能的平臺，旨在支持高級功能所需的更高水平的計算和智能。

高通技術平臺也已發展到可以更快地向聯網汽車推出新服務的程度，因此駕駛座艙的售后升級比以往任何時候都更容易。更快的開發周期和易于更新意味著汽車可以在出現時過渡到改進的人工智能模型，從而使駕駛員體驗從自然語音用戶界面快速漸進地改進為更強勁的免提駕駛。這種漸進式的進步可以幫助駕駛員慢慢適應新的自主駕駛模式。

自動駕駛發展之路

從理論上來說，消費者可能渴望獲得全自動駕駛汽車的好處和承諾。但是實際上，駕駛者不再控制方向盤無疑是令人不安的。個性化、沉浸式信息娛樂系統和數字座艙的一大好處是，它可以幫助駕駛員信任該系統。駕駛員越清楚地了解汽車在做什么以及為什么這樣做（例如提醒注意周圍的環境以及計劃做出的響應），對自動駕駛系統的信任度就越高。

自動化水平的逐步提高有助于為自動駕駛汽車鋪平道路，但現在還沒有做到。目前，汽車行業主要關注高級駕駛員輔助系統（ADAS）的五個自主級別，其中第五級在甚至沒有方向盤的汽車中提供完全自主性。

下一代汽車具有二級和三級自主解決方案，可提高汽車的安全性、便利性和生產率。這些應用依賴于各種互補傳感器的傳感器融合：攝像機、雷達、激光雷達、移動車聯網（C-V2X）和定位。來自所有這些傳感器的輸入允許車輛感知和理解環境，規劃其路徑，并采取正確的措施以保持汽車和乘客的安全。在這個級別上，仍然需要人工干預，當需要采取行動時，汽車仍然可以提醒駕駛員采取控制措施。

攝像頭是至關重要的傳感器：正面、側面和背面的攝像頭（具有近景和遠景）都可以提供環繞視圖。這些由深度神經網絡提供支持的攝像頭，就像汽車的眼睛一樣，能夠識別物體、汽車、行人等。它可以閱讀路標并了解道路狀況。攝像頭對于精確定位也很有用。例如，高通視覺增強型精確定位（VEPP）軟件結合了多個傳感器的輸出，例如全球導航衛星服務（GNSS）、攝像頭、慣性測量單元（IMU）和車輪傳感器，以提供準確且具有成本效益的全球車輛定位，可以精確到1米以內。

雷達設備現在已經在許多汽車中使用，通常安裝在保險杠中以檢測距離。研究表明，將人工智能應用于雷達可以提取更多信息，例如能夠像其他車輛一樣檢測和定位物體。這是特別有用的，因為雷達可以在各種條件下工作（無論是雨天還是雪天，無論白天還是晚上），因為它是一種主動傳感器，通常會發出毫米波頻譜的電磁波。激光雷達也是主動傳感器，因為它發射激光并接收反射。它們提供更高的分辨率和更多參考點，以創建環境的三維點云。但是，激光雷達的缺點是成本過高。

移動車聯網（C-V2X）充當傳感器，旨在允許車輛與其他設備通信，從道路上的其他汽車到行人手中的智能手機再到周圍環境中的智能基礎設施，例如光信號和智能路邊單元（RSU），可以連接到路邊基礎設施的特殊無線接入點。它還可以與蜂窩網絡通信，并在云中收集情報。與其他傳感器相比，移動車聯網（C-V2X）的獨特優勢在于它基本上可以看到拐角處以及視線之外的狀況。汽車制造商和路邊基礎設施提供商正在尋求移動車聯網（C-V2X）解決方案，例如高通9150 C-V2X芯片組，以提供增強的安全性和自動駕駛功能。

每個傳感器都有自己的優勢。將所有這些傳感器結合到人工智能算法中，可以創建對環境的準確、可靠、實時的感知和理解。現在，它使操作員可以做出最安全的選擇。未來，隨著人工智能算法的發展（隨著傳感器的發展變得更加復雜，城市開始實施智能基礎設施），汽車本身將能夠接管這些選擇并安全駕駛。

智慧城市和智慧交通的興起

下一代城市基礎設施和交通網絡的發展正在發生重大轉變，人工智能在這一發展中發揮著至關重要的作用。在未來的十年里，隨著科技的進步，交通網絡將變得更智能、更安全、對行人、乘客和司機來說更高效。

下一代基礎設施將運行人工智能進行感知和傳感器融合，以構建道路世界模型，這些模型基本上是非常精確的3D環境高清地圖。與汽車類似，智慧城市基礎設施可以處理來自多個高分辨率攝像頭、雷達的輸入、并運行神經網絡、精確定位和傳感器融合算法以生成定期更新的地圖。然后，基礎設施可以通過移動車聯網（C-V2X）通信向道路交叉口的汽車發送道路世界模型和本地3D高清地圖更新。

例如，配備人工智能攝像頭和雷達的智能路邊設備將能夠檢測緊急情況下的障礙物，例如道路建設、交通擁堵或車道重新配置。這些實時更新使智能基礎架構系統可以保持這些道路的最新模型。移動車聯網（C-V2X）直接通信可以將此數據傳達給與其相連的車輛并提供解決方案，指示汽車采取新的或替代的路線，以避免阻塞甚至改變車道、加速、減速或停止，以保持交通順暢。

對于行人檢測和警告，具有人工智能的智能路邊單元（用于攝像機感知）可以檢測到打算過馬路的行人。通過使用移動車聯網（C-V2X）直接通信，智能路邊單元（RSU）將空中廣播警告消息，以警告交叉路口的汽車。此外，啟用了移動車聯網（C-V2X）的智能手機也可以發送其精確位置，以使汽車知道其位置。

智能路邊單元（RSU）可以利用交通信號相位和定時（SPaT）消息廣播通過空中消息廣播與“信號到時間”變化有關的消息。這將使汽車和駕駛員知道交通信號何時變為綠燈或紅燈。另外，它將使城市能夠提供更高效的交通流量。

使智慧城市運轉的是移動車聯網（C-V2X），下一代智能路邊單元（RSU）、自動駕駛汽車和人工智能根據匯總數據提供的整體城市級智能的結合。最后，自動駕駛技術可以提供愉快的旅途，挽救駕駛員或乘客的生命，并將為汽車行業提供無限的機遇。

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