人工智能汽车离我们还有多远？今天就让我们来探讨一下。
DATA & INT
文｜志刚
《我》《复仇者联盟》《黑衣人》……基本每一部科幻电影中，都会有智能汽车的身影，这让很多人都对此产生的向往，并似乎也启发了科技公司和汽车制造商竞相开发无驱动技术。随着无人驾驶汽车等纷纷试行，人工智能汽车已近在咫尺，但是，现实真的如此吗？
近十年来，感知、自然语言处理、形式逻辑、控制理论、认知系统架构、搜索与优化技术等领域的发展推动了人工智能技术的广泛应用，特别是对汽车人工智能领域应用的推动尤为明显。汽车人工智能的核心是“交互”，包括车辆与周边环境进行交互与适应、与其他车辆进行信息交换、与车内/车外人员进行交互等。与已有的驾驶辅助系统（ADAS）不同，汽车人工智能是指车辆同时具备根据外部事件和自我目标作出判断的能力，即使面对意外事件和未知环境，也能给出解决方案。
汽车人工智能的主要研究内容为人机共驾、无人驾驶和车辆协同驾通用自动驾驶汽车
驶。其中，人机共驾是指汽车人工智
能系统根据人类状态感知信息、外部
事件感知信息，通过智能化人机界面
在驾驶人与自动驾驶系统之间协调任
务分配，使两者的能力达到最优组
合；无人驾驶是指汽车人工智能系统
根据行驶环境感知、社会规则感知和
人员意图感知，以恰当的行为安全地
行驶在可胜任的区域内；车辆协同驾
驶是指汽车人工智能系统在连续、可
靠、稳定的互联数据环境下，通过训
练和学习，在AI车辆之间实现体性
协同决策。
汽车人工智能技术的研究重点
感知与认知技术：基于机器视觉
的部分隐藏障碍或轮廓无法区分障碍
的识别、提取和分类。自动驾驶汽车
在行驶过程中，行驶路径上常有重叠
或遮挡的障碍物或行人，这部分的目
标识别能力将大幅提高自动驾驶汽车
的安全性。
基于机器视觉的极端环境下障碍
识别。例如在背光、黑暗或狭窄空间
等环境下实现自动驾驶，汽车人工
智能技术可提高此类障碍识别的准
确率。
汽车行驶在嘈杂环境下的语音识
别技术，特别是交谈中识别并跟踪某
个指定人的语音。这将使自动驾驶
汽车像人类驾驶人一样与乘客相互
沟通，以此适应汽车内部环境中的
应用。
研究驾驶人的意识、情绪、意
图、控制能力的识别技术。通过综合
研究视觉传感、声音处理与识别、嗅
觉传感、分布式传感、传感融合等技
术，实现对意识、情绪、意图、控制
能力的识别。
基于人工智能的大数据分析技
术：将交通大数据广泛应用到汽车人
工智能系统中，进行数据的学习和训
练，可提高自动驾驶汽车的交通适应
性，更有效地提高通行效率。
操作系统与中间层软件开发：研
数·智
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（编辑/高纬时）
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