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一文了解AI在常规车辆中的各项功能应用
2019-06-20 23:49:01· 来源：全球汽车快讯
据外媒报道，尽管业内的大部分目光都被ADAS及自动驾驶技术所吸引，但人工智能（AI）技术同样发挥着不容忽视的作用，对车辆的渗透程度不断增强。AI座舱技术面向车辆内部的AI摄像头旨在预防车祸的发生，该类设备目前被广泛应用于商用车及卡车，负责监控驾驶员，探查其是否存在酒醉（inebriation）、分神、困倦及疲劳等情况。
据外媒报道，尽管业内的大部分目光都被ADAS及自动驾驶技术所吸引，但人工智能（AI）技术同样发挥着不容忽视的作用，对车辆的渗透程度不断增强。
AI座舱技术
面向车辆内部的AI摄像头旨在预防车祸的发生，该类设备目前被广泛应用于商用车及卡车，负责监控驾驶员，探查其是否存在酒醉（inebriation）、分神、困倦及疲劳等情况。如有，车载系统将会发出警示。
该类技术开始向私家车渗透，为安全考虑，对驾驶员的状态进行监控。当儿童和宠物被留在车内时，AI摄像头还能确定其状态，防止其因车内高温闷热的环境而丧命。
提供自动驾驶拼车服务的相关车辆则需要利用该技术探查乘客身份，确认其是否已系好安全带，自动驾驶车辆可在车辆起动前，确认乘客的人身安全。同时，还能利用该技术确认乘客是否将钱包或手机遗漏在车内。
人工智能还有助于降低交通碰撞事故的严重程度。计算机视觉系统及传感器融合技术可探查座椅安全带是否已系紧，并估计乘客的体型，旨在校准安全气囊的配置。而实时乘客追踪（Real-time passenger tracking）、安全气囊校准及其他安全功能将成为未来座舱设计中的重要考量事项。
除安全性外，AI将提升用户体验。作为一款消费性产品，车辆的体验度落后于笔记本电脑、平板电脑、电视及手机。为此，手势识别及自然语言处理可提供完美的车内体验，使驾驶员的操控更便捷，也利于乘客调整驾驶设置，控制立体声及导航功能。
故障探查及预见性维护
AI还有助于实现故障诊断并预计车辆维护事宜。机器学习技术可根据各类传感器传回的各类信号，实现预见性维护，防止车辆出现机械性故障。对于自动驾驶车辆而言，该类技术的价值将持续上升。
AI还可被用于探查软件故障及网络安全攻击。不论软件异常是恶意操作引起的，还是代码漏洞，该技术均能实现故障探查。在联网前，车辆还需要能快速识别故障问题。
将车辆用作移动性探头
AI技术还能被应用于（摄像头、雷达、激光雷达）视觉系统中，使车辆成为一款移动探头。人工智能技术可被用于高清地图中，为车辆提供定位服务、识别道路位置及外墙，挚爱为仪表板导航系统提供辅助。此外，该技术还能监控交通及行人动作甚至监控犯罪行为，涌现了诸多其他新用例。
打造与AI匹配的硬件
车辆的造价并不便宜，何况消费者对价格十分敏感。硬件是价格驱动因素，这类分段式AI方案（piecewise AI solutions）将需要配置与之匹配的硬件。于是，车辆的耗电量将迅速上升，并占据车辆总体能耗中的较大比重。
目前，部分运算、算法已打破了摩尔硬件定律（Moore’s Law for hardware）。多家企业开始打造AI专用处理器，但价格绝对不便宜。AI领域内的算法研发还将经历很长一段历程，才能实现未来的智能车辆。快速、精准、低内存、低功耗的算法（如：XNOR.ai）是“堆栈（stack）”所不可或缺的技术，旨在实现这类功能的同时降低车用级硬件的成本。
用户的下辆新车或许不会是自动驾驶车辆，但该车辆一定会内置AI功能。（本文图片选自techcrunch.com）
AI座舱技术
面向车辆内部的AI摄像头旨在预防车祸的发生，该类设备目前被广泛应用于商用车及卡车，负责监控驾驶员，探查其是否存在酒醉（inebriation）、分神、困倦及疲劳等情况。如有，车载系统将会发出警示。
该类技术开始向私家车渗透，为安全考虑，对驾驶员的状态进行监控。当儿童和宠物被留在车内时，AI摄像头还能确定其状态，防止其因车内高温闷热的环境而丧命。
提供自动驾驶拼车服务的相关车辆则需要利用该技术探查乘客身份，确认其是否已系好安全带，自动驾驶车辆可在车辆起动前，确认乘客的人身安全。同时，还能利用该技术确认乘客是否将钱包或手机遗漏在车内。
人工智能还有助于降低交通碰撞事故的严重程度。计算机视觉系统及传感器融合技术可探查座椅安全带是否已系紧，并估计乘客的体型，旨在校准安全气囊的配置。而实时乘客追踪（Real-time passenger tracking）、安全气囊校准及其他安全功能将成为未来座舱设计中的重要考量事项。
除安全性外，AI将提升用户体验。作为一款消费性产品，车辆的体验度落后于笔记本电脑、平板电脑、电视及手机。为此，手势识别及自然语言处理可提供完美的车内体验，使驾驶员的操控更便捷，也利于乘客调整驾驶设置，控制立体声及导航功能。
故障探查及预见性维护
AI还有助于实现故障诊断并预计车辆维护事宜。机器学习技术可根据各类传感器传回的各类信号，实现预见性维护，防止车辆出现机械性故障。对于自动驾驶车辆而言，该类技术的价值将持续上升。
AI还可被用于探查软件故障及网络安全攻击。不论软件异常是恶意操作引起的，还是代码漏洞，该技术均能实现故障探查。在联网前，车辆还需要能快速识别故障问题。
将车辆用作移动性探头
AI技术还能被应用于（摄像头、雷达、激光雷达）视觉系统中，使车辆成为一款移动探头。人工智能技术可被用于高清地图中，为车辆提供定位服务、识别道路位置及外墙，挚爱为仪表板导航系统提供辅助。此外，该技术还能监控交通及行人动作甚至监控犯罪行为，涌现了诸多其他新用例。
打造与AI匹配的硬件
车辆的造价并不便宜，何况消费者对价格十分敏感。硬件是价格驱动因素，这类分段式AI方案（piecewise AI solutions）将需要配置与之匹配的硬件。于是，车辆的耗电量将迅速上升，并占据车辆总体能耗中的较大比重。
目前，部分运算、算法已打破了摩尔硬件定律（Moore’s Law for hardware）。多家企业开始打造AI专用处理器，但价格绝对不便宜。AI领域内的算法研发还将经历很长一段历程，才能实现未来的智能车辆。快速、精准、低内存、低功耗的算法（如：XNOR.ai）是“堆栈（stack）”所不可或缺的技术，旨在实现这类功能的同时降低车用级硬件的成本。
用户的下辆新车或许不会是自动驾驶车辆，但该车辆一定会内置AI功能。（本文图片选自techcrunch.com）
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