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摘要：本文首先分析了人工智能在汽车自动驾驶中起到的积极作用，然后介绍了人工智能自动驾驶系统主要技术，最后对人工智能在汽车自动驾驶中的应用领域进行详细介绍和论述，主要包括环境感知、规划决策、车辆控制、车辆定位、深度识别等，以此来充分释放出人工智能技术的应用优势，给予汽车自动驾驶水平强有力的技术性支持，从而取得理想的技术应用效果。

关键词：人工智能；汽车自动驾驶；应用

现阶段，在信息时代不断发展过程中，汽车行业的整体格局变化较大，通信、互联网等企业，在汽车领域当中积极地参与，这不仅严重影响到了传统的汽车行业发展，而且汽车的产品形态和功能的变化也比较大，逐步过渡到新能源、便捷化以及智能化等方向，汽车也由单纯的交通工具逐步朝着数字空间和移动智能终端的方向进行靠拢，从而使汽车的使用功能变得更为多样化。因此，对于传统汽车企业来说，应不断调整和优化产业结构，进一步升级技术领域，将行业发展趋势的智能化、现代化充分展示出来。同时，应高度重视汽车的智能化自动驾驶，在汽车自动驾驶方面，合理运用人工智能，从而使汽车行业的发展更具现代化优势。

一、人工智能在汽车自动驾驶中起到的积极作用

首先，人工智能技术可以有效辅助汽车驾驶。针对于汽车自动驾驶，作为系统化过程之一，人工智能在自动驾驶中的主导作用、辅助作用显著。对于新手，因为人工智能自动驾驶汽车具有较强的安全性，所以这类人群比较依赖于人工智能技术，但是如果开车经验丰富，人工智能技术的辅助性作用明显更强。在人工智能技术的支持下，可以实时化监测人的状态，精准化分析搜集的人的各种面部信息，为驾驶者当前状态提供一定的判断依据，分析继续行驶的条件如何。同时借助人工智能，可以及时反馈收到的信息，然后给予有针对性的警示，从而给予交通危险有效的警示和预防作用。在人工智能技术中，感知技术为重要的一大组成，这种感知具有高度的全面性特点，主要在人的面部感知、肢体感知等方面有所涉及，将人工智能在决策方面的科学性充分释放出来，从而给予人工智能的准确判断有力的支持。

其次，人工智能技术，可以为驾驶训练助力。汽车自动驾驶技术，其研发是不断检验的过程，要想正式投入使用，必须要达到检测合格标准，实现向市场的顺利进入。而人工智能有助于检测和训练。在实际行驶过程中，面对各种突发情况的出现，在驾驶训练方面，通过对这些场景的模拟，可以使人工智能与突发状况相互应对，保证行驶路径计算的准确无误^【1】。基于本质视角，人工智能主要计算所搜集的信息，汽车行驶在道路时，所处的情况具有较强的复杂性，所以驾驶员应具备丰富的经验，防止出现任何疏忽，以免引发严重的后果。所以在训练时，应对各种潜在的情况予以充分分析，当然也包括突发性的自然灾害。

二、人工智能自动驾驶系统主要技术

首先，自动驾驶智能终端。在自动驾驶汽车方面，自动驾驶智能终端发挥着重要的作用和优势，属于信息物理融合控制系统之一，在自动驾驶汽车的智能控制方面占据着重要的地位，将汽车的一系列功能充分反映出来，如环境感知、规划决策、数据通信等。在自动驾驶智能终端的硬件架构中，传感器模块、车辆定位模块、执行控制模块等较为常见，自动化收集、分析以及处理自动驾驶的信息，并满足车辆控制的自动化需求^【2】；而在软件架构中，软件功能模块的组成主要体现在机器视觉、语音识别、认知行为系统等方面，优化计算和处理系统数据，并合理分配内存资源。在自动驾驶智能终端的发展过程中，对硬件和软件的同步性提出了明确的要求，通过分析当前的人工智能技术，其完善性有待提升，尤其在学习功能方面，而且芯片和传感器的信息收集和处理水平并不高，很难将汽车自动驾驶质量提升上来，所以必须要进行相应的优化以及完善。

其次，自动驾驶云端系统。借助云计算平台，自动驾驶云端系统的计算能力较强，尤其在多场景、多功能等需求方面，可以为数据分析和规划决策制定提供极大的便捷，并准确判断和决策处理智能终端的情况，从而使汽车的自动化驾驶水平得到提升。在自动驾驶云端系统，云端数据空间构建技术、车云协同技术等较为常见，其中，针对于前者，主要是指构建汽车自动驾驶数据空间，准确收集和计算汽车驾驶数据，将自动驾驶智能终端的计算压力降至最低，致力于驾驶数据处理质量的稳步提升，并促进诸多汽车自动驾驶数据收集、存储工作的顺利进行；针对于后者，可以准确传递车辆智能终端和云空间的信息，实现传感器数据、控制数据等在线、离线处理，保证复杂数据处理质量能够得到提升，构建更为安全、可靠的汽车自动驾驶环境。

除此之外，在云空间机器学习、数据挖掘等技术方面，人工智能算法有助于准确计算感知数据，并满足分析、存储、处理等一系列要求^【3】，迅速整合分布式计算资源，推动自动驾驶智能化计算水平的提升，同时不断强化数据处理能力。

三、人工智能在汽车自动驾驶中的应用领域

（一）环境感知

在汽车驾驶中，对于驾驶员来说，应深入分析路况信息、道路方向、交通标注等信息，既要对驾驶员的驾驶注意力、操控能力等予以密切关注，而且对驾驶员的反应能力和处理复杂路况信息的能力也提出了明确的要求。对于诸多驾驶员来说，很难在驾驶过程中保持高度的集中和注意力，一定程度上导致交通事故经常发生，进而严重威胁到了人身安全。而在汽车自动驾驶方面，由于人工智能的环境感知功能较强，可以全面感知驾驶环境，避免出现任何死角，不断强化环境感知能力，并使驾驶轨迹预测与正确性、安全性等要求一致，进而将驾驶安全水平提升上来。而在人工智能中的计算机视觉技术方面，传感器、激光雷达、定位技术等得到了广泛应用，可以实时化检测与识别交通灯、交通标志、车道线等，实现深度学习技术与高质量图像处理的紧密融合，通过一系列的算法，如线性回归算法、人工神经网络算法等，精准化预测运动物体的轨迹，并自动化感知汽车驾驶环境，满足汽车自动驾驶无死角的本质需求，从而使人工智能在汽车自动驾驶中的环境感知功能充分释放出来。

（二）规划决策

在汽车自动驾驶方面，行车路径规划和驾驶行为决策的作用不容忽视，通过环境交互数据^【4】，可以为规划决策、增强学习提供正确的指导，优化设计行车路径规划，并及时提供驾驶行为决策，现已经在自动驾驶中得到了广泛应用。基于汽车驾驶的角度，行车路径的规划，应自主分析汽车导航和驾驶员，在人工智能技术的应用方面，智能导航系统在自动驾驶技术中也占据着重要的地位，通过导航的智能化发展可以在环境角度合理预设道路状况、汽车状况等^【5】，通过增强学习和深度学习的算法，不断强化智能导航系统的分析规划能力，从而将最合理化的路径规划提供给自动驾驶；另外，人工智能通过在驾驶行为决策中的应用，可以防止驾驶行为决策出现任何的失误，即使处于复杂的情况之下，也可以保证汽车驾驶的安全性、精确性，同时也可以及时提供驾驶行为数据，从而给予人工智能的学习水平有力的保证。现阶段，基于复杂环境的影响，汽车自动驾驶的规划决策与即时性、高效性要求有着一定的差距，所以应与搜索算法相互融合，全面助力于增强、深度学习算法的实施，为规划决策提供可行的依据。

（三）车辆控制

在智能系统的控制指令下达以后，车辆控制可以精准化操作车辆设备，满足汽车的自动化控制需求，在车辆控制领域，人工智能与模糊控制技术、模型预测控制技术等有着密切的联系，模糊控制技术可以综合化分析和处理传感器传送的信息，然后在模糊算法的支持下，准确判断控制指令的优先级，然后对操作指令进行发布；模型预测控制技术，有助于诸多模型控制数据等信息的整合，在智能系统深度学习以后，可以准确分析汽车的实际情况，并使模型控制数据的模拟和预测水平得到提升，从而推动汽车自动控制目标的顺利实现与达成。除此之外，在自动驾驶车辆控制方面，不仅可以有效控制汽车驾驶路径，而且在汽车能耗、行车效率等方面，也具有较强的控制作用，在整体上满足汽车全面控制需求，同时能不断协调多车辆、多车队情况，从而不断增强自动驾驶汽车的安全性与功能性。

（四）车辆定位

在汽车自动驾驶领域，车辆定位的作用不容小觑，基于汽车行驶的角度，为了防止驾驶操作判断出现任何失误，应将汽车与车道、行人等相对位置高度明确化，而在确定这些位置时，应借助人工智能技术的支持。现如今，人工智能的定位技术的多样化较强，如磁导航、视觉导航、激光导航等技术较为常见，且成熟度较高，并广泛应用于无人自动驾驶汽车的开发领域。以磁导航技术为例，该技术应在各道路上对导航设备进行提前埋设，如磁钉、电线等^【6】，并且在设备的编码方面，应注重磁极朝向的变换，如果无人驾驶车辆与设备所在路段相互重合，导航设备会将捕捉的道路特性信息即时发送给车辆，基于此，根据接收的道路信息，有助于汽车自动驾驶系统的精准化分析，对车辆相对位置高度明确，最后实现驾驶操作控制指令的及时发送。弯道检测流程如图1所示：

（五）深度识别

在汽车自动驾驶领域，深度识别与人工智能之间也有着密切的联系。对于深度识别来说，传感器扮演着重要的角色，有助于环境信息的及时获取，并确保分析处理的精准无误。通过分析人工智能的特点，借助于深度学习，不仅可以使环境处理的精准化水平得到提升，而且得益于计算机技术，有助于感知和分析能力的不断强化。在车辆自动驾驶中，汽车对计算机资源和算法等依赖性较强。通过紧密结合人工智能技术和云服务，可以第一时间获取准确的汽车自动驾驶系统数据，而且在复杂的算法支持下，可以实现结果向驾驶决策系统的及时发送，从而使智能化驾驶需求得到充分满足和实现。同时在汽车内部，人工智能也可以为驾乘体验的优化提供极大的便捷。例如人脸自动识别技术，有助于驾驶者的自动化检测，对驾驶者的喜好予以监测与分析，并向中央控制系统及时传送，从而使车内座椅和温度等实现自动化调节；在检测驾驶者的情况方面，通过对其眼睛注视情况等观察，可以了解到是否出现不良情况，如疲劳驾驶、分心等，并给予相应的警报与提示，最大程度地预防驾驶安全隐患的发生。

（六）图像识别

针对于图像识别，主要服务于车辆周围环境信息分析，通过应用在汽车自动驾驶领域，主要得益于人工智能技术的支持。以交通信号灯识别为例，基于无人驾驶车辆行驶的视角，借助视觉传感器，可以准确化采集车辆前方的图像信息，并实现向自动驾驶系统的顺利传输^【7】，在图像信息接收以后，会通过知觉机制，以此来对图片中的关键信息进行抽取，并开展信息加工工作。在反复处理类似图像信息过程中，系统会越来越了解图像的特征，并发挥出交通信号灯的识别作用。

四、结束语

综上所述，得益于先进的技术和算法，可以极大地促进了人工智能技术，对于汽车产业来说，在与人工智能的融合发展过程中，可以显著增强其自动化和智能化水平。而且诸多互联网企业和汽车企业，实现了自动驾驶行业的紧密融合，标志着智能汽车时代应运而生。基于此，应与时代发展趋势相契合，发挥出对汽车自动驾驶系统发展的促进作用，从而使人工智能成为汽车行业发展的重要推动力量。

参考文献：

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