摘要： 智能网联汽车是具备环境感知、智能决策和自动控制，或与外界信息交互，乃至协同控制功能的汽车，通常又被称为智能汽车、自动驾驶汽车等。智能网联汽车与很多技术密切相关，人工智能技术是其中最重要的技术，本文介绍了人工智能技术在智能网联汽车的应用，对相关的研究具有一定的借鉴意义。

关键词：人工智能技术；智能网联汽车；信息安全

引言

智能网联汽车是指车联网与智能车的高效结合，在智能汽车上安装车辆传感器、控制中心及执行装置，通过环境感知、智能决策与执行等功能，结合网络技术与通信技术达到人、路、车之间信息交互共享，未来将逐渐替代人类进行汽车驾驶，提高汽车驾驶的舒适性与安全性，是未来汽车发展的重要目标。加强人工智能技术在智能网联汽车领域的应用分析具有重要意义。

1智能网联汽车概述

智能网联汽车作为传统汽车领域当今信息化、数字化时代的衍生物，其实现了对传统汽车行业的重新定义并且实现了网联汽车的革命创新，智能网联汽车主要包含三个层面的信息内容，即实现外在事态的智能感知、智能决策以及智能控制，三者相辅相成，其依托物联网技术、人工智能技术、大数据技术以及网络计算机技术，实现了对外部环境的有效感知分析、整理融合，实现对数据文本的计算、分类、储存，智能网联汽车在收集外部环境信息时主要通过两种方式，一种是自发自主的收集，而另一种是通过网联式感知外部环境，自主感知主要是结合智能网联汽车上所搭载的各类传感器对外部环境进行分析探知，其依托当代通信技术、网络技术、传感器技术，实现对外部环境数据的收集、整理；而网联感知则是结合相应的云端数据库通过网络渠道下载相应的数据信息，比如当前大部分导航系统便是借助了网联感知，其通过大数据库内海量的数据资源，结合卫星定位及时评估车主的外部环境状况，最终实现对外部环境的综合展现。

智能网联汽车结合图像传感器，实现了对数据信息的有效获取，进一步增加了人们视觉信息识别量。因此，智能网联汽车其主要是实现对数据信息多样化的收集、整理，使其能够在复杂的环境下感知外部的状况，其具备探知外部参数的基本能力。在完成对数据信息的收集、整理、分析之后便需要通过相应的智能决策系统来对其进行智能化管控，在完成决策之后，相关计算机系统则需要将相应的数据信息上传到协同控制系统中，最终实现对智能网联汽车的智能化管控，而智能网联汽车的发展需要与智能交通保持高度协调，两者相辅相成，智慧交通需要结合智能汽车作为相应的载体，而智能汽车则需要借助智慧交通平台实现稳定可靠地运转。

2人工智能技术在智能网联汽车领域的应用

2.1自动驾驶

自动驾驶就是利用传感系统和计算机系统让汽车在无人操作的情况下智能驾驶，当前自动驾驶技术的水平已经基本能够将其运用到现实生活当中。自动驾驶仪系统是一种复杂的智能软硬件自动化系统，它除了应用自动控制技术、现代传感器技术、信息技术外，还应用了大量的人工智能技术。人工智能技术在环境感知、决策和规划以及车辆管理等领域的应用。例如，在环境感知方面，自动驾驶仪利用人工智能中的机器学习原理创建了一个识别系统，该系统可以自动识别道路状况信息，从而确保车辆在无人模式下无障碍行驶。智能网络车最重要的特点是基于人工智能的自动驾驶技术。先进的辅助驾驶系统是实现自动驾驶的必要手段，是解决全自动驾驶技术的核心。目前我国对于先进辅助驾驶系统的研发已开始大规模的产业化。而人工智能算法是先进辅助驾驶技术的核心，人工大智能技术对传感器技术采集的数据进行分析和处理，传递各种安全诉求。如果说先进辅助驾驶系统的基础眼睛是各种传感器，那么智能网联汽车的大脑就是人工智能算法。

2.2人机交互

人机交互是目前研究较多的一种人工智能技术。它主要研究系统与用户之间的交互关系，而系统是指各种类型的机器、计算机系统或某些软件。用户可以通过人机交互界面实现对系统的各种操作。人机交互主要应用机器人学、模式识别等人工智能技术，人机交互的实现依赖于必要的输入输出设备和相应的软件系统。因此，人机交互技术的改进需要硬件系统和软件系统的同步改进。除了传统的手动操作模式外，目前比较先进的人机交互模式还包括手势识别、语音识别等人机交互模式。这些人机交互模式的出现扩大了人机交互技术的应用范围。智能网联汽车给用户提供最大的体验就是人机交互，大量先进新颖的人机交互设备在智能网联汽车车内出现，为用户提供了一种全新的应用体验，比如当前比较热门的娱乐交互体验。用户可以通过智能语音设备与车载移动设备进行互动，并依托联网的社交应用程序，为用户提供自动语音、社交、影视服务，极大的提升智能网联汽车的娱乐化程度，使用户通过沉浸式媒体在车载交互中得到娱乐的提升。通过人机交互技术，用户还可以实现智能的语音导航、语音通话、车载信息获取等服务，极大的提高了汽车的智能化程度。这背后都依托于人工智能算法的突破，包括语音识别、图像识别等技术的突破。

2.3车路协同

车路协同技术的目的是为了采集更多的路面路况信息，包括道路是否畅通、是否存在病害、是否存在障碍物等。主要的技术原理是通过车载雷达技术探测相关的路况信息，并反馈到车载控制终端，为用户展示实时的路面信息。车路协同技术是实现智能驾驶的前提，目前在车载雷达方面已经大量的配备毫米波雷达，能够实现对信息的高效采集与及时传输。

3提升人工智能技术应用效果的措施

3.1深度利用网络数据

基于车联网技术，智能汽车未来应进一步加强网络和大数据的应用。同时，利用大数据技术引导交通，实现车辆控制、交通塑造标志、交通拥堵等数据的良好匹配率，汽车驾驶可以有效避开道路拥堵，调整红绿灯时间。根据汽车提供的拥堵数据，智能汽车与交通系统的实时融合可以有效缓解交通压力。通过在汽车和网络大数据的监督和引导下智能协调车与车之间的距离和速度，可以有效减少交通事故。

3.2提升安全性能

为了提高智能网联汽车的行驶安全性，需要提高汽车硬件和软件的安全性。一方面，采用先进的合成材料代替传统的金属车身材料，既保证了行驶过程的经济性，也提高了碰撞和事故的安全性。采用视觉识别、雷达检测技术结合定位和其他技术，不会出现驾驶疲劳、视力下降、疏忽、超速违规等情况，减少汽车事故的发生概率，保障汽车稳定运行，为驾驶员及乘客提供良好、舒适、安全的出行条件。

结束语

人工智能与智能网联汽车密切相关，人工智能技术是智能网联汽车技术的基础。本文介绍了智能网联汽车的人工智能技术的应用，对未来智能网联汽车的发展具有一定的指导作用。但不可否认的是，安全可控性也是人工智能的发展趋势。我们不确定人工智能的高度发展是否会对人类构成威胁。因此，在基于人工智能技术的智能互联汽车研究过程中，研究人员应坚持把人工智能技术安全性和可控性放在首位，以确保基于人工智能的智能互联车辆的长期健康发展。

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