一文了解AI在常規車輛中的各項功能應用

譯龍談技術 據外媒報道，儘管業內的大部分目光都被ADAS及自動駕駛技術所吸引，但人工智慧（AI）技術同樣發揮著不容忽視的作用，對車輛的滲透程度不斷增強。

AI座艙技術

面向車輛內部的AI攝像頭旨在預防車禍的發生，該類設備目前被廣泛應用於商用車及卡車，負責監控駕駛員，探查其是否存在酒醉（inebriation）、分神、睏倦及疲勞等情況。如有，車載系統將會發出警示。

該類技術開始向私家車滲透，為安全考慮，對駕駛員的狀態進行監控。當兒童和寵物被留在車內時，AI攝像頭還能確定其狀態，防止其因車內高溫悶熱的環境而喪命。

提供自動駕駛拼車服務的相關車輛則需要利用該技術探查乘客身份，確認其是否已系好安全帶，自動駕駛車輛可在車輛起動前，確認乘客的人身安全。同時，還能利用該技術確認乘客是否將錢包或手機遺漏在車內。

人工智慧還有助於降低交通碰撞事故的嚴重程度。計算機視覺系統及感測器融合技術可探查座椅安全帶是否已繫緊，並估計乘客的體型，旨在校準安全氣囊的配置。而實時乘客追蹤（Real-time passenger tracking）、安全氣囊校準及其他安全功能將成為未來座艙設計中的重要考量事項。

除安全性外，AI將提升用戶體驗。作為一款消費性產品，車輛的體驗度落後於筆記本電腦、平板電腦、電視及手機。為此，手勢識別及自然語言處理可提供完美的車內體驗，使駕駛員的操控更便捷，也利於乘客調整駕駛設置，控制立體聲及導航功能。

故障探查及預見性維護

AI還有助於實現故障診斷並預計車輛維護事宜。機器學習技術可根據各類感測器傳回的各類信號，實現預見性維護，防止車輛出現機械性故障。對於自動駕駛車輛而言，該類技術的價值將持續上升。

AI還可被用於探查軟體故障及網路安全攻擊。不論軟體異常是惡意操作引起的，還是代碼漏洞，該技術均能實現故障探查。在聯網前，車輛還需要能快速識別故障問題。

將車輛用作移動性探頭

AI技術還能被應用於（攝像頭、雷達、激光雷達）視覺系統中，使車輛成為一款移動探頭。人工智慧技術可被用於高清地圖中，為車輛提供定位服務、識別道路位置及外牆，摯愛為儀錶板導航系統提供輔助。此外，該技術還能監控交通及行人動作甚至監控犯罪行為，湧現了諸多其他新用例。

打造與AI匹配的硬體

車輛的造價並不便宜，何況消費者對價格十分敏感。硬體是價格驅動因素，這類分段式AI方案（piecewise AI solutions）將需要配置與之匹配的硬體。於是，車輛的耗電量將迅速上升，並佔據車輛總體能耗中的較大比重。

目前，部分運算、演算法已打破了摩爾硬體定律（Moore』s Law for hardware）。多家企業開始打造AI專用處理器，但價格絕對不便宜。AI領域內的演算法研發還將經歷很長一段歷程，才能實現未來的智能車輛。快速、精準、低內存、低功耗的演算法（如：XNOR.ai）是「堆棧（stack）」所不可或缺的技術，旨在實現這類功能的同時降低車用級硬體的成本。

用戶的下輛新車或許不會是自動駕駛車輛，但該車輛一定會內置AI功能。（本文圖片選自techcrunch.com）

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