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AI正驱动联网汽车的未来终端设备迎来第三

2019-09-25 21:31:27

AI正驱动联汽车的未来 终端设备迎来第三次革命

2017年,我们正处于终端设备上第三次大革命的曙光中第一次终端设备大革命发生于20世纪90年代,当时Windows出现在个人电脑上第二次大革命诞生于2006年,当时最酷的智能iPhone面世现在,我们正面临着终端用户体验转变的风口浪尖上,而汽车成为无可争议的主角這類轉變比前兩次更重要,由于它標志著理解物理世界的數字化道路

在未来5到15年中,汽车行业将产生天翻地覆的变化,而2017年就是这类剧变的出发点市场研究机构Gartner预测,到2020年,上路联汽车将达到2.5亿辆大部分增长将是新数据服务和新产品,而非传统意义上汽车本身的“弯曲金属和橡胶”咨询公司麦肯锡估计,联汽车数据以及随之出现的新商业模式,到2030年价值将到达1

.5万亿美元

2025年的汽车与今天的汽车看起来截然不同届时,汽车实际上会变成“轮子上的电脑”,可以产生大量宝贵数据而只有当基础设施能够处理、分析和从中获得洞见时,这些数据才会变得有意义这也就是为什么人工智能(AI)正驱动联汽车未来的缘由

有许多趋势正帮助构成汽车的未来,其中之一就是计算技术的大规模注入,这将从根本上改变汽车上的电子设计除音箱,汽车将可以运行复杂的程序就像iPhone已证明电脑可以进行语音通话那样,未来汽车也可展现出电脑能够每天移动我们的能力汽车还将经历传感器革命,传感器本钱下落的同时,我们会看到功能方面的巨大进步为此,汽车最终将安装数十种短程传感器,搜集有关它们环境的海量数据

此外,对2025年的汽车来说,连接到云端将是核心部份汽车将不再是孤立的模块,在20年的生命周期中始终保持不变相反,它们将能够从云端下载新的功能所有传感器数据将被发送到云端或使用V2V(汽车对汽车)和V2I(汽车对基础设施)点对点传送,后者将让短程数据变得更加有用这些数据将被搜集以构成街道层面甚至城市层面的交通全景图就像个人电脑和智能那样,云端也将成为信息、应用和处理的中央知识库

但是,要想这些趋势结出硕果,我们首先需要在软件方面进行革命上述所有技术都将产生大量数据,机器学习和人工智能将是处理数据必不可少的帮手如今,我们已看到机器学习和人工智能帮助计算机能力获得大幅进步,特别是做出决策和理解图像方面,但这些还只是个开始

IHS Technology发布报告显示,汽车中AI系统的数量将从2015年的700万个增至2025年的1.22亿个人工智能将成为新的标准,也将改变人类与汽车互动的方式一种方式是通过信息文娱系统和更智能化的互动人工智能也将支持更多功能,比如语音识别、手势辨认、司机监控、虚拟选注、自然语言理解等司机将能够与汽车交换,后者可基于需求做出预期回应

人工智能还可帮助先进司机辅助系统(ADAS)变成主流现实这种系统和自动汽车需要基于摄像头的机器视觉系统、基于检测单元的雷达、驾驶员状态评估和传感器融会发动机控制单元(ECU)等相结合才能工作据IHS预测,深度学习是全自动汽车的关键它可以帮助汽车发现和辨认目标物体、预测行动和适应新的路况等

实现全自动汽车的目标仍然很遥远,我们才刚刚起步尽管2016年呈现出这类可能性,但我们依然需要数年时间才能看到自动化水平到达4级的汽车进入大众市场2017年,汽车行业将获得更多重要里程碑我们将建设更多搜集数据的关键基础设施,并为先进司机辅助系统创造更详细的实时地图今天,要想实现这个目标有2种选择,但我们将看到第三种替代方案出现

一种选择是打造高度仪表化汽车,它可以拍摄静止对象的图片和记录位置这类所谓的“毫米精度”需要精确的车道和方向信息但从投入成本和时间角度来看,这个选择是非常昂贵的,它还要求进行延续更新,以便保持数据始终处于最新状态第二种选择是打造半自动化汽车来搜集数据,这要求新一代汽车配有先进的传感器,但2017年很少有汽车能配备这样的设施

第三种选择是使用全新数据,从其他已经上路的非自动化汽车上收集数据举例来说,在相同的位置发现多辆汽车突然转向,这可能意味着前方存在障碍而注意到车轮打滑或挡风玻璃上的雨刷器启动,可能为我们提供精确的天气变化信息机器学习的优势在于,所有数据都能通知下一代汽车上的先进司机辅助系统,并为未来汽车提供更好的模式

文章标签: 车联

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