AI驅動(dòng)的轉向系統提供更安全、更可靠的駕駛體驗

人工智能 （AI） 正在重新定義汽車(chē)的制造、購買(mǎi)、維護和駕駛方式，它影響著(zhù)從制動(dòng)到加速再到轉向的方方面面。當今的 AI 驅動(dòng)型轉向系統可以比人類(lèi)駕駛員更快地檢測和響應潛在危險。通過(guò)監控傳感器和攝像頭輸入并分析駕駛員行為，AI 可以處理數據并做出實(shí)時(shí)決策，從而最大限度地降低風(fēng)險并優(yōu)化轉向響應。

目前，人工智能增強轉向在車(chē)輛中最常見(jiàn)的應用是自動(dòng)車(chē)道保持、自動(dòng)泊車(chē)、低速機動(dòng)、預測性轉向調整和半自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的駕駛員輔助。隨著(zhù) AI 增強型轉向系統的優(yōu)勢得到更廣泛的認可，人們最初對自動(dòng)駕駛汽車(chē)的恐懼正在迅速消散，人們的興趣也在增加。

在最近的《自動(dòng)駕駛汽車(chē)：消費者趨勢和態(tài)度調查》中，73% 的 21-29 歲駕駛員和 69% 的 30-39 歲駕駛員表示“他們希望在未來(lái)五年內在汽車(chē)中實(shí)現完全自動(dòng)駕駛”。2024 年密歇根大學(xué)自動(dòng)駕駛汽車(chē)情況說(shuō)明書(shū)表明，自動(dòng)駕駛汽車(chē)有可能將碰撞事故減少 90%，每年可節省約 1900 億美元。為了實(shí)現這一優(yōu)勢，必須克服特定的挑戰。

AI 轉向系統必須解決的挑戰

為了實(shí)現 AI 轉向系統提供的潛在碰撞減少和金錢(qián)節省，提供商需要解決四個(gè)關(guān)鍵挑戰：

1. 數據質(zhì)量： 保持高質(zhì)量的數據至關(guān)重要，因為低質(zhì)量的數據會(huì )嚴重影響轉向系統的安全和性能。確保數據質(zhì)量的有效策略包括創(chuàng )建數據要求的明確定義、使用數據預處理、依賴(lài)冗余數據源、實(shí)施實(shí)時(shí)數據驗證、利用持續監控和反饋循環(huán)以及進(jìn)行廣泛的測試。

2. 合規：遵守行業(yè)標準和法規需要一個(gè)經(jīng)過(guò)深思熟慮、高度結構化的計劃，其中包括及時(shí)了解相關(guān)準則、制定符合標準的開(kāi)發(fā)流程以及進(jìn)行穩健的風(fēng)險評估。此外，持續跟蹤 AI 性能至關(guān)重要;強調網(wǎng)絡(luò )安全;實(shí)施廣泛的培訓;并定期進(jìn)行軟件更新、系統審計和審查。

3. 安全性和冗余性：保持高水平的安全性和冗余性對于確保轉向系統在所有條件下的可靠運行至關(guān)重要。提升這些關(guān)鍵設計元素的方法包括實(shí)施功能安全原則、利用冗余架構、采用多傳感器融合、實(shí)時(shí)監控系統、進(jìn)行廣泛的 AI 訓練，以及應用具有嚴格測試和系統認證的故障作設計。

4. 實(shí)際復雜性：設計一個(gè)能夠處理不可預測的、動(dòng)態(tài)的和多樣化的作條件的系統至關(guān)重要。這種方法需要研究現實(shí)世界的場(chǎng)景;使用廣泛的數據集來(lái)訓練 AI;為系統配備實(shí)時(shí)學(xué)習功能;利用模擬和虛擬測試;部署后繼續學(xué)習;實(shí)施模塊化和可擴展的設計，等等。

令人鼓舞的是，許多公司已經(jīng)成功地克服了這些關(guān)鍵挑戰。一個(gè)例子來(lái)自通用汽車(chē)，其名為 Super Cruise 的免提駕駛輔助技術(shù)。Super Cruise 依靠攝像頭、傳感器、GPS 和 LiDAR 地圖數據系統來(lái)檢測曲線(xiàn)并確保精確的車(chē)輛定位。當駕駛員在兼容的道路上行駛時(shí)，他們可以使用該系統進(jìn)行免提車(chē)輛作。該系統的頭部跟蹤軟件確保駕駛員繼續關(guān)注道路，以便他們可以在需要時(shí)快速收回控制權。

Waymo One 是另一家有效利用 AI 進(jìn)行轉向的公司。其自動(dòng)駕駛叫車(chē)服務(wù)現已在洛杉磯、舊金山、鳳凰城和奧斯汀等城市提供?？蛻?hù)可以放松或完成工作，而自動(dòng)駕駛汽車(chē)將他們帶到他們的位置。

博世是另一家在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得成功的公司。該公司開(kāi)發(fā)了傳感器，使自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠更好地感知周?chē)h(huán)境。其基于 AI 的轉向系統利用這些信息，駕駛員可以在某些情況下安全地將手從車(chē)輛的方向盤(pán)上移開(kāi)。

先進(jìn)技術(shù)改變汽車(chē)的轉向方式

在博世、通用汽車(chē)和 Waymo 等公司的引領(lǐng)下，AI 已經(jīng)超越了基本的自動(dòng)化?，F在，它被用于創(chuàng )建高度智能的轉向系統，能夠進(jìn)行復雜的決策、預測性維護和實(shí)時(shí)數據分析。

例如，Arrow 最近開(kāi)發(fā)了一種突破性的基于 AI 的轉向系統，該系統采用 NVIDIA Jetson Orin 軟件平臺，適用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)和機器人，通過(guò)向左或向右旋轉來(lái)跟蹤駕駛員的頭部方向。這項開(kāi)創(chuàng )性的技術(shù)為以前無(wú)法駕駛的殘疾人提供了一種強大的新方法來(lái)增加他們的行動(dòng)能力。

隨著(zhù)傳感器融合、高級感知系統、4 級和 5 級自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)、用于更快 AI 處理的邊緣計算以及用于高級駕駛輔助系統 （ADAS） 的 AI 等新趨勢和技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，駕駛員將體驗到更增強的舒適性、控制性和安全性。

這就是為什么 NVIDIA 創(chuàng )始人、總裁兼首席執行官黃仁勛最近表示：“自動(dòng)駕駛汽車(chē)肯定會(huì )為社會(huì )做出巨大貢獻。我們將能夠重新設計城市環(huán)境，使公園取代停車(chē)場(chǎng)。想想我們將節省的錢(qián)，減少事故，以及這將為今天不能開(kāi)車(chē)的人提供的難以置信的自由。

基于 AI 的轉向的好處大到不容忽視

AI 對轉向的影響已經(jīng)非常顯著(zhù)，釋放出的好處遠遠超出了更傳統的系統所能提供的好處。例如，AI 擅長(cháng)預測性維護，通過(guò)分析從嵌入轉向系統中的傳感器收集的數據來(lái)提高轉向安全性，以檢測潛在機械問(wèn)題的早期跡象。然后，它會(huì )在出現那些存在安全風(fēng)險的機械問(wèn)題之前安排維修。

這種主動(dòng)的方法將突然轉向故障的風(fēng)險降至最低，從而提高了車(chē)內每個(gè)人的安全性。AI 還通過(guò)不知疲倦地監控駕駛條件和激活預編程響應（例如調整轉向角和扭矩）來(lái)實(shí)時(shí)響應危險，從而提高安全性。

此外，人工智能有助于對從攝像頭和傳感器收集的可用數據進(jìn)行定量和定性分析，以提高轉向穩健性的可靠性。利用收集的數據，AI 可以同時(shí)適應路面、速度、駕駛員行為和交通等因素，提高轉向精度，以提供更好的控制和可作性。通過(guò) AI 檢測磨損或潛在故障的模式和早期指標，還可以增強轉向可靠性，以便在性能受到影響之前解決這些問(wèn)題。

最重要的是，將 AI 集成到轉向系統中會(huì )帶來(lái)更安全、更可靠的個(gè)人駕駛體驗和更少的道路危險。這些系統甚至可以通過(guò)實(shí)現完全自動(dòng)駕駛的拼車(chē)服務(wù)來(lái)減少對私家車(chē)的需求，使多名乘客能夠有效地共享一輛車(chē)。

對于汽車(chē)制造商來(lái)說(shuō)，要在未來(lái)利用支持 AI 的轉向系統的優(yōu)勢，他們必須應對和克服已知的挑戰。通過(guò)負責任地將 AI 集成到他們的轉向系統中，制造商可以顯著(zhù)改善各種道路和環(huán)境條件下的車(chē)輛控制，并以傳統工程根本無(wú)法實(shí)現的方式提高轉向性能和可靠性。