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当AI与汽车碰撞 未来出行会闪耀怎样的火花

来源:盖世汽车 作者:刘丽婷 日期:2024年09月02日 字体大小:【

  在汽车行业的未来蓝图中,人工智能(AI)扮演着至关重要的角色。技术的每一次飞跃,都在将AI更深地融入汽车,从自动驾驶、到电池管理,再到智能制造,AI的应用给汽车行业带来前所未有的机遇。

  2024年见证了一系列AI创新技术的涌现,AI的应用不仅提升了驾驶体验,还为汽车的安全性、效率和可持续性带来了翻天覆地的改变。本文将对近期AI在汽车行业的应用进行总结和梳理。

  AI赋能自动驾驶

  自动驾驶技术是AI在汽车行业中最为人瞩目的应用之一。随着技术的不断进步,人们正逐步迈向一个完全自动化的驾驶新时代。以下是部分企业利用AI提升自动驾驶水平的一些创新:

  Helm.ai推出了用于模拟整个自动驾驶汽车堆栈的多传感器生成式AI大模型(Foundation Model)WorldGen-1,可同时合成多种模式和视角的高度逼真的传感器和感知数据,将传感器数据从一种模式推断到另一种模式,并预测驾驶环境中车辆自身和其他目标的行为。此前,该公司还推出生成式AI模型VidGen-1,可生成高度逼真的驾驶场景视频序列,用于自动驾驶开发和验证,对于预测任务和生成式仿真都具有重要意义。

  韩国蔚山国立科学技术院(UNIST)开发出“基于稳定性扩散的深度生成重放(SDDGR, stability diffusion-based deep generative replay)”的新技术,使人工智能能够在保留现有知识的同时学习新信息。SDDGR在自动驾驶汽车中尤为有效,使其能够准确识别道路物体并实现安全驾驶。它能生成高质量的图像,并通过迭代处理帮助维护先验知识。通过利用先进的学习方法,SDDGR可提高处理新数据的准确性。

  采埃孚开发出基于云和AI的验证服务ZF Annotate。ZF Annotate充当独立于要检查的传感器组的冗余设置,将记录的数据上传到云端并进行分析。ZF Annotate可作为最先进的、由人工智能支持的验证解决方案,用于测试和训练从L2级+到L5级的现代ADAS/AD系统。

  dSPACE与亚马逊云科技(AWS)合作,利用亚马逊云科技的生成式AI技术开发先进的场景生成解决方案。凭借该方案,汽车制造商和供应商能够更全面、更高效地模拟和验证其自动驾驶系统,从而减少与物理原型设计和测试相关的时间和成本。

  Arrow设计出首款人工智能(AI)转向系统,使用面部识别技术来控制其最新的SAM(半自动驾驶)汽车。该系统由Arrow工程师使用最新的NVIDIA Jetson AGX Orin模块开发,是唯一能够提供控制时速达213英里的汽车所需的高精度和低延迟平台。

  苏黎世大学(University of Zurich)研究人员取得计算机视觉和人工智能(AI)的重要进展,即将AI与新型仿生摄像头相结合,可实现比现有汽车摄像头快100倍的行人和障碍物检测速度,从而可以大大提高汽车系统和自动驾驶汽车的安全性。

  法国CEA-Leti成功研发了一种结合混合键合和高密度硅通孔(TSV)的工艺,可以将人工智能(AI)功能添加到CMOS(互补金属氧化物半导体)图像传感器中。通过CEA-Leti的AI集成技术,新一代CMOS图像传感器可以充分利用所有图像数据来感知场景、理解情况并进行干预。

  欧特明电子(oToBrite)成功开发出紧凑型全天候视觉AI驾驶员监控系统(DMS)。该系统采用高灵敏度车规级全局快门图像传感器,可实现卓越的量子效率(QE),无论白天黑夜都能提供清晰的图像质量。

  Autobrains推出其最新获得的突破性成果——Liquid AI,代表着自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)领域的范式转变,弥补了传统AI和真正智能的自主系统之间的差距,例如新兴汽车应用。通过模仿人类大脑的灵活性,Liquid AI实现了卓越的性能、成本效益以及更强的可解释性和可控性。

  综上,AI不仅可以用于自动驾驶系统的开发和验证,还可以用于预测和仿真,以及测试和训练系统,不仅可以提高自动驾驶系统的安全性,还能助力降低自动驾驶开发的时间和成本。

  AI赋能语音交互

  AI技术在提升汽车用户体验方面也有广泛应用,如智能语音交互和个性化服务。凭借深度学习技术优化的语音识别系统,用户可以通过自然语言与汽车交互,操作导航、音乐播放等功能。AI系统还可以分析用户的行驶习惯和偏好,提供个性化服务。

  以下是AI在改善用户体验的一些创新实例:

  FEV.io推出了一款使用生成式人工智能的智能语音助手,能够理解驾驶员和乘客的需求,并提供实时的解决方案。这款助手可以访问驾驶员的个人安全云配置文件数据,并结合实时车辆数据和环境参数来提供支持。

  Mapbox宣布推出新的对话式人工智能服务MapGPT,将允许汽车制造商创建定制的语音助手,从而能够在旅途中进行自然且可操作的对话。通过将Mapbox业界领先的定位服务与有关驾驶员位置、目的地和周围环境的实时背景相结合,MapGPT使其理解和建议比其他语音助手更具相关性。

  恩智浦半导体推出SAF9xxx系列,为汽车信息娱乐系统带来AI音频功能,标志着汽车音频处理技术的重大改进。新的音频数字信号处理(DSP)解决方案旨在支持软件定义汽车(SDV)对基于AI的音频日益增长的需求。利用Cadence最新一代高性能Tensilica HiFi 5 DSP,结合专用神经网络引擎,SAF9xxx能够高效实现下一代高质量自学习音频和语音应用。

  Connex2X和SoundHound AI建立战略合作关系,将SoundHound先进的语音人工智能技术集成到Connex2X突破性的联网汽车产品中,通过无缝语音交互增强驾驶体验。这种无缝的语音交互不仅提升了用户体验,还为驾驶过程中的安全性带来了显著提升。

  SoundHound AI推出创新车载语音助手,可在NVIDIA DRIVE平台上运行时完全使用边缘大型语言模型(LLM)。凭借这项尖端技术,汽车制造商能够让驾驶员能够通过语音快速访问LLM功能,并具有更大的隐私性、灵活性和更低的运营成本等额外优势。

  这些进展表明,汽车行业正在迅速采用智能语音和AI技术,以提升用户体验和车辆的智能化水平。随着技术的不断进步,未来可以期待汽车变得更加智能和互动,实现更高水平的人机交互。

  AI赋能电池设计和优化

  在电动汽车的心脏——电池技术方面,AI的应用正带来革命性的变化。以下是AI在电池设计和优化方面的一些最新进展:

  美国能源部SLAC国家加速器实验室和斯坦福大学研究人员合作开发出基于人工智能(AI)的方法,有助于在探索新材料时更有效地收集数据,从而能够以更高的精确度和速度来应对复杂的电池设计挑战。新方法将复杂的目标自动转换为智能数据采集策略。关键特性之一是能够从每次实验中学习和改进,通过AI根据目前收集到的数据来提出下一步骤。这种方法支持用户指定复杂的目标,在较大设计空间内实现自动优化,从而增加了发现新的卓越材料的可能性。

  韩国科学技术院(KAIST)与韩国电子与电信研究所(ETRI)以及美国德雷塞尔大学(Drexel University)合作,开发出利用卷积神经网络(CNN)预测电池NCM正极材料主要元素组成和充放电状态的方法,准确率高达99.6%。该方法采用图像识别技术,仅通过检查电池的表面形貌,就能利用人工智能学习准确确定电池的元素组成和充放电次数。

  Elektron Motors GmbH公司与Electra Vehicles公司建立战略研发合作关系,通过利用先进机器学习和人工智能技术,改进电池状态预测,优化能源管理,从而大幅提升汽车动力优化和安全性,以变革电动超级跑车行业。

  不难看出,AI技术在电池材料的分析、电池性能的优化、以及电动汽车的整体性能提升中发挥着越来越重要的作用,不仅可以实现性能更高的电池设计,也可以提升电池安全性,进一步推动电动汽车的普及。

  AI赋能智能制造

  AI技术还正在成为推动智能制造的关键力量,通过优化工艺流程,不仅提升了工业生产的自动化水平,更在提高生产效率、降低成本、保障产品质量等方面发挥了重要作用,为制造业带来革命性的变化。

  以下为AI在汽车智能制造的一些部署:

  SODA.Auto推出旗舰产品SODA V,这是全球首款可满足汽车工程师从创意到认证所有需求的工具,用于创建软件定义车辆(SDV)。作为软件、电子和电气架构的统一平台,SODA V可利用数字孪生技术和人工智能(AI)的能力,大大减少每项常规任务所需的时间。例如,之前需要3天时间完成的测试编码现在仅需15分钟就能完成。借助SODA V,汽车制造商可以在不到一年的时间内制造新的SDV,预算仅需60万美元。

  hofer powertrain启了动一项开创性的计划,旨在通过先进的人工智能(AI)和Deeptech创新技术将电动驱动设计时间缩短80%。为了在工程领域最大化AI驱动解决方案的价值,hofer powertrain已经在其内部开发的AI驱动方法中应用了一段时间,用于设计独特的电力电子解决方案。hofer powertrain还与Deeptech工程专家Monumo合作,其可扩展、机器学习友好型引擎“Anser”能够在几天内评估数百万个详细概念。这种能力使双方能够全面探索复杂的设计空间,以开发一流的电动驱动解决方案。

  Electra Vehicles公司推出领先的人工智能(AI)技术——EVE-Ai(Range Expert and Fleet Analytics modules,续航专家与车队分析模块),以变革电池性能管理、消除续航焦虑,并为电动汽车(EV)行业的扩张提供支持。此外,Electra Vehicles的EVE-Ai技术能够利用先进的AI算法提供实时的个性化洞察、预测性维护信息以及提升电池安全,让EV驾驶员、OEM和车队经理受益。

  英国Eatron科技公司率先在其先进电池管理软件中采用人工智能(AI)技术,以帮助汽车制造商降低电动汽车(EV)电池着火的风险。通过采用人工智能技术,Eatron科技已经证明,该技术不仅可以有效地探测出锂析出现象,还可以准确地预测该现象可能发生的时间。在发生之前检测到故障可以更有效、更便利地处理电池故障。这可能会改变电池的管理方式,以在短期内可以尽量减少电池被进一步损坏,最终方便驾驶员安排维修服务以修好电池故障。

  Wipro与西门子公司建立战略合作关系,将通过将西门子的PAVE360软件和数字孪生技术与Wipro的汽车工程与数字化转型功能集成,以变革汽车软件开发。通过利用人工智能、机器学习和可视化等先进技术,此次合作将极大地简化软件开发流程、加速产品上市,并提升汽车软件的整体质量和可靠性。

  在汽车制造中,人工智能(AI)应用正引领一场技术革命,上述新产品和新技术都是这一变革的显著例证。这些创新不仅提高了设计和制造的效率,还增强了电池的性能和安全性,同时减少了成本和开发时间。

  结语

  随着AI技术的不断进步,汽车行业正站在一个全新的起点上。AI的融入不仅为驾驶者带来了前所未有的便捷与安全,更为整个交通生态系统的可持续发展注入了新的活力。未来,随着AI技术的持续应用,汽车将变得更加智能,为驾驶者和乘客提供更加安全、舒适和环保的出行选择。

[责任编辑:都市风汽车网]
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