自动驾驶汽车中人工智能的应用研究
人工智能在智能交通中的应用现状与前景
人工智能在智能交通中的应用现状与前景 随着科技的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）越来越多地渗透到我们的日常生活中。其中，人工智能在智能交通领域的应用受到了广泛的关注。本文将探讨人工智能在智能交通中的应用现状与前景。
一、人工智能在智能交通中的应用现状 1. 智能交通管理 人工智能技术在交通管理方面发挥了重要作用。通过深度学习算法和计算机视觉技术，智能交通管理系统可以实时监测交通流量和路况信息，并自动调整信号灯的配时，优化交通通行效率。此外，还可以利用人工智能技术对交通事故进行预测和预警，减少事故发生的概率。
2. 自动驾驶技术 自动驾驶技术是人工智能在智能交通领域的核心应用之一。通过激光雷达、摄像头、传感器等设备，结合深度学习和机器视觉等人工智能技术，自动驾驶汽车可以准确感知周围环境，并做出相应的驾驶决策。这项技术的普及将大大提高交通安全性，减少人为驾驶错误和事故发生的可能性。
3. 路线规划与优化 人工智能技术可以分析大量的交通数据和历史记录，根据实时路况和目的地等因素，智能地规划最佳路线。这能够显著减少交通拥堵和旅行时间，提高交通运输效率。此外，人工智能还可以进行货物运输的路径优化，减少物流成本和运输时间。
二、人工智能在智能交通中的前景 1. 引领出行新时代 随着自动驾驶技术的成熟和推广，人工智能将引领出行新时代。人们可以通过手机APP预约自动驾驶汽车，实现全自动的出行体验。这不仅可以提升人们的出行便利性，还能减少车辆数量，降低交通拥堵和环境污染。
2. 提高交通安全性 人工智能在交通安全方面的应用潜力巨大。自动驾驶技术的普及使得汽车可以实现自主避让、自动刹车等功能，大大降低交通事故发生的可能性。此外，智能交通管理系统可以实时监测交通违法行为，加强对交通违法行为的预防和打击。
3. 优化交通资源配置 人工智能可以对道路交通、停车资源等进行动态管理和优化配置。通过即时的数据分析和预测，可以准确了解不同地区和时间段的交通需求，并根据需求合理调整交通流量，提高资源利用率。这将有助于缓解交通拥堵现象，提高城市交通运行效率。
人工智能在汽车工业中的应用
人工智能在汽车工业中的应用在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为众多领域的关键驱动力，汽车工业也不例外。
从汽车的设计、生产制造到销售和售后服务，AI 的应用正在彻底改变着这个行业的面貌。
首先，在汽车的设计阶段，AI 发挥着重要作用。
传统的汽车设计往往依赖设计师的经验和灵感，而现在，借助 AI 技术，设计过程变得更加高效和精准。
通过对大量用户数据的分析，AI 能够了解消费者的喜好和需求，从而为设计师提供有价值的参考。
例如，它可以分析不同车型的受欢迎程度、用户对车辆外观和内饰的评价等，帮助设计师更好地把握市场趋势，设计出更符合消费者期望的汽车。
而且，AI 还能够进行虚拟设计和模拟测试。
设计师可以利用 AI 软件创建汽车的三维模型，并在虚拟环境中进行各种性能测试，如空气动力学、碰撞安全性等。
这不仅大大缩短了设计周期，降低了成本，还能提前发现潜在的问题，提高设计的质量和可靠性。
在生产制造环节，AI 带来的变革同样显著。
汽车生产线的自动化程度越来越高，而 AI 则让这一自动化更加智能化。
通过安装在生产线上的传感器和摄像头，AI 系统可以实时监测生产过程中的各种数据，如零部件的尺寸、质量、装配精度等。
一旦发现异常，系统能够立即发出警报并进行调整，确保产品质量的稳定性。
同时，AI 还能对生产设备进行预测性维护。
它可以分析设备的运行数据，提前预测可能出现的故障，并安排合理的维护计划，避免因设备故障导致的生产中断，提高生产效率。
在汽车的销售领域，AI 也有着广泛的应用。
智能客服系统能够随时回答消费者的咨询，提供准确、及时的信息。
而且，通过对消费者在网络上的行为数据进行分析，AI 可以为汽车销售商提供精准的营销策略。
比如，针对潜在客户推送个性化的广告和促销信息，提高销售的成功率。
另外，在售后服务方面，AI 同样表现出色。
车辆配备的智能诊断系统可以实时监测车辆的运行状态，提前发现潜在的故障隐患，并向车主发送预警信息。
人工智能在汽车领域中的应用
人工智能在汽车领域中的应用近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经深入到了各个领域。
其中汽车领域是其中的佼佼者，用人工智能技术来提高汽车的智能化和自动化已经成为汽车科技的热门话题。
人工智能技术可以帮助汽车制造商和车主实现更好的驾驶体验和安全驾驶，同时也可以满足消费者对时尚、个性化和智能化汽车的需求。
本文将讨论人工智能在汽车领域的应用。
一、自动驾驶自动驾驶是人工智能在汽车领域中最热门的应用之一。
自动驾驶的技术基于深度学习、计算机视觉和机器学习等先进技术，通过分析车辆周围的环境信息，控制车辆的加速、刹车、转向等行驶动作，实现车辆的自主驾驶。
自动驾驶技术的出现，可以为消费者带来更加便捷、安全和高效的出行体验。
同时，它可以使道路变得更加安全、少发生交通事故。
二、智能互联智能互联是指让车辆和驾乘人员与外界进行高效的信息交流和互动，以实现更好的驾驶体验。
人工智能技术可以实现车与车之间、车与道路之间、人与车之间的智能互联。
例如智能导航系统可以根据车辆的位置、驾驶路线、交通状况等信息为驾乘人员提供最佳路线和道路建议。
智能语音识别系统可以实现语音交互，让驾乘人员通过语音命令操作车辆。
三、车辆管理车辆管理是指利用人工智能技术，对汽车数据进行实时监控和分析，以实现对车辆状态、车辆维护、车辆安全等方面进行有效管理。
人工智能技术可以实现车辆管理信息的收集和整合，以减少车辆维修和故障检修的频率和成本。
同时，也可以降低车辆盗窃、设备失窃等安全问题的发生。
四、智能驾驶辅助系统智能驾驶辅助系统是指利用人工智能技术，在车辆驾驶过程中为驾乘人员提供辅助信息，以帮助驾乘人员减轻驾驶负担，提高驾驶安全性。
例如智能跟车系统可以根据车辆周边的交通情况，自动进行刹车和加速等动作，从而保证了车辆的安全行驶。
同时，智能驾驶辅助系统还可以自动监测驾驶员的体征数据，例如心率、疲劳等，减少驾驶员疲劳驾驶的发生。
五、定制化人工智能技术可以为消费者提供定制化的汽车服务。
汽车智能驾驶系统中的人机交互研究
汽车智能驾驶系统中的人机交互研究随着科技的飞速发展，智能驾驶系统逐渐成为汽车行业的热门话题。
汽车智能驾驶系统是利用人工智能与先进传感技术相结合，实现自动驾驶的一项重要技术。
然而，要实现真正的自动驾驶，人机交互是至关重要的一环。
本文将探讨汽车智能驾驶系统中人机交互的研究与发展。
人机交互是指人与计算机之间进行信息交流和互动的过程。
在汽车智能驾驶系统中，人机交互起到了至关重要的作用，能够有效地传递车辆的状态和动作信息，同时也能获取人类驾驶员的意图和需求。
一个良好的人机交互系统能够提高智能驾驶系统的安全性、可靠性和用户体验。
首先，汽车智能驾驶系统中的人机交互需要具备可视化界面。
通过直观的可视化界面，驾驶员能够清晰地了解车辆的状态、周围环境以及导航路线等关键信息。
例如，在导航功能中，驾驶员可以通过手势控制或语音命令来设定目的地，并通过显示屏上的地图来获取路线等导航信息。
这样的可视化界面方便了驾驶员的操作，提高了驾驶安全性。
其次，人机交互需要具备智能语音识别和语音合成技术。
智能语音识别技术可以识别驾驶员的语音指令，并将其转化为实际操作。
而语音合成技术则可以将车辆状态、警告信息等通过语音的方式告知驾驶员。
例如，在路况复杂的情况下，系统可以通过语音提示驾驶员注意事故前方的障碍物，提醒驾驶员采取相应的避让措施。
这种智能语音交互不仅减少了驾驶员的视觉负担，也提高了驾驶的安全性。
此外，在汽车智能驾驶系统中，手势识别技术也是重要的人机交互方式之一。
通过手势识别技术，驾驶员可以通过手势控制来实现一些功能的操作。
例如，驾驶员可以通过手势控制来调整音量大小、切换音乐等。
手势识别技术不仅方便了驾驶员的操作，也提高了驾驶的便利性与舒适性。
此外，人机交互技术还可以通过生物特征识别来提高智能驾驶系统的安全性。
生物特征识别技术可以通过驾驶员的指纹、视网膜、声纹等生物特征来确认驾驶员的身份，确保车辆只能被合法的驾驶员操作。
这种技术可以有效地防止盗车和驾驶员冒用车辆等问题，保证车辆的安全性。
汽车行业的人工智能在车辆维修中的应用
汽车行业的人工智能在车辆维修中的应用随着科技的快速发展，人工智能（AI）在各个领域都得到了广泛的应用。
汽车行业也不例外。
在车辆维修领域，人工智能的应用已经逐渐成为汽车维修行业的一项重要技术。
本文将探讨汽车行业的人工智能在车辆维修中的应用。
一、智能诊断系统传统的车辆维修往往需要依靠经验丰富的技师来判断问题所在并进行修复。
而这种方式存在着技师经验的局限性和个体差异的问题。
而借助人工智能技术，智能诊断系统可以通过分析大量的车辆故障数据，学习和归纳出各种可能的故障类型和解决方案。
当车辆出现故障时，技师只需输入相关信息，智能诊断系统就可以迅速给出准确的故障判断和修复建议，提高了维修效率和准确性。
二、预测维护人工智能技术还可以通过对车辆的监测和分析，提前预测车辆的维护需求。
传感器可以实时监测车辆的各项参数，比如发动机温度、油耗、轮胎磨损等，进而通过人工智能算法分析这些数据，提醒车主进行相应的保养和维护。
这种预测性维护不仅可以减少车辆故障的发生，延长车辆的使用寿命，还可以节约车主的时间和维修费用。
三、虚拟助理人工智能技术的另一个应用是车辆维修过程中的虚拟助理。
通过语音识别和人工智能算法，虚拟助理可以根据车主的描述和问题进行解答和指导，帮助车主更好地了解车辆故障的原因和解决方法。
虚拟助理还可以提供维修操作的视频教程或者文字说明，使车主能够在家自行解决一些简单的故障，减少对维修中心的依赖。
四、自动驾驶维保随着自动驾驶技术的快速发展，人工智能在自动驾驶维保中也发挥着重要作用。
自动驾驶汽车上配备有各种传感器和摄像头，可以实时监测和记录车辆状态和行驶数据。
利用人工智能算法分析这些数据，可以提前预测车辆需要维修的部件，并自动预约维修，提高了车辆的可用性和安全性。
五、数据分析与优化人工智能技术还可以通过对车辆维修记录的数据分析，找出相同型号车辆的常见故障和解决方案，并进行优化。
比如通过对大量维修记录中的故障类型和修复方法进行归纳和分析，可以发现某个型号车辆的特定零部件经常出现问题，进而可以进行优化或者召回。
人工智能在智能交通中的应用有哪些
人工智能在智能交通中的应用有哪些在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了推动各个领域变革的重要力量，智能交通领域也不例外。
人工智能的应用为交通系统带来了前所未有的效率提升、安全性增强和用户体验改善。
接下来，让我们一起深入探讨一下人工智能在智能交通中的具体应用。
一、智能交通信号控制交通信号控制是保障道路交通安全和顺畅的关键环节。
传统的交通信号控制通常基于固定的时间设置，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
而人工智能技术的引入则改变了这一局面。
通过使用摄像头、传感器等设备收集道路上的车辆流量、速度等数据，人工智能系统能够实时分析交通状况，并智能地调整信号灯的时长。
例如，在车流量较大的方向延长绿灯时间，以减少拥堵；在车流量较小的方向缩短绿灯时间，提高道路的通行效率。
这种智能交通信号控制不仅能够减少车辆的等待时间，降低能源消耗和尾气排放，还能够有效缓解交通拥堵。
二、智能车辆自动驾驶自动驾驶是人工智能在智能交通领域最具挑战性和前景的应用之一。
自动驾驶汽车依靠传感器、摄像头、激光雷达等设备感知周围环境，利用人工智能算法进行路径规划、决策制定和车辆控制。
目前，自动驾驶技术已经取得了显著的进展，从部分自动驾驶（如自适应巡航控制、自动泊车）到高度自动驾驶和完全自动驾驶的研究和试验正在不断推进。
自动驾驶不仅能够提高驾驶的安全性，减少人为失误导致的交通事故，还能够提高交通效率，让人们在出行过程中更加轻松和舒适。
三、智能公交系统人工智能在公交系统中也发挥着重要作用。
通过实时收集公交车辆的位置、行驶速度、乘客数量等信息，利用人工智能算法进行分析和预测，能够实现公交车辆的智能调度。
例如，根据实时路况和乘客需求，合理调整公交车辆的发车时间和频率，优化公交线路，提高公交服务的准点率和覆盖率。
同时，智能公交系统还能够为乘客提供实时的公交信息，如车辆到站时间、车内拥挤程度等，方便乘客规划出行。
四、智能交通管理与监控利用人工智能技术对交通进行管理和监控，可以大大提高交通管理的效率和准确性。
AI技术在智能交通中的实际应用案例
AI技术在智能交通中的实际应用案例新一代智能交通系统正在改变着我们的出行方式。
其中，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术是智能交通系统中的关键驱动力之一。
AI技术通过大数据分析、图像识别和机器学习等手段，为交通管理提供了更加高效和精确的解决方案。
本文将探讨几个典型的AI技术在智能交通领域中的实际应用案例。
一、智能监控AI技术在智能监控领域发挥着重要作用。
通过将摄像头与AI算法相结合，可以实现对路面交通状况的实时监控和分析。
例如，某城市通过安装带有AI功能的摄像头，在主干道上全天候监测车辆行驶情况，并利用AI算法对拥堵和事故进行预测和识别。
这使得交通管理部门能够及时采取措施缓解拥堵或处理事故，并提高了道路使用效率。
此外，AI技术还可以应用于交通信号灯控制系统中。
传统的定时信号灯无法根据路况进行自适应调控，常常导致路口堵车，浪费时间和能源。
AI技术基于交通流量的实时分析，可以智能地调整信号灯的红绿灯时间，优化交通流动。
在某城市的试点中，通过AI信号灯优化系统，不仅解决了拥堵问题，还提高了路口的通行能力。
二、智能驾驶智能驾驶是AI技术在智能交通领域中的另一个重要应用方向。
搭载AI算法的自动驾驶系统可以通过感知、决策和控制等模块实现车辆自主行驶。
许多汽车制造商和科技公司正在积极投入到自动驾驶技术的研发中。
例如，美国一家知名电动汽车制造商推出了具备部分自动驾驶功能的汽车。
该车辆搭载了AI算法，并借助传感器设备实时感知周围环境。
基于对道路、障碍物和其他车辆等信息的分析和判断，该系统可以自主地进行转向、减速或加速等操作。
这项技术使得驾乘体验更加安全且便捷，并为未来全面实现无人驾驶奠定了基础。
三、智能路由规划一个高效的交通系统离不开智能的路由规划。
AI技术可以通过大数据分析，为驾驶员提供实时准确的交通信息和最佳路线推荐。
以某款导航软件为例，在用户提供目标位置后，该软件会根据交通状况和实时路况数据计算出最佳路径，并在行车过程中做出动态调整。
人工智能技术在智能交通领域的应用研究
人工智能技术在智能交通领域的应用研究在当今快速发展的科技领域，人工智能技术已经成为了各个行业的热门话题之一。
其中，人工智能技术在智能交通领域的应用尤为引人关注。
随着城市化进程的加快以及汽车数量的不断增加，智能交通系统的建设已经成为了提高城市交通效率、减少事故发生率的重要手段。
人工智能技术的应用也为智能交通的发展提供了新的思路和技术支持。
1.人工智能技术在智能交通领域的意义人工智能技术作为一种新兴的技术手段，具有着巨大的潜力和优势。
在智能交通领域，人工智能技术的应用可以帮助交通管理部门更有效地监控和管理交通流量，提升道路利用率，减少拥堵现象的发生。
同时，人工智能技术还能够提高交通安全性，减少交通事故的发生率，保障城市居民的出行安全。
此外，智能交通系统的建设还可以提升城市的整体交通效率，为城市的发展注入新的活力。
2.人工智能技术在智能交通领域的应用方式人工智能技术在智能交通领域的应用方式主要包括数据采集与分析、交通流量预测、智能信号灯控制、自动驾驶技术等多个方面。
通过使用各种传感器和监测设备，可以对城市道路上的交通情况进行实时监测和数据采集，再通过人工智能技术对这些数据进行分析和处理，为交通管理部门提供决策支持和优化方案。
同时，人工智能技术还可以应用在智能信号灯控制系统中，通过实时的交通流量数据来调整信号灯的灯相时长，以优化道路交通的运行效率。
3.人工智能技术在智能交通领域的发展现状当前，人工智能技术在智能交通领域的应用已经取得了一些积极的成果。
在一些城市，智能交通系统已经开始逐步建设，并取得了一定的效果。
例如，一些城市的交通管制中心通过人工智能技术实时监测城市交通情况，及时调整信号灯的灯相时长，有效缓解了交通拥堵的状况。
此外，一些汽车生产厂家也开始将自动驾驶技术应用到他们的汽车中，通过人工智能技术带来更加安全和便利的出行体验。
可以说，人工智能技术在智能交通领域的发展非常迅速，并带来了积极的社会效益。
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车辆工程技术
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车辆技术
0 引言
汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，为汽车自动驾驶系统智能
化发展提供更多技术支持，并且明确了汽车自动驾驶系统的发展方向。
尤其是人工智能中的各种算法与Agent 技术等的应用，在很大程度上
带动了汽车自动驾驶系统的发展。
1 汽车自动驾驶系统、人工智能浅析
1.1 人工智能
人工智能是科学发展与智能技术应用的产物，人工智能技术简称
为AI，具备多元化研究系统，并且集开发算法、拓展专属于人的智能
以及系统模拟等技术于一身，人工智能是现代化领先技术之一。人工
智能技术的研究，从1956 年着手，经过不断的研究探索，70 年代在
数据处理方面取得巨大突破，并且逐渐被应用到市场中，人工智能的
研究价值得以显现。人工智能在2016 年中，以人工智能围棋软件的
形式挑战欧洲围棋冠军，这代表着人工智能技术发展进入到新的发展
阶段。根据人工智能技术研究为载体，逐渐将研究领域进行拓展，增
加语言、图像识别与自主学习等功能，并且在研究理论方面不断创新。
人工智能通过对人的模拟，延伸更多智能科学技术，重点进行计
算机科学分析，认清人工智能本质，通过模拟人的行为控制机器设备。
当前人工智能技术越来越成熟，在很多领域开始应用，自动驾驶技术
便是重要体现
[1]
。
1.2 汽车自动驾驶系统
汽车自动驾驶系统的兴起，主要基于人工智能技术，将人工智能
研究与汽车自动驾驶技术相结合，更多发展领域得到人工智能的支持。
汽车作为当代生活的关键设备，为人们出行带来很多便利。人工智能
渗透到汽车发展领域，逐渐衍生出无人驾驶技术。无人驾驶技术下的
汽车被称之为智能汽车，主要通过GPS 定位、雷达以及激光、传感器
等智能设备，及时获取汽车行驶信息，并且全面分析路况，对汽车行
驶进行彻底判断，结合驾驶情况选择适当的驾驶路径，以此实现对汽
车的有效控制。无人驾驶技术对于智能技术要求十分严格，当前还在
不断探索中，并没有得到全面性的驾驶普及。但是随着无人驾驶技术
的发展成熟，该技术的普及速度加快，人工智能与汽车自动驾驶系统
的有效结合，为汽车行业发展创造了更多机会。
2 人工智能在自动驾驶汽车领域的应用
2.1 总体技术路线
自动驾驶系统是一个由不同软硬件构成的交互式系统，其中，硬
件包括自动驾驶芯片与汽车制造技术，软件包括自动驾驶软件、地图
和通信网络。在软件部分，可以分成下列三个功能模块：
（1）环境感知模块：采用传感器进行环境信息的感知，如利用
摄像头等装置来进行环境信息的实时获取，并利用GPS实现车身状态
信息的动态获取。
（2）行为决策模块：以现有的路网、环境与驾驶等信息为依据，
在遵循交通规则的基础上，给出最佳自动驾驶决策，即运动控制指令。
（3）运动控制模块：以规划确定的行驶路线为依据，结合当前
车辆所处位置、时速及姿态，发出对相应的控制指令
[2]
。
2.2 人工智能具体应用
（1） 保证交通的高效性。地图以大数据网为依据为用户提供实
时信息并给出更改线路的建议，这样能大幅度提高交通效率，同时这
也是车联网具体应用表现形式。将汽车接入到互联网后，能与周围物
联网相关数据相结合，此时利用人工智能技术能实现实时处理，从而
更加智能且快速地给出最佳规划路线。
（2）保证驾驶的安全性。实现自动驾驶前，智能化的辅助驾驶
系统已经开始大规模应用。现在以ADAS等为主要代表的智能系统已
经在汽车上得到广泛应用。对于ADAS，它引入了人工智能技术，如
图像识别与传感器技术等，使自动驾驶达到了第二级，部分达到第三
级。这为后续更高级别的自动驾驶奠定了良好基础。同时，通过对人
工智能的引入，还能从根本上保证驾驶安全性，减少或避免由于驾驶
者自身能力有限产生的事故意外。
（3）保证管理的水平。人工智能还能应用于管理环节，如企业
和渠道管理，包括市场营销，通过对人工智能的引入，能降低成本，
保证管理的效率与水平。例如，在营销管理中可以利用人工智能实现
大数据分析，从而掌握不同消费者的需求，实现精准营销。
（4）保证出行的舒适性。将人工智能引入到车载应用方面能在
良好响应指令的基础上，提高行车舒适性。如，在汽车解锁方面采用
生物识别技术，如步态、声纹或面部识别；利用人工智能还能使汽车
以天气状况为依据，结合用户实际状态对空调系统进行自动调整，使
车内空间温度保持在舒适状态下。
2.3 自动驾驶实现难点
汽车和人工智能之间的结合，需要经过以下三个阶段：第一阶段
为技术爆发、第二阶段为混合过渡、第三阶段为智能交通，现在我国
还处在第一阶段，企业将重点放在研发新技术方面，降低传感器等装
置的生产成本，提高商用水平等。要使自动驾驶真正变成现实，需要
解决以下几个问题：其一，政策法规的制定和完善；其二，基础设施
建设；其三，高精地图软件开发；其四，技术标准制定；其五，提高
民众接受度。
每一个问题都是一个很大的挑战，调查结果表明，现在全球每年
都会有约130万人因交通事故丧生，但只有不足60%的人可以接受汽
车自动驾驶，对于自动驾驶，它最令人担忧的还是安全性。然而，理
论上讲，自动驾驶要比驾驶者驾驶更安全，因为它不会产生任何对驾
驶安全不利的负面情绪。由此可见，当务之急是要在开发的同时打消
对人们对自动驾驶的错误认识，使人们对自动驾驶产生足够的信心
[3]
。
3 结束语
当前，自动驾驶系统中还存在一定问题，想要实现车辆自动驾驶
并真正推广，还有些遥远，但是，随着及其学习算法等技术的发展，
自动驾驶技术必然上升更高台阶。相信在未来实现自动驾驶将成为必
然趋势。
参考文献：
[1]赵铭炎.浅析人工智能在自动驾驶中的应用[J].中国新通信,2019,
21(05):107-108.
[2]冯玮.车辆自动驾驶中人工智能的应用实践微探[J].中国战略新
兴产业,2018(16):135.
[3]井泉.浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用[J].轻型汽车技术，
2018(Z1):51-54.
自动驾驶汽车中人工智能的应用研究
张永翔
（山东科技大学,山东 青岛 266000）
摘 要：无人驾驶汽车拥有一个显著特征，信息化程度非常高，对电脑系统安全性等要求较高。若电脑程序出现混乱、信息泄露、病毒入侵等，
极易危害汽车行驶安全，这些问题必须解决，才能保障自动驾驶系统的应用与推广。本文主要分析了自动驾驶汽车中人工智能的应用。
关键词：自动驾驶；人工智能；汽车工程