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  • 初识人工智能——人工智能的冷落与兴起

    万次阅读 多人点赞 2018-11-14 21:42:41
    今天开始慢慢进入人工智能的介绍与算法网络等的实现的“传送期”,希望大家能够喜欢! 好,揭幕!! 一、人工智能介绍 什么是人工智能?可能是大家一开始最想了解的。 大家看图中关于人工智能的定义。通俗点来说呢...

    今天开始慢慢进入人工智能的介绍与算法网络等的实现的“传送期”,希望大家能够喜欢!

    好,揭幕!!

    一、人工智能介绍
    什么是人工智能?可能是大家一开始最想了解的。
    在这里插入图片描述

    大家看图中关于人工智能的定义。通俗点来说呢,就是 让机器实现原来只有人类才能完成的任务;比如看懂照片,听懂说话,思考等等。

    那现在耳熟能详的机器学习,深度学习和人工智能又是什么关系呢?

    看下图:
    在这里插入图片描述

    人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

    二、 人工智能的5个研究发展阶段
    第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落

    人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。

    第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮

    DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

    第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

    第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

    目前人工智能应用人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为,经过几十年的发展,人工智能应用在不少领域得到发展,在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。

    三、回顾下人工智能这60年历程关键事件
    时至今日,人工智能发展日新月异,此刻AI已经走出实验室,离开棋盘,已通过智能客服、智能医生、智能家电等服务场景在诸多行业进行深入而广泛的应用。可以说,AI正在全面进入我们的日常生活,属于未来的力量正席卷而来。让我们来回顾下人工智能走过的曲折发展的60年历程中的一些关键事件:

    1946年,全球第一台通用计算机ENIAC诞生。它最初是为美军作战研制,每秒能完成5000次加法,400次乘法等运算。ENIAC为人工智能的研究提供了物质基础。

    1950年,艾伦·图灵提出“图灵测试”。如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一些列问题,且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答,则通过测试。这边论文语言了创造出具有真正智能的机器的可能性。

    1956年,“人工智能”概念首次提出。在美国达特茅斯大学举行的一场为其两个月的讨论会上,“人工智能”概念首次被提出。

    1959年,首台工业机器人诞生。美国发明家乔治·德沃尔与约瑟夫·英格伯格发明了首台工业机器人,该机器人借助计算机读取示教存储程序和信息,发出指令控制一台多自由度的机械。它对外界环境没有感知。

    1964年,首台聊天机器人诞生。美国麻省理工学院AI实验室的约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发了ELIZA聊天机器人,实现了计算机与人通过文本来交流。这是人工智能研究的一个重要方面。不过,它只是用符合语法的方式将问题复述一遍。

    1965年,专家系统首次亮相。美国科学家爱德华·费根鲍姆等研制出化学分析专家系统程序DENDRAL。它能够分析实验数据来判断未知化合物的分子结构。

    1968年,首台人工智能机器人诞生。美国斯坦福研究所(SRI)研发的机器人Shakey,能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务,可以感觉人的指令发现并抓取积木。这种机器人拥有类似人的感觉,如触觉、听觉等。

    1970年,能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授T·维诺格拉德开发的人机对话系统SHRDLU,能分析指令,比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言,被视为人工智能研究的一次巨大成功。

    1976年,专家系统广泛使用。美国斯坦福大学肖特里夫等人发布的医疗咨询系统MYCIN,可用于对传染性血液病患诊断。这一时期还陆续研制出了用于生产制造、财务会计、金融等个领域的专家系统。

    1980年,专家系统商业化。美国卡耐基·梅隆大学为DEC公司制造出XCON专家系统,帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用,特别是在决策方面能提供有价值的内容。

    1981年,第五代计算机项目研发。日本率先拨款支持,目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像,并能像人一样推理的机器。随后,英美等国也开始为AI和信息技术领域的研究提供大量资金。

    1984年,大百科全书(Cyc)项目。Cyc项目试图将人类拥有的所有一般性知识都输入计算机,建立一个巨型数据库,并在此基础上实现知识推理,它的目标是让人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作,成为人工智能领域的一个全新研发方向。

    1997年,“深蓝”战胜国际象棋世界冠军。IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋,并存有70万份大师对战的棋局数据,可搜寻并估计随后的12步棋。

    2011年,Watson参加智力问答节目。 IBM开发的人工智能程序“沃森”(Watson)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据,能够将于问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。这一人工智能程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。

    2016~2017年,AlphaGo战胜围棋冠军。AlphaGo是由Google DeepMind开发的人工智能围棋程序,具有自我学习能力。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱,学习并模仿人类下棋。DeepMind已进军医疗保健等领域。

    2017年,深度学习大热。AlphaGoZero(第四代AlphaGo)在无任何数据输入的情况下,开始自学围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的“旧狗”,学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。

    综上可以大概的将人工智能分成三个阶段:
    在这里插入图片描述

    第一阶段:人工智能起步期

    第二阶段:专家系统推广期

    第三阶段:深度学习时期

    我们也就是正处在深度学习的时期,把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期,多了解学习下,让自己跟进时代的步伐,当然未来的强化学习更是最主要的方向,技术更新迭代,你做好准备了么?

    展开全文
  • 分析数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、 存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山...
  • 导读:各种版本的语言排行榜里,涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用,让Python程序员成为稀缺人才。都说程序员发际线堪忧,今...

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    导读:各种版本的语言排行榜里,涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用,让Python程序员成为稀缺人才

    都说程序员发际线堪忧,今天数据叔就推荐10本让人头冷的Python书。从语言入门,到数据分析、人工智能领域的实战全都有了,助你早日成为大神!

    1024程序员节就要来了,趁机薅一波当当的羊毛吧!(文末有福利



    这3本书讲 编程 ,Python语言从入门到精通:

    1

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    《Python学习手册(原书第5版)》
    作者:马克·卢茨

    推荐语:本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。

    本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例以及图表,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。

    2

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    《Python 3标准库》

    作者:道格·赫尔曼

    推荐语:本书由资深Python专家亲自执笔,Python语言的核心开发人员鼎力推荐。

    对程序员而言,标准库与语言本身同样重要,它好比一个百宝箱,能为各种常见的任务提供完美的解决方案,所以本书是所有Python程序员都必备的工具书!全书以案例驱动的方式讲解了标准库中数百个模块的使用方法(如何工作)和工作原理(为什么要这样工作),比标准库的官方文档更容易理解(一个简单的示例比一份手册文档更有帮助),为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。

    3

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    《数据结构与算法:Python语言实现》

    作者:迈克尔 T. 古德里奇

    推荐语:本书采用Python语言介绍数据结构和算法,包括其设计、分析和实施。本书源代码简洁、明确,面向对象的观点贯穿始终,通过继承大限度地提高代码重用,同时彰显不同抽象数据类型和算法之间的异同。



    这4本书讲Python怎样用于数据分析


    4

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    《Python数据分析与数据化运营》(第2版)
    作者:宋天龙

    推荐语:这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在业务上真正可指导落地。此外,本书作者提供微信、邮箱等,可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。

    5

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    《利用Python进行数据分析(原书第2版)》
    作者:韦斯·麦金尼

    推荐语:本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

    适读人群:开设数据挖掘课程的高校教师和学生;适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。

    6

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    《Python高级数据分析》

    作者:萨扬·穆霍帕迪亚

    推荐语:本书介绍高级数据分析概念的广泛基础,以及最近的数据库革命,如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术,并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子,如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术,如时间序列和主成分分析等。

    7

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    《Python金融数据分析》

    作者:马伟明(James Ma Weiming)

    推荐语:本书介绍了金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。编写建模、交易、定价和分析的基本程序。

    本书将介绍股票、期权、利率衍生品等金融工具定价方法,如何根据市场指数进行大数据分析,以及如何使用NoSQL存储tick数据,可解决建模、交易策略优化和风险管理等金融领域的复杂问题。本书面向本科生、研究生、算法开发的初学者以及使用Python进行定量研究的金融领域软件开发人员。

    这3本讲Python在 人工智能 方面的应用:

    8

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    《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》

    作者:涂铭 刘祥 刘树春

    推荐语:本书专注于中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验,是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时,本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。

    9

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    《Python人脸识别:从入门到工程实践》

    作者:王天庆

    推荐语:作者王天庆是某世界百强企业的研发专家,有着丰富的经验,这本书是作者多年经验的总结,跟着书中的代码动手操作,初学者也能够快速掌握人脸识别的原理,同时对深度学习、计算机视觉等知识具有比较直观的感受。

    10

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    《Python机器学习(原书第2版)》

    作者:塞巴斯蒂安·拉施卡

    推荐语:本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库,同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。

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    本活动满减与礼券均不支持团购,同一账号、同一地址、同一手机号、同一IP反复购买本活动商品,当当有权取消订单,终结交易。

    看看老司机怎么说?

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  • 生物电信号在机交互中的应用分析——以智能机械手臂为例.pdf
  • 今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」,作者:小F。小F是211机械专业毕业的,上学的时候还造了两辆车(FSC、无碳小车),毕业以后又在车企搬了一年的砖,最终决定转行IT,...

    今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」,作者:小F。

    小F是211机械专业毕业的,上学的时候还造了两辆车(FSC、无碳小车),毕业以后又在车企搬了一年的砖,最终决定转行IT,从零开始学习编程。

    不知不觉,到现在也已有两年多时间了。

    虽然过程很艰辛,但是结果还是很值得的。目前已成功成为一名Pythoner,在一家AI领域的公司,从事图像处理,数据分析工作。

    学习编程是一个比较枯燥的过程,所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在,已经更新接近 百篇原创 文章。

    主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容,非常受编程学习者的欢迎,不少文章被各大平台转载。

    这里精选了30多个Python实战案例,不仅包含源码,还有使用教程(在文末提供获取方法)

    在这个人工智能,大数据时代,希望你能关注我,和我一起学习,共同进步,冲鸭!

    Python爬虫

    Python数据分析与可视化

    Python数据科学

    Python小操作

    以上只是部分原创文章,还有更多优质文章,就不一一展示了。

    30+的Python实战案例及使用教程,可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取~

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  • 自动驾驶概述

    万次阅读 2020-02-08 20:27:27
    其高级阶段将是完全的、无人驾驶的智能汽车,彻底将从方向盘后解脱出来,而汽车可以像人类一样具备感知、分析、判断能力。智能汽车现阶段也分两个发展方向,一类是汽车个体自动化系统控制,靠自主式的传感器,完全...

    随着5G逐渐走进人们的视线,自动驾驶汽车成为一个社会热门话题。那么自动驾驶究竟是什么样的?它真的能实现吗?什么时候我们才能真正使用上呢?

    汽车是当今社会的主要交通工具之一,自动驾驶汽车是目前可以看到,并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目标。

    自动驾驶是分阶段实现的,目前处于初级阶段,就是车本身的各种驾驶辅助系统以及自动驾驶的进化和配套系统的建立,重点在于解决如何提高汽车驾驶的安全性和可操控性;其高级阶段将是完全的、无人驾驶的智能汽车,彻底将人从方向盘后解脱出来,而汽车可以像人类一样具备感知、分析、判断能力。智能汽车现阶段也分两个发展方向,一类是汽车个体自动化系统控制,靠自主式的传感器,完全不需要依靠互联网;另外一类是智能网联汽车,也就是汽车自动驾驶技术+车联网。这是新兴的发展模式,是ICT和汽车产业的跨界结合出现的创新技术方向。两个方向都能实现自动驾驶的最终目标,中国大力推崇的是智能网联模式。

     

    一、智能化汽车发展

     

    • 智能车的概念

    智能车(Intelligent Vehicle ,IV)是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统,相关技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科,是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志。

    • 智能化现状

    智能驾驶是汽车驾驶系统物化驾驶员在长期驾驶实践中,对“环境感知-决策规划-控制执行”过程的理解、学习和记忆。

     

     

    环境感知作为第一环节,是智能驾驶的典型应用场景,例如激光雷达与摄像头的车辆检测技术中,需要对数据做聚类处理;线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常用于车道线和交通标志的检测。它处于智能驾驶车辆与外界环境信息交互的重要地位,其关键在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,从而理解自身和周边的驾驶态势。

    决策规划是智能驾驶的主要应用场景,状态机、决策树、贝叶斯网络等技术已经有大量的应用。近年来兴起的深度学习与强化学习能通过大量的机器学习做出对复杂情况的决策,并能进行在线学习优化。由于需要较多的计算资源,是当前计算机与互联网领域内,研究自动驾驶决策规划系统的热门技术。

    控制执行:智能控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习等方法。

     

    世界各国都在积极制定自动驾驶技术路线图,推动自动驾驶汽车的发展,如美国在80年代初已经开始自动驾驶技术的军事化应用;欧洲从80年代中期开始研发自动驾驶车辆,更多强调单车自动化、智能化的发展;日本的自动驾驶研发略晚于欧美,更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率、以及采用车间通信方式辅助驾驶。

    由于深度学习算法的引入,汽车智能化技术有了爆发性的突破,成为汽车产业化发展的重要突破口,2009年谷歌开始研发自动驾驶,引发了新一轮的自动驾驶产业热潮,更多科技企业加入市场争夺中。

     

    与欧美等发达国家相比,我国的自动驾驶研发起步相对较晚,自上个世纪90年代起,我国各高校和研究机构陆续开展自动驾驶的研发工作,推出多个测试车型;2009年以来,国家自然科学基金委员会举办“中国智能和未来挑战赛”,为国内智能车技术和交流起到很好的促进作用,在此期间一汽、北汽等传统车企也逐步布局自动驾驶。

     

    二、网联化现状

     

    网联化是指汽车依靠通信技术,将车本身和其它相关联的因素数据通过网络联系在一起,这个网络就叫车联网。车联网的概念源于物联网,即车辆物联网,是以行驶中的车辆为信息感知对象,借助新一代信息通信技术,实现车与X(即车与车-V2V、人-V2P、路-V2I、服务平台-V2N)之间的全方位网络连接,实现了 “三网融合”,将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网利用传感技术感知车辆的状态信息,并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理,以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。

     

     

    车联网是一个很宽泛的领域,从车内发展到车外,正在从车内娱乐导航服务向汽车数据中心发展,内涵不断延伸。目前车联网有两个世界标准流派:一个是IEEE基于WIFI制定的DSRC(Dedicated Short Range Communications,专用短程通信技术),获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom 等的支持;另一个是由3GPP通过拓展通信LTE标准制定的C-V2X,并向5G演进,获得多家车企和通信企业的支持,如:福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、现代、日产、沃尔沃、PSA Group、华为、爱立信、高通、英特尔、三星等。C-V2X的成员显然比DSRC要壮观。

     

    两种技术标准各有千秋,国际上对于车联网到底采用哪种标准,尚未达成一致。业界专家存在三种观点:一种是DSRC技术已经成熟,其经过多年的测试与验证,可行性已经得到验证,同时网络、芯片等产业链相对成熟,没有理由放弃;另外也有观点认为,LTE-V2X技术具备技术优势,其安全性和可靠性都更胜一筹,更有前景;此外还有观点表示,汽车与手机不同,是有本国属性但一般不会大量跨国行驶,因此,不同国家可以使用不同技术。中国有通信网络覆盖广和用户量庞大的优势,一直以来都是LTE-V2X的积极倡导者。

     

    汽车发展经历了机械化和电气化升级,目前又到了一个上台阶的关头。网联时代汽车产品需要创新的重点转向数字化技术,如云平台、人工智能、机器学习等。目前,最基本的车载内嵌网联设备装车率2017年还普遍低于20%,尽管众多厂家的2025年远期规划都近乎100%标配,但当下发展依然缓慢,真正起飞要至少等到2020年。

     

    三、智能网联化

    智能化和网联化相结合成为未来自动驾驶汽车产业发展的重要方向,在智能网联汽车的技术演进过程中,智能化及网联化两者的发展相互促进,不可分割,从而实现完全自动驾驶的最高目标。

    受制于技术和网络覆盖,车联网的价值还远没有被挖掘出来,大多还停留在娱乐和导航的单车、单用户服务,但车联网作为汽车互联网络,尤其是在5G移动网络普及后,可以将衣食住行都连接起来,汽车的内涵由此也在发生改变。5G通信网络的高速、低时延数据传输、高容量、低失真、低误码都为这种模式提供了技术可能。所以,智能化和网联化的结合,可以为汽车智能化系统提供更多、更详细、更准确的数据,以供机器学习,促进智能系统演义进化。

     

    网联汽车会采集、产生大量实时数据,如行驶过程中“(汽)车、(道)路、(数据)云、(路)网、(地) 图五大基本要素交互的数据。诸如汽车和驾驶人信息,汽车信息包括:汽车位置和周边环境信息,以及汽车诊断信息、保养信息、安全信息(门窗开闭,安全气囊使用)、性能信息(发动机和变速箱状态,电池电量)、行驶信息(燃油消耗量,速度,刹车加速,方向盘);驾驶人信息(包括地理位置、用户模式、驾驶历史)等。一辆汽车一天大概产生500GB左右数据,数据主要由汽车制造商安装车载内嵌SIM卡来收集,这就是学习素材的来源。自动驾驶技术其核心决策者是人工智能(AI)系统,就需要大量数据进行训练,现在开展自动驾驶技术的公司可以获得的数据仍然是少量的,有些是在使用模拟数据训练人工智能,大量实际使用数据是自动驾驶技术发展不可或缺的一部分。因此自动驾驶的智能汽车不是一蹴而就的,它的进化发展是靠不断的技术产品迭代,循序渐进实现目标,一个完善的车联网,是促进实现自动驾驶的前置条件之一。

     

    四、我国智能网联汽车政策及标准概况

     

    时间

    发布机构

    政策、标准

    主要内容

    2011年

    国务院

    《中华人民共和国居民经济和社会发展第十二个五年规划》

    国家把车联网列入重大专项

    2011年

    国务院

    《国家“十二五”科学和技术规划》

    车联网项目被列为国家重大专项(第三专项)中的重要项目,首期投入资金打百亿

    2012年

    交通部

    《2012-2020交通运输业智能智能交通发展战略》

    标志着智能交通上升到国家战略,交通部启动的新一代智能交通体系发展战略和应用车联网技术推进现代交通运输策略重大研究项目,为未来5-10年的发展进行谋划

    2013 年

    国务院

    《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》

    将车联网作为物联网的核心应用领域

    2015年

    国务院

    《中国制造2025》

    提出到2020年,掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术,初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系

    2015年

    国务院

    《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》

    提出通过基础设施、运输工具、运行信息等互联网化,推进基于互联网平台的便捷化交通运输服务发展

    2015年

    工信部

    《车联网发展创新行动计划(2015-2020年)》

    推动车联网技术研发和标准制定,组织发展车联网试点、基于5G技术的车联网示范

    2016年

    工信部

    《智能网联汽车发展技术路线图》

    为行业发展提供清晰思路和方向,同时为相关政策和行业标准的推出奠定基础

    2016年

    国家质检总局

    《装备制造业和质量提供规划》

    加快开展智能网联汽车标准化工作

    2016年

    发改委、交通部

    《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》

    从“智能”和“网联”连个方面提出加大研发和示范效应的要求

    2016年

    工信部、公安部、交通部

    《智能网联汽车公共道路适应性验证规范》

    对测试车辆、测试道路、测试驾驶人、路试信息记录等相关要是提出了基本要求

    2016年

    中国汽车工程学会、智能交通联盟

    启动ADAS相关标准研究与制定工作

    主要包括AEB、DSB、LKA、自动泊车等标准、并发布了C-NCAP的2018版的详细试验及评分方案

    2016年

    交通部

    《营运客车安全技术条件(JT/T19042016)》

    要求9m以上的营运客车加装车道偏离预警系统(LDWS)以及符合标准的自动紧急自动系统(AEBS)功能

    2017年

    中国智能网联产业创新联盟

    《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》

    中国汽车工程学学会的团体标准、填补了国内V2X应用层标准的空白

    2017年

    国务院

    《新一代人工智能发展规划》

    构建开放协同的人工智能科技创新体系,明确提出发展自动驾驶汽车等智能运载工具

    2018年4月

    工信部、交通部、公安部

    《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》

    明确道路测试的管理要求和职责分工规范和统一各地方基础性检测项目和测试规程

    2018年6月

    工信部

    车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段的管理规定(征求意见稿)

    拟规划5905-5925MHz频段作为LTE-V2X技术的车联网(智能网联汽车)直连通信工作频段

    2018年6月

    工信部、国家标准委

    《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》

    明确智能网联汽车标准体系建设的指导思想、基本原则、建设目标和标准体系框架

    2018年7月

    交通部

    《自动驾驶封闭场地建设技术指南》

    国家部委出台的第一部关于自动驾驶风暴测试场地建设技术的规范性文件

    2018年12月

    工信部

    《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》

    到2020年,实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特点场景应用,车联网综合应用体系基本构建

    2019年3月

    发展改革委、生态环境部、商务部

    《推动重点消费品更新升级 畅通资源循环利用实施方案(2019-2020年)》

    推动智能汽车创新发展。加强汽车制造、信息通信、互联网等领域企业深度合作,组织实施智能汽车关键技术攻关,重点开展车载传感器、芯片、中央处理器、操作系统等研发与产业化。坚持自主式和网联式相结合的发展模式,培育具有国际竞争力的智能汽车品牌。


    五、 智能网联汽车未来发展所面临的问题 

     

    智能网联汽车的愿景非常美好, 自动驾驶未来也一定会实现, 但征途不会平坦。要实现高级别的自动驾驶, 智能网联汽车产业发展过程中仍然有很多问题需要解决:一是提升关键技术掌控能力,如传感器、控制器、执行器等智能网联汽车核心电子件、车载智能化软硬件平台、智能感知部件、先进能源动力平台、车载通信系统等方面;二是智能网联汽车制造及配套体系仍需完善,传统汽车制造领域在智能网联汽车技术积累与产品研发方面存在局限性,适应智能网联汽车制造的新型智能化汽车制造能力尚有不足;三是传统汽车设计制造与计算、通信等能力在融合与协调还需要加强,从而进一步适应快速发展的汽车网联化、智能化的需求;四是智能交通还需加强统筹规划,在智能路网、运管运控平台、应用示范等方面有待统一标准、提升能力;五是构建智能网联汽车安全保障体系,如汽车接入授权、个人信息数据、云端控制、等安全问题仍需进一步探索和提升。

     

    六、智能网联车标准及法律突破方向

     

    智能网联汽车相关技术标准尚处于建设初期,现有标准大部分是行业标准,难以满足智能网联快速、跨行业、融合发展的需求,目前国际上进行自动驾驶技术研发的国家和领头企业,都在试图抢先制定出相应的行业标准,成为这个领域的引领者。

    近年来,我国相继出台了《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》、《2019年智能网联汽车标准化工作要点》等标准定制指导性文件,分为总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务等部分,目前已取得了阶段性进展,近期在高级驾驶辅助系统方面已经有6项标准完成了标准审查,进入到报批阶段,还有9项标准目前正在立项,编制相关的标准草案。

     

     

    在法律层面,尚未针对智能网联汽车做出调整,《道路交通安全法》、《公路法》、《保险法》等都不涉及自动驾驶方面内容。智能网联汽车不仅仅关系到车辆制造者,同时还有网络提供者、云端运营者、道路建设维护者等,每一个元素都是至关重要的因子,自动驾驶的社会化,将彻底颠覆这几者间的法律关系。要厘清各自的责任与义务是必须的,这需要法律法规作为保障。还有《网络安全法》、《测绘法》等都存在不适用于智能网联汽车技术产业化的规定。例如现行的《道路交通安全法》未有涉及到关于智能网联汽车的相关条例,因此,智能网联汽车只能遵守机动车上道路行驶以及机动车试验的一般规定。

     

    结语:

    智能网联汽车不只是一种交通工具,它将成为一张巨大交通网络上的智能终端、一个完全自动行走的机器。它作为一种社会生活、生产工具,影响着人、车、物、路、自然环境等的因素,人们需要考量其安全性要远高于其运输载体的属性。所以,如何将一套冷冰冰的机器培养训练成为精密的人脑,任重而道远!

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空空如也

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