AI驅動的轉向系統提供更安全、更可靠的駕駛體驗

人工智能 （AI） 正在重新定義汽車的制造、購買、維護和駕駛方式，它影響著從制動到加速再到轉向的方方面面。當今的 AI 驅動型轉向系統可以比人類駕駛員更快地檢測和響應潛在危險。通過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時決策，從而最大限度地降低風險并優化轉向響應。

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

在最近的《自動駕駛汽車：消費者趨勢和態度調查》中，73% 的 21-29 歲駕駛員和 69% 的 30-39 歲駕駛員表示“他們希望在未來五年內在汽車中實現完全自動駕駛”。2024 年密歇根大學自動駕駛汽車情況說明書表明，自動駕駛汽車有可能將碰撞事故減少 90%，每年可節省約 1900 億美元。為了實現這一優勢，必須克服特定的挑戰。

AI 轉向系統必須解決的挑戰

為了實現 AI 轉向系統提供的潛在碰撞減少和金錢節省，提供商需要解決四個關鍵挑戰：

1. 數據質量： 保持高質量的數據至關重要，因為低質量的數據會嚴重影響轉向系統的安全和性能。確保數據質量的有效策略包括創建數據要求的明確定義、使用數據預處理、依賴冗余數據源、實施實時數據驗證、利用持續監控和反饋循環以及進行廣泛的測試。

2. 合規：遵守行業標準和法規需要一個經過深思熟慮、高度結構化的計劃，其中包括及時了解相關準則、制定符合標準的開發流程以及進行穩健的風險評估。此外，持續跟蹤 AI 性能至關重要;強調網絡安全;實施廣泛的培訓;并定期進行軟件更新、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重要。提升這些關鍵設計元素的方法包括實施功能安全原則、利用冗余架構、采用多傳感器融合、實時監控系統、進行廣泛的 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. 實際復雜性：設計一個能夠處理不可預測的、動態的和多樣化的作條件的系統至關重要。這種方法需要研究現實世界的場景;使用廣泛的數據集來訓練 AI;為系統配備實時學習功能;利用模擬和虛擬測試;部署后繼續學習;實施模塊化和可擴展的設計，等等。

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

Waymo One 是另一家有效利用 AI 進行轉向的公司。其自動駕駛叫車服務現已在洛杉磯、舊金山、鳳凰城和奧斯汀等城市提供。客戶可以放松或完成工作，而自動駕駛汽車將他們帶到他們的位置。

博世是另一家在自動駕駛領域取得成功的公司。該公司開發了傳感器，使自動駕駛汽車能夠更好地感知周圍環境。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輛的方向盤上移開。

先進技術改變汽車的轉向方式

在博世、通用汽車和 Waymo 等公司的引領下，AI 已經超越了基本的自動化。現在，它被用于創建高度智能的轉向系統，能夠進行復雜的決策、預測性維護和實時數據分析。

例如，Arrow 最近開發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，適用于自動駕駛汽車和機器人，通過向左或向右旋轉來跟蹤駕駛員的頭部方向。這項開創性的技術為以前無法駕駛的殘疾人提供了一種強大的新方法來增加他們的行動能力。

隨著傳感器融合、高級感知系統、4 級和 5 級自動駕駛汽車技術、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 等新趨勢和技術的進一步發展，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 創始人、總裁兼首席執行官黃仁勛最近表示：“自動駕駛汽車肯定會為社會做出巨大貢獻。我們將能夠重新設計城市環境，使公園取代停車場。想想我們將節省的錢，減少事故，以及這將為今天不能開車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 對轉向的影響已經非常顯著，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 擅長預測性維護，通過分析從嵌入轉向系統中的傳感器收集的數據來提高轉向安全性，以檢測潛在機械問題的早期跡象。然后，它會在出現那些存在安全風險的機械問題之前安排維修。

這種主動的方法將突然轉向故障的風險降至最低，從而提高了車內每個人的安全性。AI 還通過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）來實時響應危險，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 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題。

最重要的是，將 AI 集成到轉向系統中會帶來更安全、更可靠的個人駕駛體驗和更少的道路危險。這些系統甚至可以通過實現完全自動駕駛的拼車服務來減少對私家車的需求，使多名乘客能夠有效地共享一輛車。

對于汽車制造商來說，要在未來利用支持 AI 的轉向系統的優勢，他們必須應對和克服已知的挑戰。通過負責任地將 AI 集成到他們的轉向系統中，制造商可以顯著改善各種道路和環境條件下的車輛控制，并以傳統工程根本無法實現的方式提高轉向性能和可靠性。