AI驱动的转向系统提供更安全、更可靠的驾驶体验

人工智能 （AI） 正在重新定义汽车的制造、购买、维护和驾驶方式，它影响着从制动到加速再到转向的方方面面。当今的 AI 驱动型转向系统可以比人类驾驶员更快地检测和响应潜在危险。通过监控传感器和摄像头输入并分析驾驶员行为，AI 可以处理数据并做出实时决策，从而最大限度地降低风险并优化转向响应。

目前，人工智能增强转向在车辆中最常见的应用是自动车道保持、自动泊车、低速机动、预测性转向调整和半自动驾驶汽车中的驾驶员辅助。随着 AI 增强型转向系统的优势得到更广泛的认可，人们最初对自动驾驶汽车的恐惧正在迅速消散，人们的兴趣也在增加。

在最近的《自动驾驶汽车：消费者趋势和态度调查》中，73% 的 21-29 岁驾驶员和 69% 的 30-39 岁驾驶员表示“他们希望在未来五年内在汽车中实现完全自动驾驶”。2024 年密歇根大学自动驾驶汽车情况说明书表明，自动驾驶汽车有可能将碰撞事故减少 90%，每年可节省约 1900 亿美元。为了实现这一优势，必须克服特定的挑战。

AI 转向系统必须解决的挑战

为了实现 AI 转向系统提供的潜在碰撞减少和金钱节省，提供商需要解决四个关键挑战：

1. 数据质量： 保持高质量的数据至关重要，因为低质量的数据会严重影响转向系统的安全和性能。确保数据质量的有效策略包括创建数据要求的明确定义、使用数据预处理、依赖冗余数据源、实施实时数据验证、利用持续监控和反馈循环以及进行广泛的测试。

2. 合规：遵守行业标准和法规需要一个经过深思熟虑、高度结构化的计划，其中包括及时了解相关准则、制定符合标准的开发流程以及进行稳健的风险评估。此外，持续跟踪 AI 性能至关重要;强调网络安全;实施广泛的培训;并定期进行软件更新、系统审计和审查。

3. 安全性和冗余性：保持高水平的安全性和冗余性对于确保转向系统在所有条件下的可靠运行至关重要。提升这些关键设计元素的方法包括实施功能安全原则、利用冗余架构、采用多传感器融合、实时监控系统、进行广泛的 AI 训练，以及应用具有严格测试和系统认证的故障作设计。

4. 实际复杂性：设计一个能够处理不可预测的、动态的和多样化的作条件的系统至关重要。这种方法需要研究现实世界的场景;使用广泛的数据集来训练 AI;为系统配备实时学习功能;利用模拟和虚拟测试;部署后继续学习;实施模块化和可扩展的设计，等等。

令人鼓舞的是，许多公司已经成功地克服了这些关键挑战。一个例子来自通用汽车，其名为 Super Cruise 的免提驾驶辅助技术。Super Cruise 依靠摄像头、传感器、GPS 和 LiDAR 地图数据系统来检测曲线并确保精确的车辆定位。当驾驶员在兼容的道路上行驶时，他们可以使用该系统进行免提车辆作。该系统的头部跟踪软件确保驾驶员继续关注道路，以便他们可以在需要时快速收回控制权。

Waymo One 是另一家有效利用 AI 进行转向的公司。其自动驾驶叫车服务现已在洛杉矶、旧金山、凤凰城和奥斯汀等城市提供。客户可以放松或完成工作，而自动驾驶汽车将他们带到他们的位置。

博世是另一家在自动驾驶领域取得成功的公司。该公司开发了传感器，使自动驾驶汽车能够更好地感知周围环境。其基于 AI 的转向系统利用这些信息，驾驶员可以在某些情况下安全地将手从车辆的方向盘上移开。

先进技术改变汽车的转向方式

在博世、通用汽车和 Waymo 等公司的引领下，AI 已经超越了基本的自动化。现在，它被用于创建高度智能的转向系统，能够进行复杂的决策、预测性维护和实时数据分析。

例如，Arrow 最近开发了一种突破性的基于 AI 的转向系统，该系统采用 NVIDIA Jetson Orin 软件平台，适用于自动驾驶汽车和机器人，通过向左或向右旋转来跟踪驾驶员的头部方向。这项开创性的技术为以前无法驾驶的残疾人提供了一种强大的新方法来增加他们的行动能力。

随着传感器融合、高级感知系统、4 级和 5 级自动驾驶汽车技术、用于更快 AI 处理的边缘计算以及用于高级驾驶辅助系统 （ADAS） 的 AI 等新趋势和技术的进一步发展，驾驶员将体验到更增强的舒适性、控制性和安全性。

这就是为什么 NVIDIA 创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋最近表示：“自动驾驶汽车肯定会为社会做出巨大贡献。我们将能够重新设计城市环境，使公园取代停车场。想想我们将节省的钱，减少事故，以及这将为今天不能开车的人提供的难以置信的自由。

基于 AI 的转向的好处大到不容忽视

AI 对转向的影响已经非常显著，释放出的好处远远超出了更传统的系统所能提供的好处。例如，AI 擅长预测性维护，通过分析从嵌入转向系统中的传感器收集的数据来提高转向安全性，以检测潜在机械问题的早期迹象。然后，它会在出现那些存在安全风险的机械问题之前安排维修。

这种主动的方法将突然转向故障的风险降至最低，从而提高了车内每个人的安全性。AI 还通过不知疲倦地监控驾驶条件和激活预编程响应（例如调整转向角和扭矩）来实时响应危险，从而提高安全性。

此外，人工智能有助于对从摄像头和传感器收集的可用数据进行定量和定性分析，以提高转向稳健性的可靠性。利用收集的数据，AI 可以同时适应路面、速度、驾驶员行为和交通等因素，提高转向精度，以提供更好的控制和可作性。通过 AI 检测磨损或潜在故障的模式和早期指标，还可以增强转向可靠性，以便在性能受到影响之前解决这些问题。

最重要的是，将 AI 集成到转向系统中会带来更安全、更可靠的个人驾驶体验和更少的道路危险。这些系统甚至可以通过实现完全自动驾驶的拼车服务来减少对私家车的需求，使多名乘客能够有效地共享一辆车。

对于汽车制造商来说，要在未来利用支持 AI 的转向系统的优势，他们必须应对和克服已知的挑战。通过负责任地将 AI 集成到他们的转向系统中，制造商可以显著改善各种道路和环境条件下的车辆控制，并以传统工程根本无法实现的方式提高转向性能和可靠性。