人工智能 (AI) 将在提高未来汽车的安全性、效率和用户体验方面发挥核心作用。 从本质上讲，人工智能将处理来自传感器、摄像头和其他输入的数据，以实现实时决策、自动化任务和适应驾驶员行为。 从事汽车系统开发的开发人员需要将 AI 模型与硬件和软件堆栈集成，以实现这些目标，重点关注自动驾驶、预测性维护和个性化界面等领域。
一个关键的应用是自动驾驶。 人工智能算法，例如卷积神经网络 (CNN) 和强化学习模型，将分析来自激光雷达、雷达和摄像头的数据，以导航道路、检测障碍物并响应交通状况。 例如，特斯拉的 Autopilot 使用基于视觉的神经网络来解释周围环境，而 Waymo 的自动驾驶系统依赖于传感器融合和高清地图的组合。 开发人员需要优化这些模型，以便在嵌入式系统上进行低延迟推理，从而在计算约束与安全关键精度之间取得平衡。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具可以帮助在汽车级芯片（例如 NVIDIA Drive Orin）上部署模型。
人工智能还将通过碰撞避免和驾驶员监控等功能来提高安全性。 像 Mobileye 的责任敏感安全 (RSS) 框架这样的系统使用 AI 来预测潜在的危险并调整车速或轨迹。 对于驾驶员监控，摄像头与计算机视觉模型配对可以检测嗜睡或分心——梅赛德斯-奔驰的注意力辅助系统使用转向模式和面部识别来实现这一点。 开发人员可以使用开源库（例如，用于图像处理的 OpenCV）或 Apache TVM 等边缘兼容框架来实现这些功能。 此外，人工智能驱动的预测性维护（例如分析发动机数据以标记问题，避免它们发生）可以通过与车载诊断 (OBD) 系统集成来减少停机时间。
最后，人工智能将个性化车内体验。 自然语言处理 (NLP) 模型，例如为 Amazon Alexa Auto 或 Google Assistant 提供支持的模型，将实现语音控制导航、气候设置和信息娱乐。 强化学习可以根据历史数据调整座椅位置、音乐偏好或路线建议。 例如，宝马的智能个人助理会随着时间的推移学习驾驶员的习惯。 开发人员可以使用云连接的 API 或 Core ML 等设备上的 ML 框架构建这些系统，并通过联邦学习确保数据隐私。 人工智能还可以通过预测不同条件下的电池性能，利用在遥测数据上训练的时序预测模型（例如 LSTM）来优化电动汽车的能源使用。 这些应用将需要与车辆网络（CAN 总线）无缝集成，并需要强大的测试管道来确保可靠性。