內部車輛傳感器如何提高安全性？
今天，我們聽說過自動駕駛汽車，但在各種現實世界條件下真正的自動駕駛仍需多年時間。人類駕駛員仍然需要關注手邊的情況，車輛內部似乎呈現出相對靜態的實驗室環境，以供觀察。下文詳細介紹了內部車輛感應人工智能如何提高安全性？
內部車輛傳感器如何提高安全性？
挑戰:不同的居住者和傳感條件
雖然與外部世界相比相對靜止，但車輛內部條件仍然存在各種挑戰。一個人可能獨自駕駛汽車，或者幾個額外的乘客可能在汽車中，他們可能是男性或女性，大小范圍從小孩到100公斤的成人甚至更大。此外，人類的膚色范圍很廣，在不同的光照條件和溫度下可能會穿著不同的衣服和配飾，突然之間，這個“實驗室環境”就變成了一個相當復雜的實驗。這還是在考慮一兩只家庭寵物、昨天后座上沒有清理的漢堡包裝紙，以及乘客座位上掉落的一兩部手機之前。
解決方案:傳感器融合和數據豐富
雖然一個傳感器系統可能擁有最好的眼球追蹤或其他技術優點，但作為一家人工智能軟件公司，反而專注于融合各種硬件傳感元件。因此，他們與各種硬件制造商合作開發傳感技術，包括傳統的紅外(IR)現代紅、綠、藍以及紅外(RGBIR)傳感器、熱成像儀，甚至雷達，以全面了解情況，并與各種處理器制造商合作運行人工智能例程。這種傳感器融合，結合用于訓練的極大數據集，意味著車輛的內部空間可以準確地解釋，就像人類結合視覺、聽覺、觸覺、嗅覺甚至味覺來執行復雜的任務一樣。
除了運行人工智能系統所需的原始計算能力之外，還必須考慮攝像機硬件、傳感器處理模塊和汽車的其他處理硬件之間的連接。隨著汽車電子產品的集成度越來越高，處理和提取這種數據傳輸的可靠方法變得非常重要。
制造的汽車種類繁多，這意味著可以輕松集成到汽車X、Y或Z中的組織良好的系統可以顯著降低開發成本和上市時間。
硬件創新:促進軟件創新
在過去的幾十年里，我們目睹了計算能力和硬件創新的驚人爆炸。也就是說，軟件的創新周期自然比硬件的創新周期快得多，制造商經常發現自己與軟件同行相比處于“追趕”模式。這也是特斯拉、蘋果和其他公司制造自己的人工智能硬件來迎合即將到來的軟件改進的原因之一。
對于與各種現有硬件制造商合作的較小軟件/人工智能公司來說，除了擁有足夠的原始計算能力外，擁有與最新人工智能框架兼容的成熟軟件堆棧和軟件開發套件(SDK)非常重要。可用的編譯器應該支持現代神經網絡層，具有成熟的軟件仿真器、模擬引擎和用于AI模型解析、修剪、量化和其他任務的相關工具。最后，支持傳感器融合任務，如內置的3D視差引擎、多攝像頭流功能、豐富的輸入/輸出(IO)接口等也非常有用。這使得人工智能和那些建立人工智能系統的人能夠在處理大量數據的同時消除噪音。
人工智能傳感器融合:汽車安全及更多
雖然這篇文章的重點是汽車內部傳感，但更一般地說，在一系列應用中，傳統的純視覺人工智能設置似乎是合理的選擇，但可能不足以滿足特定的用例。尤其是在安全關鍵的應用中，在適當的照明和其他條件下大部分時間工作的視覺系統可能遠遠不夠。在這些情況下，增加額外的傳感能力——無論是第二個RGB可見光設備、紅外傳感器、雷達，甚至是用于增強存在檢測的熱傳感器——都可能使AI能夠充分監控和控制環境。
價值數十億元的公司可能有資源在內部開發自己的芯片，但在其他情況下，更小、更靈活的人工智能公司可能是這項工作的合適人選。這里必須確定、開發和集成合適的硬件合作伙伴，為汽車和其他行業生產一體化產品?？捎玫挠布蛙浖涌诠ぞ咴胶茫O置AI軟件就越容易，生產優秀產品的速度就越快。有了適當的數據、工具和人工智能訓練，我們可以讓我們的世界對這些系統的用戶和整個社會來說更安全、更好。
