内部车辆传感器如何提高安全性？
今天，我们听说过自动驾驶汽车，但在各种现实世界条件下真正的自动驾驶仍需多年时间。人类驾驶员仍然需要关注手边的情况，车辆内部似乎呈现出相对静态的实验室环境，以供观察。下文详细介绍了内部车辆感应人工智能如何提高安全性？
内部车辆传感器如何提高安全性？
挑战:不同的居住者和传感条件
虽然与外部世界相比相对静止，但车辆内部条件仍然存在各种挑战。一个人可能独自驾驶汽车，或者几个额外的乘客可能在汽车中，他们可能是男性或女性，大小范围从小孩到100公斤的成人甚至更大。此外，人类的肤色范围很广，在不同的光照条件和温度下可能会穿着不同的衣服和配饰，突然之间，这个“实验室环境”就变成了一个相当复杂的实验。这还是在考虑一两只家庭宠物、昨天后座上没有清理的汉堡包装纸，以及乘客座位上掉落的一两部手机之前。
解决方案:传感器融合和数据丰富
虽然一个传感器系统可能拥有最好的眼球追踪或其他技术优点，但作为一家人工智能软件公司，反而专注于融合各种硬件传感元件。因此，他们与各种硬件制造商合作开发传感技术，包括传统的红外(IR)竞技宝红、绿、蓝以及红外(RGBIR)传感器、热成像仪，甚至雷达，以全面了解情况，并与各种处理器制造商合作运行人工智能例程。这种传感器融合，结合用于训练的极大数据集，意味着车辆的内部空间可以准确地解释，就像人类结合视觉、听觉、触觉、嗅觉甚至味觉来执行复杂的任务一样。
除了运行人工智能系统所需的原始计算能力之外，还必须考虑摄像机硬件、传感器处理模块和汽车的其他处理硬件之间的连接。随着汽车电子产品的集成度越来越高，处理和提取这种数据传输的可靠方法变得非常重要。
制造的汽车种类繁多，这意味着可以轻松集成到汽车X、Y或Z中的组织良好的系统可以显著降低开发成本和上市时间。
硬件创新:促进软件创新
在过去的几十年里，我们目睹了计算能力和硬件创新的惊人爆炸。也就是说，软件的创新周期自然比硬件的创新周期快得多，制造商经常发现自己与软件同行相比处于“追赶”模式。这也是特斯拉、苹果和其他公司制造自己的人工智能硬件来迎合即将到来的软件改进的原因之一。
对于与各种现有硬件制造商合作的较小软件/人工智能公司来说，除了拥有足够的原始计算能力外，拥有与最新人工智能框架兼容的成熟软件堆栈和软件开发套件(SDK)非常重要。可用的编译器应该支持竞技宝神经网络层，具有成熟的软件仿真器、模拟引擎和用于AI模型解析、修剪、量化和其他任务的相关工具。最后，支持传感器融合任务，如内置的3D视差引擎、多摄像头流功能、丰富的输入/输出(IO)接口等也非常有用。这使得人工智能和那些建立人工智能系统的人能够在处理大量数据的同时消除噪音。
人工智能传感器融合:汽车安全及更多
虽然这篇文章的重点是汽车内部传感，但更一般地说，在一系列应用中，传统的纯视觉人工智能设置似乎是合理的选择，但可能不足以满足特定的用例。尤其是在安全关键的应用中，在适当的照明和其他条件下大部分时间工作的视觉系统可能远远不够。在这些情况下，增加额外的传感能力——无论是第二个RGB可见光设备、红外传感器、雷达，甚至是用于增强存在检测的热传感器——都可能使AI能够充分监控和控制环境。
价值数十亿元的公司可能有资源在内部开发自己的芯片，但在其他情况下，更小、更灵活的人工智能公司可能是这项工作的合适人选。这里必须确定、开发和集成合适的硬件合作伙伴，为汽车和其他行业生产一体化产品。可用的硬件和软件接口工具越好，设置AI软件就越容易，生产优秀产品的速度就越快。有了适当的数据、工具和人工智能训练，我们可以让我们的世界对这些系统的用户和整个社会来说更安全、更好。
