人工智能领域正在经历一场巨大的繁荣——一些人渴望将人工智能融入他们的日常生活，而另一些人则害怕这些技术进步。目前正在探索人工智能的一种方式是在汽车行业，特别是在自动驾驶领域。
当您听说自动驾驶汽车时，您可能首先想到的品牌是特斯拉，因为自动驾驶功能是ElonMusk的公司如此受欢迎的重要原因之一。但其他汽车制造商正在研究他们的自动驾驶解决方案。
一个例子是Stellantis和Stadt:up，它们代表“城镇自动驾驶解决方案和技术：城市交通项目”。Stellantis的德国代表欧宝作为AI开发合作伙伴参与了这个联合项目。
Stadt:up的目标是为未来的城市交通寻找端到端、可扩展的解决方案，并在2025年底之前在城市地区实现自动驾驶。欧宝将通过吕塞尔斯海姆工程中心的专家做出贡献——他们将拥有一个在开发基于AI的车辆环境识别和确定特定情况下自动驾驶的适当反应方面发挥重要作用。
Stellantis德国创新负责人FrankJordan表示，Rüsselsheim的工程师在该领域拥有多年经验，通过参与该项目，Stellantis将继续支持年轻科学家，同时加强与Stellantis以外研究机构的关系。
该财团项目由德国联邦经济事务和气候行动部资助，涉及22个合作伙伴。它的启动活动在德国雷宁根的RobertBoschGmbH园区举行。
但是自动化系统有多先进呢?好吧，Stadt:up技术必须勾选几个方框。首先，车辆必须安全地处理复杂的市内交通场景，并在毫秒内对所有情况做出充分反应。如果您在城市生活和驾车，尤其是在拥挤的城市，您就会知道交通是多么繁忙和不可预测。毫无疑问，人工智能可能比我们人类有更好的反应。但是对其进行编程是一项极具挑战性的任务，尤其是因为变量太多了。
该系统应该能够通过预测、交互以及与其他车辆的协作来了解周围环境并定位其他道路使用者。同时，它应该考虑到用户自己汽车的行为并计划适当的操作。
当然，系统识别另一种交通类型(例如行人、骑自行车者、公共交通工具等)并进行相应调整也同样重要。车辆系统通过摄像头、激光雷达和雷达
等设备使该技术发挥作用。然而，它们本身不会做任何事情——这就是Rüsselsheim站点的AI专家发挥作用的地方。由NikolasWagner博士和项目经理FrankBonarens领导的团队负责改进用于感知和融合的AI算法，特别强调具有挑战性的交通情况的分析和管理。
这项研究的另一个目的是改进深度神经网络的可追溯性，以了解系统在各种情况下以某种方式做出反应的原因。此外，通过这种方式，网络可用于检查自动驾驶系统的合理性。
最终，通过探索系统的内部工作原理，工程师们将为环境识别提供构建模块，同时高效地测试和验证人工智能功能。
随着来自Stellantis研究网络的RüsselsheimAI专家参与广泛的Stadt:up计划，欧宝延续了其竞争前合作的传统。毕竟，激烈的竞争通常会带来更好的动力和结果。但在这个具体案例中，人工智能仍处于非常早期的阶段，因此公司和组织最初应该共同努力，为这项突破性技术奠定基础。Statdt:up与来自领先大学和研究机构的知名科学合作伙伴合作这一事实只会带来更快更好的结果。
博世领导了这个由多家汽车公司、领先供应商和技术合作伙伴组成的联盟项目。计划在2025年底举行最后一场活动，届时合作伙伴将展示在Stadt:up开发的演示器。对于Stellantis及其旗下的欧宝品牌，其目标是通过自己的测试车辆展示环境识别系统的性能。
总而言之，尽管我们现在可能没有意识到，汽车行业正在经历根本性的变化。电气化已经席卷全球，技术的快速发展必将改变我们对机动性的看法。人工智能将慢慢在我们的车辆中实施，但我们不要忘记，所有这些变化旨在确保我们的安全并改善我们的日常生活，尽管它们有时听起来很可怕。