摘 要：新能源汽車的推廣應(yīng)用與創(chuàng)新發(fā)展，離不開(kāi)人工智能技術(shù)的支撐與保障。本文簡(jiǎn)要介紹了新能源汽車與人工智能技術(shù)，分析了二者之間的密切關(guān)系，并嘗試圍繞開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景的駕駛決策及規(guī)劃、車輛智能節(jié)能、車輛預(yù)測(cè)安全控制、人機(jī)協(xié)同、充電管理、特種車輛應(yīng)用等維度，探討新能源汽車中人工智能技術(shù)的應(yīng)用策略與要點(diǎn)，希望能起到一定的參考作用。

關(guān)鍵詞：新能源汽車 人工智能技術(shù) 人機(jī)協(xié)同 充電管理

新能源汽車與人工智能技術(shù)之間有著極為密切的關(guān)系。一方面，新能源汽車的發(fā)展對(duì)人工智能技術(shù)有著不小的依賴性；另一方面，新能源汽車為人工智能技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和推廣創(chuàng)造了良好條件，為后者的不斷創(chuàng)新、進(jìn)步、發(fā)展提供了支持。

1 新能源汽車與人工智能技術(shù)概述

1.1 新能源汽車

新能源汽車作為以非常規(guī)的車用燃料作為動(dòng)力來(lái)源、綜合車輛的動(dòng)力控制與驅(qū)動(dòng)方面的先進(jìn)技術(shù)而形成的技術(shù)原理先進(jìn)、技術(shù)或結(jié)構(gòu)創(chuàng)新性強(qiáng)的汽車，其在近年來(lái)已然成為汽車行業(yè)中廣受關(guān)注且大受好評(píng)的重要部分。新能源汽車包含了多種類型，其中純電動(dòng)汽車、混合動(dòng)力汽車、燃料電池電動(dòng)汽車、增程式電動(dòng)汽車等是目前具有較大市場(chǎng)規(guī)模與良好市場(chǎng)前景的類型。新能源汽車與傳統(tǒng)燃油汽車相比，其在多個(gè)方面具有一定的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)為節(jié)約燃油能源、廢氣排放少、效率高、噪音少、駕駛平順性與穩(wěn)定性以及加速性更好、智能技術(shù)整合程度高、安全性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且維修保養(yǎng)工作量小等。不過(guò)新能源汽車的發(fā)展依舊面臨著不少的挑戰(zhàn)，主要包括產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)較弱、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不一致、成本價(jià)格過(guò)高、電池續(xù)航時(shí)間難保障且充電時(shí)間長(zhǎng)、電池更換成本高昂等。綜合來(lái)看，新能源汽車無(wú)疑是汽車產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展的主要趨勢(shì)，相關(guān)技術(shù)的研究應(yīng)用與推陳出新將推動(dòng)汽車行業(yè)的不斷發(fā)展。

1.2 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是一門覆蓋面寬泛、應(yīng)用前景廣闊、以研究開(kāi)發(fā)用于模擬和延伸拓展人的智能的理論和方法以及技術(shù)為主的新的技術(shù)科學(xué)。人工智能涉及多個(gè)領(lǐng)域，廣泛包括AI芯片、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理、家居智能終端、水下機(jī)器人、智慧教育系統(tǒng)、智能電網(wǎng)、智慧物流、醫(yī)療影像人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人駕駛技術(shù)等方面。人工智能技術(shù)作為未來(lái)發(fā)展的重要技術(shù)，其作用與價(jià)值體現(xiàn)于各個(gè)方面和維度，能為現(xiàn)代社會(huì)的創(chuàng)新進(jìn)步帶來(lái)無(wú)限可能。

1.3 新能源汽車與人工智能技術(shù)的關(guān)系

首先，新能源汽車與人工智能技術(shù)均是現(xiàn)代智慧城市建設(shè)中的重要部分。新能源汽車相較于傳統(tǒng)燃油汽車，其由于結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單、直接由電驅(qū)動(dòng)，往往能更為輕松和高效地整合及應(yīng)用各種先進(jìn)的技術(shù)，從而成為現(xiàn)代智慧城市建設(shè)與發(fā)展中合適的汽車發(fā)展形勢(shì)。而人工智能技術(shù)更是驅(qū)動(dòng)智慧城市建設(shè)與發(fā)展的核心技術(shù)，其為智慧城市在各個(gè)方面實(shí)現(xiàn)智慧化提供不了必要支持與保障，缺乏先進(jìn)人工智能技術(shù)必然會(huì)限制和影響智慧城市的建設(shè)發(fā)展進(jìn)程。其次，新能源汽車需要依靠人工智能技術(shù)提高自身競(jìng)爭(zhēng)力。新能源汽車目前尚處于起步發(fā)展階段，其在實(shí)際推廣發(fā)展中必然需要和傳統(tǒng)油車進(jìn)行全方面對(duì)比。當(dāng)下以電池為核心的新能源汽車相較于油車而言存在續(xù)航里程短、充電時(shí)間長(zhǎng)、換電麻煩、電池自然問(wèn)題難完全解決等劣勢(shì)，需要依托于人工智能技術(shù)促進(jìn)自動(dòng)駕駛水平提升、強(qiáng)化智能能源管理、優(yōu)化智能充電系統(tǒng)、強(qiáng)化車輛診斷與維護(hù)，從而實(shí)現(xiàn)車輛競(jìng)爭(zhēng)力的全面增強(qiáng)，同時(shí)為新能源汽車的未來(lái)發(fā)展探明方向與道路。最后，推動(dòng)人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新進(jìn)步。就目前來(lái)看，新能源汽車無(wú)疑是人工智能技術(shù)推廣應(yīng)用和創(chuàng)新進(jìn)步的重要“基地”。新能源汽車與其他人工智能技術(shù)載體而言，其具有規(guī)模大、可整合技術(shù)多、技術(shù)應(yīng)用限制小等優(yōu)勢(shì)，能對(duì)各種先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行有效嘗試、整合與應(yīng)用，進(jìn)而為先進(jìn)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)背景下的有效創(chuàng)新與進(jìn)步提供支持。

2 新能源汽車中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1 開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景的駕駛決策及規(guī)劃

輔助駕駛是人工智能技術(shù)在新能源汽車領(lǐng)域應(yīng)用的重點(diǎn)，而開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景的駕駛決策與規(guī)劃正是極為基礎(chǔ)和重要的部分。隨著城市建設(shè)進(jìn)程的推進(jìn)以及社會(huì)保有車輛數(shù)量的增加，開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景逐漸成為城市行車的主要場(chǎng)景。開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景不僅具有車輛多、道路交通場(chǎng)景特殊、道路條件和參與的交通方式多樣、道路渠化設(shè)置不一、交通供需矛盾疊加等特點(diǎn)，還具有明顯的不確定性以及特殊情況下的極端性，容易在道路條件受限、通行任務(wù)較多、交通問(wèn)題固化、群眾適應(yīng)困難等情況影響下導(dǎo)致交通受阻。這些因素的存在，自然對(duì)新能源汽車的人工智能輔助駕駛提出了極高要求，需要汽車系統(tǒng)根據(jù)開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)際情況進(jìn)行駕駛決策與規(guī)劃，從而起到良好的駕駛輔助作用。人工智能系統(tǒng)對(duì)開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行駕駛決策與規(guī)劃，實(shí)際上是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的采集、整合與分析而實(shí)現(xiàn)，自動(dòng)生成最合適車輛前進(jìn)的道路路線。

人工智能系統(tǒng)會(huì)對(duì)開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景信息進(jìn)行綜合分析，主要包括車輛信息、動(dòng)態(tài)環(huán)境信息以及未感知信息等。其中車輛信息是新能源汽車自身的基本信息，包括車輛位置、車輛姿態(tài)等；動(dòng)態(tài)環(huán)境信息則是整個(gè)開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景的各種信息，包括行人信息、機(jī)動(dòng)車信息、非機(jī)動(dòng)車信息、交通指示信息、道路信息等，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其他交通者行為的預(yù)測(cè)以及對(duì)環(huán)境中各變量關(guān)系的推斷；未感知信息是車輛系統(tǒng)無(wú)法直接感知的信息，這些信息存在一定的不確定性，自然會(huì)給車輛駕駛決策與規(guī)劃帶來(lái)一定風(fēng)險(xiǎn)，需要通過(guò)處理感知信息誤差以及推測(cè)未感知信息的方式消除信息盲點(diǎn)以強(qiáng)化安全控制。對(duì)所有相關(guān)信息進(jìn)行有效整合后，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)人工智能模型進(jìn)行多方博弈，對(duì)多方不確定性進(jìn)行估計(jì)，從而生成最終的行為決策并輔助駕駛，提供包括變換車道、保持車道、加速超車、減速停車等在內(nèi)的各種決策。

2.2 車輛智能節(jié)能

目前以電池為核心的新能源汽車在使用中存在行駛里程有限、電池使用效率受環(huán)境溫度影響大、電池充電速率慢等問(wèn)題，嚴(yán)重限制了車輛的行駛里程，對(duì)駕駛?cè)藛T的駕駛感受影響同樣巨大。不管是在城市開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景中，還是在高速公路行駛中，車輛智能節(jié)能都十分重要，其會(huì)直接影響車輛行駛的安全性和經(jīng)濟(jì)性。合理應(yīng)用車輛智能節(jié)能技術(shù)，根據(jù)道路實(shí)際路況以及駕駛需求對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行智能化的綜合優(yōu)化控制，能切實(shí)提高整車能源利用效率，從而起到延長(zhǎng)車輛行駛里程、減緩駕駛?cè)藛T“里程焦慮”、提高車輛行駛安全性經(jīng)濟(jì)性的作用。以新能源汽車搭載的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、信息通信技術(shù)為基礎(chǔ)，強(qiáng)化智能網(wǎng)聯(lián)汽車的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)數(shù)字化信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)通信、傳感、計(jì)算、控制、智能等方面的有力支持，從而圍繞人-車、車-車、車-路通信的網(wǎng)連信息對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行綜合優(yōu)化控制。車輛系統(tǒng)對(duì)駕駛員的駕駛習(xí)慣相關(guān)信息進(jìn)行記錄、分析，結(jié)合開(kāi)放道路復(fù)雜場(chǎng)景實(shí)際情況對(duì)車輛驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)、傳動(dòng)等系統(tǒng)狀態(tài)加以調(diào)整與控制，能減少駕駛員不良駕駛習(xí)慣而造成的能源損耗。根據(jù)道路狀態(tài)信息以及車輛行駛信息，對(duì)車輛行駛速度進(jìn)行智能調(diào)節(jié)與控制，能減少車輛行駛中的能源損耗。借助導(dǎo)航、高精度地圖以及交通環(huán)境的預(yù)測(cè)信息，車輛系統(tǒng)能對(duì)未來(lái)交通狀態(tài)進(jìn)行分析，從而基于滾動(dòng)時(shí)域的優(yōu)化思想有預(yù)見(jiàn)性地對(duì)車輛驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)、傳動(dòng)等系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化，可起到提高車輛行駛能源利用效率的作用。車輛行駛過(guò)程中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車對(duì)前方交通道路的及時(shí)提前信息以及短距離機(jī)器視覺(jué)信息進(jìn)行整合分析，從而反饋給駕駛員并提供相應(yīng)的駕駛輔助決策及規(guī)劃，同時(shí)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行預(yù)測(cè)節(jié)能，并通過(guò)控制指令融合、制動(dòng)踏板檔位調(diào)節(jié)、動(dòng)力總成控制的方式實(shí)現(xiàn)上層縱向速度規(guī)劃以及動(dòng)力傳動(dòng)控制，最終達(dá)到最小化整車能量損耗與排放的效果。就目前來(lái)看，包括電動(dòng)汽車預(yù)測(cè)巡航控制技術(shù)、考慮路口等待隊(duì)列的連續(xù)多交叉口經(jīng)濟(jì)性駕駛技術(shù)、基于交通流預(yù)測(cè)的網(wǎng)連HEV預(yù)測(cè)節(jié)能技術(shù)等，均是較為成熟且被廣泛應(yīng)用的車輛智能節(jié)能技術(shù)。

2.3 車輛預(yù)測(cè)安全控制

安全駕駛是車輛駕駛的核心與關(guān)鍵。新能源汽車在搭載各種先進(jìn)技術(shù)尤其是人工智能技術(shù)的情況下，其能切實(shí)提高安全駕駛水平，而車輛預(yù)測(cè)安全控制正是實(shí)現(xiàn)這一目的的關(guān)鍵技術(shù)。目前新能源汽車的車輛預(yù)測(cè)控制主要體現(xiàn)在兩方面，其一為道路行駛安全預(yù)測(cè)與控制，其二為車輛自身行駛狀態(tài)安全預(yù)測(cè)與控制。在智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的支持下，新能源汽車行駛過(guò)程中能采集大量數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過(guò)數(shù)據(jù)信息的處理、分析支持安全行駛大模型的運(yùn)行，通過(guò)大模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行安全預(yù)警決策。數(shù)據(jù)采集是新能源汽車預(yù)測(cè)安全控制的基礎(chǔ)，其能通過(guò)車載傳感器、定位系統(tǒng)等對(duì)車速、車輛位置、行駛里程、車輛診斷數(shù)據(jù)、電池狀態(tài)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，從而為后續(xù)的車輛預(yù)測(cè)安全控制提供必要的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)處理則是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式化與標(biāo)準(zhǔn)化處理的方式，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性及一致性，防止不合理數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)等影響數(shù)據(jù)分析和利用，確保數(shù)據(jù)管理與分析進(jìn)程得以穩(wěn)步推進(jìn)，強(qiáng)化不同數(shù)據(jù)間的整合與關(guān)聯(lián)并形成完整數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)分析則是在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的支持下對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取與分析，從而形成能支持車輛預(yù)測(cè)安全控制的有用數(shù)據(jù)。至于預(yù)警決策則是基于建立的預(yù)警模型與決策模型對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與利用，監(jiān)測(cè)各項(xiàng)指標(biāo)變化情況并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，并進(jìn)一步生成相應(yīng)的措施以及應(yīng)對(duì)方案。車輛預(yù)測(cè)安全控制需要通過(guò)各種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)對(duì)安全行駛風(fēng)險(xiǎn)的綜合分析和預(yù)測(cè)，進(jìn)而針對(duì)性地制定有效措施加以改善，通常包括時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、動(dòng)力學(xué)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)學(xué)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、勢(shì)能場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、異常駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)等。

2.4 人機(jī)協(xié)同

人機(jī)協(xié)同是當(dāng)下新能源汽車應(yīng)用人工智能技術(shù)的重要方向。就目前來(lái)看，要想實(shí)現(xiàn)L4、L5級(jí)別的高度自動(dòng)駕駛以及完全自動(dòng)駕駛還需要較長(zhǎng)時(shí)間的探索，那么L3級(jí)別的有條件自動(dòng)駕駛自然成為自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展應(yīng)用的主要場(chǎng)景。在該場(chǎng)景下，人機(jī)協(xié)同則成為新能源汽車自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵，即人類駕駛?cè)思纫袚?dān)復(fù)雜路況下的駕駛?cè)蝿?wù)并向自動(dòng)駕駛系統(tǒng)輸入行動(dòng)指示，也要在緊急情況下正確響應(yīng)請(qǐng)求與接管駕駛?cè)蝿?wù)，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、協(xié)同合作。換言之，人機(jī)協(xié)同是很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)人類駕駛?cè)伺c自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之間相互協(xié)作的產(chǎn)物。可以預(yù)見(jiàn)的是，很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)新能源汽車的人工智能技術(shù)都需要以實(shí)現(xiàn)人機(jī)共享為核心，在充分發(fā)現(xiàn)先進(jìn)技術(shù)自動(dòng)化、智能化優(yōu)勢(shì)的同時(shí)明確人類駕駛?cè)吮匾鸟{駛操縱責(zé)任，讓駕駛?cè)嗽谌斯ぶ悄芟到y(tǒng)的支持下更加安全、輕松、高效地進(jìn)行駕駛，確保人工智能系統(tǒng)能在駕駛?cè)说牟倏v下保障行車安全。

2.5 充電管理

電池充電管理直接關(guān)系到新能源汽車的行駛里程、電池更換時(shí)限乃至充電安全等，需依靠人工智能技術(shù)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)各種充電過(guò)程中的故障，應(yīng)采取有效措施進(jìn)行防范和處理，以此保障充電質(zhì)量和效率，同時(shí)防止電池燃燒乃至電池爆炸等危險(xiǎn)的發(fā)生。目前新能源汽車充電過(guò)程中的故障類型較為多樣，通常包含電壓過(guò)高、過(guò)電流、SOC跳轉(zhuǎn)、壓差過(guò)大、總壓過(guò)高、過(guò)充等，這些故障會(huì)導(dǎo)致電池使用壽命縮短，甚至可能直接引發(fā)安全事故。為了強(qiáng)化充電管理，需依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等構(gòu)建新能源汽車充電安全預(yù)警模型，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)充電過(guò)程、綜合分析充電數(shù)據(jù)異常情況、實(shí)時(shí)自動(dòng)預(yù)警與智能化控制的方式保障充電安全以及效率等。以搭建新能源汽車充電設(shè)施互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)，將新能源汽車動(dòng)力電池、充電設(shè)施以及配電網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的平臺(tái)之中。利用各種傳感器對(duì)車輛充電過(guò)程的安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，建立并不斷完善相應(yīng)的專家經(jīng)驗(yàn)加權(quán)分?jǐn)?shù)庫(kù)，通過(guò)指數(shù)權(quán)重計(jì)算、指標(biāo)閾值比較、成員矩陣計(jì)算、模糊評(píng)價(jià)預(yù)警模型等對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，從而判斷充電過(guò)程中是否存在故障或危險(xiǎn)。如果充電過(guò)程所有數(shù)據(jù)正常且沒(méi)有觸發(fā)充電管理安全警戒，那么會(huì)自動(dòng)生成并記錄相應(yīng)的數(shù)據(jù)流；如果充電過(guò)程中存在異常數(shù)據(jù)，那么系統(tǒng)則會(huì)自動(dòng)發(fā)出警告信息并對(duì)相關(guān)故障進(jìn)行處理，防止發(fā)生重大故障乃至安全危險(xiǎn)。

2.6 特種車輛應(yīng)用

隨著新能源汽車的不斷發(fā)展與成熟，其在特種車輛領(lǐng)域逐漸有著更為廣闊的應(yīng)用價(jià)值。就目前與未來(lái)發(fā)展前景來(lái)看，新能源汽車在特種車輛領(lǐng)域的應(yīng)用具備能有效減少尾氣排放、購(gòu)買與使用成本低廉、技術(shù)創(chuàng)新性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，能切實(shí)滿足特種車輛的實(shí)際應(yīng)用需求。目前新能源汽車在特種車輛領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，電動(dòng)觀光車、電動(dòng)消防車、電動(dòng)巡邏車、電動(dòng)改裝車、電動(dòng)救護(hù)車等均已經(jīng)出現(xiàn)，為特種車輛領(lǐng)域的創(chuàng)新進(jìn)步注入了活力并帶來(lái)了新的可能性。以新能源汽車在救護(hù)車領(lǐng)域的應(yīng)用為例，新能源汽車相較于傳統(tǒng)燃油車具備環(huán)保節(jié)能、維護(hù)成本低、操作簡(jiǎn)單、舒適性強(qiáng)、安全性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，能在多個(gè)方面改善救護(hù)車的經(jīng)營(yíng)運(yùn)行情況。實(shí)際上救護(hù)車作為行駛路程相對(duì)較短的特種車輛，其運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)和新能源汽車的優(yōu)勢(shì)高度契合且不會(huì)受新能源汽車的劣勢(shì)限制，再加上新能源汽車在人工智能技術(shù)支持下具備的高安全性能、高乘坐舒適度以及智能導(dǎo)航、車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程會(huì)診、數(shù)據(jù)共享等功能，可切實(shí)提高救護(hù)車的救援效率和救治質(zhì)量。不過(guò)當(dāng)下新能源救護(hù)車的推廣應(yīng)用依舊受到了一定阻礙與限制，需要通過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化電力系統(tǒng)、提高救護(hù)車智能化水平、加強(qiáng)救護(hù)車人性化及安全性設(shè)計(jì)等加以改善，進(jìn)而為新能源救護(hù)車的推廣以及救援工作的優(yōu)化提供支持。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上可知，人工智能技術(shù)是推動(dòng)新能源汽車發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。新時(shí)期背景下，相關(guān)政策的實(shí)施推動(dòng)著新能源汽車逐漸成為汽車領(lǐng)域的重要類型，而人工智能技術(shù)在新能源汽車領(lǐng)域的應(yīng)用更是受到了廣泛關(guān)注。相關(guān)企業(yè)需要在政府的引領(lǐng)下全面深化人工智能技術(shù)在新能源汽車領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，不斷借助技術(shù)革新解決新能源汽車存在的各種問(wèn)題，切實(shí)改善汽車駕駛的安全性、舒適性、經(jīng)濟(jì)性等，進(jìn)而推動(dòng)新能源汽車的全面推廣和廣泛應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]廖勇，張炎，汪浩，等.智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車中的人工智能技術(shù)應(yīng)用綜述[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)，2023（7）：1-15.

[2]胡依林.基于人工智能的電動(dòng)汽車充放電故障相關(guān)性分析[D].南京：南京郵電大學(xué)，2024.

[3]葉美松.單目視覺(jué)的智能電動(dòng)小車車道線識(shí)別與跟蹤[D].成都：西南交通大學(xué)，2017.

[4]陳虹，郭露露，宮洵，等.智能時(shí)代的汽車控制[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2020（7）：1313-1332.

[5]王世寶.淺談大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在新能源汽車行業(yè)中的應(yīng)用[J].中國(guó)培訓(xùn)，2021（10）：24.

[6]金曉鐵.新能源汽車作為救護(hù)車的可行性與應(yīng)用前景研究[J].汽車測(cè)試報(bào)告，2023（8）：71-73.

[7]杜曉燕，徐爽.基于人工智能的電動(dòng)汽車充電過(guò)程故障信息提取與安全預(yù)警模型分析[J].光源與照明，2022（2）：36.