新能源汽车中人工智能技术应用探究

摘 要：新能源汽车的推广应用与创新发展，离不开人工智能技术的支撑与保障。本文简要介绍了新能源汽车与人工智能技术，分析了二者之间的密切关系，并尝试围绕开放道路复杂场景的驾驶决策及规划、车辆智能节能、车辆预测安全控制、人机协同、充电管理、特种车辆应用等维度，探讨新能源汽车中人工智能技术的应用策略与要点，希望能起到一定的参考作用。

关键词：新能源汽车 人工智能技术 人机协同 充电管理

新能源汽车与人工智能技术之间有着极为密切的关系。一方面，新能源汽车的发展对人工智能技术有着不小的依赖性；另一方面，新能源汽车为人工智能技术的研发、应用和推广创造了良好条件，为后者的不断创新、进步、发展提供了支持。

1 新能源汽车与人工智能技术概述

1.1 新能源汽车

新能源汽车作为以非常规的车用燃料作为动力来源、综合车辆的动力控制与驱动方面的先进技术而形成的技术原理先进、技术或结构创新性强的汽车，其在近年来已然成为汽车行业中广受关注且大受好评的重要部分。新能源汽车包含了多种类型，其中纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池电动汽车、增程式电动汽车等是目前具有较大市场规模与良好市场前景的类型。新能源汽车与传统燃油汽车相比，其在多个方面具有一定的发展优势，主要体现为节约燃油能源、废气排放少、效率高、噪音少、驾驶平顺性与稳定性以及加速性更好、智能技术整合程度高、安全性强、结构简单且维修保养工作量小等。不过新能源汽车的发展依旧面临着不少的挑战，主要包括产业规模效应较弱、技术标准不一致、成本价格过高、电池续航时间难保障且充电时间长、电池更换成本高昂等。综合来看，新能源汽车无疑是汽车产业未来发展的主要趋势，相关技术的研究应用与推陈出新将推动汽车行业的不断发展。

1.2 人工智能技术

人工智能技术是一门覆盖面宽泛、应用前景广阔、以研究开发用于模拟和延伸拓展人的智能的理论和方法以及技术为主的新的技术科学。人工智能涉及多个领域，广泛包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、人脸识别、语音识别、大数据处理、家居智能终端、水下机器人、智慧教育系统、智能电网、智慧物流、医疗影像人工智能、工业物联网、无人驾驶技术等方面。人工智能技术作为未来发展的重要技术，其作用与价值体现于各个方面和维度，能为现代社会的创新进步带来无限可能。

1.3 新能源汽车与人工智能技术的关系

首先，新能源汽车与人工智能技术均是现代智慧城市建设中的重要部分。新能源汽车相较于传统燃油汽车，其由于结构更为简单、直接由电驱动，往往能更为轻松和高效地整合及应用各种先进的技术，从而成为现代智慧城市建设与发展中合适的汽车发展形势。而人工智能技术更是驱动智慧城市建设与发展的核心技术，其为智慧城市在各个方面实现智慧化提供不了必要支持与保障，缺乏先进人工智能技术必然会限制和影响智慧城市的建设发展进程。其次，新能源汽车需要依靠人工智能技术提高自身竞争力。新能源汽车目前尚处于起步发展阶段，其在实际推广发展中必然需要和传统油车进行全方面对比。当下以电池为核心的新能源汽车相较于油车而言存在续航里程短、充电时间长、换电麻烦、电池自然问题难完全解决等劣势，需要依托于人工智能技术促进自动驾驶水平提升、强化智能能源管理、优化智能充电系统、强化车辆诊断与维护，从而实现车辆竞争力的全面增强，同时为新能源汽车的未来发展探明方向与道路。最后，推动人工智能技术的不断创新进步。就目前来看，新能源汽车无疑是人工智能技术推广应用和创新进步的重要“基地”。新能源汽车与其他人工智能技术载体而言，其具有规模大、可整合技术多、技术应用限制小等优势，能对各种先进技术进行有效尝试、整合与应用，进而为先进技术在现代社会背景下的有效创新与进步提供支持。

2 新能源汽车中人工智能技术的应用

2.1 开放道路复杂场景的驾驶决策及规划

辅助驾驶是人工智能技术在新能源汽车领域应用的重点，而开放道路复杂场景的驾驶决策与规划正是极为基础和重要的部分。随着城市建设进程的推进以及社会保有车辆数量的增加，开放道路复杂场景逐渐成为城市行车的主要场景。开放道路复杂场景不仅具有车辆多、道路交通场景特殊、道路条件和参与的交通方式多样、道路渠化设置不一、交通供需矛盾叠加等特点，还具有明显的不确定性以及特殊情况下的极端性，容易在道路条件受限、通行任务较多、交通问题固化、群众适应困难等情况影响下导致交通受阻。这些因素的存在，自然对新能源汽车的人工智能辅助驾驶提出了极高要求，需要汽车系统根据开放道路复杂场景的实际情况进行驾驶决策与规划，从而起到良好的驾驶辅助作用。人工智能系统对开放道路复杂场景进行驾驶决策与规划，实际上是通过对海量数据的采集、整合与分析而实现，自动生成最合适车辆前进的道路路线。

人工智能系统会对开放道路复杂场景信息进行综合分析，主要包括车辆信息、动态环境信息以及未感知信息等。其中车辆信息是新能源汽车自身的基本信息，包括车辆位置、车辆姿态等；动态环境信息则是整个开放道路复杂场景的各种信息，包括行人信息、机动车信息、非机动车信息、交通指示信息、道路信息等，从而实现对其他交通者行为的预测以及对环境中各变量关系的推断；未感知信息是车辆系统无法直接感知的信息，这些信息存在一定的不确定性，自然会给车辆驾驶决策与规划带来一定风险，需要通过处理感知信息误差以及推测未感知信息的方式消除信息盲点以强化安全控制。对所有相关信息进行有效整合后，系统会通过人工智能模型进行多方博弈，对多方不确定性进行估计，从而生成最终的行为决策并辅助驾驶，提供包括变换车道、保持车道、加速超车、减速停车等在内的各种决策。

2.2 车辆智能节能

目前以电池为核心的新能源汽车在使用中存在行驶里程有限、电池使用效率受环境温度影响大、电池充电速率慢等问题，严重限制了车辆的行驶里程，对驾驶人员的驾驶感受影响同样巨大。不管是在城市开放道路复杂场景中，还是在高速公路行驶中，车辆智能节能都十分重要，其会直接影响车辆行驶的安全性和经济性。合理应用车辆智能节能技术，根据道路实际路况以及驾驶需求对车辆行驶状态进行智能化的综合优化控制，能切实提高整车能源利用效率，从而起到延长车辆行驶里程、减缓驾驶人员“里程焦虑”、提高车辆行驶安全性经济性的作用。以新能源汽车搭载的大数据、云计算、信息通信技术为基础，强化智能网联汽车的优势，通过数字化信息技术实现对通信、传感、计算、控制、智能等方面的有力支持，从而围绕人-车、车-车、车-路通信的网连信息对车辆行驶状态进行综合优化控制。车辆系统对驾驶员的驾驶习惯相关信息进行记录、分析，结合开放道路复杂场景实际情况对车辆驱动、制动、传动等系统状态加以调整与控制，能减少驾驶员不良驾驶习惯而造成的能源损耗。根据道路状态信息以及车辆行驶信息，对车辆行驶速度进行智能调节与控制，能减少车辆行驶中的能源损耗。借助导航、高精度地图以及交通环境的预测信息，车辆系统能对未来交通状态进行分析，从而基于滚动时域的优化思想有预见性地对车辆驱动、制动、传动等系统状态进行协调优化，可起到提高车辆行驶能源利用效率的作用。车辆行驶过程中，智能网联汽车对前方交通道路的及时提前信息以及短距离机器视觉信息进行整合分析，从而反馈给驾驶员并提供相应的驾驶辅助决策及规划，同时根据实际情况进行预测节能，并通过控制指令融合、制动踏板档位调节、动力总成控制的方式实现上层纵向速度规划以及动力传动控制，最终达到最小化整车能量损耗与排放的效果。就目前来看，包括电动汽车预测巡航控制技术、考虑路口等待队列的连续多交叉口经济性驾驶技术、基于交通流预测的网连HEV预测节能技术等，均是较为成熟且被广泛应用的车辆智能节能技术。

2.3 车辆预测安全控制

安全驾驶是车辆驾驶的核心与关键。新能源汽车在搭载各种先进技术尤其是人工智能技术的情况下，其能切实提高安全驾驶水平，而车辆预测安全控制正是实现这一目的的关键技术。目前新能源汽车的车辆预测控制主要体现在两方面，其一为道路行驶安全预测与控制，其二为车辆自身行驶状态安全预测与控制。在智能网联技术的支持下，新能源汽车行驶过程中能采集大量数据，进而通过数据信息的处理、分析支持安全行驶大模型的运行，通过大模型的计算结果进行安全预警决策。数据采集是新能源汽车预测安全控制的基础，其能通过车载传感器、定位系统等对车速、车辆位置、行驶里程、车辆诊断数据、电池状态数据等数据进行采集，从而为后续的车辆预测安全控制提供必要的数据支撑。数据处理则是通过对数据进行清洗、格式化与标准化处理的方式，提高数据的准确性及一致性，防止不合理数据、异常数据等影响数据分析和利用，确保数据管理与分析进程得以稳步推进，强化不同数据间的整合与关联并形成完整数据集。数据分析则是在数据挖掘、机器学习等技术的支持下对海量数据进行信息提取与分析，从而形成能支持车辆预测安全控制的有用数据。至于预警决策则是基于建立的预警模型与决策模型对数据信息进行分析与利用，监测各项指标变化情况并进行实时预警，并进一步生成相应的措施以及应对方案。车辆预测安全控制需要通过各种风险评价指标实现对安全行驶风险的综合分析和预测，进而针对性地制定有效措施加以改善，通常包括时间风险指标、动力学风险指标、统计学风险指标、势能场风险指标、异常驾驶行为风险指标等。

2.4 人机协同

人机协同是当下新能源汽车应用人工智能技术的重要方向。就目前来看，要想实现L4、L5级别的高度自动驾驶以及完全自动驾驶还需要较长时间的探索，那么L3级别的有条件自动驾驶自然成为自动驾驶汽车发展应用的主要场景。在该场景下，人机协同则成为新能源汽车自动驾驶的关键，即人类驾驶人既要承担复杂路况下的驾驶任务并向自动驾驶系统输入行动指示，也要在紧急情况下正确响应请求与接管驾驶任务，从而实现人机交互、协同合作。换言之，人机协同是很长一段时间内人类驾驶人与自动驾驶系统之间相互协作的产物。可以预见的是，很长一段时间内新能源汽车的人工智能技术都需要以实现人机共享为核心，在充分发现先进技术自动化、智能化优势的同时明确人类驾驶人必要的驾驶操纵责任，让驾驶人在人工智能系统的支持下更加安全、轻松、高效地进行驾驶，确保人工智能系统能在驾驶人的操纵下保障行车安全。

2.5 充电管理

电池充电管理直接关系到新能源汽车的行驶里程、电池更换时限乃至充电安全等，需依靠人工智能技术对其进行优化。针对各种充电过程中的故障，应采取有效措施进行防范和处理，以此保障充电质量和效率，同时防止电池燃烧乃至电池爆炸等危险的发生。目前新能源汽车充电过程中的故障类型较为多样，通常包含电压过高、过电流、SOC跳转、压差过大、总压过高、过充等，这些故障会导致电池使用寿命缩短，甚至可能直接引发安全事故。为了强化充电管理，需依托于大数据技术、人工智能技术等构建新能源汽车充电安全预警模型，通过实时监测充电过程、综合分析充电数据异常情况、实时自动预警与智能化控制的方式保障充电安全以及效率等。以搭建新能源汽车充电设施互联网数据平台为基础，将新能源汽车动力电池、充电设施以及配电网络相关数据整合到统一的平台之中。利用各种传感器对车辆充电过程的安全监测指标数据进行采集，建立并不断完善相应的专家经验加权分数库，通过指数权重计算、指标阈值比较、成员矩阵计算、模糊评价预警模型等对数据信息进行分析，从而判断充电过程中是否存在故障或危险。如果充电过程所有数据正常且没有触发充电管理安全警戒，那么会自动生成并记录相应的数据流；如果充电过程中存在异常数据，那么系统则会自动发出警告信息并对相关故障进行处理，防止发生重大故障乃至安全危险。

2.6 特种车辆应用

随着新能源汽车的不断发展与成熟，其在特种车辆领域逐渐有着更为广阔的应用价值。就目前与未来发展前景来看，新能源汽车在特种车辆领域的应用具备能有效减少尾气排放、购买与使用成本低廉、技术创新性强等优势，能切实满足特种车辆的实际应用需求。目前新能源汽车在特种车辆领域的应用已经较为普遍，电动观光车、电动消防车、电动巡逻车、电动改装车、电动救护车等均已经出现，为特种车辆领域的创新进步注入了活力并带来了新的可能性。以新能源汽车在救护车领域的应用为例，新能源汽车相较于传统燃油车具备环保节能、维护成本低、操作简单、舒适性强、安全性强等优势，能在多个方面改善救护车的经营运行情况。实际上救护车作为行驶路程相对较短的特种车辆，其运营特点和新能源汽车的优势高度契合且不会受新能源汽车的劣势限制，再加上新能源汽车在人工智能技术支持下具备的高安全性能、高乘坐舒适度以及智能导航、车联网、远程会诊、数据共享等功能，可切实提高救护车的救援效率和救治质量。不过当下新能源救护车的推广应用依旧受到了一定阻碍与限制，需要通过进一步优化电力系统、提高救护车智能化水平、加强救护车人性化及安全性设计等加以改善，进而为新能源救护车的推广以及救援工作的优化提供支持。

3 结语

综上可知，人工智能技术是推动新能源汽车发展的关键技术。新时期背景下，相关政策的实施推动着新能源汽车逐渐成为汽车领域的重要类型，而人工智能技术在新能源汽车领域的应用更是受到了广泛关注。相关企业需要在政府的引领下全面深化人工智能技术在新能源汽车领域的创新应用，不断借助技术革新解决新能源汽车存在的各种问题，切实改善汽车驾驶的安全性、舒适性、经济性等，进而推动新能源汽车的全面推广和广泛应用。

参考文献：

[1]廖勇，张炎，汪浩，等.智能网联新能源汽车中的人工智能技术应用综述[J].重庆理工大学学报：自然科学，2023（7）：1-15.

[2]胡依林.基于人工智能的电动汽车充放电故障相关性分析[D].南京：南京邮电大学，2024.

[3]叶美松.单目视觉的智能电动小车车道线识别与跟踪[D].成都：西南交通大学，2017.

[4]陈虹，郭露露，宫洵，等.智能时代的汽车控制[J].自动化学报，2020（7）：1313-1332.

[5]王世宝.浅谈大数据与人工智能技术在新能源汽车行业中的应用[J].中国培训，2021（10）：24.

[6]金晓铁.新能源汽车作为救护车的可行性与应用前景研究[J].汽车测试报告，2023（8）：71-73.

[7]杜晓燕，徐爽.基于人工智能的电动汽车充电过程故障信息提取与安全预警模型分析[J].光源与照明，2022（2）：36.