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aaai论文属于世界顶级会议论文。
AAAI的英文全称是the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
国际先进人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）国际先进人工智能协会是人工智能领域的主要学术组织之一。该协会主办的年会（AAAI，The National Conference on Artificial Intelligence）是一个主要的人工智能学术会议。
协会来源：
AAAI是1979年成立的世界范围的人工智能组织。这一协会在早期由计算机科学和人工智能的创始人Allen Newell，Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的，也是人工智能顶级会议AAAI的组织者， 现在在全球有超过6000名会员。
AAAI是具有重要影响力的国际学术组织，由计算机科学和人工智能领域奠基人Allen Newell、Marvin Minsky、John McCarthy等学者于1979年共同创立，旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。
AAAI是国际顶级学术会议——AAAI人工智能大会（AAAI Conference on Artificial Intelligence）的组织者。
易车讯 1月17日，元戎启行与业界固态MEMS激光雷达先行者一径科技正式达成战略合作。双方将基于固态激光雷达，合作推出更低成本、可量产的L4级自动驾驶前装解决方案，打造城市出行场景的自动驾驶应用标杆, 引领L4级自动驾驶量产新格局。
元戎启行与一径科技签署战略合作协议
对此次合作，元戎启行CEO周光博士表示：“自动驾驶正成为全球科技革命的关键领域，作为一家技术领先的L4级自动驾驶企业，我们推出了全球首个成本低于1万美元的前装量产方案，打破了自动驾驶量产的成本壁垒。我们与国内固态MEMS激光雷达先行企业一径科技的合作，将整合双方资源优势，加速技术创新，推动L4级自动驾驶进入量产快车道，助力城市出行更好更快地发展。”
元戎启行DeepRoute-Driver 搭载一径科技激光雷达
一径科技创始人兼CEO石拓博士表示：“一径科技的使命即‘让出行更安全’，我们坚持做最好的智能驾驶基础设施，为更安全、更智能的出行服务保驾护航。这一点我们和元戎启行有着共识。元戎启行发布的L4级自动驾驶前装解决方案，是行业的里程碑，让我们更有信心和底气共同推动智能驾驶时代的到来。很高兴能与元戎启行一路同行，期待未来我们双方携手，深入技术和产品合作，以智能基础设施服务社会，持续为客户、行业和社会创造更大价值。”
元戎启行与一径科技紧密合作，2021年12月，元戎启行发布的成本低于1万美元的L4级自动驾驶方案DeepRoute-Driver 采用了3颗一径科技固态MEMS激光雷达ML-30s。
未来，随着与更多自动驾驶产业链优秀企业携手，元戎启行将充分发挥技术和资源的协同优势，输出更低成本、车规级、可量产的L4级自动驾驶前装方案，加速方案的车辆部署和车队落地运营，不断为行业创造新的里程碑。
关于元戎启行
深圳元戎启行科技有限公司是国内唯一获得互联网头部企业战略投资的L4级自动驾驶公司，专注于研发和应用L4级自动驾驶技术，聚焦自动驾驶出行和自动驾驶同城货运两大场景。
2021年12月，元戎启行推出面向前装的L4级自动驾驶解决方案 | DeepRoute-Driver ，成本不到1万美元，跨越式地将成本降至业内平均水平的1/4，令自动驾驶大规模量产成为可能。2021年6月，元戎启行成为全国首家用自动驾驶汽车运输核酸检测样本的企业。2021年7月，元戎启行成为首家在深圳中心城区开展自动驾驶汽车示范运营的企业，公众可通过小程序“元启行”叫车体验。
元戎启行的物体感知算法，在全球权威算法数据集KITTI和SemanticKITTI的多个榜单上获得过第一。相关论文被全球顶级学术会议CVPR2021、ICCV2021、CVPR2020收录。其自主研发的高性能推理引擎使L4级自动驾驶能运行于低成本、低功耗的计算平台。计算平台DeepRoute-Tite的功耗仅为传统平台的六分之一，成本仅为传统平台的一半。
元戎启行在深圳、北京设有研发中心，和东风汽车、曹操出行等知名企业在全国多地开展自动驾驶相关合作，进行了大量的道路测试和试运营。自2019年2月成立以来，元戎启行在全国累计的安全路测里程已超过300万公里。
2019年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）已经落幕。毫无意外，自动驾驶依旧是此届 CVPR 会议议题及参展亮相的焦点。
除拥有主场之利的自动驾驶企业，例如Waymo、福特 Argo AI、Velodyne外，国内自动驾驶玩家纷纷携最新技术走向国际视野：百度、滴滴等老面孔悉数亮相；小马智行、文远知行、纽劢 科技 、图森未来、地平线也参展CVPR 2019。
一个很明显的趋势是，“开放”成为 CVPR 2019 自动驾驶的关键词。本届 CVPR 大会上，Waymo 和 都站上了开放数据集的潮头。这是继百度、安波福（Aptiv）之后，又两个走向开放的自动驾驶资深玩家。
在CVPR 2019上，Waymo和Argo AI两家公司都走上了“数据开放”的大道。
此次Waymo公布的数据集包含了3000段平均时长为20秒的驾驶记录，整个数据集包含六十万帧数据，约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动驾驶场景。数据公开之后，Waymo自动驾驶车辆的传感器特点也将一览无余。
*Waymo公开自动驾驶数据集
Waymo称其数据集包含了3000个场景，是安波福（Aptiv）开放的数据集 NuScenes 的3倍，摄像头和激光雷达之间的信息同步也更好。Waymo还提供了5个激光雷达传感器的数据，而NuScenes数据集中只有1个。
福特自动驾驶开发合作伙伴Argo AI的Argoverse数据集与Waymo略有不同。虽然它也包含激光雷达和摄像头数据，但它只覆盖了在迈阿密和匹兹堡记录的113个场景，包括Argo AI使用的所有9个摄像头以及2个激光雷达传感器的图像，其中标注的目标超过10000个。
*Argo 的数据集注重传感器与地图数据的结合
Argo AI的Argoverse数据集的特别之处在于，它是第一个包含高清地图数据的数据集。Argo AI目前在其运营区域打造了自己的高清地图。这些数据包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、连接、交通信号、海拔等信息。Argo AI在其地图解决方案中大力宣传的一个功能即其优化处理的能力：能够精确地知道在哪里寻找交通标志和信号，不必扫描整个场景来寻找。
封闭还是开放，这是一个始终萦绕在自动驾驶行业里的问题。继今年 3 月份，安波福（Aptiv）先行一步公开传感器数据集后，Waymo和Argo AI的动作都预示着“开放”成为自动驾驶未来发展趋势。
CVPR中国团
百度在此次CVPR 上备受瞩目，因其公开了L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度Apollo Lite。
Apollo技术委员会主席王亮针对L4级全自动驾驶（Fully Autonomous Driving）环境感知技术方案进行了讲解，并公开了环视视觉解决方案百度Apollo Lite技术细节。雷锋网新智驾了解到，Apollo Lite能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理，单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下，可以实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到240米。
王亮表示，在传统激光雷达为主、视觉为辅的传统融合策略中，视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案，提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。
今年 CVPR 2019 上，滴滴也联合加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（BDD）举办CVPR 2019自动驾驶研讨会，详细介绍了滴滴在自动驾驶领域的 探索 和实践。
研讨会现场，滴滴自动驾驶首席工程师贾兆寅还详细介绍了滴滴近期的自动驾驶测试情况，目前滴滴已拥有超过100人的自动驾驶团队，在中国、美国多地开展测试。在积极开展路测的同时，技术团队也在逐步尝试运用丰富而多样的网约车车载数据训练算法模型。
而谈到自动驾驶的落地，贾兆寅认为滴滴短期比较理的想商业化形式可能是“混合派单”，例如在相对简单的路线派出无人车，在复杂路段派单给司机接驾。混合派单模式即可以推动自动驾驶技术更快成熟落地，也可以保证用户日常的出行体验。
今年上半年，滴滴还相继牵手BDD、图灵奖得主Yoshua Bengio领衔的蒙特利尔学习算法研究所（Mila）等顶级研究机构不断 探索 自动驾驶技术边界。
这一次 CVPR，国内自动驾驶初创团队纽劢 科技 、文远知行、小马智行、图森未来、地平线等来自国内明星自动驾驶公司都有自己的展台。
小马智行联合创始人兼CEO彭军亲临展位现场，携同感知团队在CVPR上展示小马智行自动驾驶技术的最新进展和落地成果。一辆搭载小马智行第三代自动驾驶软硬件解决方案PonyAlpha的车辆也亮相CVPR现场。
全栈式自动驾驶方案供应商文远知行、纽劢 科技 、专注于自动驾驶物流场景的图森未来、专注于边缘AI芯片及解决方案的人工智能企业地平线携自动驾驶产品参展，并将商业化、量产作为2019年的关键词。
雷锋网新智驾了解到，今年3月，图森未来对外发布最新的无人驾驶摄像头感知系统。该感知系统利用索尼的 汽车 CMOS图像传感器，能让无人车在夜间和低能见度下行驶，与之前的1000米感知技术结合后，可将无人驾驶卡车使用率提高到80%。该感知系统会在2019年第二季度量产，并于第三季度应用在图森未来的无人驾驶卡车上、提供商业化运输服务。
据雷锋网新智驾了解，配备有索尼最先进的 汽车 CMOS图像传感器，图森未来自主研发的摄像头感知系统充分支持夜间以及低能见度下的无人驾驶行驶，是图森未来进行大规模商业化的关键一步。纽劢 科技 也在本月发布了面向前装L3量产自动驾驶方案“MAX”。
这届 CVPR 上，自动驾驶企业依旧是重头戏。而作为顶级学术会议，CVPR也在源源不断向这些企业输送顶尖人才。不少自动驾驶公司也借此进行招聘。虽然自动驾驶寒冬并为一锤定音，但泡沫破碎之后，自动驾驶仍然会是未来。
75岁的曹德旺这几年在计划一件事——出资100亿元，设立一所新大学。
他主动向福建省委省政府提出办学这事，领导们都很支持，也召开了好几次会议，就专门讨论怎么办学的事情。
曹德旺是福耀玻璃的董事长，他深刻感受着目前中国制造业人才困境的切肤之痛。
制造业企业高级管理人才断档、培养制造业人才的学科与产业需求脱节、德国教育模式的启发......都是促使曹德旺下决心一定要办好这所大学的原因。
在他看来，当下国内大学培养人才的模式偏标准化，且存在重虚拟经济、轻实体经济的倾向，同时一些培养制造业人才的学科跟不上市场需求和产业发展要求，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。
就像一个缩影，自动驾驶赛道也处于类似境地。
作为 汽车 产业转型的核心要素之一，自动驾驶创业热潮起起伏伏已持续多年，全球众多车企、 科技 公司和初创公司都在下场追捧，饥渴的投资者们就像嗅到血腥味的鲨鱼，攘往熙来。
然而，这个行业一直以来都面临着如何招到合适人才的老大难问题。
一个典型的场景是，当企业终于找到合适的算法工程师时，却发现这位候选人手里拿着七八张offer，一家比一家工资高。
缺口最大的算法类岗位，更是浮躁到了令人害怕的程度，“你出钱高，我就会比你出得更高。候选人也是，今年要30万，明年要60万，后年就会要90万、120万”。为了留住合适的候选人，猎头们想尽了招数，甚至接起了“代管宠物”的业务。
现状也令不少企业感到头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士表示， 因国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心，以相对更低的成本在美国招揽自动驾驶研发人才 。
如果仔细观察供需情况会发现， 自动驾驶“人才荒”是结构性的，是“质”与“量”的双重缺位 。
一方面，当下自动驾驶行业热闹依旧，不断有圈内高管离职创业、大厂跨界押宝、车企重金转型，研发岗位缺口随之扩大。
据预测，到2025年， 汽车 行业对智能网联 汽车 人才的需求量将达到万人，其中又以智能驾驶领域的人才缺口最大，预计将达到5万人。
另一方面，目前业界所需的很多新增岗位此前鲜少有传统车企涉猎，而各大高校对自动驾驶人才的培养又有些滞后。
以一般的自动驾驶感知算法架构师为例，该岗位除了要求候选人熟悉自动驾驶常见系统架构，还要求熟悉深度学习等主流感知技术，同时有参与过车规功能上车量产工作的优先。
自动驾驶行业猎头熊颖仪告诉新智驾，通常的一个自动驾驶L4级的创业公司，团队规模在300-500人，其中研发占70-80%。
“就算法岗而言，大多数公司缺的都是‘具有全栈能力的算法工程师’。会训模型的算法工程师很多，会软件开发的也很多，但是熟练使用C++编程的算法工程师并不多。”
也就是说，从事这类工作的人才，既要有软件开发技能、掌握多种程序设计语言，也要有对 汽车 新旧硬件的充分理解， 其胜任难度和要求均远超从前 。
在智能驾驶行业发展初期，这类人才多只能从公司内部转岗或者跨行业 社会 招聘而来。
但随着行业发展越来越成熟，社招将多集中在行业内的成熟人才，这类成熟人才换工作不影响智能网联 汽车 既有的人才存量，因此未来的智能网联 汽车 的新增人才可能将主要来自于校招。
而这又涉及到另一个问题——校招人才从何而来。
据了解， 高校为自动驾驶行业培养人才方面，助力不多 。
清华大学计算机系教授、人工智能专家邓志东告诉新智驾，目前国内高校主要是通过参加自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕、博研究生为主，本科生、博士后相对较少。
他认为，当下的自动驾驶人才大多来自于计算机系、自动化系、电子系、车辆工程等学科专业，这种人才培养模式无法满足 社会 上普遍存在的自动驾驶用人荒，也不能取得最佳的人才培养效果。
“有必要设立独立的自动驾驶专业，因为培养自动驾驶人才所需的教学大纲、课程体系、师资、教学实习实验设备、产业环境等都与现有专业不同，需要重新组织才能满足专业建设的要求。”
自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵对新智驾直言， 那种旧瓶装新酒、只是改变了专业名称的换门头做法，三、五年后就被市场判断出来了，到时候就是害人害己害 社会 。
这不是杨胜兵的一家之言。
邓志东也同样希望自动驾驶能成为高校中的一门新学科，特别是创设为一门本科专业或成为一级学科。 如果可以，最好就隶属于自动驾驶学院，“因为将其归属于人工智能学院、计算机学院或车辆工程学院，都不完整” 。
事实上，究竟是设立自动驾驶研究中心、实验室，还是单独设立“自动驾驶学院”，这会给高校在重视与投入程度、学科课程体系的构建、师资配备、教材建设和生源等方面，带来很大的不同。
自动驾驶技术的研发主要起源于移动机器人技术的研究与拓展，因此国内外移动机器人的研发强校，同时也是自动驾驶研发与人才培养的策源地。
除了计算机、自动化，自动驾驶技术也与车辆工程等学科专业高度相关。
而作为前沿新兴技术，自动驾驶迄今未有本科专业与一级学科，所以近期高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心，大多挂在不同的学院下，研究的方向和重点也有所不同。
同时目前机械类、电子信息类、自动化类等各专业都有面向智能驾驶领域开设相关课程， 类别繁芜，又容易造成资源重复和浪费，一个高校内重复设立两门相似的专业或课程的情况并不少见 。
比如姚丹亚是清华大学自动化系的教授，他在做课程设计时，曾面向全校研究生开过一门课叫《智能交通概论》，巧合的是，同时期清华大学交通工程专业也开设了这一课程。
最开始也有不少土木、计算机等专业的学生选修姚丹亚的这门课。
但姚丹亚发现，诸如交通工程专业的学生选修他的《智能交通概论》，是希望补足控制、编程方面的知识，但这类知识自动化系的学生其实早有学习，因此他这门课的教学重点是在交通、 汽车 领域，而这方面，交通工程专业的学生又已掌握了不少。
“很难满足不同学生的需求，”姚丹亚指出。
“任何一个学院和学科，都不能满足无人车这种跨学科领域研究项目的人才需求，” 北京联合大学副校长、智能车国家重大计划项目负责人鲍泓也曾在接受媒体采访时表示，光由自动化学院研究机器人只能侧重自动控制，机电学院只会研究机器人关节和机械装置，而这些都只是智能车研究中很小的一部分。
因此， 在智能驾驶人才培养方面，将各相关专业融合教学成了趋势之一 。
在这方面，国内早有高校尝试，只是并不以“自动驾驶学院”的名目单独创立。
比如在2016年，北京联合大学就在全国成立了首个机器人学院，由院士李德毅担任院长，而无人车属于轮式机器人，成为专业的重点研究方向。
但如果现在要想将自动驾驶设立为一门独立的本科专业，抑或设为一级学科，其实都面临着师资、课程培训体系搭建、产业环境需求等一系列问题。
深蓝学院的教研负责人赵松就对新智驾表示，自动驾驶作为一个综合性的学科， 高校目前并没有足够的师资来支撑自动驾驶成为一门独立的专业 。
“比如现在有不少学校都设立了AI专业，但结果还是因为缺乏师资，形成不了系统化的培养体系。”
赵松认为，自动驾驶更偏工程化，高校师资如果没有在这个行业的工作精力，培养出来的学生依然满足不了企业需求。
除此之外，开设一门新独立学科或一级学科，通常需要国家层面的教育主管部门进行顶层设计，其前提是必须从“四个面向”的高度说明，中国大规模自动驾驶人才的培养不仅意义重大深远，而且行业对人才有着持续性的市场需求，这使得实际操作起来环节很多，过程十分复杂。
不过为了培养复合型人才，在2021年初，教育部新增了国内的第14个学科门类——交叉学科，下设“集成电路科学与工程”、“国家安全学”一级学科，经过申请备案，也有不少高校被允许自设二级学科和交叉学科。
随之而来的问题则是，“ 自动驾驶”学科究竟该隶属什么学院，由谁来主导成立 。
在《无人驾驶 汽车 概论》一书中，北京理工大学的陈慧岩等教授提出了一个重要概念，即智能 汽车 的一体化设计。
陈慧岩等人认为，作为先进 科技 集成，智能 汽车 同样要面对传统 汽车 的美学造型设计、整车结构设计问题，产品既要美观、实用，还要能满足商业化成本控制需求。因此，从内部软硬件控制系统到外部车身设计，都需要进行一体化考虑。
在邓志东看来，未来的自动驾驶车辆正向设计，虽然仍离不了信息化 汽车 平台的支撑，但由计算机专业的思维来主导，或更有利于自动驾驶技术与产业的发展。
目前对自动辅助驾驶和自动驾驶的研发，大多是利用新能源 汽车 或电动 汽车 全线控平台进行构建，同时传统燃油车与电动 汽车 均有高度市场化的产业支撑。
因此相对来说，环境感知、自主定位定姿、行为预测、决策、规划与控制，则是自动驾驶落地应用与大规模商业化进程中必须着力突破的焦点和难点。
邓志东从这个角度来分析， 认为人工智能与计算机视觉才是自动驾驶人才培养体系的核心和重点，应该也必须主要由它们来主导自动驾驶的教学体系设计与人才培养。
元戎启行副总裁刘轩则认为，和自动驾驶最接近的专业，应该是机器人专业，所以应该以设计机器人的思路去主导设计无人车，“目前国际上做得比较好的公司里的CTO或创始人们，基本都是机器人相关背景出身的”。
而考虑到由此产生的各个学院的话语权争夺问题，姚丹亚则直接否定，称 “（设立独立的自动驾驶学科）这事搞不成” 。
除此之外，刘轩还表示，除非高校的课程能与业界保持与时俱进，否则专门开设一门自动驾驶学科的课程设置难度会非常大。
一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而高校只能用有限的开源数据，因此相比于业界，高校在理解自动驾驶技术方面就困难得多。
另一方面，业内也有很多前沿的技术并未公开披露或者发表为论文，知识产权掌握在私企中，企业愿不愿意拿出来分享、谁来教课，也是一个很大的问题。
事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面搭建一门完整的独立学科，往往需要至少5-10年的周期。
远水难解近渴。
因此在目前企业内部的人才培养模式上，其实不少企业已经“被逼着”先形成了 “专项培训”、“老带新”，以及“在岗学习”三位一体的组合，效果初现。
刘轩告诉新智驾，对于计算机专业以及对自动驾驶涉猎不深的应届生，通过“老带新”和“以战代练”的方式，基本上入职半年就可以做出不错的项目成果。
因此在他看来，在校期间，这些学生专门去学自动驾驶课程的必要性不大，因为业内自动驾驶技术迭代非常快，“在学校学的，毕业后可能就用不上了，校内学生最好还是培养基础能力，比如机器学习算法、写代码能力、软件工程能力”。
L4级自动驾驶公司酷哇的HDR张树丽则表示，与其设立单独的自动驾驶学科，高校更应该多增加和企业的合作，培养学生的实践落地能力，“以战代练，是培养人的很好方式，酷哇比较崇尚”。
国内高校对无人车的研究其实很早。
和很多前沿技术一样，国内开始对无人驾驶车辆的研究也是起于军事需求。
“八五”期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人“的项目，联合研制出了国内第一辆具有自主识别功能的ATB一1无人驾驶车辆。
随后，国内高校开始零星以课题组的形式对无人驾驶技术进行研究， 目前国内“科班”出身的自动驾驶人才，也大多由这些研究型大学产出 。
比如中国工程院院士郑南宁在2001年末，就在西安交大组建了无人驾驶智能 汽车 课题组。
2002年，课题组的无人驾驶车“思源1号”正式诞生，2005年，课题组则开始试图让“思源1号”进行一次从西安到敦煌的长途无人驾驶之旅。
当时“思源1号”的长途之旅走得磕磕绊绊，大多数时候仍依赖人工驾驶，而彼时国内研究无人车领域的人确实是少之又少，只能说是初步在土壤中埋下了种子，远远谈不上自动驾驶人才培养体系。
真正让各高校刮起自动驾驶人才培养旋风的，是国内从2009年开始创办的中国智能车未来挑战赛。（雷峰网已策划了中国智能车未来挑战赛人物报道，点击链接阅读第一篇：《崔迪潇：无人驾驶、摇滚和半个西安人》）
2009年，第一届中国智能车未来挑战赛在西安举行，当时的测试场景相对比较简单，比如要求对交通信号、标志和标线进行识别等。
随着时间的推移，中国智能车未来挑战赛开始引入更真实更复杂的场景，逐渐让车辆在真实的乡村和城区道路上行驶，并且陆续增加雾天、信号屏蔽区等测试环境，从感知到规划决策再到控制，对参赛无人驾驶车辆的自主行驶能力要求不断提高。
举办十多年来，各大高校持续参赛，让一批参赛学生对自动驾驶萌生兴趣并走向业界成为中坚力量。
邓志东曾在2016年作为领队，带领清华大学的无人车“睿龙号”参加当时的智能车挑战赛。
他告诉新智驾，参加了智能车挑战赛的学生们，一般是去往百度、阿里、腾讯等巨头公司的比较多，主要从事自动驾驶高级技术岗，薪资水平相当可观，也有少数学生创业，部分初创企业已成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。
邓志东认为， 与仅是以论文发表或是以PPT成果汇报为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能真刀真枪地解决问题，而且相应的技术研发也更加落地，因此培养的人才也更能满足企业的实际需要 。
元戎启行副总裁刘轩也表示，参加类似的智能车挑战赛能够让学生对行业有个基本的概念、产生兴趣，吸引人才进入这个行业。
也正是在2009年前后，国内高校对培养智能驾驶人才的动作频繁起来。
像2009年第一届中国智能车未来挑战赛的冠军湖南大学，就在参赛前夕的2008年7月，由来自计算机通信学院、机械工程与运载学院等学院的50多人，组成了无人驾驶车辆预研项目组。
清华大学的 汽车 安全与节能国家重点实验室，则是在2011年，开始将研究方向转向智能网联 汽车 与自动驾驶。
除此之外，还有各类名目不一的机器人实验中心、国内外高校、企业联合成立的无人驾驶研究中心、创新中心，都在这期间如雨后春笋般出现。
同时，近几年，随着发展智能网联产业上升到国家战略高度，高校、职业院校们也开始增设相关专业或者学院，比如清华大学的车辆与运载学院、北航交通学院的自动驾驶班、合肥工业大学的智能车辆工程专业等等。
不过，目前高校对智能驾驶人才的培养， 却是起个大早却赶了晚集，时至今日不管是“质”还是“量”都仍不能满足业界当下的需求 。
以中国智能车未来挑战赛为例，尽管它确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术和培养了人才，但随着越来越多的公司进行自动驾驶技术的商业化落地，对他们而言，候选人的参赛经验，在面试时，这时只能算是锦上添花的加分项。
企业也开始更谨慎地通过类似的赛事去考察对方的能力。
同时，自动驾驶技术步入落地阶段，曾经众多参赛选手自立门户一举创业的景象也已渐渐远去。
清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚就认为，各种 汽车 挑战赛，多是起到激发学生兴趣的作用，“但对学生从事这个职业有多大作用，不太确定”。
再看当下各类的高校无人驾驶实验室或者研究中心，除了规模小无法满足行业需求外，也另有局限。
姚丹亚表示，高校实验室或者和企业合作的实验室目的各不同：
赵爽今年刚硕士毕业，进入了一家新能源 汽车 公司任ADAS算法工程师。
在他看来，由于论文导向，高校里的同学大多是在做推公式、调参的活儿，和企业做真实项目的需求脱节。
“企业做项目需要把所有的缺点都克服，不一定要用最好的设备，关键是要可靠和效率高，但发论文只需要抓住N次实验中的最好数据，为了论文的创新点，也会使用一些高端昂贵的设备。”
确实，在自动驾驶的研发过程中，企业更加注重于短期的落地实践与商业化应用，而高校则擅长较长远的前沿与关键核心技术的攻克。
邓志东认为，培养与产出高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，这可为合作企业所用。
因此，企业和高校之间，非常有必要合作成立自动驾驶实验室或者研究中心。
然而目前真正成功的合作案例不多。
究其原因，一方面是两者的评价体系与机制迥异，二是双方的特长不同，合作中需要扬长避短。
例如，由于高校研发团队通常很小，学生管理较自由，执行力与效率不如企业，因此企业并不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程性很强的开发任务。
另外考虑到核心技术的突破具有一定的失败风险，因此校企合作中也要有一定的宽容度。
而当下新增的专业比如智能车辆工程等，其实也存在着供需错配的问题。
像近年专面向智能网联 汽车 技术而全新开设的智能车辆工程专业，其课程体系仍然以机械类课程为主，对智能网联 汽车 技术的总体匹配程度相对不高。
此类专业对学生的培养方向，与其说是智能化，不如说更多是电动化，学生也多在 汽车 及零配件、机械/设备/重工、交通/运输/物流等领域就业。
而除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，在培养产业应用型人才方面，研究型大学、应用型大学和技能型大学等不同种类院校能做的事其实并不少，比如参考德国的二元制教育、借鉴硅谷的“创业孵化器”“产学研培养”等模式， 探索 空间极大。
当然，现阶段为行业培养人才的事，应该仍靠校外做主力。
但在参加一些校外培训机构的课程时，L4级自动驾驶公司AutoX发言人提醒新智驾，如果候选人参与过一些比较复杂的项目，那么类似的校外培训经验有用。
不过如果只是参与了简单的落地项目，这种项目经验反而会导致候选人的技术积累比同龄人更慢更浅，求职过程中会比较困难。
“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶一个领域的困境，而是已经成为整个制造业转型的桎梏。
如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又再一次站在了 历史 的十字路口，除了资本、资源，人力资本也必须开始向新供给集中，新需求才可能被创造，从而挤压老产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。
教育政策，也必须回到 社会 需求与 社会 现实中，才会有不断焕新的生命力。
参考资料：
《无人驾驶 汽车 概论》，作者：陈慧岩、熊光明、龚建伟，出版社：北京理工大学
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从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用 。
从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。
因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。
在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如:语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大 。
百万购车补贴
感谢吴甘沙老师的分享！ 从七个角度描述了一个企业在战略定位中需要思考的问题！ 我来总结下，七个角度分别是： 1.先商业化落地Vs攻钻技术难点 2.与已有行业布局，主场正面战斗Vs农村包围城市 3.努力打通摸顺每一个商业环节 4.单点突破Vs全线推进 5.抓住用户真痛点，穿透用户伪需求 6.如何利用后发优势，在已有商业模式中寻求创新 7.打造护城河，从价值链的每个环节思考真正可以成为壁垒的是什么 受益匪浅！ 里面有诸多关键更适合负责复杂的生产制造产业，我关注的更多是消费及社交互联网行业，故就重点挑两点讨论：第5点，第6点。 今天想讨论的是共享模式的出路。 随着AirB&B，以及Uber吹起了共享风，共享模式就为多个行业和领域所应用。共享衣服成为了其中亮眼的方向之一 共享服装，首饰，主要抓住的客户痛点就是：女性的衣柜里总是少一件衣服！买买买，买了不穿，好看的衣服只能穿一季，这类的用户痛点已困扰女性很久，他们想做的就是通过共享，将女性的衣柜由独立大仓库变成可流动的公共仓！解决大家对衣服的喜新厌旧问题，也解决有时候用户去参加特殊场合没有好衣服穿的问题！ 里面有诸多关键更适合负责复杂的生产制造产业，我关注的更多是消费及社交互联网行业，故就重点挑两点讨论：第5点，第6点。 今天想讨论的是共享服饰的商业模式。 随着AirB&B，以及Uber吹起了共享风，共享模式就为多个行业和领域所应用。共享衣服成为了其中亮眼的方向之一 共享服装，首饰，主要抓住的客户痛点就是：女性的衣柜里总是少一件衣服！买买买，买了不穿，好看的衣服只能穿一季，这类的用户痛点已困扰女性很久，他们想做的就是通过共享，将女性的衣柜由独立大仓库变成可流动的公共仓！解决大家对衣服的喜新厌旧问题，也解决有时候用户去参加特殊场合没有好衣服穿的问题！ 他们要做的主要就是收购屯里一堆好衣服，然后通过线上现实服装，用户在线提租赁要求，线下配送 这个模式说起来是共享，但其实本质是租赁，欧美早有类似的先例。但为什么这个模式仍旧能够做起来呢？主要就是创业公司通过互联网工具，大大提升了信息传递的速度。用户更高效的获得了更多可供租赁的服装的种类，款式，交易匹配度大大提升！由于物流配送的发达，这个模式进一步打破了地域限制，客户不再因为试衣而局限在当地服务，这是线下租赁店无法企及的！另外，由于互联网的信息留存，租赁方也可以通过用户每次租赁的款式，风格，颜色，价位等，对用户的品味进行定位和画像，做主动推荐，这样的数据分析，线下店人工可以做到几个，几十个，几百个，但是没有可能同时做到几千个几万个用户数据分析！几乎又是另一个层面的碾压。于是，这个服饰共享，就踩着前人的肩膀，大摇大摆的走到了风口！ 另外一点呢，其实这种衣服共享也有很多理想化的成分。 比如说，他们试图让女性的衣柜流动起来，但是两个最大的问题需要面对：1.衣物的卫生消毒问题；2.女性的占有欲 卫生消毒问题是共享产品都需要面对的普遍问题，但是对于贴身的衣物，这个问题更为严重！另外，人类其实有很强占有欲，而好的衣物自然是供少求多！如果喜欢的衣服，首饰被别人租掉了怎么办？尤其是春节，圣诞是年会，聚会高峰期，会有需求高潮爆发！ 这里就发现了另一个问题，让衣柜流通起来不是用户的痛点，至少目前不是最痛的点，用户真正的痛点是在特定场合找不到适合的衣服！这才是最痛，并且用户愿意为之买单的！ 于是衣二三等平台，开放了租赁的服饰可供销售的模式，佩戴合适的首饰，穿的美美的衣服，可以直接被用户买下！据说，这类的服装销售成为了支撑公司业绩的主要来源！！ 虽然出发点并不是为了"租转售"，但是走上了这条路无可厚非，因为商业模式设立的目的就是为了服务用户和赚钱，不是么？ 这类项目后续的发展，我想应该就是从服饰出发，继续深挖用户对美的需求！再次强调，流通不是目的，让用户看到最美的自己，这才是切切实实的，用户会为之买单的关键点！
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 () 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
“随着汽车电子技术的飞速发展，汽车智能化技术正在逐步得到应用。汽车智能化技术使汽车的操纵越来越简单,动力性和经济性越来越高，行驶安全性越来越好，这是未来汽车发展的趋势。目前正逐步应用于汽车的智能控制技术主要有以下几种 ：”车辆动力学控制车辆动力学控制(Vehicle Dynamics Cotrol)的缩写是VDC，该系统的作用是保持汽车在行驶(包括制动和驱动)时的稳定性。传统的ABS(防抱死制动系统)和TCS(牵引控制系统)主要是对车轮上的制动力和驱动力进行控制，防止车轮出现过大的纵向滑移率，以获得最大的附着力，既可产生最大的减(加)速度，又可防止出现侧滑。车辆动力学控制系统虽然也是控制车轮的制动力与驱动力，但它们与ABS/TCS有很大的不同，其主要表现是可实现左右纵向力的差动控制，以直接对汽车提供横摆力矩，抵消汽车的不稳定运动(如在滑路上甩尾时的矫正作用)。该系统通过在汽车上安装的各种传感器，检测到汽车的速度、角速度、转向盘转角以及其它的汽车运动姿态，根据需要主动地对某侧车轮进行制动，来改变汽车的运动状态，使汽车达到最佳的行驶状态和操纵性能，增加了车轮的附着性和汽车的操纵性和稳定性。智能速度控制系统 汽车智能速度控制系统的功用是在某些特殊路段或特殊行驶条件下对车速进行强制限制。汽车智能速度控制系统主要由电子控制单元和执行器组成。该控制系统工作时，需首先设定限制速度。例如某区域的限速为80km/h，我们可以将该速度设定为限速值。当车速未达到80km/h时，汽车智能速度控制系统不起作用。当车速接近80km/h时，电子控制单元启动执行器，限制加速踏板的行程，使汽车不能继续加速。当车速低于80km/h时，电子控制单元解除对执行器的控制，驾驶员又可以自由地踏下加速踏板使汽车加速。智能速度控制系统限速值的设定，可以用选择开关设定，也可以通过接受无线信号设定(即接收道路速度无线信号切换或电子地图信号切换) ：可以只设定一个值，也可以根据不同的路况，有多个挡位供设定。智能速度控制系统为智能化交通奠定了基础。例如在高速公路上设置限速无线信号发射系统，交通管理部门就可以根据气候条件和路面情况及时调整限制车速，让道路更加安全畅通。智能轮胎汽车智能轮胎的功能是在汽车正常行驶时，当温度过高或轮胎气压太低时，及时向驾驶员发出警报，以防止发生事故 ；或使轮胎在不同行驶条件下保持最佳运行状况，提高安全系数。智能轮胎一般都是通过在外胎内嵌入特殊的带有计算机芯片的传感器而获得智能的。传感器由车内的收发器控制，收发器利用无线电天线将无线电讯号发射至传感器芯片，传感器芯片再将承载着温度和压力数据的电子信号发射至车内的收发器，收发器接收到该信号后便可取得温度和压力等数据，若出现异常情况能及时报警。更为先进的智能轮胎还能感知光滑的冰面，探测出结冰路面后而使轮胎自动变软，增大轮胎与路面的附着力；在探测出路面潮湿后，甚至还能自动改变轮胎的花纹，以防打滑。智能玻璃智能化汽车玻璃有许多种类 ：包括防光防雨玻璃、电热融雪玻璃、影像显示玻璃、防碎裂安全玻璃、调光玻璃，以及光电遮阳顶篷玻璃等。防光防雨玻璃采用新材料及新表面处理方法制造，雨水落到玻璃上会很快流走且不留水珠，无需刮水器刮水。玻璃内表面反射性低，仪表板及其它饰物不会反射到风挡玻璃上，驾驶员视线不受干扰。具有影像显示功能的玻璃，是在风挡玻璃上的某一部分涂上透明反射膜，在膜片上可根据需要显示从投影仪传来的仪表板上的图像和数据，便于驾驶员观察，驾驶员在行车时勿需低头察看仪表。影像显示智能玻璃如果与红外线影像显示系统配合，可使驾驶员在雾天看清前方2km左右的物体。光电遮阳顶篷玻璃则是在轿车行驶或停车时，能自动吸收、积聚、利用太阳能来驱动车内风扇，还可对轿车蓄电池进行连续补充充电。智能安全气囊汽车智能安全气囊是在普通安全气囊的基础上增加某些传感器，并改进安全气囊电子控制单元的程序实现。增加的乘员质量传感器能感知座位上的乘员是大人还是儿童；红外线传感器能探测出座椅上是人还是物体；超声波传感器能探明乘员的存在和位置等。安全气囊电子控制单元则能根据乘员的身高、体重、所处的位置、是否系安全带以及汽车碰撞速度及碰撞程度等，及时调整气囊的膨胀时机、膨胀方向、膨胀速度及膨胀程度，以便安全气囊对乘客提供最合理和最有效的保护。--------------------------------------------------------------------汽车制造商心目中的未来汽车将是一种能自动驾驶的汽车，它能指导驾驶者避开交通拥挤路段和出事地段，同时提供丰富的网上住处和娱乐。美国加州国际汽车经济研究所的调查报告指出，下一个汽车销售阶段将从智能化汽车开始。智能化汽车应拥有以下主要功能。夜视功能：这种技术源于军用装备，20世纪80年代中期出现，至少已有10年以上的实际应用历史。车上装有一个红外线摄像机，可帮助驾驶员看清在车前灯光线照射范围外的物体，该装置以汽车、动物、行人所发出的热量为电脑识别的信号。音控技术：可以让驾驶员对汽车发出语音指令，控制车内的收音机、电话和车内温度。声控技术将成为接入网络和其他各种自动服务的关键。卫星电话系统：驾驶员按一个键，就可以同他人通话。这一系统主要用于紧急救援服务。它与现在的导航系统的差别是，可以通过一个车内手机连接到达4小时报务中心，由于有全球定位系统的辅助，接线员知道你目前所处的确切位置。据统计，该系统将成为汽车的标准设备。可高速踏板：驾车者可根据自己的身高和最合适的坐姿来高速脚控踏板。福特汽车公司今年已经开始在几种车型中提供可高速踏板。车上网络系统：截至今年4月，至少有6家汽车制造商向市场提供可在车上上网的配套装置。通用公司已经在车上试用其Onstar系统，只要按一个键，说一声Onstar(启动)，系统便将一个手机拨号连接到服务器上。然后你可以用语音指令要求播放天气预报、新闻、体育和交通状况，或者发电子邮件。更令驾驶员高兴的是，由于网络家电的大量普及，你可在车上指示家中的微波炉开始工作，一回到家便可饱餐一顿。自动车门：如果你丢了钥匙，没关系，钥匙也许很快就会过时。梅塞德斯公司正在开发一种电子开锁系统，能够在车主靠近车门的时候，自动辨认对方。车主只要随身携带一张电子装置，将这一系统激活即可，当车主接触把手时，门可以自动开锁。自动导航：当你长途开车和外出旅行时，不必担心方向和路径，预先输入的指令将保证车子按最佳路线行驶。该系统还通过雷达使汽车同前面的车辆保持安全距离，即使是雾天也不会发生追尾事故。这样的系统已经在梅塞德斯和美洲豹车上出现。绿色能源：未来的智能汽车将启用绿色能源。其中，电动汽车将被消费者广泛接受。通用、福特、大众、戴姆勒——克莱斯勒、丰田、本田等汽车制造商都在积极研制可以利用无线电技术充电的小型电动汽车。电能将被转化成特殊的激光束或微波束，通过天线接收，人们不必停车补充能源就可以开车环游世界。
调查法 调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法
在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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[14] 刘慧英，王小波.基于OpenCV的车辆轮廓检测[J].科学技术与工程，2010，10(12)：2987?2991. 汽车的科技3000字论文篇二：《试谈现代科技在汽车焊接工艺中的应用》 摘 要：随着我国汽车保有量的不断增加，汽车售后市场呈现了井喷式的发展趋势，与汽车相关的售后市场服务行业开始兴起。其中汽车维修是后市场比较火爆的行业，汽车的使用必然会涉及汽车的维修。因此，为了能够更好的实现汽车维修效率，提高汽车维修的质量，应该加强对于汽车维修行业的行业监管以及对汽车维修技术的提升。目前，诸多的现代化技术开始不断的应用到汽车维修之中，其中尤其以焊接工艺为主。因此，本文重点对汽车焊接工艺中现代科技的应用进行分析，从而探讨其未来的发展趋势。 关键词：现代科技;汽车;焊接技术;工艺 引言 汽车加工与制造以及汽车维修领域，都会涉及汽车的焊接技术。目前，随着技术的不断发展，尤其是汽车生产制造业的蓬勃发展，已经可以实现汽车车身以及车辆配件的无缝焊接技术。车身的加工甚至采用模具化加工的形式，从而减少了因为焊接造成的不足。因此，目前，焊接工艺在汽车后市场应用比较广泛，尤其是在汽车的维修市场中，当汽车出现事故的时候，就会采用焊接技术进行维修，从而让汽车能够保证正常的使用。此外，在汽车的加装方面，焊接技术更加的适用，并且通过引进先进的现代科技，从而让焊接效果与质量都更加完善。 一、汽车焊接工艺的应用领域分析 在汽车领域中，由于越来越多的高新技术被应用，是的汽车生活更加丰富。对于我国而言，随着汽车保有量的不断增加，汽车售后市场出现了井喷的状态。在汽车售后市场中，汽车的维修与保养占据着非常重要的地位，也让汽车的服务产业有了较大的发展。对于汽车的焊接工艺而言，最早是应用于汽车的车身焊接。但是，随着技术的发展以及车身制造工艺的发展，汽车车身开始使用模具制作，从而降低了因为焊接而造成的车身问题。那么，下面就对现代化的汽车的焊接工艺主要应用领域进行分析： 1、在汽车的维修领域中有非常广泛的应用;汽车维修属于汽车售后市场领域，由于汽车驾驶的过程中，难免会出现碰撞的现象，从而造成了汽车车身或者是相关配件的损坏。因此，在这种情况下，就可以使用汽车的焊接工艺，将损坏的部分采用焊接的方式，从而进行汽车的维修工艺。 2、人们对于汽车的装饰和改装越来越感兴趣。虽然在汽车检测的过程中，对于擅自改装会进行处罚，但是有车一族们仍然热衷于对于汽车的改装和装饰。其中，对于汽车尾翼的安装非常常见。汽车安装尾翼以后，就显得非常运动动感，有一种非常霸气的感觉。因此，为了让汽车的外观更加个性鲜明，需要对汽车的外观进行相关的改装，从而实现车主所需要的效果。而对于尾翼的加装而言，就一定要采用焊接技术，从而使得汽车的尾翼牢固坚实。因为安装尾翼还是存在一定的风险的，当车速达到一定程度的时候，就需要保证汽车的尾翼的稳定性。 3、对于汽车的车身配件的焊接工艺;汽车在使用的过程中，经常需要在配件方面进行焊接，此外对于在配件之间的结合方面，也需要在适当的情况下使用汽车焊接技术。因此，对于汽车的焊接工艺而言，主要在车身焊接、汽车改装以及汽车配件之间主要进行应用。 二、现代科技在汽车焊接工艺中的应用 随着现代科技的不断发展，汽车焊接工艺中也不断的引入了现代的科技技术。其中最为重要的就是计算机技术，计算机的单片机远程通信技术以及3Dmax等技术开焊接始不断应用到汽车的焊接工艺中。由于人工焊接技术容易在焊接的过程中出现失误，无法实现循迹操作，从而造成焊接的不完美。因此，采用计算机单片机技术，可以进行程序编译，将需要焊接的部分利用3Dma x的进 行仿真，从而保证在焊接的过程中，其能够实现完美的循迹焊接，降低了焊接过程中出现的失误。 此外，在焊接的工艺方面，又引入了一些工艺以及化工技术。传统的高温焊接技术，不仅仅容易造成伤害，更是对操作人员有一定的影响。因此，使用现在的氩弧焊焊接技术，虽然温度更高，但是焊接的质量有所提高。对于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了显著的提高。因此，随着现代科技的不断发展，促进了多个行业工艺的提升。对于汽车的焊接工艺而言，引入计算机技术并且实现真正的智能化以及自动化焊接，从而让焊接工艺更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保证在焊接的过程中，达到质量的提升以及客户的满意提升。总之，要充分适应时代的发展，让更多的现代科技不断的应用到汽车的焊接工艺之中，从而保证其在不断的发展过程中，符合现有时代的发展理念，满足客户不断提升的硬性要求，实现现代化的汽车焊接工艺。 三、机器人焊接工艺是现代汽车焊接技术的发展前景 汽车焊接最主要的是车身的焊接。在汽车制造公司车身的主要焊接方法为弧焊、点焊、二氧化碳保护焊等。随着社会的发展，人民生活水平的提高，用户个性化需求的日益强烈，对汽车的安全性、美观性与舒适性的要求越来越高，同时汽车制造企业为了追求更大的经济效益，对焊接精度、焊接质量和焊接速度等的要求越来越高，因此建立一条现代化的生产流水线就显得非常重要。而焊接机器人的应用促进了现代化流水线的建立。现代化的焊接流水线主要是满足多车型、多批次的市场需求，提高车身车间生产能力的柔性和弹性。因此现代焊接线必须具有柔性。那么如何才能使焊接线具有柔性呢?普通的焊接线是刚性的，主要由焊接夹具、悬挂点焊机、弧焊机和多点焊机等组成。 这种焊接线一般只能焊接一种车型的车身，那么为了满足市场多元化的需求，就需要重新建立焊接流水线。这对企业来说是非常不利的，企业是追求利润为目的的，并且重新建立流水线造成了财力、人力、物力的浪费。于是建立柔性化焊接生产线摆在了企业面前。机器人的出现与应用满足了汽车企业的现代化的需求，实现了焊接生产线的柔性化。那么在车身焊接线上应用的机器人主要有几种:点焊机器人、弧焊机器人和激光焊机器人。这些机器人的应用，使焊接实现了机器人代替工人工作。 1、点焊机器人：主要进行的是点焊作业，在点与点之间移位时速度比较快，从而减少了移位的时间，通过平稳的动作、长时间的重复工作和准确的定位，取代了笨重、单调、重复的体力劳动，更好地保证了焊点质量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自动生产系统的重要组成部分，增强了企业应变能力。 2、弧焊机器人：弧焊过程比点焊过程要复杂得多，对焊丝端头的运动轨迹、焊枪姿态、焊接参数都要求精确控制。具有较高的抗干扰能力和高的可靠性。能实现连续轨迹控制，并可以利用直线插补和圆弧插补功能焊接由直线及圆弧所组成的空间焊缝，还应具备不同摆动样式的软件功能，供编程时选用，以便作摆动焊，而且摆动在每一周期中的停顿点处，机器人也应自动停止向前运动，以满足工艺要求。此外，还应有接触寻位、自动寻找焊缝起点位置、电弧跟踪及自动再引弧功能等。 3、激光焊接机器人：激光焊接是与传统焊接本质不同的一种焊接方法，是将两块钢板的分子进行了重新组合，使两块钢板融为了一体变为一块钢板，从而提升了车身结构强度。同时在焊接过程中焊接工件变形非常小，一点连接间隙都没有，焊接深度/宽度比高，焊接质量高。从而提升了车身的结合精度。可见机器人的应用，实现了焊接流水线的智能化，实现了焊接生产线的自动化与现代化。 结束语 汽车维修行业中的汽车焊接行业，其技术要求相对较高，并且直接影响着汽车的维修效果。焊接技术，一般是针对出现重大事故或者是问题车辆等进行焊接。为了让焊接的痕迹最小化，实际上就是为了能够更好的实现高精度焊接，需要不断引入现代科技技术。计算机技术的引入，让焊接工艺能够以一种循迹的方式进行，从而避免了焊接过程中出现的认为失误。此外，在汽车的生产以及制造的过程中，依然需要不断的引入高新科学技术，让焊接工艺更加精湛，从而实现汽车的高精度和高密度，实现汽车质量的全面提升。 参考文献 [1]刘鸣斌.煤层气发动机爆震的检测与控制[J].内燃机与动力装置,2011(02)：45-46. 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随着汽车越来越广泛地进入家庭，驾驶技术就让我们越来越重视了。下面是由我整理的驾驶技术论文，谢谢你的阅读。
浅谈汽车节油驾驶技术
【摘 要】全球能源十分紧缺，这种形势相当严峻，因此各种节能技术节能 措施 成为各国研究的重点。然而由于我国能源形势并不乐观，加上在整体能源消耗中，汽车耗能所占的比例越来越大，目前我国石油主要是从国外进口，因此节能在我国更是一项紧迫任务。影响汽车燃料消耗量的因素主要有车辆技术、道路环境条件及汽车运用三大方面， 汽车操纵者对车辆的操控行为即汽车驾驶是汽车运用方面影响汽车燃料消耗的关键环节。本文分析了影响汽车油耗的因素，并对目前常用的驾驶节油措施进行探讨。
【关键词】汽车节油;驾驶技术;节油措施
1.影响汽车油耗的关键因素
驾驶员的驾驶习惯
司机驾驶技术水平的高低会导致油耗的多少。随着汽车越来越广泛地进入家庭，我国非专业驾驶员越来越多，有些驾驶员的不良驾驶习惯，会导致油耗增加。驾驶技术熟练的司机要比普通司机节约8%-10%的燃油。如果车辆过重也会导致在行驶过程中消耗更多燃油，有些司机习惯把后备箱当成储藏室，一些非必要的生活用品堆积在车内，这些都是导致汽车大量耗油的因素之一。此外在加油门的时候一定要平缓，不要猛踩油门，若车辆停止后猛踩油门踏板或者用力踩刹车都会增加车辆的耗油量，开车不要开快车。红灯或停车，应提前收油并尽可能减少刹车次数。
发动机技术
发动机对车来说就是心脏，是核心部分，因此发动机的好坏直接关系到车辆本身的性能。目前汽车发动机技术已经非常成熟，其中日本汽车公司在发动机的经济性方面的研究尤为突出，与国外成熟的发动机生厂商相比较，我国在技术方面与其之间还存在很大的差距，发动机的核心技术仍然还没有掌握。汽油发动机在目前车辆中被广泛使用，但与柴油发动机相比较，在燃烧效率方面远远不如柴油发动机，所以在节能方面也不如柴油发动机，因此今后的乘用车中可以将柴油发动机作为发动机的首选，也是研究节能技术的一个重点。
车身的风阻系数
风阻是车辆行驶时来自空气的阻力，汽车车身质量是影响风阻的直接原因。若汽车行驶速度比较低时，风阻对汽车燃料消耗的影响不大，但是汽车若要高速行驶时车身的风阻对汽车燃料的消耗远远大于汽车克服地面的摩擦力所消耗的燃料量。因此减小车辆在行驶过程中的风阻系数对于节能是很重要的课程，减少风阻系数的措施有降低汽车自身重量以及将汽车车身设计成流线型，这些都能减少空气阻力，有利于汽车节能。
2.汽车驾驶节油 方法
提高驾驶技术
驾驶员的驾驶技术水平是影响汽车运行油耗的最大因素，因此驾驶员掌握合理的驾驶方法对于节能是很有效果的。
预燃保温
控制发动机的温度可以有效的减少燃油消耗。通常情况下发动机的温度应该控制在80oC-90oC之间，如果发动机温度过高，不但燃料不能充分燃烧，也会降低发动机油润滑效果，使得摩擦系数加大，机器运转时就会收到更大的阻力，这进一步增加了燃料消耗。通常在夏季气温比较高，汽车预热时间大大缩短，一般只要启动汽车让其预热1-2rain就可以，但是在冬季的时候，由于户外温度过低，汽车预热的时间就要长一些，可以让汽车缓慢行驶两公里自然加热，这样做的目的是减少发动机的磨损，并能够使润滑系统更好的工作，最终达到节能的目的。
平稳起步
汽车的启动包括平路启动和斜坡启动两部分。汽车在平路上启动时首先左脚踩下离合器踏板，将挡位置于1档，然后左脚缓慢抬起离合器踏板，同时右腿轻踩加速器，然后慢慢抬起离合器踏板，车辆平稳起步后，变换挡位到2档，尽可能不用低挡行驶。在汽车起步这个过程中，实现平滑启动，让发动机转速和车速协调好，保持在合理的范围内，可以实现良好的节油效果。
中速行驶
司机应该根据道路状况，车辆的负载条件来使车辆在经济的车速下行驶，司机有可能在实际驾驶车辆时对道路情况不熟悉，可能不能确定车辆是否在经济速度下运行，这时候司机可以参照发动机的转速，看转速是否在经济速度的状态下，通常情况下发动机运行在一个适度的速度时最省油。
养成良好车辆保养习惯
发动机
发动机就是汽车的心脏，如果发动机损坏，直接影响汽车的使用寿命、耗油量和性能等。常见的发动机故障主要有以下八种原因：不按期保养、机油变质及机油滤芯不畅、空气滤芯堵塞、进气管道过脏、曲轴箱油泥过多、燃油系统保养不善、水箱生锈结垢以及冷却系统状况不良。空气滤芯要定期进行清洁，进气管道要时常清洁才能保证进气的顺畅，使燃油充分燃烧。
保持标准胎压和正确的前轮定位
要养成定期检查轮胎气压的习惯，如果轮胎内压力过高容易引起轮胎爆胎，此外也会加速避震器的损耗增。但是如果轮胎内的压力过低时，加大了轮胎在滚动过程中与地面的摩擦力，从而造成轮胎的损耗也会多消耗一部分燃料。此外，确保正确的前轮定位是必要的，若前束不平衡，在加大轮胎磨损的同事也会增加车辆在行驶过程中的阻力，油耗也越来越多。
机油的更换及选择
当我们更换机油时一般集中在油的级别和粘度两个指标上，如果机油的粘稠度比较高，这样的机油流动性就会很差，可能会损耗大量的能量。因此，在高温和重载荷下工作条件下采用这种机油比较合适。低温，低负荷下工作的条件下就比较适合使用比较稀释的机油。
培养良好的驾驶习惯
司机在驾驶车辆时要时刻关注道路情况，尽量减少车辆紧急制动、猛加油门或者急转弯，车辆在道路行驶时司机不仅要看正前方的车辆，也要时刻关注前两三辆车的行驶情况，如发生事故可以做到提前采取避让措施。车辆在切忌低档高速行驶;通常汽车预热的时候可以让汽车缓慢行驶两公里自然加热，这样做的目的是减少发动机的磨损，并能够使润滑系统更好的工作，最终达到节能的目的。
行车温度控制
行车温度包括冷却水温度、机油温度、齿轮油温度，其中发动机冷却水温度对车辆油耗影响很大。正常的发动机冷却水温度，可以保持发动机具有良好的动力性和经济性。第一次将油箱加满，记录行驶里程，之后再次加满油箱，记录这次的加油量以及这次能够行驶的里程，将第二次记录的里程数与第一次记录里程数进行相减，得到一个差值，用第二次加油量与这个差值进行相除，得到的值乘一百就是车辆的百公里要耗费的实际油量(加油量÷公里数×100=百公里耗油量)，也可以通过这个实验得到多组数据，对这些数据求平均值，即可得到油耗的均值。燃油经济性是一个涉及多方面因素的研究。因此，如何节省汽车燃料还是不能局限于某一点或某一方面。
合理使用汽车空调
车速低于60km/h时， 可以打开车窗通风，或者只用空调的通风功能， 不必开空调制冷功能，这样空调的压缩机就不会启动，不会消耗发动机的功率，节省燃油。如果车速超过80km/h时，应关闭车窗开启空调调节车内空气，避免开窗空气阻力变大，且空调的温度不应设定过低，以人体感觉舒适为原则。
3. 总结
我国由于汽车业的高速发展以及越来越多的私家车的使用，造成我过石油供应和需求的差距越拉越大。有数据显示，60%的原油被提炼成了汽油，而这些汽油正是被越来越多的汽车所消耗。驾驶节能在节省燃油、减少废气的排放的同时，也能有效降低了道路交通事故的发生，减少了零部件的磨损，提高车辆的使用寿命。因此，汽车的节能技术的研究对我国汽车业的发展至关重要。
【参考文献】
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[2]吴浩硅.汽车驾驶与维护技术[M].广州：华南理工大学出版社，2007.
[3]师建海.浅谈汽车驾驶技术与汽车油耗的影响[J].中国电子商务，2011(5).
[4]曾诚，蔡凤田，刘莉等.不同驾驶操作方法下的汽车运行燃料消耗量分析[J].汽车节能，2010(2).
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汽车油耗的高低，依据汽车生产到汽车使用这个过程进行分析，是由汽车本身的耗油量、汽车的使用驾驶因素以及汽车维护保养水平的高低决定的。我整理了浅析汽车节能技术论文，欢迎阅读!
汽车节能实用技术浅析
摘要：随着汽车工业的高速发展，巨大的市场需求与严峻的能源环境约束之间的矛盾异常尖锐。发展节能环保汽车，促进能源转型与实现产业振兴势在必行。首先从汽车生产到使用过程中分析了汽车耗油量的影响因素，然后阐述了目前汽车节能的实用途径。通过有效的节能技术研究可以大大降低汽车的能耗，减少汽车工业的能源压力。
关键词：汽车节能 耗油量 影响因素 途径
1、汽车节能的意义
随着经济的发展和人民生活水平的提高，能源的消耗必然随之增加，如何节约能源，提高能源使用效率，以较少的能源消耗，产生更多的物质财富，是转变经济增长方式的重要内容。能源的开发与节约并重，把节约放在优先地位，这是我国的能源发展方针。在当前汽车工业高速发展的时代，汽车的节能技术将是汽车工业中的一项重要工作。加强汽车节能工作，提高汽车燃油经济性，是降低汽车能源消耗，保护生态环境，减轻环境污染，提高能源利用效率的有效途径。
2、影响汽车油耗的因素分析
汽车油耗的高低，依据汽车生产到汽车使用这个过程进行分析，是由汽车本身的耗油量、汽车的使用驾驶因素以及汽车维护保养水平的高低决定的。汽车本身的耗油量多少，是汽车一旦生产出来就决定好的，它跟汽车的结构设计有关;汽车生产出来以后，不同的消费者，驾驶技能有高低，驾驶习惯不一样，汽车的耗油量就不相同;汽车使用过程中，保养程度不一样，出现故障，维修水平不一样，耗油量就不同。
汽车结构设计方面
汽车要想跑，就得满足驱动条件和附着条件。汽车在使用过程中受到力有驱动力、附着力、滚动阻力、加速阻力、空气阻力和坡道阻力，这些力跟发动机的结构、整车结构、汽车总质量、汽车外形、轮胎等因素有关，它们直接影响了汽车耗油量的高低。
发动机的油耗对汽车的油耗有决定性的影响，而发动机的油耗决定于发动机的结构。发动机的压缩比高、有合理的燃烧室形状，采用电子燃油喷射系统及电子点火系统等都能降低发动机的比油耗。使用柴油发动机机比汽油发动机机的油耗要低。发动机在负荷率约为80% -90%时，比油耗最低，低负荷和全负荷时比油耗都将增加。
汽车传动系效率越高，传递动力的过程中能量损失越小，汽车的油耗就越低。
汽车总质量影响到汽车的滚动阻力、坡度阻力和加速阻力，对汽车的油耗影响很大。在汽车上广泛采用轻质材料，减轻汽车自重，是提高汽车油耗的一个主要方向。
为克服空气阻力而消耗的发动机功率与汽车行驶速度的3次方成正比。空气阻力主要和汽车的外形设计有关。
轮胎结构对滚动阻力影响很大，轮胎的结构、花纹及胎压对汽车的油耗都有较大的影响。
汽车使用方面
汽车使用方面，影响汽车耗油量高低的因素主要汽车的行驶车速和换挡时机。
通过无数次对汽车等速百公里燃油消耗量试验曲线研究可知，汽车在接近于低速的中等车速行驶时燃油消耗量最低;高速时随车速的增加百公里燃油消耗量迅速加大。
在一定道路上，汽车用不同的挡位行驶，燃油消耗量是不一样的。显然，在同一道路条件与车速下，虽然发动机发出的功率相同，但挡位越低，后备功率越大，发动机的负荷率越低，燃油消耗率越高，百公里燃油消耗量越大，而使用高挡时的情况则相反。
汽车维护保养方面
汽车维护保养是汽车使用阶段的重要环节，汽车的调整与保养会影响到发动机的性能与汽车行驶阻力，所以对百公里油耗有相当影响。如汽车发动机技术故障、点火不正常、离合器配合不好、喷油量不当、变速器调整不合理、汽车悬架参数不正确、汽车电子设备故障、汽车空调压缩机故障等都可能影响汽车性能及能源消耗。正确的汽车维修手段和良好的维修质量对汽车节能的作用较大。
3、实施汽车节能的有效途径
汽车节能是一个综合问题。有资料显示我国汽车平均油耗比国际水平高15%～30%，其中有两个重要原因：一是汽车本身的结构和性能水平有待提高;二是汽车使用者的素质，也即使用者的操作技术和节能意识不够。
大力宣传节能，增强节能意识
汽车操作者要树立良好的节能意识， 并掌握各种节油方法，才能在使用过程中更好地执行各种节能措施。这就需要政府大力宣传节能，增强人们的节能意识，并通过一定的法律法规，促进人们在使用过程中合理操作，减少汽车耗能量。
优化汽车结构设计
发动机柴油化是实现节能的重要途径。随着汽车进入家庭的步伐加快，轿车和轻型车等燃油消耗非常可观。国家需重点支持轿车和轻型汽车发动机柴油化工作，从轻型高速柴油机技术的研究开发和车用柴油品质的提高和质量保证两方面来实现节能。
整车轻量化是汽车节能的重要措施，应积极开展新型高强度、轻质材料 (如：镁合金、非金属材料等) 的研究和应用工作。
寻找替代燃料
开发和研制醇类燃料汽车。醇类燃料的来源广，制取方式多。甲醇可以从煤炭、天然气、煤层气，可再生生物资源、分类垃圾等物资中制取;乙醇的原料主要是含糖、含淀粉的农作物，如甜菜、甘蔗、玉米、草杆等。甲醇和乙醇都属机化合物，是无色透明、易挥发的可燃液体。与汽油相比，醇类燃料具有热值低、汽化潜热大、抗爆性好、含氧量高等优点。
混合动力汽车技术
混合动力汽车技术具有非常突出的节能效果，技术相对成熟，而且在国际上已经实现产业化和商业化。此外，混合动力技术对所有以内燃机为动力的汽车，具有普遍的适用性，具有几乎可以实现在任何节能技术的基础上，进一步大幅度提高节能效果的可能性。国家需重点支持混合动力技术的开发、产业化和推广应用。根据技术的难易程度，可以首先在城市公交客车上自主研发和推广应用混合动力技术，然后，利用自主研发和引进技术相结合的方式，在轿车上应用混合动力技术。
推广使用节能技术
安装节能档位提示器
安装有具备换档推荐功能的指示设备，该系统运用电脑运算比较当前发动机转速和扭矩，显示适合当前驾驶状况的最佳档位，提示驾驶员采取更为经济的驾驶模式。这一功能可以使汽车在城市驾驶中节油最高达25%。
安装节能导航系统
新一代电子地图系统能够识别多达25个不同级别的道路，有的能识别道路信号灯、路标及等高线。在整个驾驶途中，电脑不断分析驾驶风格和交通路况，不断进行路线计算，计算出预期的油耗。为驾驶者提供选择快速路线、最短路线或经济路线的依据。
制动能回收利用
通常汽车在减速时，其动能通过制动部分转化为热能，并未利用。而在轿车上采用能量回收系统，可以将动能回收并转化为能够利用的电能，再提供给汽车的电气系统，缓解交流发电机上或发动机停止运行时汽车蓄电池的负荷。
结语
我国汽车节能技术的应用，从汽车技术进步的观点看，主要是不断完善国产汽车技术性能;从使用方面来讲，主要是大力推广汽车节能技术的应用，并不断增强汽车操作者和维修人员的节能意识。
参考文献：
[1]许文靖.现代汽车节能技术探析[J].科技创新导报，2009， (24).
[2]倪晋尚.我国汽车节能途径分析[J].科技信息，2010， (35).
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汽车环保毕业论文
汽车的节能与环保是目前我们急剧解决的社会问题，汽车尾气污染已占大气污染的百分之七十，汽车尾气排放已成为我们的首要污染源。下面为大家分享了汽车环保的论文，欢迎借鉴！
【摘 要】 我国汽车保有量快速增加，给能源和环境带来巨大的压力。本文在分析我国汽车行业现状的基础上，研究影响汽车油耗的主要因素，并从优先发展公共交通、研发使用汽车节能减排技术、大力发展新能源汽车、强化汽车使用过程节能等方面提出汽车节能减排的对策。
【关键词】汽车行业；节能减排；汽车油耗；新能源汽车
随着我国汽车工业的高速发展，汽车保有量迅速增加。在汽车产业快速增长的同时，也给环境和能源带来了巨大的压力。能源和环境已成为制约我国汽车工业可持续发展的重要因素。因此，做好汽车节能减排工作，建设资源节约型、环境友好型社会是每个公民应尽的责任和义务。
1 我国汽车行业现状
我国汽车保有量增长迅速。根据中国汽车工业协会（China Association of Automobile Manufacturers）统计，2013年，中国汽车销售万辆，同比增长，再创全球最高记录，已连续五年蝉联全球第一，扣除报废量，汽车保有量增加1651万辆，同比增长。从2003年到2013年10年间，我国汽车保有量从2400万辆增长到亿辆，是2003年汽车数量的倍。
当前和今后一个时期，我国汽车社会发展仍将保持强劲势头。汽车给居民的工作生活带来了巨大的方便，但是伴随着汽车的快速增长，消耗大量能源，汽车尾气污染已经成为威胁居民生活质量的一个重要因素。汽车汽油消耗量在汽油总消耗量的比例中占80%以上，成为汽油消耗的绝对主力。《2013年中国机动车污染防治年报》显示，2012年全国机动车排放污染物万吨，其中氮氧化物万吨；碳氢化合物万吨；一氧化碳万吨；颗粒物万吨。汽车是污染物总量的主要贡献者，排放的NOX和PM超过90%，HC和CO超过70%。汽车的节能减排已经成为一个急需解决的紧急任务。
2 影响汽车油耗的主要因素
发动机油耗对汽车的油耗有决定性的影响。发动机的压缩比高、供油系统完善及燃烧室形状合理，采用电子点火系统能降低发动机的油耗。柴油机的压缩比远高于汽油机，明显节油。在行驶条件许可的情况下， 可以使用小功率发动机以降低负荷率。
整车结构对汽车的油耗有重要影响。汽车传动系效率越高，传递动力过程中能量损失越小，油耗就越低。目前机械齿轮变速器要比液力自动变速器的传动效率高。汽车总质量影响到汽车的滚动阻力、坡度阻力和加速阻力， 对汽车的油耗影响很大。在汽车上广泛采用轻质材料， 减轻汽车自重， 是降低汽车油耗的一个方向。通过整车风洞试验使汽车外形接近最优化，从而减少汽车的空气阻力系数来减少空气阻力。改善轮胎的结构、花纹及胎压都可以降低汽车的油耗。
汽车合理使用对汽车油耗也有显著影响。汽车在接近于低速的中等车速行驶时燃油消耗量最低，高速时随车速的增加百公里燃油消耗量迅速加大。在一定道路上，汽车用不同的档位行驶，燃油消耗量是不一样的，需要选择合理的档位。为了提高运输生产率和降低成本，运输企业拖带挂车是降低燃油消耗量的一项有效措施。
3 汽车节能减排的对策
通过优先发展公共交通，减少汽车使用总量
城市优先发展公共交通，减少私家车的使用。城市公共交通具有集约高效、节能环保等优点，优先发展公共交通是构建资源节约型、环境友好型社会的.战略选择。发展多种形式的大容量公共交通工具，建设综合交通枢纽，优化换乘中心功能和布局，提高站点覆盖率，提升公共交通出行分担比例，确立公共交通在城市交通中的主体地位。科学研究确定城市公共交通模式，根据城市实际发展需要合理规划建设以公共汽（电）车为主体的地面公共交通系统，包括快速公共汽车、现代有轨电车等大容量地面公共交通系统，有条件的特大城市、大城市有序推进轨道交通系统建设。
研发使用汽车节能减排技术
从汽油机的燃油电子控制喷射技术、稀薄燃烧技术、优化设计燃烧系统、电喷发动机闭环控制系统四个方面来提高发动机的综合性能。提高燃油质量，改善燃烧品质，进行燃油调质，以降低添加剂和铅的排放，使催化剂的使用寿命和转化率得到进一步的提高。使用制动能量回收系统将制动时的热能转化为电能，并将其存储在电容器内，在使用时可迅速将能量释放。新设计、新材料以及新工艺在汽车上的应用，实现汽车的轻量化。
汽车排放污染物主要是氮氧化物和微粒。柴油机的减排技术主要有燃烧系统直喷技术、废气再循环技术、增压中冷技术、燃油多次喷射和喷射高压化技术等。汽油机的减排技术主要有三元催化转换技术、二次空气供给技术等。
大力发展新能源汽车
大力发展纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池汽车和替代燃料汽车。纯电动汽车是一种采用单一蓄电池作为储能动力源的汽车，利用蓄电池作为储能动力源，通过电池向电机提供电能，驱动电动机运转，从而推动汽车前进。混合动力汽车在车上装有两个以上动力源，燃料电池、蓄电池、太阳能电池、内燃机车的发电机组，当前复合动力汽车一般是指内燃机车发电机，再加上蓄电池的汽车。燃料电池汽车使作为燃料的氢在汽车搭载的燃料电池中，与大气中的氧发生化学反应，从而产生出电能启动电动机，进而驱动汽车。在我国开展研究和应用比较集中的车用替代燃料主要有气体燃料、生物质燃料和煤基燃料。
强化汽车使用过程节能
驾驶员的工作责任心和驾驶操作水平对汽车油程的影响很大。车辆例行保养的水平直接影响到汽车的行驶阻力和发动机的性能，因而影响车辆的耗油量，另外，车辆的轮胎气压、机油的状况以及行驶中机械和刹车的状况等因素都会影响燃油消耗率。仅驾驶技术这一因素造成的油耗差异，就经常超过8%，有些节油标兵的油耗指标比一般水平低15%以上。因此，我们必须在驾驶证考核方面加大力度，驾驶培训中加入节能减排的意识和技巧。
【参考文献】
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[4]展玉山.我国汽车行业节能减排技术措施探讨[J].价值工程，2012（22）：50-51.
1、国际学术会议一般先由主办国发会议邀请函，确定会议的主题，然后是围绕此主题的有关学术交流。如果是个人了解后想参加此次学术会议，则需联系国内的联络组织或联络人员，先申请，得到许可后，再进入下一步工作。凡得到许可的往往会有二至三次的通知函。2、要清楚是哪国承办的，承办国的语言为主要语言，英语是通用语言，要弄清楚会上交流是否接受中文，如接受会有同步翻译，如不接受中文则大多选择英语为论文语言。3、论文形式一般先要有简单的摘要，然后才是正文，便于主持人介绍。4、国际学术会议论文课题一般要有一定的先进性与创新性，尤其要注重创新，才会在交流中获得成功。5、论文格式与国内所写基本相同。
国际会议论文与国际期刊论文区别如下：1、会议论文是针对某个学术会议投稿，并且由学术会议的会务组决定是否录用，期刊论文则是针对某学术期刊投稿，期刊编辑部决定是否录用，而不是审稿专家，审稿专家只是审稿并返回意见，真正决定录用权在期刊编辑上。2、会议论文录用后，可以选择参加会议或者不参加会议，但是学术会议必须召开，而期刊论文录用后只需等着出版即可。
期刊论文和会议论文是不同的文献类型。正式出版的期刊都有国际标准期刊号。会议论文，要看会议主办单位，有一些学术会议，在会前出论文集，会后不再出版论文集；有一些学术会议，在会后正式出版论文集，具有出版社和ISBN号。会议论文不是期刊，肯定没有期刊
cpci国际会议论文不水。
1、一般博士毕业，评副教授、教授、副高职称、高级职称等都是想要cpci论文的，一篇cpci也相当于1-2篇北大核心论文，因此现在很多作者都会优先考虑这类论文，中稿率也是很高的。
2、cpci检索也是一种综合性的科技会议文献检索刊物，该检索工具收录包括自然科学、技术科学以及历史与哲学等，覆盖的学科范围广，收录会议文献齐全，并且检索途径多，出版速度较快，已成为了检索全世界正式出版的会议文献的主要的和权威的工具。
3、现在也有很多科研单位依旧称cpci为istp，因此可能大家听到的istp较多，其实自2008年10月20日起，在全新升级的Web of Science中，ISTP更名为CPCI。CPCI（ISTP）多收录国际学术会议论文。简单概括的说，SCI一般是偏理论文章，EI偏实验，CPCI（ISTP）征收论文范围比较广，投稿难度相对也小一些。
CPCI本质上是一个会议检索，所收录的都是国际会议论文，主要包括座谈会、研究会、讨论会、发表会等。而核心期刊大家都比较了解，国内有七大类核心期刊，核心期刊是国内学术界的顶尖刊物。所以，CPCI和核心期刊是没有任何关系的，一个是会议检索，一个是期刊检索，有着本质的不同。
CPCI收录的是世界范围内高质量的论文，收录的中国区论文一般都源自国际级别的大型国际学术会议。而且CPCI与SCI、EI并列成为国际上最具影响力的学术检索工具。因此，CPCI检索的论文含金量是毋庸置疑的，只不过在国内的知名度不如SCI和EI。