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从安全方面看，智能驾驶汽车将由交通工量演变成智能平台，并将成为信息安全的新焦点
智能驾驶汽车将由交通工具演变成智能平台，其作用将从简单的移动运输扩展到办公、娱乐、休闲，成为人们在移动中的一个重要的生活服务终端。
事实上，自2014年开始，智能驾驶成为国际消费类电子产品展览会(CES)的一大主角，汽车不再只是一个可以移动的代步工具，而成为人们在移动中的一个重要的生活服务终端。2015年有十多家汽车厂商参展，为汽车融人了更多的智能元素。奔驰展出一台名为“休息厅”的智能驾驶汽车，车内有四个可旋转的座椅，可以旋转组成一个整体，如同休息室：前排一列显示屏，能让驾驶员和乘客控制车载娱乐系统，并支持手势控制和眼球*，这款汽车拉风的功能是其前后LED车灯，能基于汽车的驾驶状态改变颜色。
通用汽车在CES上展示了旗下OnStar联网汽车服务的多项新功能，其中包括一项车内购物服务，用户可以在车内进行网上购物，甚至可以帮助用户预订酒店、提供优惠券及零售商信息，并帮助用户找到停车位。芯片商也在加码智能驾驶，英伟达面向智能汽车推出了专门的移动芯片，谷歌的Android Auto和苹果的Carplay也将成为各大汽车商争相寻求合作的热点。带有很强移动特性的汽车，在搭裁了4G等更为强大的无线通信联网功能之后，也演变成了一个“移动终端”，并且是“块头”的移动终端，这个终端在2017年的变革是，汽车的功能将从简单的运输，扩展到办公、娱乐和休闲。汽车将不再单只是一个可以移动的代步工具，而成为人们在移动中的一个智能平台，为乘客提供丰富的生活服务。智能驾驶演变为智能平台后，平台将会拥有海量重要信息和消费者隐私，其信息安全的重要性不言而喻 。


发展前景
智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了****大进步，成本也在逐步降低。
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*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*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目前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*行为。
因此****人工智能在辅助方面的*完善是*实施无人驾驶的必经之路。现在的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。目前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*观念的接受要求，所以****人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大


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