智能自控的核心技术？

一、智能自控的核心技术？

智能控制器是以自动控制技术和计算机技术为核心，集微电子技术、电力电子技术、信息传感技术、显示与界面技术、通讯技术、电磁兼容技术等跨领域技术而成的高科技产品，在终端产品中扮演“神经中枢”与“大脑”的角色，是终端产品的核心关键部件。

二、智能驾驶技术的组成？

智能驾驶技术通过电脑系统实现无人驾驶智能汽车。

智能驾驶技术本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。

智能驾驶技术的前提条件是，我们选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。

智能驾驶技术的网络导航，解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；

自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；

人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。

智能驾驶技术是工业革命和信息化结合的重要抓手，快速发展将改变人、资源要素和产品的流动方式，颠覆性地改变人类生活。

智能驾驶技术与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。

智能驾驶技术的组成:

基于互联网思维应用的智能驾驶技术的逻辑框架自下而上划分为：感知层、网络层、分析层和应用层。

（1）感知层具体解释为采集驾驶员的行驶过程中涉及到的驾驶信息。

（2）网络层具体解释为驾驶信息的传输、调度、存储。

（3）分析层具体解释为驾驶信息的后台大数据处理技术。

（4）应用层具体解释为数据分析结果的反馈控制及其应用。

三、智能风控的核心技术？

智能风控的核心是人工智能和大数据。这其中，大数据是非常重要的，因为人工智能的三大基石包括算法、算力和数据，其中，数据构成了我们能实现人工智能1/3的重要元素。大数据的核心也是算法和数据，从大数据的视角理解，包括数据的处理技术和数据的资源。这其中，区块链能做什么？区块链的特征包括不可篡改、分布式存储共识机制等，通过区块链可以优化数据质量、促进数据合规流通，为大数据和人工智能提供更合规、更高质量的数据，从而提高风控能力。所以，我们认为，智能风控由大数据和人工智能组成，区块链能够为数据的高速流转、合规使用提供技术支持。

四、什么能力是智能技术的核心？

智能技术的核心包括计算智能、感知智能、认知智能。

1、计算智能。计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。

2、感知智能。感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。

3、认知智能。相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。

五、自动驾驶核心技术？

它的核心技术是下面的五种：

1、车联网

V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息，促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用，还有利于支撑构建一个智慧的交通体系，促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。

2、激光雷达

作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达是重要的传感器之一，对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分：一是落地到自动驾驶测试的无人车上，二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。

激光雷达是未来L4～L5级自动驾驶的核心传感器之一，将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。

3、精确定位

自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达，激光雷达，GNSS和摄像头的普通传感器之外，对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说，轨迹估计也是必不可少的。当前，用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种：

其一，基于参考系统信号的绝对定位技术：具有代表性的一种是全球导航卫星系统，以及UWB、WiF、蓝牙等。

其二，环境特征匹配，即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置，将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆；

其三，INS系统提供航迹估计，一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。

4、人机交互

人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。

当然，人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟，车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间，用户能够采取不同操作，在不同的功能之间进行自由切换。

5、规划决策

决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

与此同时，规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看，常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟，车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶，基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。

六、公关最核心的技术是什么？

形象是公共关系最基本、也是最核心的内容。

七、商业智能的核心技术是什么？

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

八、智能网联车的核心技术架构？

阐述了智能网联汽车的技术体系架构、控制系统的组成及其工作原理。针对智能汽车开发过程的特殊性,分析了智能汽车开发过程的测试需求,并对智能网联汽车国际标准的制定现状进行了综述。

九、智能驾驶系统的技术原理？

智能驾驶系统主要由传感器、控制器、执行器组成，通过感知周围环境、分析数据并做出决策，实现车辆的自主驾驶。其技术原理包括以下几个方面：传感器技术：采用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，对车辆周围环境进行全方位感知，包括道路状况、车辆、行人等。数据融合技术：将传感器收集到的数据进行融合处理，提高数据的准确性和可靠性。建模与规划技术：通过建立车辆行驶模型和环境模型，进行路径规划和决策。控制技术：根据规划结果，对车辆的转向、加速、制动等进行控制，实现自主驾驶。通信技术：智能驾驶系统需要与其他车辆、基础设施等进行通信，实现车与车、车与路之间的协同。智能驾驶系统是一个复杂的系统工程，涉及多个学科领域的知识，需要不断地进行研究和创新，以提高其安全性、可靠性和智能化水平。

十、智能驾驶系统技术特点？

特点是网络导航、自主驾驶和人工干预。对智能驾驶技术进行分解可以看到：智能驾驶的网络导航，解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。