智能汽车的发展愿景——从人工智能与数据分析的角度分析

摘要：

汽车开发已经使用了"模块化系统",允许在多个模型系列中使用功能组件.与此同时,整车的开发周期也越来越短.然而,虚拟汽车开发领域,尚未看到以机器学习方法来促进自主学习的有效尝试,如在建立历史知识的基础上提取相关知识,或建立适用于多种车型系列的知识,以协助未来的项目发展和更有效的组织.车辆研发知识的相关数据管理与仿真和优化数据挖掘的复杂性等紧密契合.此外,这种方法又受到车辆开发过程中组织框架的限制,通常只针对正在开发的模型.同时,由于数据的异构性(有数字数据、图像、视频文件等)复杂、数据量(单一仿真便有兆兆字节)巨大,导致"模拟数据中的数据挖掘"问题困难重重.就目前的情形来说,充其量只能算是在进行试探性研究.

在线出版日期：2018-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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