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          2. 專家系統將是汽車業高質量發展的“數字哨兵” 你知道嗎?

            智能化是當代汽車產業正在興起的“腦化”革命的一股熱潮,它是科技革命和知識革命的先導力量。其中,專家系統(Expert control)作為智能化領域的一個分支,已經被應用于研發領域,是人工智能促使知識取得重大突破的實用領域之一,我國汽車行業也需要加以重視。

            一、專家系統是人工智能的分支

            1.什么是專家系統

            專家系統是一個智能計算機程序系統,其內部含有大量某專業領域專家的經驗和知識,經計算機處置,能模擬人類專家的決策過程,并提供解決某領域現實問題的方法。建立一個專家系統的過程稱為“知識工程”,即先組織大量某些領域專家進行特殊形式的交流合作,對相關問題進行收集、查詢、求解和分析,以形成策略和經驗。也就是說,把專業人士所擅長的能力和知識,通過計算機程序處理,從而形成專業化的計算機語言和工具,最終為用戶服務。它包括知識的獲取、知識的表達、知識的運用這三大要素。

            當前,專家系統的基本結構如下:一是數據庫,用來存儲事實、證據、假設和目標等數據,包括來自專家的經驗參數變化及閾值、實驗總結出的經驗方法等;二是規則庫,包括專家提供的規則、典型的描述、介紹知識使用的方法,也就是用自然的方法處理復雜問題時,數據運行的函數及應用時系統的監控和診斷等規則;三是推理機,用來決定所應用規則的先后順序,關注預測控制方案能否真正適合所需解決的問題;四是人機接口,包括解決用戶詢問的用戶接口和更新知識庫的規則修改及編輯,以進一步提升系統的整體應用水。

            2.構建良好的專家系統需解決相關難點

            專家系統能匯集和集成多領域專家的知識和經驗以及他們協作解決重大問題的能力,具有淵博的知識、豐富的經驗和強大的工作能力。隨著技術的發展和進步,現代化的專家系統具備高能、啟發、準確、全面、實用等特點。

            不過,開發和構建優秀的專家系統還有不少難點,為此需要做好以下主要工作。一是建設一支高水的專家和人才隊伍,確保專家的知識有足夠的廣度和深度;二是系統具有良好的符號處理能力,能快速準確地傳遞相關領域的信息和知識,并進行高效處理和推理;三是具有高度求解能力,要使專家系統更符合求解事物的規則,應該預先設置好專門領域、各種問題和知識難度,其推理要有深度,能適應和處理事物在不斷變化及不確定中的解題能力;四是具有較完備的解釋功能,比如能完成“為什么要這樣做”、“這么做有什么好處”、“它能達到什么目標”等解釋,通過設置大量獨立的信息模塊,結合人工智能,提升系統的應用水;五是要進一步建設中間數據庫,即“黑板”模型建設,其重點是在動態情況下更好地保證專家系統有效工作,也叫“動態知識庫”建設。值得一提的是,專家系統工程軟件的中間件開發是一項知識密集和人才密集型工作,需要對其不斷升級,要防止出現“軟件危機”問題。所謂的軟件危機,就是落后的軟件生產方式無法滿足迅速增長的計算機軟件需求,從而導致軟件開發與維護過程中出現一系列嚴重問題。如果不及時更新升級,就會影響專家系統工作的準確和有效。

            3.專家系統的演進過程

            專家系統是一門軟科學,美國、日本、德國等發達國家都在積極研發推行專家系統,我國在部分行業和領域也有研發應用。比如從上世紀90年代開始,武鋼、本鋼、昆鋼、寶鋼等鋼鐵企業引進芬蘭高爐專家系統,開發“人工智能高爐冶煉”專家系統,應用于鋼鐵領域。

            專家系統的發展在全球已有約60年歷史,其演進已經歷3個時代,目前正向第四個時代邁進。

            一是初創期。世界上最早的專家系統是DENDRAL,由美國斯坦福大學的費根鮑姆教授于1965年開發,這是一個化學專家系統,能根據化合物的分子式和質譜數據推斷化合物的分子結構。當時主要運用邏輯學和模擬心理學等通用學科知識,確立專家系統求解程序,不過在體系結構的完整上還有缺陷,解決實際問題的能力不足,屬于初期開發時代。

            二是成熟期,約在上世紀80年代初。經過20年的發展,專家系統在諸多專業領域都有所進展,除了應用于物理學、化學、數學等基礎學科,在醫學、農業、氣象、軍事、工程技術、空間技術和部分制造業上也取得了成果。不過,在各領域的推進速度并不一致,總體處于啟發應用時代。當時的專家系統主要應用于某些單一學科,在結構完整和可移植方面有突破,而且在人機接口、解釋機制、知識獲取技術、不確定推理、增強專家系統的知識表達和處理方法上都有很大改進,因而能滲透到社會各相關領域。不過這一時期,專家系統在汽車領域沒有明顯進展。

            三是協同期。進入21世紀以來,隨著科技的發展,網絡以及計算機硬軟件的快速升級,人類社會進入數字化發展時代,專家系統也不斷發展,成為人工智能較為活躍的學科之一。這一時期,專家系統開始轉入微觀層面,助推高新科技的推廣應用,主要采用計算機協同設計方法,達到集成化應用效能,通過專業化產品建模,優化產品設計和質量。共享、協同、動態的方式,為專家系統微型化提供了臺,使其在石墨烯、納米技術、超導技術、激光技術、虛擬現實技術、量子通信、5G推廣等方面都起到了助推器的作用。

            四是內生期。這是當前和未來正在研發中的一種生態型專家系統模式,主要以微機模擬融合控制為主線,推動專家系統和神經網絡、耗散結構論、混沌學、模糊控制等智能系統之間協同發展,從而提升人工智能的綜合和應用,加強自組織、自學的能力,很多專項趨于類腦行為。這種新型的內生專家系統也叫泛化專家系統,有助于推動經濟高質量發展。

            二、汽車行業已開始應用專家系統

            目前,汽車領域已經開始應用專家系統,筆者想介紹幾個案例。比如汽車空調。當前有的車輛已實現分區域溫度控制,還有的企業正在設計和試驗個化分布式人區分離空調。也就是當車內有不同駕乘者時,車上配裝的高級傳感器和電子執行系統,能夠對每個人的皮膚進行測定,然后得出應該提供什么樣的溫度和出風量,從而保證每一位駕乘者都感到舒適。這種分布式裝置就是汽車空調專家系統。

            再如懸架系統,專家系統也應用于懸架設計。當前有的轎車使用空氣彈簧懸架,并配備智能電控和空壓機系統。當車輛在山路或凹凸不的路面行駛時,空氣懸架系統會把車輛底盤升高,以適應路面的駕駛要求;當在高速公路行駛時,空氣懸架會盡可能降低底盤,以減少空氣阻力,提升安全。

            筆者還曾在福特公司看到過一套智能座駕,在座椅內有10多個微型電機和空壓機。系統會對駕駛者進行人體工程的測定,并對各項設置進行相應的調節,使駕駛者處于最舒適的駕車狀態;當換人駕駛時,則可以重新測定,根據新駕駛者的人體工程狀況進行調節。這也是應用了專家系統。

            此外,專家系統還可應用于車輛自動轉向和自動剎車系統,提高行車安全。比如,自動轉向應用專家系統與神經網絡智能控制系統,能夠通過模式辨識駕駛員錯誤的轉向行為,實現智能化替代,使汽車行駛方向保持正確。專家系統有糾錯行為,當識別到駕駛者誤將油門踩成剎車后,專家系統和神經網絡自適應控制器能夠應用車輛反饋動態制動特轉換,將油門踏板即時轉換為制動踏板,實現車輛減速或剎車,從而減少交通事故。

            筆者曾在美國密歇根大學看到有一個團隊專門研究防止車輛側面撞擊的軟件,美國通用汽車購買了這項專利,并且在產品研究時應用數字化的KBE技術。KBE結合了知識程序和工程設計程序,具有開放和可擴展,屬于專家系統的范疇。值得一提的是,在美國硅谷、底特律等地,有眾多軟件工程小微型企業,進行科技創新。筆者認為,我國也應該支持專業化的小微型軟件工程企業發展,集中攻關某些難題,以滿足汽車產業多層次、專業化需求。這類微小型企業的蓬勃發展,能給汽車產業原始創新提供活力和動能。

            三、專家系統在汽車產業的應用要“點面結合”

            筆者認為,專家系統在汽車產業的應用,可以概括為“一片森林”和“一個樹根”。

            所謂“一片森林”,是指汽車產業的各個領域,包括設計、研發、試驗、規劃、監督、預測、維護等方面都可以一攬子推行,根據各自的需求,把研發應用專家系統,特別是泛專家系統的工作搞起來。汽車業正處于大變革時代,科技創新和模式創新層出不窮,我們要設立綜合和專業的專家系統智庫,使各領域專家的知識和經驗得到總結提煉及應用,來服務汽車產業,推動產業高質量發展。

            所謂“一個樹根”,是指在汽車核心零部件領域,更要重視專家系統的應用,以突破技術瓶頸。支撐參天大樹茁壯成長之本是地下粗壯的樹根,根深則樹茂,根腐則樹枯。美國、日本、德國的汽車產業之所以發達,是因為有強大的零部件產業作支撐。如果把一款成熟的車比作大樹,那么它的根就是構成這款車的成千上萬種零部件,尤其是核心零部件。對于自動駕駛汽車來說,其四大核心技術是環境感知、精準定位、路徑規劃與線控執行;對于電動汽車來說,其核心技術是“三電”,即電池、電機、電控;對于車聯網汽車來說,軟件設計應用是核心技術。當前,我國在汽車芯片、功率半導體、傳感器等方面,絕大部分還依靠進口。關鍵核心技術是要不來、買不來、討不來的,要想不被“卡脖子”,就得依靠自主研發,專家系統的應用能夠有效助力技術突破。

            總之,專家系統在汽車產業的推廣,要“點面結合”,做到“面”上廣泛、“點”上深化,這樣才能收獲更多成果,推動產業轉型升級。

            (作者陳光祖系中國汽車工業咨詢委員會委員)

            關鍵詞: 專家系統 人工智能 汽車產業 智能計算機

            來源: 中國汽車報
            編輯:GY653

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