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目前智能制造正在广泛运用，我们身边出现了越来越多的智能化的电子产品，这些都是智能制造的产物。我在福昕知翼了解过智能制造这个概念，我还通过福昕知翼上关于智能制造的文章分析过智能制造的发展趋势和发展的必然性。智能制造是我们21世纪的产物，它是互联网技术发展所带来的技术产物。如果大家想了解关于智能制造的有个信息，可以认真阅读下面的文章。智能制造的简介智能制造(Intelligent Manufacturing，IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗?而如果只是在企业的某个局部环节实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。 为什么说智能制造是必然发展的趋势1.人口红利消失，劳动力成稀缺资源我国传统的劳动密集型企业严重依赖人口红利，人口红利的消失使得低成本劳动力成为稀缺资源，传统制造业正在面临人力成本日益升高的生存难题。2.下游需求持续复苏，得益于下游需求的持续复苏，制造业信息化投入有望持续加大，相关信息化企业将随之受益。3.企业自身盈利追求，随着我国人力成本、上游原材料成本等的上升，企业盈利难度较过去有所增加，尤其是在制造业中这一现象更加明显。4.政策密集出台，中国制造2025箭在弦上，国家出台了很多助推制造产业升级的相关文件，可以看出国家也是大力的支持智能制造企业的。前瞻产业研究院认为，以上四点是智能制造发展的要求。 智能制造它推动着我国各个领域的智能化发展，它可以产生高效的生产力，使生活方式变得提快速便捷。智能制造制造出来的工业机器人它具有高效的生产力，生活中的智能系统的出现使生活变得更加智能化。智能制造目前给我带来了非常大的好处，所以智能制造未来一定会发展的更好。
现在是一个全智能化的时代，目前市面上也是有比较多的智能设备，这些智能设备给很多企业带来了便利和很好的发展空间。这几年市面上也是出现了很多的编程培训课程，这些课程都是非常适合青少年去学习的。人工智能编程也是近期比较火的一个培训课程，有些家长就很好奇，想知道什么是人工智能编程?那么学习人工智能编程到底有什么好处呢?今天就让福昕知翼来告诉大家答案。什么是人工智能编程人工智能编程是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。人工智能编程有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的;它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。 人工智能有什么用首先，先说说人工智能有什么用。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。包括十分广泛的科学，由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。这就可以代替很多的人类劳动。目前的计算机，只是通过程序控制，代替人类一些简单的重复性的工作，这就已经释放了大量劳动力了。而人工智能可以看成是计算机的升级，它可以做更多的事。释放更多的劳动力，更充分的发挥人的想象力。其次，再来看看如何学的问题。人工智能的发展是人类社会的进步，也是未来发展的方向，这样，个人也可以得到更好的发展。因此，也会更有信心、有动力去学习。所以，学习人工智能要先给自己动力，如果一直在纠结要不要学，学了有什么用这样的问题，是不可能学得好的。这也就是学习目标，明确了目标，再去找学习资料就很简单啦。可以报名参加培训班，也可以在网上看视频教程，也可以买书回来自己看。总之，人工智能是值得学的，在学习中要明确目标，坚定信心。坚持学习，未来大有可为。 人工智能就业方向人工智能行业，目前的就业方向，主要分为搜索、图像处理、计算机视觉、模式识别和图像处理等等，具体如下：搜索方向百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的就业方向。医学的图像处理：医疗设备、医疗器械都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。计算机视和模式识别方向：指纹识别、人脸识别、虹膜识别，还有一个大的方向是车牌识别，目前鉴于视频监控是一个热点， 跟踪识别也不错。 以上就是福昕知翼给大家详细的讲解了什么是人工智能编程，这个课程也是有很多的学习内容，而且这些知识对于智能设备都是有着很重要的组成部分，所以这个行业也是以后最有个朝气蓬勃的行业。孩子学习人工智能编程也是有很多的好处，所以大家不用小看了这一方面的领域。
讨论到商业，这商业可以涵盖的范围实在是太广泛了。任何一个领域都需要不断的更新和进步。不然我们就会落后，落后于他人的话，一般最后的结果就是会被社会淘汰掉。所以商业的发展，也是离不开智能化的。关于商业智能，你们是如何理解这个概念的意思?要不还是让我们福昕知翼的小编给你们详细的解说一番。还没有了解过这个概念的朋友们，赶紧过来围观哦。 商业智能商业智能(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。商业智能的来源提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight)，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft、帆软等。 什么是商业智能，以及商业智能的来源等相关知识点。福昕知翼的小编都给大家解说了一遍。其实这个商业智能说起来就是对商业信息的搜集、管理和分析的过程。商业智能还可以帮助企业做出一系列正确的商业决定。所以我们不要小看了这个商业智能的相关作用哦。
近几年，在国家的大力支持下，我国的生物技术获得了突飞猛进的发展，比如生物制药，生物医学工程等，生物技术不仅广泛应用在医学领域，在其他生产和生活领域也大放光彩，比如生物识别技术的出现和广泛应用在很大程度上提高了生产和生活的安全性能，特别是在疫情防控时期，生物识别技术为防止疫情的扩散立下了汗马功劳，那么，到底什么是生物识别技术呢? 什么是生物识别技术生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定，根据IBG(International Biometric Group，国际生物识别小组)2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。 常见的生物识别技术有哪些1.指纹识别，指纹识别是最古老的生物特征识别，指纹特征占据的存储空间较小，设备轻巧，易于和移动设备结合。2.人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像技术/扫描技术采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。3.静脉识别，手指静脉识别技术具有高度防伪，简洁易用，高度准确，快速识别等优点，主要应用于高安保区域，例如机房、数据中心、银行等。 今天关于什么是生物识别技术和常见的生物识别技术有哪些就和朋友们分享这么多，生物识别技术是一种创新型技术，其发展前景不可估量，如果朋友们对这个新型科技比较感兴趣，可以登陆福昕知翼这个平台，在福昕知翼网站首页的研究报告中有很多关于生物识别技术最新应用的文章。
如今，随着科学技术的不断发展，机器人技术的发展也越来越迅速。说起机器人，我们并不陌生，到处都可以看见机器人的身影。机器人的出现，给我们的生活带来了很多的方便。机器人技术是一种高新技术，它的应用范围非常广，广泛应用于工业的各个领域。那机器人技术发展的三大趋势是什么?机器人技术有哪些呢?接下来就让福昕知翼来给大家详细地介绍一下吧!一、机器人技术发展的三大趋势1、软硬融合。很长一段时间以来，在智能制造的数字车间机器人应用中，机器人硬件都被业界重视，软件的重要性却长期被忽视。事实上，软件也是至关重要的，因为很多人工智能技术主要就体现在软件上，包括轨迹规划、车间布局、自动化上料等等这些都是需要软硬件结合的，光有开发硬件还不够，还需要大量软件开发人员来进行软件方面的开发。所以，从长远来看，未来的工业机器人想要有更好的发展，研发人员既要懂机械，又要懂信息技术，尤其是机器人相关的控制技术。一软一硬两条腿才能走得更远。 2、虚实融合。值得注意的是，在数字车间的机器人应用中，机器人不能是孤立存在的，所以要通过大量仿真、虚拟现实等方式把车间实际加工过程有机结合起来，虚实结合一方面能更直观的控制这个过程，另一方面也让整个自动化生产过程更加透明、高效。3、人机融合。最后一个趋势，人和机器人在未来会变得更加密不可分。目前来看，人是人、机器是机器，二者之间的关联度还不够，如何把机器人和人高效的连接起来?机器人就是最好的桥梁。所以，人、机器以及机器人这三者需要有效互动，并且加强工作过程中更高效的协作，如何把这三者有机融合将是未来的发展主要趋势之一。 二、机器人技术有哪些1、生机电一体化技术2、安防机器人巡检技术3、大数据及分析技术4、机器人自主式技术5、仿真模拟技术6、物联网嵌入式技术7、云计算机器人8、超限机器人技术9、脑电波控制技术 以上就是由福昕知翼给大家带来的关于机器人技术发展的三大趋势和机器人技术的相关资料，希望能给大家提供一些帮助!如今，工业的发展离不开机器人技术，所以大家一定要注重起来。如果大家还想了解关于机器人的其它知识，那就继续关注福昕知翼吧!
互联网改变生活，这已经成为了一句广告语，但是最近又听说了一个名词叫做“物联网”，一时被炒得火热，很多人不了解，但是从字面意思上看是“物物相连的互联网”，简单来说，自从5g技术的成熟应用，我们实现了万物物联，在互联网的基础上，让独立的物体之间产生联系，虽然物联网技术已经被大家所了解，但是这些了解过于表面，下面让福昕知翼小编具体给大家讲讲什么是物联网技术，物联网技术主要应用在哪些领域。 介绍什么是物联网技术物联网技术(Internet of Things，IoT)起源于传媒领域，是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。简单地理解，物联网就是把整个世界上所有的物体通过采用电子信息技术全部联系起来，形成一个大的网络。物联网技术主要应用在哪些领域物联网技术主要应用在计算、连接和安全能力的提高、端点机器学习(ML) 处理的快速发展、5G部署和云计算等领域，智慧应用案例推动了物联网产业的整体提升。物联网还广泛普及在智能交通、环境保护、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控等方面，主要针对物联网平台的关键接口，并生成可在整个生态系统中使用的框架，物联网在硬件层面的前景更加多样化。 现在智能家居很是流行，仅凭手机就能控制家居，这依赖的就是物联网技术，这么看来物联网技术真真切切的应用在我们的生活当中，相信未来也将广泛应用在各个领域。这种高科技技术值得获得更多的关注，如果大家感兴趣，可以多浏览福昕知翼平台，更多最新的研究报告随时为您更新。
我们中国有很多著名的科学家，而且我们中国在科学这个领域的投资也是比较大的。因为科技可以让我们的生活变得更加快捷方便，而且科学的进步也是一个国家进步的重要标识。在你们 的认知里面，都了解哪些科学呢?脑科学有没有听说过呢?它具体是研究什么的呢?有很多朋友们还不知道的呢?那么就让福昕知翼的小编来给你们详细解说吧。感兴趣的朋友们不要错过了哦。 脑科学脑科学，狭义的讲就是神经科学，是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平、细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢功能控制系统内的整合作用而进行的研究。(美国神经科学学会)广义的定义是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等。脑科学的主要研究方法有哪些解剖学方法采用通常的组织染色方法可以在光学显微镜下观察神经系统各种组织的细胞结构，即神经元的不同形态，以及它们间连接的一般情况。运用电子显微镜可以进一步了解神经元和突触的精细结构。问题：神经系统是怎样布线的，即个别的神经细胞的突起如何排列?伸展得多远?那些突起和那些突起相连结，高尔基银染法对神经机制的认识奠定了基础，在广泛使用。神经活性物质进行染色：荧光、放射性标记。生理学方法①运用微电极细胞外记录、细胞内记录技术对单个神经元活动分析。片膜钳技术对离子通道进行深入的研究。②细胞外记录：30年代后期发展起来的。用金属丝电极1-5微米记录幅度较大的瞬间性动作电位，对神经元的功能起了重要作用。 ③细胞内记录：0.1～0.5微米的玻璃电极，内充高浓度氯化钾或醋酸钾以导电。能记录动作电位，小的分级电位，同时能监视膜电位的变化。此外，能注入物质，进行形态学分析。缺点是造成细胞损伤，记录时间、小细胞受限。④膜片钳技术：70年代后期，Neher 和Sakmann 发展了一种新的纪录方法，可以用来记录单个离子通道的活动。分子生物学方法①重组DNA技术：分析离子通道蛋白的结构和功能、生理特性;②应用单克隆抗体和遗传突变体。系统生物学方法20世纪中页贝塔朗菲创立了一般系统论，1993年Zieglgansberger W和Tolle TR发表神经系统疾病研究的系统生物学方法，随着生物信息学的发展、基因组计划的成功，以及神经系统的细胞信号传导与基因表达调控的研究，系统生物学采用实验、计算与工程的系统论方法，成为脑科学研究的发展现代趋势。 脑科学是什么?脑科学的主要研究方法有哪些?这些文章内容都是我们福昕知翼的小编今天所要展示给你们的精彩内容了。脑科学的研究道路还很漫长，希望我们的科学家们可以不断的攻破困难，每一次新的研究都会有所突破和有所进步哦。
你们有没有去过一些大型的展览会现场呢?特别是一些和科学技术有关的展览会。通常在这些展览会现场，我们是有机会见到一些机器人的，可能有的朋友们到现在为止，还没有见过机器人哦。我们平时见到的那些机器人的动作那些是比较生硬的，就好像是一个人形的工作机器。那么关于软体机器人，你们有没有去了解过呢?现在就让我们福昕知翼的小编带大家去了解一下吧。 软体机器人软体机器人是一种新型柔软机器人，能够适应各种非结构化环境，与人类的交互也更安全。机器人本体利用柔软材料制作，一般认为是杨氏模量低于人类肌肉的材料;区别于传统机器人电机驱动，软体机器人的驱动方式主要取决于所使用的智能材料;一般有介电弹性体(DE)、离子聚合物金属复合材料(IPMC)、形状记忆合金(SMA)、形状记忆聚合物(SMP)等等，从响应的物理量暂时分为如下几类：电场、压力、磁场、化学反应、光、温度。科学家依此设计了各种各样的软体机器人，大多数软体机器人的设计是模仿自然界各种生物，如蚯蚓、章鱼、水母等。 软体机器人制造的原理是什么制造软体机器人使用的是怀特赛德斯团队发明的软光刻技术。其生产过程是：借助电子元件让光照射模具的表面，致使覆盖在图案上一层薄薄的高分子膜曝光，以此溶解没有图案的区域。怀特赛德斯说：“这是一个非常成功的技术，它具有很高的分辨率，相当小巧，但在批量化生产之前成本比较昂贵。”软光刻技术是以柔软聚合物模具为载体，这是一个相对比较简单的制造过程。怀特赛德斯说：“我们可以使用平整的表面进行投射或输出，也可以封住凹面以形成通道。”借助微流体技术作用于通道，从注入空气到产生运动，怀特赛德斯团队的设计概念得到来提升：“考虑到通道的结构和空气泵，这意味着它的弯曲可以成为软体机器人的一个特性。” 经过我们福昕知翼的小编详细介绍之后，软体机器人是指什么，还有软体机器人制造的原理是什么这些知识。我们都知道了哦。相信随着科学技术的不断发展，我们在未来是可以见到很多软体机器人的哦，所以我们现在还是多了解一些软体机器人的知识，免得到时候不知所措。
毫无疑问的，我们现在正在往人工智能这个方向去发展。现在有很多展会都是在展示我们的人工智能技术，对于大家而言，看到最多的应该都是和机器人有关的，对吧?其实人工智能包含的范围是比较广泛。机器人只是人工智能的一部分，你们有没有去了解过机器视觉是指什么呢?这个词语一听就觉得很有高级感是不是。没关系，如果你们想要了解的话，福昕知翼的小编这就带你们去看看。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉的工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 机器视觉是指什么?还有就是机器视觉的工作原理，福昕知翼的小编已经给大家整理好了哦。小编相信在未来不远的时间里面，有很多人工智能的应用都是可以普及到我们的现实生活中的。就好像现在酒店里面都有送餐的机器人，饭店里面也还有会点餐的机器人。
科技在发展，社会也就在进步。以前虽然我们考出驾照，但是不代表开车上路就一定能保证安全。随着科技技术发展至今，现在就有了智能驾驶技术，也就是自动驾驶，可以将安全性能提高了许多。当然，想要有这样的技术，前提是你得拥有智能汽车。至于自动驾驶技术的安全技术特点，我们都会在今天的文章中进行分享。如果你对这一技术有兴趣，那就不要错过今天的文章。智能驾驶的基本信息其与无人驾驶是不同概念，其更为宽泛。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。其技术原理非常简单，就是在汽车前部装上雷达和红外线探头，当探知前方有异物或者行人时，会自动帮助驾驶员刹车。另一种技术与此非常类似，即在路况稳定的高速公路上实现自适应性巡航，也就是与前车保持一定距离，前车加速时本车也加速，前车减速时本车也减速。这种可以在极大程度上减少交通事故，从而减少保险公司损失。作为战略性新兴产业的重要组成部分，是由互联网时代到人工智能时代过程中，出现的第一个精彩乐章，也是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。发展此驾驶技术，对于促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力有着重大的意义。知道了此技术的基本信息，想要找一些相关素材，推荐在福昕知翼网站上搜索，网站中拥有大量的精美素材。 浅析自动驾驶汽车的安全技术特点主系统安全体系即通过车载自动驾驶系统的核心算法层来保证驾驶策略和驾驶行为的安全性， 也可称为“策略安全”。使用最先进可靠的感知与定位算法、 预测决策规划与控制算法来应对道路行驶中的各种场景， 尤其是需要保证在遇到难度场景时也可以从驾驶策略和行为上确保安全。自动驾驶主系统安全是软硬件组合套件的安全设计。软件算法是整个自动驾驶系统的核心， 典型的 L4 级自动驾驶算法系统架构主要包括车载操作系统、 环境感知、 高精地图与定位、 预测决策与规划、 控制与执行模块等。一、操作系统基础操作系统是运行在自动驾驶汽车上用于管理、 调度、 控制车载软硬件资源的基础软件。其主要任务是为自动驾驶系统提供任务实时调度、 实时计算任务资源隔离、 实时消息通讯、 系统级访问控制等能力， 有效管理系统资源， 提高系统资源使用率， 向无人车算法模块屏蔽硬件软件物理特性及操作细节， 承载运行感知、 定位、 规划决策与控制等自动驾驶核心组件。操作系统具有高稳定、 实时性、 低时延(反应速度高于人类驾驶员 250ms) 等特点。二、泛感知系统环境感知是自动驾驶的前提条件。环境感知系统融合激光雷达、 毫米波雷达、 摄像头等多传感器的优势， 实现车身周围 360 度视距， 在复杂变化的交通环境中稳定检测并跟踪交通者的行为和速度朝向等信息， 为决策规划模块提供场景理解信息。 三、预测决策与规划控制预测决策与规划控制技术模块相当于自动驾驶汽车的大脑。预测决策与规划是软件算法核心模块， 直接影响车辆自动驾驶的能力和效果。该算法模块基于交通安全规范与共识规则，为车辆规划出安全、 高效、 舒适的行驶路径和轨迹。为了更好提升算法的泛化能力， 应用数据挖掘和深度学习算法来实现智能规划驾驶行为。四、车路协同车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上， 通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起， 实现车与车、 车与路、 车与人之间动态实时信息交互共享， 保证交通安全。车路协同自动驾驶通过信息交互协同、 协同感知与协同决策控制， 可以极大地拓展单车的感知范围、 提升感知的能力， 引入高维数据为代表的新的智能要素， 实现群体智能。可以帮助解决单车智能自动驾驶遇到的技术瓶颈， 提升自动驾驶能力， 从而保证自动驾驶安全， 扩展自动驾驶设计运行域(Operational Design Domain， ODD) 。 关于智能驾驶的基本信息我们已经在文章的开头分享给了大家，相信大家对此驾驶技术就有了一定的了解。同时有了此驾驶技术，也就有了我们通常说的自动驾驶，而自动驾驶的安全特点我们也已经分享了一些。如果想找相关的素材，可以在福昕知翼网站上进行搜素。
