多模态人工智能在汽车研发中的集成应用及效能评估

丽芳 黄(广汽集团平台技术研究院，中国)

摘要

随着人工智能技术的飞速发展，特别是多模态人工智能（MMAI）在图像、语音、文字、传感器数据等多个领域的应用，汽车研发过程中的创新模式和技术手段也迎来了前所未有的变革。多模态人工智能的集成应用，使得汽车研发在设计、制造、测试、优化等多个环节中能够更高效地进行数据融合和智能化决策，极大地提升了研发效率和产品质量。本文分析了多模态人工智能在汽车研发中的应用现状，探讨了其在不同研发环节中的作用，并对其效能进行了评估。研究表明，多模态人工智能能够在汽车研发中有效提升创新设计、性能优化、智能驾驶系统开发等方面的效率，并且能够降低研发成本，缩短产品上市时间。

关键词

多模态人工智能；汽车研发；集成应用；效能评估；智能驾驶

参考

王斌,刘昭度,何玮,等.汽车电子节气门技术研究现状及发展趋势[J].小型内燃机与摩托车,2005,(06):32-34.

董小闵.汽车磁流变半主动悬架仿人智能控制研究[D].重庆大学,2006.

陈江英.基于免疫算法的汽车悬架性能仿真和优化研究[D].中南林业科技大学,2014.

朱株.基于三维数据面向无人车导航的非结构化场景理解[D].浙江大学,2014.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v6i3.28244