随着深度学习、云计算等技术的创新发展与成熟应用，基于人工智能的车联网技术将通过大数据分析处理、云端共享提升人车交互体验和安全驾驶水平。一方面， 语音识别、图像识别、手势识别等技术逐渐成熟，人车交互方式将日趋多元化和智能化，人脸识别、指纹识别等技术将进一步增强人车交互的便捷性和安全性，人工 智能依靠海量数据挖掘和精准匹配，以及基于对个人驾驶习惯的数据分析和学习，将大幅提升人车交互体验；另一方面，依靠智能传感器和互联网地图，深度学习赋 予汽车更好的环境感知和情景分析能力，汽车通过V2V、V2I、V2P等技术辨识汽车、行人和道路基础设施，并根据路况做出实时反应，实现车辆之间、车辆 与基础设施之间以及车辆与行人之间的信息互联与感知协同，并结合周边行人车辆速度、位置等环境信息，预测事故概率，提高行车安全性。

　　3、机器学习与大数据结合日益紧密，人工智能将推动车联网保险行业快速发展

　通过复杂的机器学习和大数据挖掘分析，人工智能技术将在车险行业的定价、营销、服务、驾驶行为特征识别等方面引发变革。人工智能算法与大数据相结合，可 得到更精确的预测结果，主要体现在精准定价、精准营销、风险的大数据分析、保险欺诈识别等领域，如UBI车险（基于驾驶行为定价的保险）可根据车主的个人 信息、历史出险信息、实时驾驶数据动态地厘定保费。人工智能将推动车联网技术在保险领域产生三个应用价值：一是引入行为定价的新模式，使机动车保险产品更 加丰富；二是通过远程通讯、诊断，为驾车人提供更及时、全面的客户服务；三是加强对驾驶行为特征的识别，鼓励安全的驾驶习惯，降低交通风险并减少事故频 率。未来可以将传感器、摄像头、RFID等设备采集的车辆、道路、人员等数据进行互联互通，服务于物流、客运、维修、租赁、紧急救援等，实现车辆管理的网 络化和智能化。

　　三、对国内企业的建议

　　1、加大技术研发投入，前瞻布局新兴市场

　　注重传感与控制等基 础技术研发，通过软硬件系统集成、云端互联和大数据分析，加快推动车联网和安全驾驶等成熟应用。加强新一代信息技术研发投入，将深度学习、大数据、云计算 等作为重要突破口，注重信息技术与传统应用领域的融合创新，前瞻布局人工智能、无人驾驶等新兴市场。

　　2、积极开展跨界合作，推动行业资源整合

　充分发挥制造企业和信息技术企业各自优势，围绕云计算、大数据、车联网等关键技术，积极搭建深度学习平台，加强信息资源共享与协同研发。通过加大对人工 智能、无人驾驶领域初创企业的投资收购，或与互联网企业开展跨界合作，实现人工智能、无人驾驶等领域优势资源的深度整合。

　　3把握行业市场需求，提升用户服务体验

　深挖行业市场需求，针对语音识别、图像识别、手势识别等技术开展应用创新，促进人车交互方式的多元化和智能化发展。加强人工智能与车联网技术融合创新应 用，利用V2V、V2I、V2P等技术实现车辆、基础设施、行人之间的感知互联，通过大数据分析、云端共享提升安全驾驶水平。