Hangi araba daha akıllı? Çin'in değerlendirme standartları 2019'da yayınlanacak China Automobile News
Akıllı arabalar, otomotiv ürünlerinin akıllı hale getirilmesinin evrim trendini temsil eder.Daha güvenli, daha fazla enerji tasarrufu, daha çevre dostu ve daha rahat serbest dolaşım ve kapsamlı çözümler sağlayabilir. Önemi sadece otomotiv ürünlerinin ve teknolojilerinin yükseltilmesinde değil, aynı zamanda bir otomobil olma olasılığında da yatmaktadır. İlgili endüstrilerin tüm iş formatının ve değer zinciri sisteminin yeniden şekillendirilmesinin önemli bir bileşeni, otomotiv endüstrisinin gelecekteki gelişimi için uluslararası kabul görmüş bir stratejik komuta yüksekliği.
Otomotiv endüstrisinde verimli bir tasarım, üretim ve satış döngüsünü teşvik etmek ve otomobil üreticilerini otomobil zekası düzeyini iyileştirmeye teşvik etmek için, otomobil üreticilerinden sürekli olarak daha yüksek akıllı teknolojileri ve cihazları keşfetmeleri ve otomobil satın alırken tüketicilere referanslar sunmaları isteniyor. 2017'de ICV International Forumda, Akıllı Otomobil Araştırma Ofisi ve Çin Otomotiv Teknolojisi Araştırma Merkezi (bundan sonra Çin Otomotiv Merkezi olarak anılacaktır) Otomobil Yazılım Değerlendirme Merkezi direktörü Wang Yu, "Otomotiv Zekası Endeksi ve Değerlendirme Yöntemi Araştırması" konusunu yayınladı.
Wang Yu
Wang Yu'ya göre, bu aşamada akıllı otomobillerin gelişim düzeyi, farklı işlevlere sahip yarı otonom sürüş ve otonom sürüş işlevlerine sahip. SAE International'ın otomotiv zekası sınıflandırması çerçevesinde bu konu, laboratuvar değerlendirmesi, pratik doğrulama değerlendirmesi, tüketici memnuniyeti vb. Kapsayan bir "üçlü" değerlendirme sistemi önermekte ve otonom sürüş, araba ağı, bilgi güvenliği ve araç içi bilgi hizmetlerini kurmaktadır. Değerlendirme endeksi sistemine dayalı olarak ve farklı değerlendirme yöntemlerinin avantaj ve dezavantajlarını kapsamlı bir şekilde kullanarak, büyük veri analiz yöntemleriyle birleştirerek, sonunda otomobil zeka endeksinin kapsamlı değerlendirme puanını hesaplayın.
"Değerlendirme sistemi, akıllı otomobillerin güvenlik, deneyim, enerji tüketimi ve verimlilik açısından genel gelişimini sürekli olarak teşvik etmek amacıyla otomobillerin akıllı seviyesini değerlendirmek için bir temel sağlamayı ve otomobil endüstrisinin akıllı gelişimi için bir referans değer sağlamayı amaçlamaktadır." Wang Yu Söyle.
Şu anda konu, çerçeve araştırma raporunu ve kıyaslama araştırma parametrelerini tamamlamak için Çin Otomobil Merkezi Araştırma Grubu tarafından tamamlandı. 2018'de, anket anketini, teorik model değerlendirme sistemini, alt proje araştırmasını ve gerçek araç doğrulamasını tamamlamak için tüm endüstrinin gücü bir araya getirilecek. Otomotiv fonksiyonlarının endeks değerlendirme sonuçları, otomotiv akıllı performansının endeks değerlendirme sonuçlarına göre 2019'da incelenecek ve yayınlanacaktır.
"Otomobil Zeka Endeksi Araştırması ve Değerlendirme Yöntemi" konusunun sistemi ve göstergeleri
Otomotiv zeka endeksinin ve değerlendirmesinin kapsamlılığını, nesnelliğini ve uygulanabilirliğini sağlamak için, aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, laboratuar değerlendirme, pratik doğrulama değerlendirmesi ve tüketici memnuniyetinin "üçü bir arada" değerlendirme sistemi, laboratuvar / gösteri temelini vb. Tam olarak kullanır. Otomobilin akıllı fonksiyonlarını test etmek için sanal ve gerçek test senaryoları kullanılır ve akıllı otomobil ile ilgili teknolojik olaylarla bağlantılı olarak akıllı otomobilin yıllık pratik değerlendirmesi yapılır.Aynı zamanda akıllı otomobilin sahne talebi ile akıllı otomobilin gerçek işlevi eşleştirme analizi dikkate alınır. Otomobil zeka seviyesi puanları ve sıralama sonuçları.
Otomobil Akıllı Endeks Değerlendirme Sistemi
Ağaç şeklindeki çok seviyeli yapıya göre, otomobil zekası endeksinin değerlendirme endeksi sistemi tek kademeli göstergelere, iki kademeli göstergelere ve üç kademeli göstergelere ayrılabilir. Tüm seviyelerdeki göstergeler birbiriyle ilişkilidir ve gösterge çerçevesi aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi oluşturulmuştur. Bunlar arasında, birinci düzey endeks, otomobil zeka endeksini ölçmek için son endeksi temsil eden otomobil zeka endeksinin değerlendirme endeksine atıfta bulunur ve ikinci kademe endeksi, üçüncü kademe endeksi ve dördüncü kademe endeksi olarak bölünebilir.
Otomobil Zekası Endeksi için Hiyerarşik Çerçeve Değerlendirme Endeksi
Otomotiv istihbarat endeksi değerlendirme endeks sisteminin ikinci kademe göstergelerine ilişkin olarak:
1
Her şeyden önce, otonom sürüş endeksi, otomatik sürüş sistemlerinde akıllı sürüş araçlarının performansını ölçmek için kullanılır;
2
İkinci olarak, akıllı otomobillerin geliştirilmesi için anahtar bir teknoloji olarak bağlantı, aynı zamanda otomotiv zekasının önemli bir tezahürüdür Bağlantı endeksi, otonom araçların Araçların İnterneti açısından temel performansını ölçmek için kullanılır;
3
Üçüncüsü, bilgi güvenliği, akıllı arabaların üretiminde ve kullanımında her zaman ilgi odağı olmuştur ve bilgi güvenliği endeksi, akıllı ağların bilgi güvenliği derecesini ölçmek için kullanılır;
4
Son olarak, akıllı arabaların sürüş ihtiyaçlarını karşılamanın yanı sıra, akıllı araç kullanıcılarına araç içi bilgiler gibi hizmetleri de sunması gerekir.Akıllı arabalar, kullanıcıların arabada sürmelerini sağlamak için akıllı telefonlar, giyilebilir cihazlar ve araç içi eğlence olanaklarını kullanır. Boş zaman ve eğlence faaliyetleri, görsel-işitsel eğlence sistemi endeksi ile ölçülür.
Otomobil zekası endeksi değerlendirme endeksi sisteminin üç aşamalı endeksi, otomobilin otomasyon, bağlanabilirlik, güvenlik ve eğlence konusundaki yeteneklerini değerlendirmek için farklı akıllı otomobil sistemlerinin temel yeteneklerini kullanır.
"Otomobil Akıllı Endeksi Araştırması ve Değerlendirme Yöntemi" konusunun modeli ve algoritması
Otomobil zekası endeksi değerlendirme modelinin genel çerçevesinin temel kısmı, eksiksiz bir değerlendirme indeks sistemi belirlemek ve uygun bir değerlendirme yöntemi seçmektir.
Otomobil zeka endeksinin model bazlı değerlendirilmesinin ana adımları şu şekilde açıklanmıştır:
Öncelikle uygun araç akıllı değerlendirme parametreleri seçilmeli ve parametreler ve veriler önceden işlenmelidir;
İkinci olarak, otomobil zeka indeksinin değerlendirme indeks sistemini oluşturun ve önemli indekslerin ilgili parametrelerini ve verilerini seçin;
Üçüncüsü, değerlendirme indeks sisteminde indeks ağırlıklarını belirlemek için kapsamlı değerlendirme metodu kullanılır ve analiz ve işleme, büyük veri analizi metodu ile yakından birleştirilir.Farklı değerlendirme ve analiz metotları da kapsamlı değerlendirme modelinin farkını belirler;
Son olarak, otomobil zekası, değerlendirme indeks sistemi ve çekirdek algoritmanın ilgili parametrelerine ve verilerine dayanarak, zeka puanı hesaplanır ve otomobil zekası değerlendirme notunun nihai sonucu elde edilir.
Automobile Intelligent Index Değerlendirme Modeli
Otomobil zeka endeksi değerlendirme modelinin özü, değerlendirme yönteminin seçiminde yatmaktadır ve değerlendirme yönteminin önemli kısmı, kapsamlı değerlendirme sonucunun nesnelliği ve doğruluğu üzerinde önemli bir etkiye sahip olan indeks ağırlığının belirlenmesidir. Farklılıklar genellikle farklı kapsamlı değerlendirme yöntemleri arasındaki farklardır.Ağırlık katsayılarını hesaplama yöntemleri kabaca iki kategoriye ayrılabilir: biri öznel ağırlıklandırma yöntemi, diğeri ise nesnel ağırlıklandırma yöntemidir.
Bunlar arasında, analitik hiyerarşi süreci esas olarak uzmanların görüşlerini dikkate alır ve uzmanların bilgi ve deneyimlerinden yararlanır.Genellikle mantıklıdır, ancak yine de öznel keyfilik kusurunun üstesinden gelemez; entropi yöntemi orijinal verileri tamamen çıkarabilir İçerdiği bilgi değeri, analitik hiyerarşi sürecinden daha nesneldir, ancak uzmanların bilgi ve deneyimlerini ve karar vericilerin görüşlerini yansıtamaz, bu da elde edilen ağırlıkların gerçek önemle tutarsız olmasına neden olabilir. Bu nedenle, yukarıdaki iki yöntemin avantajlarını ve dezavantajlarını birleştirerek, otomobilin akıllı indeksinin ağırlığını belirlemek için analitik hiyerarşi süreci ve entropi ağırlık yönteminin bir kombinasyonu seçilebilir. Ek olarak, büyük veri analizi yöntemleri, otomobil zekasıyla ilgili büyük miktarda veriye dayalı olarak otomobillerin akıllı seviyesini değerlendirmek için belirli ve uygun veri madenciliği algoritmalarını seçmek için tam olarak kullanılabilir.
Metin: Shi Yunyun Editör: Zhang Peng
Telif Hakkı Bildirimi
