邱 泉

（上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西 柳州 545007）

引言

当前互联网技术以及物联网的飞速发展，已经基本解决了信息传递问题。当前企业的发展进程中最为关键的竞争性，主要体现于两点[1]：其一就是面向人工智能技术的主要应用，信息技术处理，所开展的技术竞争，其二就是信息综合性集成所实现的技术竞争。当前较多的公司完成了跨界性开发，在此种技术开发中尤为重要的就是谷歌公司所完成的自动驾驶，现如今更有愈来愈多的企业融入该领域。自动驾驶技术是一种面向人工智能的信息处理架构应用实例。此种技术在整体的信息服务体系运营中，占据了尤为至关紧要的核心位置，就是实现了用户的技术使用决策直接反馈给厂商。当前此种技术的主要服务内容理解，还有信息服务架构的具体应用，在更多的企业运营中加以研发，推进以人工智能技术为主要技术核心的智能化处理技术，并且将该技术更好的应用于实际中。

1 自动驾驶技术进展概述及技术原理

1.1自动驾驶技术进展概述

在社会的发展进程中，信息技术得以不断的创新和研发，4G/5G技术、以及物联网和大数据，都很大程度的推进了信息技术的发展，有效的解决了信息传递等诸多问题[2]。单一化的CPU运算能力整体有所提升，云计算及大数据技术也很好的解决了超大型规模数据集的问题，有效的提升了高效率的问题实时处理能力。此信息技术的研发和创新重点，不断的实现高质量、智能化的信息服务，就是人工智能技术的研发。在计算机技术的不断创新和研发中，一大技术性的分支就是AI，该技术的核心化使用过程，就是机器完成人的思维模拟，从而替代人类完成工作。当前对于 AI的相关定义还并未加以统一，但是此种技术基本可以将其概括称之为[3]：让机器更加有效的为人类服务，做人所做的智能化事情。当前汽车的自动驾驶技术研发，已经吸引了社会诸多学者的广泛关注，自动驾驶技术有效的实现了自动驾驶以及车内的语音控制。基于整体的感知来讲，上述两项功能是不尽然完全相同的，存在了较多的差异性，但是基于信息的服务架构来讲，基本等同，形成了面向人工智能技术的信息处理架构，更好的实现了机器人取代人类来完成相应的工作。

1.2 自动驾驶技术原理

汽车自动驾驶技术基于原理上来讲，自动驾驶技术的实现包括了两种：其一就是有效的的结合了大数据的自动驾驶分析技术；其二就是个体化驾驶学习技术还有监督性的自动驾驶技术。前者通过经由谷歌完成街景信息的采集，来实现道路精准性数据的地图绘制，从而在车辆的自动驾驶中，有效的经由车载雷达还有GPS和摄像头等诸多技术，将所在的位置进行确定，之后感应周边的环境相应数据参数，之后对比完成精准定位。系统还能够有效的完成相应的位置信息及道路状况，还有相关物体的移动速度等方向关联，之后结合交通规则，来更好的完成相应驾驶行迹的计算，有效的完成了车辆的向前行迹[4]。后者相较前者最大的技术差距就是没有将相关街景数据完成采集分析。只是经由感应器来完成对周围物体位置的感应，来判断主体的移动速度。并且此种技术的操作步骤是基于人完成监督情况下所完成，经由软件来更好的实现相应的学习，最终形成的自动驾驶控制参数。

2 自动驾驶技术的实现基于运营商的技术体系需求

当前运营商的管道化发展趋势较为明显，而此种现状的主要发展原因就是对于运营商的相关服务内涵理解，整体的切入程度还存在不足。基于信息服务的本质化意义来讲，技术服务是基于信息传递的，那么在云计算等海量数据处理技术研发之前，运营商通过依靠信息来有效的完成了信息链条的服务传递[5]。经由4G技术的不断推进使用，物联网技术的不断创新和研发，未来发展趋势下的运营商，主要依靠于用户决策层的支持深入层次，那么自动驾驶技术的实现，运营商的主要技术体系环节包括了如下两点：

2.1 道路标识通信网络

此种网络技术的功能实现主要是有效的解决了自动化驾驶汽车，与道路基础设施的通信问题。而此种技术的使用过程中，如果只是单纯地依靠摄像头，来完成相应信息的感应，之后经由图像识别技术来完成相应技术内容的识别，再借助语义理解技术获取相应的图像信息感应，最终完成了自动驾驶技术的参数输出，其整体的效率并不高。那么基于此种情况下，相对较为完善的信息技术，主要是经过在一条道路之上的所有基础性设施，以及所产生的相应控制性信号，都可以有效的经由网络来获取，并且在完成路径的整体规划过程中。自动驾驶的技术程序，可以有效的获取相应的目的地相关路径、表示、信息的变换参数，在完成自动化驾驶技术的实现过程中，通过借助摄像头等相应的传感设备，来有效的完成了与相关通信网络设备的信息沟通，此种技术不仅可以有效的来保证路径的整体规划最优，同时也可以有效的减少相应的误差感知[6]。

2.2 自动语言处理技术及承载的相关技术大数据处理架构

自动化语言处理技术的研发，也是当前自然语言理解技术的核心化技术之一，更是面对未来多项信息内容的高效性决策化支撑技术，此种技术更是被得以广泛应用[7]。现阶段此种技术的有效应用已经存在较广的领域，谷歌搜索的成功主要是来自于自然语言的处理技术，云计算技术以及大数据都来自于谷歌，此种技术是大规模的数据处理技术主要的副产品，相关企业只是针对该技术来完成了商业化的模仿。未来面向人工智能化技术的使用，只是在具体的应用基础之上，来更好的实现对相关实体设备的信息理解及操控。那么在此种技术的思想基础之上，更好的针对相关语义表达来完成技术的理解，重视面向对多个领域的相应转换。面向自动化驾驶技术的基本处理架构核心，就是通过依照不同的实体化理解，来完成相应的技术化使用。该理解的主要形成除了需要基于人工完成相应的架构建立，更要补充大量的互联网信息，从而形成同一种实体，在基于不同的应用词义下的不同理解表达。此种技术的主要表达，所包括的是不同行业、应用的相关规则，同时还需要针对该实体完成相应的理解输出，从而更好的形成自动驾驶技术应用过程中，自动语言处理技术的相关参数形成。

3 结语

运营商的信息服务架构方式主要就是更好的实现决策支持的信息传递，包含了各类终端化的设施表达，主要的信息网络构架在未来的发展进程中，会占据更加重要的地位。本文通过针对自动驾驶技术进展与运营商未来信息服务架构发展趋势展开分析。基于整体的研究，发现人工智能化技术以及自然语言处理技术，都是能够更好的完成决策性信息服务架构的技术支撑，运营商的发展基于当前该领域还存在一定的不足。而基于技术的成熟度来讲，自然语言的信息处理技术，是当前人工智能技术尤为重要的技术使用，更是当前大规模应用的相关技术条件。

[1] 杨震.自动驾驶技术进展与运营商未来信息服务架构演进[J].电信科学,2016, 32(8)：16-20.