拔刺 | 如何评价汽车AI系统？是好“助理”吗？

--- 拔出你心中最困惑的刺！---

在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。

今日拔刺：

1、如何评价汽车AI系统？是好“助理”吗？

2、物体速度达到光速的话，现代雷达能探测到吗？

3、红外成像的原理是什么？

本文 | 1603字 阅读时间 | 4分钟

如何评价汽车AI系统

是好“助理”吗？

神经网络的发展近些年在汽车上发展相当迅速，无人驾驶汽车虽然短时间无法实现，但智能车载互联系统确实已经在车上使用，并且各大汽车厂商还在车载互联系统上进行了一场科技竞赛。

车载AI的核心竞争力是语音识别率、副驾驶功能、用户体验。车载AI系统功能贴心，当你饿了，系统能够根据你的常去的餐馆类别自动推荐附近的类似餐馆；当接近拥堵或经常拥堵的路段系统会提醒你换线；当车辆燃油即将用完时它会主动提醒你加油并优选最近的加油站，然后把路线显示出来。

车载AI系统像一个引路人，也像一个朋友。它可以帮我们在驾车时解决很多琐事，这个过程中也减少了司机注意力的分散，从一定程度上来讲降低了交通事故发生的概率。车载AI系统还可以为司机解闷，司机一直坐在驾驶位置，饿了可以语音呼叫AI来找吃的地方，累了还可以让AI来播放音乐听。

车载AI还有一个优势，通过不断使用车载AI，它会记住用户平时常做的选择，当你再进行同样的操作时，它会猜到你可能要做什么，这就极大的减少了操作量，智能的学习算法让车载AI给驾车带来了更多地便捷。

汽车AI刚开始用时就像个什么都不太懂的小孩，但在长时间、高频次的互动后，海量精确的数据通过深度学习，将更加贴合用户的使用习惯。也就是说，汽车AI这个助理会越来越好用。

物体速度达到光速的话

现代雷达能探测到吗？

当物体速度达到光速的话，现代雷达是不可能探测到的。

现代雷达的探测原理大多是利用多普勒效应。它的定义是这样的：物体辐射的波长因为波源和观测者的相对运动而产生变化。在运动的波源前面，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高（蓝移）；在运动的波源后面时，会产生相反的效应（红移）。举个实际点的例子，一列火车朝着观察者开来，这时如果鸣笛，观察者听到的频率会大于鸣笛时发出的频率，相反如果火车远离观察者开去的时候鸣笛，观察者听到的频率会小于鸣笛时发出的频率。

多普勒同样适用于电磁波，所以当雷达发出电磁波时当它碰到探测的物体时，会反射回来，这时候就会产生多普勒效应。在这时接收到的波会发生红移或者蓝移，雷达会通过蓝移和红移的程度计算出物体的速度以及位置信息。

所以当物体达到光速的时候，如果物体远离雷达运动，电磁波根本就追不上物体，更别说接收回波了。如果物体是朝向雷达运动的，电磁波会被物体吸收，也无法接收到回波，同样无法探测到物体。后者这种情况就类似于隐形战机，隐形战机的原理就是最大限度通过外形和涂料较小电磁波的反射，从而实现隐身。

其他的雷达原理可能有些许不同，但是方式都是通过电磁波来传递信息的，只要物体达到光速，电磁波就无法追上，也就无法探测到了。

　红外成像的原理是什么？

光的本质是电磁波，根据波长的长短可将光分为紫外线、可见光、红外线，可以说红外线和可见光的性质是一样的。

以可见光为例，人眼看到黄颜色是因为有光源所以看得到，其本质上是外界能量入射进物质内，引发原子核外电子向高能级跃迁，多余的能量以光子的形式向外发射。拿黄色的鲜花说，之所以看到的花是黄色的，是因为黄花里的电子跃迁时，正好多余的能量所散发的光子波长在580nm—600nm之间，此波段人眼看到的为黄色。不同的材料的特性不同，因此就有了世间的五颜六色。

红外成像的原理与人眼类似，如红外探测仪，它就像一双眼睛，这双眼睛里的特制ccd或cmos感光元件可感知红外线的照射。感光元件是一块矩形的板子，板子上密密麻麻的布满了感光点，当红外线照射这些感光点，这些点就会被激活，并随之引发感光点的电子跃迁，产生电势差，密密麻麻的电势差经过AD转换为数字信号传入显示器进行显示，显示出来的就是一副红外图像。

其实世上本没有颜色，只是在漫长的岁月里我们的眼睛进化出来的对波长的分类，有些鸟儿能看到红外线，并通过这些光来辨别方向；蛇的眼睛可以看到外界热量的变化来分辨环境；海豚可以看到声波并通过声波来定位。

这些都是生物进化来的本能，而我们人类则能应用这些东西来拓宽我们的五感，改变我们的世界。