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如何利用AI提高研發(fā)的效率?

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在項(xiàng)目研發(fā)過(guò)程中,找到合適的技術(shù)信息至關(guān)重要。傳統(tǒng)的信息搜索主要依賴于關(guān)鍵詞或語(yǔ)義搜索。例如,若想了解自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)方面的信息,通常會(huì)直接輸入與AEB相關(guān)的關(guān)鍵詞。有時(shí)為了獲得更多或更精確的信息,還會(huì)使用鄰接算符連接一個(gè)較長(zhǎng)的檢索式。

這種檢索式相對(duì)容易控制,檢索到的信息都是用戶希望找到的,因?yàn)檫@些信息肯定包含相關(guān)的關(guān)鍵詞。然而,這種方法的缺點(diǎn)也很明顯:如果相關(guān)方案沒(méi)有包含用戶設(shè)定的關(guān)鍵詞,那么這些方案可能不會(huì)出現(xiàn)在搜索結(jié)果中。在實(shí)踐中,往往越是有價(jià)值的方案,越難以通過(guò)簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞或語(yǔ)義檢索方式獲得。

此外,通過(guò)關(guān)鍵詞或語(yǔ)義搜索得到的內(nèi)容往往局限于特定領(lǐng)域,這些信息本質(zhì)上比較容易被檢索到。即使用戶發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的方案,也很難申請(qǐng)專(zhuān)利,因?yàn)檫@些方案已經(jīng)被充分挖掘過(guò)了。因此,僅通過(guò)現(xiàn)有專(zhuān)利信息挖掘技術(shù)方案,本身就存在一定的悖論,除非用戶的目的僅僅是尋找現(xiàn)有技術(shù)。

為了挖掘有價(jià)值的信息,Maxipat平臺(tái)將文獻(xiàn)中的方案進(jìn)行碎片化處理,并將最新和最有價(jià)值的技術(shù)方案直接推薦給用戶。用戶只需提出問(wèn)題,系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行跨領(lǐng)域的搜索,將尚未申請(qǐng)專(zhuān)利的創(chuàng)意推薦給研發(fā)人員。

例如用戶提問(wèn):“當(dāng)自動(dòng)駕駛的速度非常高的時(shí)候,為確保AEB在高速的時(shí)候也能發(fā)揮作用,同時(shí)避免AEB高速的時(shí)候急剎車(chē)造成風(fēng)險(xiǎn),這個(gè)應(yīng)該如何處理?”

系統(tǒng)就會(huì)理解推薦幾個(gè)方案:

1、AEB控制策略和碰撞分析考慮駕駛員行為和道路環(huán)境的方案:該方案通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了AEB規(guī)則的可靠性,并考慮了道路附著力對(duì)制動(dòng)距離的影響。新的AEB規(guī)則可以適應(yīng)大多數(shù)道路條件和不同性格的人,從而提高了傳統(tǒng)自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)的性能。(省略)

2、研究AEB系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)對(duì)提高汽車(chē)與兩輪車(chē)碰撞安全性能的影響的方案:通過(guò)事故重建和虛擬實(shí)驗(yàn),研究了AEB系統(tǒng)的三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)(制動(dòng)減速度、制動(dòng)提前時(shí)間和檢測(cè)范圍)對(duì)事故率和嚴(yán)重性的影響。結(jié)果顯示,當(dāng)AEB系統(tǒng)的安裝可以有效避免22.3%的汽車(chē)與兩輪車(chē)碰撞事故,同時(shí)將不可避免事故的平均碰撞速度從33.93 km/h降低到21.34 km/h。(省略)

3、基于風(fēng)險(xiǎn)感知和專(zhuān)業(yè)駕駛員緊急制動(dòng)行為的AEB應(yīng)用時(shí)間的方案:這個(gè)方案提出了一種AEB控制算法,該算法結(jié)合了風(fēng)險(xiǎn)感知和專(zhuān)業(yè)駕駛員緊急制動(dòng)行為,以實(shí)現(xiàn)后部碰撞避免。通過(guò)使用公式化的TTC和THW,可以確定剎車(chē)觸發(fā)時(shí)間和剎車(chē)模式。(省略)

4、實(shí)施資源分配以提高碰撞避免系統(tǒng)的適應(yīng)性的方案:這個(gè)方案提出將現(xiàn)有的執(zhí)行資源(處理器時(shí)間和內(nèi)存空間)分配給碰撞避免系統(tǒng),以彌補(bǔ)駕駛員操作能力的不足。通過(guò)調(diào)整預(yù)測(cè)器的預(yù)測(cè)范圍,可以優(yōu)化系統(tǒng)的資源分配,從而增強(qiáng)駕駛安全性。(省略)

5、研究自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)與潛在場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相結(jié)合的前方碰撞緩解方案:該方案通過(guò)將AEB系統(tǒng)與潛在場(chǎng)(Potential Field)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略結(jié)合,當(dāng)潛在場(chǎng)威脅超過(guò)閾值時(shí),AEB系統(tǒng)提供主動(dòng)制動(dòng)干預(yù)。測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能有效降低碰撞風(fēng)險(xiǎn)并保持與前方障礙物的安全距離。(省略)

6、研究基于駕駛員意圖識(shí)別的卡車(chē)速度跟隨控制方案:該方案通過(guò)建立駕駛員反應(yīng)時(shí)間模型和預(yù)警車(chē)輛速度跟隨控制器,實(shí)現(xiàn)對(duì)AEB系統(tǒng)的預(yù)測(cè)性控制。模擬結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)能有效地分級(jí)警告和自動(dòng)剎車(chē)。(省略)

7、研究運(yùn)動(dòng)規(guī)劃通過(guò)優(yōu)化與碰撞速度伴隨的風(fēng)險(xiǎn)量化的AEB激活方案:該方案提出了一種基于碰撞速度的新型風(fēng)險(xiǎn)量化方法,用于生成車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)駕駛。測(cè)試結(jié)果顯示,所提出的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃能很好地符合實(shí)際安全駕駛數(shù)據(jù)。(省略)

8、評(píng)估前向碰撞警告和自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)在減少前后碰撞率方面的有效性方案:該研究比較了裝備有FCW單獨(dú)、低速AEB(最高速度為19mph,不預(yù)先警告駕駛員剎車(chē))以及FCW與AEB(在更高速度下運(yùn)行)的乘用車(chē)在減少前后碰撞和傷害方面的效果。結(jié)果顯示,這三種系統(tǒng)都能顯著降低追尾碰撞率和傷害率。(省略)

每一個(gè)技術(shù)方案都不是AI自己憑空生成的,而是來(lái)自最新的科研成果,可以查到原始的來(lái)源。如果僅僅去通過(guò)關(guān)鍵詞搜索是查不到相關(guān)的信息。Maxipat可以查到通過(guò)傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞或語(yǔ)義搜索找不到的方案,大大提高信息檢索的廣度和深度。例如第一、二方案來(lái)自如下兩篇論文。

Maxipat系統(tǒng)反饋的信息

用戶為了提高效率,還可以解讀AI系統(tǒng)自動(dòng)去解讀相關(guān)的論文。

Maxipat系統(tǒng)反饋的信息

AI技術(shù)可以突破傳統(tǒng)關(guān)鍵詞和語(yǔ)義搜索的局限,無(wú)需用戶逐篇閱讀文獻(xiàn)并從中提取關(guān)鍵詞或獲取提示,然后再進(jìn)行進(jìn)一步的檢索。AI可以一步到位,直接將分散在各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的答案匹配到相關(guān)問(wèn)題,讓用戶能夠迅速找到相關(guān)的答案。而且,這些可能的解決方案都尚未申請(qǐng)過(guò)專(zhuān)利。

用戶可以根據(jù)這些思路,在系統(tǒng)中進(jìn)一步評(píng)估和優(yōu)化方案,直至認(rèn)為相關(guān)方案具有價(jià)值和可行性為止。

總之,用戶通過(guò)AI可以找到以前通過(guò)關(guān)鍵詞或語(yǔ)義無(wú)法查到的信息,特別跨領(lǐng)域,隱藏在文獻(xiàn)當(dāng)中的解決方案。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作的AI加速器,目前開(kāi)放注冊(cè)中。

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