粉红猪大大
2009年6月1日，法航从里约飞往巴黎的航班在大西洋中部遇到了风暴。测量飞机空速的供应器结冰，使飞行员无法了解飞机空速这一生死攸关的数据。按照设计好的程序，飞机自动驾驶装置自动关闭，将飞机的控制权转交给飞行员。在不知道飞机空速也看不到地平线的情况下，飞行员驾驶飞机在暴雨倾盆的夜空中飞行。飞行员抬升飞机机鼻，试图迫使飞机上升；随后不久，飞机就坠入大西洋，导致机上228人员死亡。
法国航空事故调查员对此事故的结论是飞行员缺乏训练是导致这场悲剧的主要原因。随着飞机驾驶舱的计算机化的程度越来越高，飞行员需要实时更新自身的飞行技能。但飞行员处于供不应求的状态——在7月份，空中客车公司就预计：到2035年，需要50万名飞行员才能跟上航空业的发展步伐。这就意味着航空公司迫于压力，只能让飞行员坐在驾驶舱里，赚取经济利益，而不是让飞行员坐在模拟器里，接受进修课程培训。
英国伦敦大学学院的人工智能专家表示：现在就解决上述问题的方法。海塞姆·褒玛（Haitham Baomar）及其同事彼得·宾利研发出了一种自动驾驶仪，该自动驾驶仪配置了一套“机器学习”系统，以便应对复杂飞行环境，而不是将飞机控制权移交给飞行员。
褒玛先生表示：航空公司不能对现有的自动驾驶仪进行训练，因为它们内置硬编码程序，只定义了有限的几种飞行环境，并制定了相应的飞行方式——让飞机保持一定的飞行高度和速度。对于诸多飞行情况，现有自动驾驶仪无法很好地应对：让电脑来处理一个没有设置程序的情况，电脑只会将决策权移交给人类飞行员。
褒玛先生认为“机器学习”算法能从人类飞行员应对突发严重情况的过程中学习处置方法，突发的湍流、发动机停车、甚至包括上述法航无法感知重要飞行数据的情况都属于突发严重情况。褒玛先生表示有了这种“机器学习”算法，自动驾驶仪不会像平常那样将飞机的控制权转交给飞行员，从而挽救生命。
人工智能，起飞！
在人工智能领域，“机器学习”是一个热门话题。技术人员已经使用“机器学习”来执行多种任务，例如识别人类语音、图像设别或者向网络用户定向投放广告。“机器学习”程序依靠人工神经网络来运行，人工神经网络粗略地模拟生物大脑，以便对大量数据进行分析，分析数据模式并找出其中规律，让人工神经网络能够高效地处理所有任务。这意味着电脑能自行学习经验法则，如果要人类程序员按照经验法则类编写详尽的代码，这可是一项极其困难的工作。
英国伦敦大学学院在“机器学习”领域有着丰富的研究经验。英国伦敦大学学院是深思公司（DeepMind）的初创之地，深思公司（现已被谷歌公司收购）发明的阿尔法狗（AlphaGo）系统今年击败了一位人类围棋大师，围棋是一种极其复杂的棋类游戏。英国伦敦大学学院研发团队编写了一套被称为“智能自动驾驶系统”的软件，该软件系统配置有十套单独的人工神经网络，每套人工神经网络学习如何在一个飞行条件不断变化的情况下，将相应的的控制系统设置为最佳状态（例如节流阀、副翼、升降舵等）。彼得·宾利博士表示：如果要控制一架实体飞机，就得配置数百套人工神经网络。但要检测一个想法是否可行，有十套人工神经网络就能很好地实现目标了。
为了对自动驾驶仪进行培训，其搭载的十套人工神经网络通过飞行模拟器来观察人类飞行员的行为。当飞机飞行时，即起飞、巡航、降落时，或者遭遇恶劣天气时，或者飞机在飞行任何阶段发生故障时，人工神经网络能弄懂动力飞行飞机单个元件与其他元件之间的关系。一旦将飞行模拟器交给人工神经网络控制，人工神经网络就会知道如何控制飞机改变飞行姿势，不论发生什么情况，让飞机尽量保持平直飞行。
在英国伦敦大学学院的实验室进行的一场展示中，这套自动驾驶仪系统能平稳地将飞机从各种飞行事故中恢复过来，这些事故包括发动机熄火、遭遇极端湍流或极端冰雹天气。褒玛先生表示：如果这套系统遭遇了法航班机无法获得飞机空速的情况，它会尽量降低飞机机鼻，以防止飞机失速。最新版本的飞机自动驾驶系统会从其他途径获取飞机空速数据，例如全球定位系统。
让褒玛的研究团队团队感到惊讶的是，这套自动驾驶仪还能应对之前没有被培训过的情况。虽然该自动驾驶仪统是使用的是一台西锐轻型飞机模拟器进行训练，但研究人员发现该自动驾驶仪也能适应数据库里的大型客机和战斗机的飞行控制。此种现象是机器学习“通用化”的一个良好实例，即人工神经系统经过飞行培训后，它们就能处理基本类似的飞行状况，尽管细节方面有所不同。
英国伦敦大学学院不是唯一对改进自动驾驶仪的机构。安德鲁?安德森是空中客车的员工，他表示空中客车公司也在研究人工神经网络。空中客车公司是欧洲的一家大型飞机制造厂商。虽然如此，现有自动驾驶仪还不能驾驶喷气式客机。人工神经网络自我培训的缺点就是培训结果不能为人所知。人工神经系统通过调节模拟神经元之间的力度来学习，模拟神经元的精确的力度不是由工程师进行编程控制的，外部观测者可能不清楚是哪一个神经元在工作。彼得·拉德金是德国比勒费尔德大学的安全专家，他表示：上述情况表明人工神经网络还不能得到航空部门的认证。
虽然如此，新型自动驾驶仪可以首先在无人机上得到运用。在2016年的维吉尼亚州无人飞机系统国际会议上，当褒玛先生公布了一篇论文后，新型自动驾驶系统的通用性留给了参加会议的代表深刻印象。拉德金博士表示：新型自动驾驶系统能在各种恶劣飞行环境中控制飞机，可用于诸如研究台风和龙卷风的科研活动，这些极端气候然飞机面临巨大挑战。
tiaotiao1985
职业发展方向怎么写？它需要注意三大问题：第一，充分了解自己的优势，发现自己的弱点，进而将自己定位在一个适合发挥个人优势的职位上。并且多方面考虑自己的人格特征、工作兴趣、能力结构、工作价值观以及职业倾向，可通过专业的职业性格测评，或者向一些有丰富经验的前辈们咨询，做到全面综合地认识自己。第二，分析职场环境和工作性质，提高自己适应环境的能力以及明确工作需要的内容和方式。确定出适合自己发展的方向、组织和职位，在寻找方向上，要结合两点来展开，一个是企业的发展方向，一个是自己在企业打算的发展方向。第三，阐明自己的能力，以及如何在工作中发挥自己的才能，确定基本的发展路线以及制定应变的措施。职业发展方向怎么写的问题并不是很难，只要你牢记这些基本的方式和要求，那么，你的职业发展方向规划书一定很出色。
Charleswpf
深度学习发展未来的职业发展方向主要有以下几种：1)深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。2)机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地，将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域，构建与优化深度学习模型，提升效果、性能与易用性。3)语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化，跟踪业界领先的语音识别算法技术，推动语音识别研究进展。4)自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护，根据自动驾驶功能需求，规范细化软件开发，完成计算平台软件开发环境的搭建，将算法移植到指定硬件平台，并进行性能优化。为了帮助同学们更快地掌握深度学习技术，中公教育和中科院自动化研究所专家联合推出人工智能《深度学习》课程，让大家能够真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。课程由中科院自动化所专家全程直播教学，通过企业级项目实战，体验系统架构设计、关键算法选取、核心模块开发、识别效果测试等实际项目建设的全流程。
jiaoyang0706
汽车新能源主要学习：新能源汽车构造、电工电子技术、汽车电控技术、电动汽车、动力电池与驱动电机、汽车新能源与节能技术、汽车检测与故障诊断等。现在的新能源还会包含部份智能网联的课程。智能网联汽车主要学习:电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。智能网联是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个智能管理系统而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时准确高效的综合交通运输管理系统。2019年智能网联、汽车智能驾驶、自动驾驶势必成为带动汽车相关产业快速发展，成为新的经济增长点。希望能帮到你！
小妖乐乐10
智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享。
具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，达到安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车。
用通俗的话来讲，现在汽车功能中的倒车雷达、倒车影像、自动泊车、自动避障、远程遥控等等功能，都属于智能网联的范畴。而智能网联的最终方向则是实现汽车的无人驾驶。
我国智能网联汽车智能化分级
1、人监控驾驶环境（驾驶辅助、部分自动驾驶）和自动驾驶系统监控驾驶环境（有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶）。
2、智能网联汽车核心技术
环境感知技术、无线通信技术、智联交互技术、车载网络技术、先进驾驶辅助技术、信息融合技术、信息安全与隐私保护技术、人机界面技术等；
扩展资料
汽车运用与智能网联专业
学制三年，核心课程涵盖汽车发动机系统、汽车底盘系统、汽车电路电控、汽车美容、汽车快修快保、汽车钣金、新能源汽车结缘及故障诊断处理、智能网联汽车核心技术（环境感知、无线通信等）。该专业涵盖燃油车、新能源车及智能网联汽车的系统学习，就业面十分广阔。
枫月絮影
智能网联是将先进的信息技术，数据通讯传输技术，电子传感技术，控制技术及计算机技术等有效的集成运用于智能管理系统 而建议一种在范围内全方位发挥作用的、实时准确高效的综合交通运输管理系统 。2019年智能网联，汽车智能驾驶，自动驾驶势必成为带动汽车相关产业快速发展，成为新的经济增长点。目前岗位需求特别大，前景非常好，可以来学校实时考查一下
优质工程师考试问答知识库
