圖注：裝甲車輛分隊如果安裝了智能車輛輔助駕駛系統，則夜間機動能力和全天候機動能力都會有顯著提升
在陸軍實戰和軍事演習中經常會出現這樣的場景，長長的坦克裝甲車輛分隊在夜間依靠車燈奔襲前進，雖然車隊全程保持靜默，但車輛車燈照射發出的燈光仍舊有極大可能被敵軍無人機、偵察直升機等偵察平臺捕捉定位，成為暴露部隊部署和作戰意圖，招致敵軍遠程和空中火力突襲的致命弱點；在坦克裝甲車輛行進中，還會出現這樣的情景，經過幾個甚至十幾個小時長時間行駛、作戰，加之在複雜陌生地域條件和環境下機動，車輛駕駛員不可能時刻保持高度專注和完美無差錯操作，在地形崎嶇的溝壑、山丘上，車輛超出自身極限行駛，結果翻了車、趴了窩，部隊出現非作戰裝備損失和減員，嚴重影響戰鬥力和作戰任務達成。怎麼樣才能解決這些實際作戰中遇到的問題呢？據科技日報3月26日報道，中國航天科工集團二院二部成功研製出一款“基於深度學習的智能輔助駕駛系統”，可以實現對環境的實時準確智能感知，通過它來輔助 軍用車輛，有望解決前面提到的難題。鑑於目前世界上就連美國陸軍都沒有裝備類似的技術產品，因此這款新型國產智能車輛輔助系統，甚至受到了來自國際權威軍事媒體《簡氏防務週刊》的關注。
何為智能輔助駕駛系統？
據航天科工集團二院二部介紹，所謂的智能輔助駕駛系統，其核心是一個安裝在車輛綜合電子系統中的僅有幾釐米方寸大小的嵌入式芯片，通過這個嵌入式芯片，加上安裝在車輛上各個地方的先進傳感器設備，可以實現對環境的實時準確智能感知，在目標識別準確率方面達到世界先進水平。公開數據顯示，智能駕駛目標識別準確率最高為90.55%，但處理一幅圖片需要4秒；二部智能輔助駕駛系統的算法準確率為90.05%，處理一幅圖片卻只需要0.03秒。
具體來說，智能輔助駕駛系統多目標檢測與識別、可行駛區域分割、車道線檢測等，並能通過計算機神經網絡技術進行自我深度學習，就像圍棋智能AI“阿爾法GO”一樣，通過學習，它可以自主分析它“看”到的圖像代表什麼，比如車輛前面的溝壑、山坡、障礙、河流等，並對其進行詳細的具體分析，將分析結果反饋給車輛控制系統，從而輔助駕駛員做出正確操作決策，避免出現駕駛錯誤，使得軍用車輛以最完美、毫不出錯的動作、路線，跨越複雜地域環境。
此外，智能輔助駕駛系統還可以通過學習自行提取高層語義特徵，排除逆光、向光、陰影、缺損等因素對目標檢測的干擾，也就是說，即便在駕駛環境中光線複雜多變、夜間行軍禁止照明、車輛煙塵滾滾或發射煙幕榴彈等低可能見度條件下，軍用車輛也能夠在全天時、全天候條件下無障礙順暢行駛。這樣一來，軍用坦克裝甲車輛車隊即便在夜間機動時也完全可以全部關閉車燈照明，完全依賴智能輔助駕駛系統進行行駛機動，其夜間作戰機動隱蔽性將大幅提升。
發展方向
為了提高智能車輛輔助駕駛系統的性能，二院二部的研究團隊正在研發融合可見光、紅外與毫米波雷達的新型智能傳感器，提高在夜間複雜環境條件下的智能駕駛能力。除了輔助駕駛外，研究團隊還希望能夠進行功能拓展，將這套智能系統在智能感知、智能決策等方面積累的先進技術進一步用於武器系統的目標檢測與識別、智能指控等領域，也就是說，將來這套智能系統不但可以輔助駕駛，還可以輔助火控射擊，輔助戰場指揮控制，這樣一來，其智能化AI應用就更為廣泛，將成為陸軍戰鬥力的倍增器！
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