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人类与计算，IEEE计算机
我们的汽车会说话：物联网如何将人工智能带入
车辆
AmodK.Agrawal,AmazonLab126,Sunnyvale,California,94089,USA
Abstract—将人工智能引入车辆并使其成为传感平台是将维护从反应式转变为预防式
的关键。现在是时候整合能够同时“说话”的AI副驾：机器语言和驾驶员语言。本
文提供了概念和技术视角，旨在激发跨学科对话，并指导未来在智能车辆系统、预测
性维护以及AI驱动的用户交互领域的研究与发展。
本
译虽然个人车辆基本上已经成为可驾驶过个人设备和智能家居实现这一目标后，它自
中W的计算机，但车辆维护的消费者体验然会进一步无缝集成到我们的车辆中。车辆提
1仍然过时，并且自20世纪初以来一直供了一个丰富的传感环境，可以为AI代理的个
v没有改变。车辆维护至今仍主要是反应性的，通性化提供更多有价值的背景信息。同样，通过自
4
1常由令人讨厌的检查发动机灯触发，有时在最然语言界面和实时数据挖掘模型将AI引入汽车
2糟糕的时候：忙碌的一周中间，或者长途旅行生态系统，开启了令人兴奋的可能性。通过融合
7
1前。然而，今天的车辆配备了密集的传感器网来自OBD接口的时间序列传感器数据与车载智
.
7络，可以实时监控几乎所有方面的性能。能助手，我们可以使维护具有前瞻性，并增强车
0
5辆交互以使其更具上下文相关性和高度个性化。
2这种双向的信息融合可以显著改善车辆的所有
:汽车作为物联网传感器
v
i权和维护体验，同时也可以扩展基于对话的语
x美国汽车工程师学会（SAE）在1990年代中期
r音交互到车内。
a标准化了OBD-II接口，以访问车辆的发动机控
制单元（ECU）及其数据流，这些可以用来监
1
控故障并进行诊断。它允许实时读取关键参预测性维护：IoT作为AI的使能器
数和指标，包括发动机性能、燃油系统、燃油调预测性维护一直是工业物联网和车队物流的重
整、排放物、空气系统、电池和电压以及车辆其点，2,3但其与边缘人工智能和大型语言模型
他传感器的数据。汽车工业在采用新软件范式（LLM）在消费车辆中的集成仍鲜为人知。目
方面通常进展缓慢，而AI世界则迅速发展。随前，现代车辆中的大多数联网维护服务只是读
着AI越来越多地嵌入到我们的日常生活中，通取OBD数据，并在触发故障代码时通知用户。
谷歌和大众汽车最近宣布合作，使用Gemini模
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0018-9162©2025IEEE型帮助驾驶员了解车辆状态并协助诊断。虽
Personaluseofthismaterialispermitted.Permissionfrom然这是一个有希望的开端，但它忽略了将实时
IEEEmustbeobtainedforallotheruses,inanycurrentor
futuremedia,includingreprinting/republishingthismaterial传感器流与车载异常检测模型相结合的潜力，以
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