2025年大学认知科学与技术专业题库—— 认知科学与技术的智能硬件与智能驾驶.docxVIP

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学与技术的智能硬件与智能驾驶

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

1.简述智能硬件发展的重要驱动力及其与认知科学需求的内在联系。

2.比较说明视觉传感器（如摄像头）和激光雷达在智能硬件（特别是智能驾驶）感知系统中的主要异同点及其各自面临的挑战。

3.描述边缘计算在智能硬件中的作用，并举例说明其在提升智能驾驶用户体验方面的应用。

二、

4.解释什么是智能驾驶，并简述其发展历程中几个关键的技术里程碑。

5.阐述认知模型（如情境感知模型、注意力模型）在提升智能驾驶系统决策能力和安全性方面的作用。

6.分析智能驾驶系统中感知层面临的主要认知挑战，例如如何处理欺骗性攻击或极端天气条件下的环境识别问题。

三、

7.探讨认知科学与技术在设计更自然、高效的人机交互（HCI）智能硬件方面的应用，可以结合具体的技术实例（如脑机接口、情感计算）。

8.说明智能硬件与智能驾驶系统之间实现认知交互的可能方式和意义，例如车-人认知交互、车-环境认知交互。

9.从认知科学的角度，分析智能驾驶汽车如何理解和预测驾驶员的意图，这对提升驾驶安全和用户体验有何重要性。

四、

10.评述当前智能驾驶技术（特别是自动驾驶）在认知能力方面存在的局限性，并提出可能的改进方向。

11.讨论将脑机接口技术应用于智能驾驶系统的潜力和伦理挑战。

12.针对智能硬件与智能驾驶的融合应用，设想一个具有创新性的应用场景，并简述其核心认知原理和技术实现思路。

试卷答案

一、

1.答案:智能硬件发展的重要驱动力包括计算能力的提升、传感器技术的进步、物联网（IoT）的普及以及移动互联网的发展。其与认知科学需求的内在联系在于，认知科学关注人类感知、学习、决策等心智过程，为智能硬件提供了理解用户意图、优化人机交互、提升系统自主性的理论基础。例如，基于认知模型的语音助手能更好地理解自然语言指令，可穿戴设备能通过生理传感器监测用户状态并做出相应反应，都体现了认知科学对智能硬件设计的指导作用。

解析思路:第一步，列举智能硬件发展的技术驱动力。第二步，阐述认知科学的核心关注点（感知、学习、决策等）。第三步，明确指出认知科学如何为智能硬件提供理论支撑，并举例说明其内在联系，强调理论指导实践。

2.答案:视觉传感器（摄像头）主要利用图像处理技术获取环境信息，具有成本相对较低、信息丰富（可获取颜色、纹理等）的优点，但在低光照、恶劣天气或复杂光照条件下性能会下降，且易受遮挡影响。激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并接收反射信号来精确测量距离，具有测距精度高、穿透性好、不受光照影响等优点，特别适用于高精度定位和建图，但其成本较高，且在极端天气（如大雨、大雪）下性能可能受影响，数据是点云形式，处理相对复杂。两者面临的共同挑战包括如何融合多源信息以提高感知鲁棒性、如何处理海量数据、以及如何应对欺骗性攻击或隐藏目标。

解析思路:第一步，分别描述视觉传感器和激光雷达的工作原理和主要优缺点。第二步，进行对比总结。第三步，指出两者共同面临的挑战，涵盖技术局限性和安全问题。

3.答案:边缘计算是指在靠近数据源（如智能硬件设备）的地方进行数据处理和存储，而非将所有数据传输到云端进行处理。其在智能硬件中的作用包括降低延迟、减少网络带宽压力、增强数据隐私和安全性。在提升智能驾驶用户体验方面，边缘计算允许车辆在本地快速处理传感器数据，实现实时的环境感知和决策（如紧急制动、车道保持），从而更快地响应危险情况，减少对云端依赖，提高自动驾驶系统的实时性和可靠性，改善乘客的沉浸感和交互体验。

解析思路:第一步，定义边缘计算。第二步，阐述其核心作用（低延迟、省带宽、保隐私）。第三步，结合智能驾驶场景，具体说明边缘计算如何提升用户体验（实时响应、独立性、可靠性）。

二、

4.答案:智能驾驶是指利用先进的传感器、控制器、执行器和智能算法，使汽车能够感知环境、做出决策并控制自身运动，以减少或消除人为驾驶干预的一种驾驶模式。其发展历程中的关键技术里程碑包括：早期自动驾驶的奠基性研究；传感器技术（如GPS、摄像头、雷达）的成熟与融合；定位导航技术的进步（如RTK、高精度地图）；控制算法的发展（如PID、模型预测控制）；人工智能特别是深度学习在感知和决策中的突破性应用；以及车联网（V2X）通信技术的引入，实现了车与外界的信息交互。

解析思路:第一步，定义智能驾驶。第二步，列举发展历程中的关键节点，并简要说明每个节点代表的技术突破或进展。

5.答案:认知模型能够模拟人类大脑处理信息、感知环境、进行决策的过程，将其应用于智能驾驶系统能够显著提升