IBM称，它已获得专利的机器学习技术，它定义了如何自动车辆的驾驶人员和车辆控制处理器之间的潜在的紧急事件时的变速控制。
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基本上，专利IBM系统使用车载传感器和人工智能来确定潜在的安全隐患，并控制自动驾驶汽车是自动驾驶还是将控制权交给人类司机。
该公司的想法是，如果自动驾驶汽车遇到了一个操作故障，比如刹车系统故障、前灯烧坏、能见度差、路况不佳，它可以决定车载自动驾驶汽车控制处理器还是人类司机更适合处理这种异常情况。如果比较结果表明车辆控制处理器能够更好地处理异常，那么车辆将处于自动模式。”IBM表示。
“这项技术将成为人类和自动驾驶汽车的智能僚机，”IBM研究部门计算神经科学和多尺度大脑建模经理、该专利的共同发明人詹姆斯·科兹洛夫斯基(James Kozloski)说。
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Kozloski还指出另一个近日发布的IBM专利这将有助于自动车和人力驱动的车辆更安全地在未来的互动。
简而言之，这项技术使用了所谓的自动驾驶模型，它可以观察驾驶人的行为，比如使用转弯信号、速度和其他行为来对汽车做出假设，并将这些观察结果传递到附近的其他自动驾驶汽车上。
基于由自主车辆的一个或多个传感器测量的驾驶员的行为模式产生驱动器的模型。驱动程序的预先存储的行为模式，然后从数据库中检索，以增加驾驶者的典范。，Kozloski司机说的模型，然后从自主车与自主接口附近的车辆发送。
“与两个专利的整体思路是使人类更安全的环境，” Kozloski说。
IBM表示，它已经获得专利的众多的发明，除其他事项外，能够帮助车辆成为：
- 自我学习——以认知能力为动力，不断学习，并根据司机、乘客和其他车辆的行为提出建议
- 自社交与其他车辆和周围的世界-connecting
- 自动驾驶——从有限的自动化向完全自主的转变
- 自configuring-适应驾驶员的个人偏好
- 自集成——集成到物联网中，通过改变位置连接交通、天气和移动事件
事实上，IBM正在深入参与自驾车的舞台。在12月，公司表示，将与宝马和自己的认知计算机协作高手沃森开发自动驾驶汽车能够适应驾驶员的喜好。
IBM的研究“汽车2025:无国界的工业他采访了来自21个国家的汽车原始设备制造商、供应商和其他领导者的175名高管，发现到2025年，汽车将能够学习、治疗、驾驶和与其他车辆及其周围环境进行社交。
该研究的一些更有趣的观察结果包括:
- 到2025年，这款汽车将变得足够复杂，可以根据司机和其他乘客配置自己。
- 五十七％的人认为汽车“社交网络”将是地方车辆会相互沟通，使车辆不仅分享交通或天气条件，但具体信息给定的汽车制造商。例如，之前，它可与同一品牌的其他车辆沟通以寻求什么问题可能的帮助，如果车辆正在经历某种类型的问题，无法识别。
- 分析功能将帮助车辆识别和定位问题，解决时间表问题，甚至帮助其他有类似问题的车辆，而对驾驶员的影响最小。
- 与其他智能设备一样，汽车将成为物联网(IoT)的集成组件。它将从其他人那里收集和使用有关交通、机动性、天气和其他与移动有关的事件的信息:关于驾驶条件的细节，以及基于传感器和基于位置的辅助行业的信息，如保险和零售。
- 受访者74％表示，车辆将有认知能力，学习驾驶员和乘客，车辆本身和周围环境的行为，不断优化和建议。由于车辆在更进一步了解驾驶员和乘客，将能够扩大其建议其他移动服务选项。该报告还强调，关于完全自主车，在不需要司机和车辆被集成到正常驾驶条件下相当大的质疑。高管只有8％的人认为它逐渐普及，到2025年。此外，只有19％的人认为完全自动化的环境中，这意味着驱动系统可以处理所有的情况下没有监控，并且驾驶者可以在2025年执行非驾驶任务，便常规。
- 87%的参与者认为，部分自动驾驶，如今天自动泊车或变道辅助技术的扩展，将是常见的。此外，55%的人表示，到2025年，高度自动化驾驶也将得到应用。在高度自动化驾驶中，系统认识到自身的局限性，并在必要时要求司机进行控制，让司机同时执行一些非驾驶任务。
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