集成电路的出现为SoC（片上系统）制造架构铺平了道路，这反过来又催生了智能手机、微型设备，并扰乱和改变了我们的生活和经商方式。在此基础上构建的物联网已经通过与周围环境中的电子产品无缝集成引发了一场新的数字革命，从而带来了日益互联的生活。
目前正在制造的车辆中有许多连接设备，以提供有凝聚力的体验，同时也保证了更好的安全性和车辆的远程控制。特斯拉和宝马等公司的电动汽车具有远程功能，可以控制点火、车窗、灯光、后备箱，几乎所有东西都可以在骑手忙于其他地方时使用智能手机进行操作。尽管人们对这种互连技术的安全性存在争议，但当今的智能手机拥有最先进的安全性和多级加密功能，政府机构甚至难以篡改。
Tesla和BMW制造的典型智能汽车具有以下功能：
使用持久的3g/4g、Wi-fi和蓝牙建立车内连接。这是其他连接的设备和传感器将数据流式传输到云所必需的。
头戴式、侧装式和后置式摄像头、用于自动泊车的雷达和超声波传感器、碰撞检测、主动巡航控制和限速监控、自动驾驶仪。然后，来自所有这些传感器的数据将针对本地运行的AI模型运行，该模型在自动驾驶模式下做出必要的决定。
车辆可以在距车辆周边一定距离内检测到Key FOB（控制手持设备）的存在。
汽车功能的几乎所有方面都已数字化，理论上可用于实时检查或云端存档数据，包括能源使用、车轮位置、刹车和紧急刹车、气候系统、座椅位置、后视镜位置、门把手。
可以通过无线方式远程点燃车辆或将车辆从休眠状态唤醒，在遇险情况下可以通过智能手机打开喇叭和灯以发出外部信号。
车辆可以应用无线(OTA)软件更新，无缝增强现有功能，无需额外费用，就像智能手机一样。此类OTA更新可用于从服务器端改进AI机器学习算法，或者启用或改进车辆中现有硬件的功能。
发送GPS坐标并向医院等公众寻求帮助，或者在遥远的偏远地区发生紧急情况时请求救护车或警察当局。
实时监控驾驶员的驾驶习惯、加速、超速、制动效率，并提供改善驾驶的建议，确保更安全。可以跟踪驾驶员眼球的传感器可以检测驾驶员在驾驶时是否注意力不集中、醉酒或困倦，并通过自动停车或在这种情况下寻求外界帮助来采取纠正措施。
车载诊断和车辆数据收集，并生成不同参数的每月摘要，突出显示需要立即更换或关注的零件/设备。
气候系统试图了解外面的天气并改变自动驾驶功能，例如在雨天突然刹车会导致车辆打滑，因此自动驾驶和主动巡航系统将监控速度并相应地施加制动。如果长时间不打开，结冰的天气会导致发动机损坏。车辆可以感知到这一点，并在驾驶员同意的情况下自动或远程启动发动机，以在这种天气下保持发动机温暖。
自动驾驶仪：
Autopilot是一种先进的驾驶员辅助系统，包括车道居中、自动泊车和自适应巡航控制、自动变换车道的能力、在限制进入的高速公路上自主导航、召集汽车进出车库或停车位的能力。它通过使用360°方向的传感器阵列识别周围车辆来调整车辆的速度和位置。最新的车辆采用雷达和超声波传感器，而不是摄像头+激光传感器，后者只能在晴朗的天气条件下高效运行，而采用无线电波的接近传感器可以在所有类型的天气下运行，即使在能见度最低的情况下。
此外，像特斯拉这样的公司在车内采用经过训练的机器学习模型，该模型收集有关驾驶员的行为和弯路、转弯、急切、速度管理、制动等方面的数据。收集到的数据随后用于优化和进一步训练ML模型，方法是在校正过程中通过驾驶员的外部强化，如下所示。当自动驾驶仪断开时，ML模型向驾驶员学习，当自动驾驶仪启用时，驾驶员提供称为校正刺激的外部输入，用于更新ML模型，然后在行驶时最终确定曲线的最佳点在高速公路上。
自助泊车：
具有360°感知能力的车辆可以使用上图中显示的所有传感器的数据，通过在狭窄的地方操纵车辆，自动将车辆停在车库或停车位。它结合使用接近摄像头和基于无线电波的传感器进行碰撞检测、环境映射和盲点检测，然后引导汽车自动停在指定地点而不会造成任何损坏。在先发制人的碰撞检测系统中，这些传感器还用于在必要时降低速度和制动。
气候控制系统：
车辆采用温度、湿度和环境传感器，在长途行驶过程中检测车外天气，并根据车外天气状况调整车内环境。例如：如果室外天气非常寒冷，座椅和方向盘加热器会自动启用以调节内部温度，并且自动驾驶仪会在雨天和冰冷地形中进行调整，以便与晴朗的天气条件相比甚至更严格地施加制动和管理速度。人工智能模型不断监控这些传感器收集的数据，并采取必要的行动来调节内部条件，并根据天气和道路地形改变车辆的机动性。
结论：
物联网可以迅速改变汽车行业，使真正自动驾驶汽车的梦想在不久的将来成为现实。人工智能和机器学习算法不断观察驾驶员的行为和驾驶方法，同时改进、纠正训练模型，以便在需要时为驾驶员提供更精简和量身定制的支持。这可以通过驱动程序灌输强化或纠正措施来显着改进算法来补充。随着物联网深入嵌入到汽车结构中，将会出现真正的无人驾驶汽车，碰撞和损坏率为0，从而提高道路上的人身安全。
