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毫不意外，在不久的将来，无人驾驶以及乘客作为领航员的车将成为流行。尽管汽车制造商们都争先恐后的想第一个将全自动的车引入市场，但对于驾驶者的关注还是与日俱增的。

百分之百全自动的车（且要买的起）要投入使用，这起码是几十年后的事情。这样的话，半自动车就要学会去了解驾驶者。可以通过机器学习和给车内安装计算机视觉系统来达到这一目标。为了有一个投入的驾车体验，并且不管驾驶者是在积极驾驶还是选择自动模式，本文提到的以下三个车内系统的领域需要做些改进：

识别驾驶者

随着自动汽车的配置日趋成熟，拼车将被赋予新的含义。使用者可以共享汽车，不仅可以保护环境，而且还节约了买车的经济成本。毕竟，对很多人来说，买一辆车需要他们奋斗半辈子。这就是驾驶者识别技术和个性化定制的重要之处。使用计算机视觉技术，通过对驾驶者或者乘客的脸部分析，就可以知道车后面坐的人了。进一步，机器深层次的学习和人工智能将使得汽车可以或者驾驶者的信息。一旦人工智能识别了车主，汽车将自动调节到他的个性化设置，比如温度，座椅的位置，侧视镜和后视镜的调节，常用的娱乐设备以及广播的音量。

驾驶者信息，比如年龄和性别，这些都将在半自动车的未来发挥至关作用。如果汽车具备了这样的功能，那它就可以提供当下车主的相关信息。比如，人工智能可以展现与驾驶者有关的警报显示器上的人口特征信息，（比如可以停放载有小孩的车辆的餐馆）。

提醒驾驶者

分心驾驶是造成车祸的第一大因素，并且犯困是开车分神的不可忽略的一个原因。国家高速公路交通安全机构保守估计到，每年警擦记录地车祸中有10000起是源于驾驶者疲劳。这造成了1550起人员死亡，71000人员受伤，并且经济亏损125亿美元。将计算机视觉技术用于车内感应系统可以时时追踪人眼注视和睁开程度大小以及眨眼频率、点头频率。如果驾驶者困了，那车将要拉响警报去叫醒他或转化成自动模式来拯救他们的生命并保护路上的其他驾驶者。

这其实不是一个新的概念，因为汽车制造商已经在车内安装了摄像机与评估驾驶者的状况，但只有摄像机是不够的。只有将计算机视觉和可以深程度学习的软件结合起来，才可以检测驾驶者的状况并实时实地地分析。因此车内感应系统追踪识别地不止是驾驶者地眼睑了。人工智能可以更好的理解他们的习惯和生活特点。如果一个人习惯性眨眼的话，汽车就不会把它当作瞌睡的信号，而是将它看做自然的行为。另外，有些人天生可能眼睛睁不大，那么汽车也能通过面部分析而了解到这一特点，并且不做不必要的瞌睡警示。

尽管车内的系统可以学会避免发出错误的瞌睡警告，但是同样重要的是，要学会区分分心驾驶和实际的瞌睡现象。

驾驶者的互动

如今车内复杂的娱乐设备其实是对驾驶者的干 扰。触屏系统看起来更加美观，减少了按键的烦恼，但是这也将驾驶者的注意力分散了，他们不在专注于开车，而是去拨弄那些菜单。这样是极其危险的。我们需要研究出更加自然并且不容易分散人注意力的娱乐设备，比如免触屏的手势控制。一些简单的手势可以携带一些基本的功能，比如，将大拇指放在嘴边意味着静音，手往右代表接电话，而往左代表拒接电话。这些都可以降低我们认知的负担，降低对驾驶者的分心度。

尽管科技改善了我们的开车体验，但它也为分心驾驶负担责任。比如，读这篇文章的人，本来对开车时发短信很内疚的，现在知道了这些新技术，也不在操心了。因为在未来，车内的人工技能投入市场时，就可以防止分心驾驶啦。