智能汽車包括，車聯網、車內及車際通訊、智能交通基礎設施等要素，融合了傳感器、雷達、GPS定位人工智能等技術，使汽車具備感知環境的能力，這樣汽車就能夠自己判斷當前環境下汽車處于安全還是危險等狀態。通過這種感知，汽車就會自動規劃路線，無人駕駛到達目的地。同時，車內所有的操控都是智能化進行，解放雙手。

 最有可能落地的智能--語音識別控制 智能汽車作為一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，已經被各國列為汽車發展的重點。而相比于市場上被炒的大紅大紫的自動駕駛技術而言，語音識別控制技術便顯得不那么火熱了，但語音識別控制技術對智能汽車的發展是至關重要的。 無人駕駛的核心:語音識別控制技術面臨的障礙 實現真正的智能有一個前提，那就是人機交流。智能汽車的標志就是解放雙手，也就是說不用雙手去操控方向盤、功能按鈕等，那么怎樣讓汽車能夠正確領會你的意圖?讓它真正做到“隨心所欲”?拋開腦電波這類離量產遙遙無期的技術外，車載語音實現人機交流目前是最有可能落地的。你只需動動嘴，便可以操控整個汽車的所有功能，這就是語音識別所能達到的地步。 語音識別正在被重塑，成為人機交互的新范式，在過去75年里，每10年就有一次人機交互的重大革新，人類對機器的操作，從物理手柄按鍵，到物理鍵盤鼠標，再到觸摸屏，而這些變革無疑也會帶來我們對汽車新的控制模式，而目前語音識別人工在大數據的訓練和學習下，已經可以到達90%的識別成功率，完全能部分替代人工。國內語音識別技術發展如火如荼 目前國內語音識別廠商遍地開花，如科大訊飛、思必馳、云知聲等專注語音領域的，搜狗、百度這類互聯網公司，甚至做智能硬件的小米也在發展自己的語音識別技術。拿科大訊飛來說，自從科大訊飛的訊飛語音輸入法面世以來，其詞庫和識別率不斷提升，而后推出的靈犀語音助手的識別率已經可以達到97%的準確率，也有不少基于科大訊飛SDK開發的智能語音機器人。但是在目前的商業模式和市場環境下，像科大訊飛這樣靠提供技術解決方案的方式實現商業價值的企業，在國內并沒有那么好的市場前景。對于提供這些技術解決方案的公司，需要下沉到某一個垂直產業，做更上游的事情，才能更好的實現商業價值。所以就出現了各類跨領域的合作，如廣汽傳祺GS8，其搭載的語音識別控制技術就是和科大訊飛共同開發的。 無人駕駛的核心:語音識別控制技術面臨的障礙 傳祺GS8可以通過語音控制完成地圖導航、空調控制、車窗升降、調整座椅、雨刮器啟動等多項功能的操作，甚至可以通過說話啟動和熄滅發動機。雖然只是一些普通的控制操作，但已經有智能化的影子了。語音識別控制技術面臨的障礙 雖然語音識別控制技術已經發展可以應用到汽車上了，但也只能操控簡單的功能。目前語音識別技術還有許多需要解決的障礙。 一:使用場景有限。觸覺的人機交互可以隨時隨地進行，但是語音識別目前在嘈雜的地方卻不行，特別是背景音存在其他人的聲音的時候，也是無法分辨。比較可喜的是，語音識別目前已經能夠記憶用戶的聲線，未來要做的就是怎樣讓系統能夠在嘈雜的背景下識別特定的聲音曲線。 無人駕駛的核心:語音識別控制技術面臨的障礙 二:中文識別技術難度高。中文博大精深，不像單詞一樣有特定的含義，不同的語境，不同的口氣，說出來的同一個詞，可能并不是一個意思。并且中文的多音字也繁多，更別說幾十種各地的方言。當然國內領先的語音識別公司已經可以破譯粵語、上海話、四川話等十幾種方言，但還遠遠達不到顧及所有詞語含義的地步。 三:交互模式不成熟。目前市面上搭載的車載語音需要“你好，xx”“嘿，xx”的特定詞匯喚醒，需要一定的反應交互時間，并不能像觸覺控制那樣立即反饋，并且大部分交互的回答語音比較生硬，冷漠，沒有情感變化。 四:誤操作幾率大。即便語音識別的準確率國內已經可以做到最高97%，但實際使用中還是會產生誤操作或者無法識別，并且汽車控制不像手機操作，手機誤操作還可以返回，但汽車作為高速行駛的產品，一旦發生誤操作，嚴重時會影響安全。 總結:語音識別控制技術對于智能汽車有著不可或缺的重要性，一但語音識別技術可以達到精準無誤的地步，智能汽車便會迎來高速發展的時期，距量產也就不遠了。我們也期待著這一天。