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　　全球最大非營利專業技術學會“國際電氣與電子工程師協會”(以下簡稱“IEEE”)，日前找到通過人工智能神經網絡，判斷汽車當前行駛道路是否安全的全新方法。

　　據了解，這一方法，有望使未來自動駕駛汽車在糟糕天氣下行駛時，變得更為安全。

　　美國交通局此前公布的數據顯示，在2002-2012年的十年間，因為道路濕滑而引起的交通事故達到96萬起，超過4700人因此喪生。道路濕滑占全美因天氣原因引發交通事故中高達74%的比例。

　　美國交通局的數據還顯示，因天氣原因而引發的交通意外，占據所有交通意外事故23%的比例。因此，有無數的工程師和科研人員，都希望找到一種能夠幫助駕駛員判斷道路是否濕滑、安全的駕駛系統。

　　對此，IEEE研發人員在日前嘗試通過分析車輛輪胎噪聲反饋的方式，判斷道路是否過于濕滑。比如，IEEE曾在2014款梅賽德斯-奔馳CLA車型的后胎部位安置一個麥克風，來收集輪胎噪聲反饋，并在波士頓地區的多種路面、多種行駛速度下展開測試。

　　事實上，IEEE并不是首家希望通過聲音來幫助駕駛員判斷道路狀況的機構。西班牙馬德里理工大學早在2014年就嘗試利用支持向量機，來分析輪胎在行駛時發出的聲音，并以此判斷所行駛的道路狀態。

　　然而，西班牙馬德里理工大學的研究人員當時發現，這一方法能夠準確檢測到的道路類型非常有限，同時也無法準確區分諸如砂石掉落到道路上這些沒有關聯的聲音信息。

　　與此同時，日本富山大學研究人員曾在2012年對外展示過一個類似的道路情況判斷系統，只不過該系統是通過圖像，而不是聲音反饋的方式進行判斷。

　　具體來說，該系統要求在汽車上安裝監控攝像頭，并通過查看其他車輛的車燈在道路表面的反光情況來判斷路況。不過，該系統要求道路中必須有其他車輛經過才能夠正常工作，且在大霧、低能見度和大雪天氣的表現非常糟糕。