在智能汽车技术飞速发展的当下，车辆安全性能的提升成为行业关注焦点。近日，信息与智能工程学院吉利星睿数据智能产业学院与吉利汽车研究联合推进智能体开发项目，其中关于自动紧急刹车系统（AEB）故障检测的智能体开发课题研究进入合同签订阶段。此项目旨在运用前沿科技，全方位提升汽车主动安全系统的可靠性，为智能驾驶的广泛应用筑牢安全基石。
目前该系统在复杂环境下仍面临故障隐患，如：传感器误判、算法失效等问题，严重影响其功能的稳定性与可靠性。此次合作正是瞄准这些行业痛点，借助智能体技术，力求实现提升 AEB 系统故障检测的效率与精度。
在研究内容方面，项目团队规划了清晰且具有挑战性的任务路径：
1.多传感器测试平台搭建与校准：利用感知智能体技术，构建融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的测试平台。该平台模拟复杂路况下的车辆感知环境，实现不同传感器数据的精准时空同步校准。通过这种多传感器融合的方式，可有效提高系统对障碍物的识别精度与范围，减少单一传感器带来的误判风险，确保 AEB 系统在各种场景下都能准确感知潜在危险。
2.基于诊断智能体的故障检测模型开发：基于诊断智能体，项目团队拟将深度学习的异常检测算法与传统信号分析方法相结合，开发高精度的故障检测模型。深度学习强大的特征提取能力可从海量传感器数据中挖掘潜在的故障特征，而传统信号分析则能对系统运行状态进行实时监测与分析，两者相辅相成，实现对 AEB 系统故障的快速、准确诊断。例如，当系统检测到传感器数据出现异常波动或不符合正常运行模式时，诊断智能体能够迅速判断故障类型与位置，为后续维修提供精准指引。
3.决策智能体构建与算法移植：建立决策智能体，使其能够根据故障检测结果，迅速做出合理决策，如调整刹车力度、发送警报信息等。同时，项目团队期望对算法进行压缩实现车载计算平台的移植，确保整个故障检测与决策系统能够在车辆实际运行环境中高效、稳定运行。
吉利汽车研究院作为国内汽车行业的领军企业研发机构，在汽车工程技术、整车制造工艺以及市场需求洞察方面具有深厚积累。双方此次合作，是产学研深度融合的典型范例，有望将学院的科研创新力与企业的工程实践能力紧密结合，将产业最新技术与理念融入教学，提升教学质量。同时，通过项目研究，教师的科研能力与工程实践能力得到锻炼，有助于打造一支既具备扎实理论知识，又拥有丰富实践经验的 “双师型” 教师队伍，为学院教学科研工作的长远发展奠定坚实基础。
横向课题也为学院带来了丰富且鲜活的教学资源。项目中的实际案例，如故障检测模型在实际测试中的优化过程等，都能转化为课堂教学案例，让学生在学习理论知识的同时，接触到行业一线的真实问题，增强学生对专业知识的理解与应用能力。此外，学院还能将项目成果融入课程体系，使课程内容更贴合产业需求。项目实施过程中，学生有机会参与到实际科研工作中，在导师与企业工程师的联合指导下，完成数据采集、算法调试等任务，这种 “真刀真枪” 的实践锻炼，极大提升了学生的科研实践能力与创新思维，为学院探索 “产学研用” 一体化人才培养模式提供了实践经验，培养出更多符合企业需求的高素质应用型人才。
