国外公司用人工智能和机器学习开发实时事故分析系统

借助人工智能和机器学习，该系统仅依赖汽车传感器及远程信息处理解决方案，在车祸发生后，能快速生成关于车辆损坏情况、乘客受伤严重程度的综合报告，并第一时间发出救援信息。

　　最近，借助人工智能和机器学习技术，以色列MDGo初创公司研发了一套实时事故分析技术系统。救护人员可根据系统的伤情报告，将伤员送到相应的医院，接受及时和准确的治疗。此举既能避免伤员今后遭受不必要的长期病痛，又能节约医疗费和保险费。

实时事故分析技术系统，资料图

　　据悉，MDGo初创公司成立不足两年。该公司开发的实时事故分析技术系统依赖车辆上现有的传感器以及远程信息处理解决方案，在车祸发生后，系统能快速生成关于车辆损坏情况、乘客身体部位受伤类型和严重程度的综合报告，并自动将报告传递给第一时间响应者（救援人员）和相关医院。

　　公司首席技术官阿维拉希说，借助分析系统的报告，伤者并非要去最近的医院，而是去有合适医生和设备的医院。此外，系统另一个潜在的好处是让救援中心在安排救援时，避免派出过多的人员或设备。

　　实时事故分析技术系统的背后支柱，是现在人们常说的人工智能和机器学习。公司表示，这一系统的工作共分四步：

　　首先，系统将再现事故情景，包括事故发生的机理，车辆速度和撞击角度等；然后，利用车辆现有的与系统相连的传感器，测量车祸期间作用于乘员的物理力数据，包括头部、颈部、胸部、内脏和骨盆的受力。

　　随后，集成了人工智能和生物力学工具的特殊算法将碰撞力等数据转换为乘客受伤类型和严重程度的医学报告；最后，将数据分析报告提供给救援者和医院。整个过程全自动完成，大约需要6秒钟。

　　实时事故分析技术系统能够挽救车祸伤员的生命、降低长期病痛率、节省康复费用、减少责任索赔的数量和规模。值得注意的是，系统仅利用联网车辆中的现有传感器和基础设施，即可生成医学报告实现上述目标，无需在车辆中安装任何额外的硬件。

　　MDGo公司的研发成果得到了汽车制造商的重视，2019年7月沃尔沃汽车公司通过旗下的技术基金投资MDGo，目的在于完善技术以开辟更广阔的市场。而在此之前，韩国现代汽车公司已提供了资金支持。

　　如今，以色列已有25万多辆汽车通过售后设备与MDGo公司的实时事故分析技术系统相连。MDGo公司表示，自今年1月以来，系统已经生成700多起事故的预测报告。公司希望在不久的将来，汽车自身的连接技术能够直接为MDGo提供数据。

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传感器行业分析师，主要从事传感器应用，市场分析等领域，现为传感器专家网专栏编辑。

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