人工智能在自动驾驶技术方面的应用

人工智能(AI)是当下最热门的技术，正渗透颠覆每一个可能的行业，汽车行业也概莫能外。人工智能由数据驱动。而汽车趋势朝着自动化、电气化和网联化方向深度演化，越发由软件所定义并由数据驱动。车辆生成的数据为车内AI能力提供着基础保障。进出车辆的数据流动决定了要构建的人工智能的类型。人工智能所在位置的选择赋能不同的应用程序，并解决数据和AI带来的隐私和安全问题。因此，要理解自动驾驶汽车中的人工智能，跟踪汽车在各种AI应用程序的辅助下，通过不同自动化级别导航的过程是很重要的，对于这些应用程序是如何将计算机世界的整套技术堆栈带到汽车上的同样重要。

人工智能的发展过程中，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，其中无人驾驶就是发展过程中的成果。无人驾驶汽车依靠人工智能，视觉计算，雷达，监控设备和 GPS，使计算机能够自主、安全地驾驶汽车，其驾驶过程中无需人为操纵，且系统的精密性能为交通安全提供保障，这是一个高新技术的全能性智能系统。

自动驾驶汽车能够帮助驾驶员判断和选择，即使在没有人介入的情况下，也能实现车辆的操控。当前的自动驾驶系统按照美国汽车工程师协会的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。这五个层级中人工智能所发挥的作用也有所不同，但是都为驾驶者提供有益的驾驶信息，协助驾驶者完成安全驾驶。

自动驾驶这个词最早来自于飞机、列车、航运领域的辅助驾驶系统。它的广义的定义为：自动驾驶是无须人工的持续干预下，用于自动控制交通工具行驶轨迹的系统。按照自动化程度和驾驶员的参与度，国际汽车工程师协会将自动驾驶分为5级。

对于L5级是完全自动驾驶，车辆无需人来控制，且可在所有路况下工作。虽然每个自动驾驶汽车公司都在努力实现L5级，但这是一个很难解决的技术挑战，因为为自动驾驶功能赋能的人工智能(AI)是一个狭义的AI，需要特定路况的训练数据来训练所有可能的人类、其他车辆和其他会穿过车辆路径的物体。这一技术领域被称为感知空间，它的工作原理是利用计算机视觉进行目标检测，并将来自车辆周围多个传感器和摄像头的数据结合起来，以获得道路的图像。L5级在技术上是不可行的，因为需要在每一个城市的每一条道路上，在各种天气和路况下训练自动驾驶车辆，同时为每一个可能穿过车辆的物体进行规划。自动驾驶汽车企业正继续构建L5，同时测试L4(有时是L3)的新商业模式。L3是指需要时，需一名人力司机随时待命，以便控制局面。L3和L4部署在地理围栏的地理区域内，在这些区域内训练自动驾驶车辆。以这种方式进行测试的三种商业模式包括1) 用于消费者通勤的Robotaxi、2) 使用自动卡车运送货物、3) 使用小型自动卡车或送货机器人运送货物的“中间一英里”运输。这些应用中的每一个都是由人工智能驱动的。它们中的每一个都离不开汽车技术堆栈的支持。

自动驾驶技术是一个涉及多个领域的复杂技术，人工智能技术是其中重要的一环。在自动驾驶中，人工智能主要负责实现自主决策和智能感知。其中，自主决策涉及到在各种不同的驾驶情境下，根据各种因素做出最佳的决策。这些因素包括道路情况、交通情况、天气情况、行人和其他车辆的行动，以及其他各种因素。而智能感知则主要负责实现对周围环境的感知，包括车辆和行人的位置、速度、方向等信息的获取和分析，这些信息将为自动驾驶汽车用来做出最佳的决策和行动提供支持。

在自动驾驶技术中，人工智能技术主要由深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术构成。

其中，深度学习是自动驾驶技术中重要的技术之一，深度学习是一种机器学习方法，通过对大量数据的学习来实现各种不同的任务。在自动驾驶技术中，深度学习技术主要用于图像识别、物体识别和行为预测等方面。例如，深度学习技术可以通过对图像和视频数据的学习，实现对不同类型的车辆和行人进行识别，并根据其位置和速度等信息做出最佳的决策方案。

此外，计算机视觉技术也是自动驾驶技术中重要的一部分。计算机视觉技术主要用于实现对图像和视频数据的分析和处理。在自动驾驶技术中，计算机视觉技术主要用于实现车辆周围环境的感知和识别。例如，计算机视觉技术可以实现对道路、车道、路标、交通信号灯等元素的识别和分析，以及对其他车辆和行人的位置和动作的感知。