人工智能在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用怎么樣？

人工智能在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用非常廣泛且至關(guān)重要。

自動(dòng)駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦在無人類主動(dòng)操作下自動(dòng)安全駕駛。按照美國汽車工程師協(xié)會(huì)的分級，自動(dòng)駕駛分為駕駛員輔助、部分自動(dòng)駕駛、有條件自動(dòng)駕駛、高度自動(dòng)駕駛、完全自動(dòng)駕駛五個(gè)層級。

在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的過程中，需經(jīng)過感知、處理、執(zhí)行三大環(huán)節(jié)。感知環(huán)節(jié)通過不同類型的車用傳感器收集車輛工作狀態(tài)及參數(shù)變化情形；處理環(huán)節(jié)對傳感器收集的信息進(jìn)行分析處理，并向控制裝置輸出控制信號；執(zhí)行環(huán)節(jié)依據(jù)輸出信號讓汽車完成動(dòng)作執(zhí)行，每個(gè)環(huán)節(jié)都離不開人工智能技術(shù)。

定位技術(shù)是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，常用的有磁導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航等。磁導(dǎo)航成熟可靠但成本高，需對道路設(shè)施改動(dòng)大；視覺導(dǎo)航對基礎(chǔ)設(shè)施要求低，被認(rèn)為前景好。

在圖像識別與感知方面，無人駕駛汽車依靠多種傳感器，如雷達(dá)傳感器、視覺傳感器、定位及位姿傳感器、車身傳感器等。其中，視覺傳感器成本低但易受環(huán)境影響，圖像識別是無人駕駛的研究熱點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)也是無人駕駛的關(guān)鍵。通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，汽車能將收集的信息轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)。在無人駕駛汽車收集數(shù)據(jù)后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，再通過多個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

信息共享方面，可通過無線網(wǎng)絡(luò)車與車共享信息，還能進(jìn)行 3D 路況感應(yīng)和自動(dòng)變速。但要對大量信息進(jìn)行有效處理，提取有用信息。

人工智能應(yīng)用于自動(dòng)駕駛有諸多優(yōu)勢，如側(cè)重于學(xué)習(xí)功能，在感知方面依賴成本低的攝像頭，以色列 Mobileye 公司在交通圖像識別領(lǐng)域就做得很好。

不過，自動(dòng)駕駛技術(shù)也面臨挑戰(zhàn)，如法規(guī)障礙、缺少行業(yè)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)、基礎(chǔ)道路狀況不佳、成本高昂、電腦系統(tǒng)安全問題等。但隨著技術(shù)發(fā)展，更接地氣的人機(jī)和諧共駕有望實(shí)現(xiàn)，自動(dòng)駕駛未來或成主流。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）