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[導(dǎo)讀]人工智能(AI)是當(dāng)下最熱門的技術(shù),正滲透顛覆每一個可能的行業(yè),汽車行業(yè)也概莫能外。人工智能由數(shù)據(jù)驅(qū)動。而汽車趨勢朝著自動化、電氣化和網(wǎng)聯(lián)化方向深度演化,越發(fā)由軟件所定義并由數(shù)據(jù)驅(qū)動。車輛生成的數(shù)據(jù)為車內(nèi)AI能力提供著基礎(chǔ)保障。進(jìn)出車輛的數(shù)據(jù)流動決定了要構(gòu)建的人工智能的類型。

人工智能(AI)是當(dāng)下最熱門的技術(shù),正滲透顛覆每一個可能的行業(yè),汽車行業(yè)也概莫能外。人工智能由數(shù)據(jù)驅(qū)動。而汽車趨勢朝著自動化、電氣化和網(wǎng)聯(lián)化方向深度演化,越發(fā)由軟件所定義并由數(shù)據(jù)驅(qū)動。車輛生成的數(shù)據(jù)為車內(nèi)AI能力提供著基礎(chǔ)保障。進(jìn)出車輛的數(shù)據(jù)流動決定了要構(gòu)建的人工智能的類型。人工智能所在位置的選擇賦能不同的應(yīng)用程序,并解決數(shù)據(jù)和AI帶來的隱私和安全問題。因此,要理解自動駕駛汽車中的人工智能,跟蹤汽車在各種AI應(yīng)用程序的輔助下,通過不同自動化級別導(dǎo)航的過程是很重要的,對于這些應(yīng)用程序是如何將計算機(jī)世界的整套技術(shù)堆棧帶到汽車上的同樣重要。

人工智能的發(fā)展過程中,深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和自然語言理解等各方面的突破,其中無人駕駛就是發(fā)展過程中的成果。無人駕駛汽車依靠人工智能,視覺計算,雷達(dá),監(jiān)控設(shè)備和 GPS,使計算機(jī)能夠自主、安全地駕駛汽車,其駕駛過程中無需人為操縱,且系統(tǒng)的精密性能為交通安全提供保障,這是一個高新技術(shù)的全能性智能系統(tǒng)。

自動駕駛汽車能夠幫助駕駛員判斷和選擇,即使在沒有人介入的情況下,也能實(shí)現(xiàn)車輛的操控。當(dāng)前的自動駕駛系統(tǒng)按照美國汽車工程師協(xié)會的分級,共分為:駕駛員輔助、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛五個層級。這五個層級中人工智能所發(fā)揮的作用也有所不同,但是都為駕駛者提供有益的駕駛信息,協(xié)助駕駛者完成安全駕駛。

自動駕駛這個詞最早來自于飛機(jī)、列車、航運(yùn)領(lǐng)域的輔助駕駛系統(tǒng)。它的廣義的定義為:自動駕駛是無須人工的持續(xù)干預(yù)下,用于自動控制交通工具行駛軌跡的系統(tǒng)。按照自動化程度和駕駛員的參與度,國際汽車工程師協(xié)會將自動駕駛分為5級。

對于L5級是完全自動駕駛,車輛無需人來控制,且可在所有路況下工作。雖然每個自動駕駛汽車公司都在努力實(shí)現(xiàn)L5級,但這是一個很難解決的技術(shù)挑戰(zhàn),因?yàn)闉樽詣玉{駛功能賦能的人工智能(AI)是一個狹義的AI,需要特定路況的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練所有可能的人類、其他車輛和其他會穿過車輛路徑的物體。這一技術(shù)領(lǐng)域被稱為感知空間,它的工作原理是利用計算機(jī)視覺進(jìn)行目標(biāo)檢測,并將來自車輛周圍多個傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)結(jié)合起來,以獲得道路的圖像。L5級在技術(shù)上是不可行的,因?yàn)樾枰诿恳粋€城市的每一條道路上,在各種天氣和路況下訓(xùn)練自動駕駛車輛,同時為每一個可能穿過車輛的物體進(jìn)行規(guī)劃。自動駕駛汽車企業(yè)正繼續(xù)構(gòu)建L5,同時測試L4(有時是L3)的新商業(yè)模式。L3是指需要時,需一名人力司機(jī)隨時待命,以便控制局面。L3和L4部署在地理圍欄的地理區(qū)域內(nèi),在這些區(qū)域內(nèi)訓(xùn)練自動駕駛車輛。以這種方式進(jìn)行測試的三種商業(yè)模式包括1) 用于消費(fèi)者通勤的Robotaxi、2) 使用自動卡車運(yùn)送貨物、3) 使用小型自動卡車或送貨機(jī)器人運(yùn)送貨物的“中間一英里”運(yùn)輸。這些應(yīng)用中的每一個都是由人工智能驅(qū)動的。它們中的每一個都離不開汽車技術(shù)堆棧的支持。

自動駕駛技術(shù)是一個涉及多個領(lǐng)域的復(fù)雜技術(shù),人工智能技術(shù)是其中重要的一環(huán)。在自動駕駛中,人工智能主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)自主決策和智能感知。其中,自主決策涉及到在各種不同的駕駛情境下,根據(jù)各種因素做出最佳的決策。這些因素包括道路情況、交通情況、天氣情況、行人和其他車輛的行動,以及其他各種因素。而智能感知則主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對周圍環(huán)境的感知,包括車輛和行人的位置、速度、方向等信息的獲取和分析,這些信息將為自動駕駛汽車用來做出最佳的決策和行動提供支持。

在自動駕駛技術(shù)中,人工智能技術(shù)主要由深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和自然語言處理等技術(shù)構(gòu)成。

其中,深度學(xué)習(xí)是自動駕駛技術(shù)中重要的技術(shù)之一,深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)各種不同的任務(wù)。在自動駕駛技術(shù)中,深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要用于圖像識別、物體識別和行為預(yù)測等方面。例如,深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對圖像和視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對不同類型的車輛和行人進(jìn)行識別,并根據(jù)其位置和速度等信息做出最佳的決策方案。

此外,計算機(jī)視覺技術(shù)也是自動駕駛技術(shù)中重要的一部分。計算機(jī)視覺技術(shù)主要用于實(shí)現(xiàn)對圖像和視頻數(shù)據(jù)的分析和處理。在自動駕駛技術(shù)中,計算機(jī)視覺技術(shù)主要用于實(shí)現(xiàn)車輛周圍環(huán)境的感知和識別。例如,計算機(jī)視覺技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對道路、車道、路標(biāo)、交通信號燈等元素的識別和分析,以及對其他車輛和行人的位置和動作的感知。


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