人工智能在自動駕駛中的應用怎么樣？

人工智能在自動駕駛中的應用非常廣泛且至關重要。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦在無人類主動操作下自動安全駕駛。按照美國汽車工程師協會的分級，自動駕駛分為駕駛員輔助、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。

在實現自動駕駛的過程中，需經過感知、處理、執行三大環節。感知環節通過不同類型的車用傳感器收集車輛工作狀態及參數變化情形；處理環節對傳感器收集的信息進行分析處理，并向控制裝置輸出控制信號；執行環節依據輸出信號讓汽車完成動作執行，每個環節都離不開人工智能技術。

定位技術是自動駕駛的基礎，常用的有磁導航、視覺導航等。磁導航成熟可靠但成本高，需對道路設施改動大；視覺導航對基礎設施要求低，被認為前景好。

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境影響，圖像識別是無人駕駛的研究熱點。

深度學習也是無人駕駛的關鍵。通過大量數據訓練，汽車能將收集的信息轉化為可用數據。在無人駕駛汽車收集數據后，要進行數據預處理，再通過多個步驟實現無人駕駛。

信息共享方面，可通過無線網絡車與車共享信息，還能進行 3D 路況感應和自動變速。但要對大量信息進行有效處理，提取有用信息。

人工智能應用于自動駕駛有諸多優勢，如側重于學習功能，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域就做得很好。

不過，自動駕駛技術也面臨挑戰，如法規障礙、缺少行業規范和標準、基礎道路狀況不佳、成本高昂、電腦系統安全問題等。但隨著技術發展，更接地氣的人機和諧共駕有望實現，自動駕駛未來或成主流。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）