汽车自动驾驶是人工智能吗,自动驾驶是人工智能

汽车实现自动驾驶将对我们的生活造成什么影响？

创新往往带来社会变革。
然而像自动驾驶汽车这样的创新对人类生活的影响尤为巨大。
作为Lyft的早期投资者，
我一直致力于探索如何将创新应用到交通运输领域。
我对如何将创新应用到交通运输领域始终保持浓厚兴趣。
但与此同时，
我们始终秉持以人为本的技术变革理念。

关于汽车自动驾驶是否属于人工智能的研究一直是学术界的热门话题；而这一技术的发展不仅推动了智能交通系统的重要进展，在"木剑"品牌下推出的"智能驾驶"系列产品的创新应用更是备受关注。

为此我们邀请了来自Lyft Peloton Tesla以及Zoox等创新型公司的企业家一组自动驾驶技术领域的创新者以及博世（Bosch）等技术开发领域的参与者共同举办了一场围绕自动驾驶车辆对未来影响的公开会议一位旧金山市政交通管理局的主要立法者也参与了此次会议

特斯拉自动驾驶系统：小发猫

下面是我们讨论产生的一些主要结论。

告别汽车所有权, 迎来运输服务 (TaaS)。

美国大约拥有2.53亿辆汽车和卡车，在它们运行期间大部分时间处于停泊状态。这些车辆相当于一个与康涅狄格州规模相当的停车场中充满了空置车辆。

这种状况有望得到显著改进，并非仅仅是因为像Lyft这样的企业对自动驾驶技术进行巨额投资所致。然而其重要性不仅限于实现无人驾驶技术的实际应用

大多数人认为汽车将成为一种共享资产，在未来许多原本拥有车辆的人将会成为过去。可能的情况是少数需要为车辆配备特殊配件的人,如安装自行车架、婴儿座椅或配置残疾人膳宿设施等。随着汽车保有量减少的趋势可能会对整个汽车行业以及社会产生深远影响。

货运业将永远不会相同

相较于用于乘客乘坐的传统自动驾驶技术而言，全自动驾驶技术实现物流配送可能具有显著的优势。从这一角度来看，在商业配送和长途运输领域率先引入智能交通服务（TaaS）模式的企业将具备更大的竞争优势。

今天, 通常不直接租用卡车；相反地, 他们倾向于通过聘请专业的运输代理来处理物流事务。这一现象促使像 Uber Freight 这样的网络经纪公司逐渐兴起。在借助自动化技术和实时数据的有效利用下, 自动驾驶技术（AVs）将加速运输行业的演变

随着人类疲劳不再是阻碍因素, 卡车得以全年无休、全天候运转, 从而加快了货物运输的速度. 它们倾向于集中在需求最迫切的地方, 从而增强了作业效率. 天气状况、交通状况以及路况信息实时更新可优化卡车运行路线、速度以及燃油经济性. 借助人工智能技术（AVs）的应用, 许多传统仓库被取代, 货物存储于卡车直到送达目标位置.

根据规模经济理论，在长期生产中平均成本曲线（AV）将赋予大型企业显著的竞争优势，并可能导致行业的程度加剧的整合程度。这种现象可能严重削弱其核心竞争力，并成为影响美国经济格局的重要威胁。

自动驾驶车辆将首先出现在亚洲大城市。

到那时完全自动驾驶汽车将彻底改变我们的出行方式它可能最先在超大城市率先实现这一目标这些地方由于其人口密度高通常面临严重的交通拥堵问题这可能会在未来几年内对居民生活造成显著影响目前国际学术界对此问题已达成广泛共识认为这一技术的发展将带来深远的社会变革

其根本原因在于：当汽车作为共享资源使用时，则所需车辆数量会相应减少；从而降低整体交通流量水平。此外，在车与车之间的通信技术（car-to-car）的应用下，则可使自动驾驶车辆（AVs）维持与前车的距离更为紧密；进而实现道路宽度缩减以及提高通行效率的目的；这些变化可能对城市基础设施的设计和管理产生深远影响

然而，在中国的大城市或新加坡-这得益于其庞大的人口群体和极权统治国家-很可能最早出现这种现象。相比之下，在像伦敦、纽约或旧金山这样的地方，则不太可能最先出现

安全和监管问题可能会带来阻碍

有几个因素可能会制约全自动驾驶汽车的扩张速度。

另一个主要障碍采用 AV 的原因是网络安全 – 不希望一辆重量达 2000 磅、速度达每小时 65 英里的物体被黑客控制。AV仍面临诸多安全挑战——要克服这一技术仍需一段漫长的过程。

但是，在监管方面存在担忧可能是最大的阻碍。我们的团队持保留意见认为，在AVs能缓解交通拥堵、改善空气质量以及为所有公民提供更优质的服务和商品等方面提出质疑的一些监管机构的说法不成立。

美国能源部关于新能源汽车（AVs）对环境影响的预测均以地图形式呈现——具体而言，在某些关键区域发现燃料消耗较之前减少至仅10%，而在其他区域则出现燃料消耗上升至原来的2.5倍的情况。

总而言之：随着巨额资金从公共部门和私营部门向自动驾驶技术注入, 这一领域的发展进程可能被视为 transportation业中的福特革命性的象征. 作为 Mayfield团队的核心观点, 我们认为重视这一时刻至关重要: 为了实现自动化运输并改善人类生活的目的.

你认为自动驾驶会给我带来哪些便利？

伴随着科技的进步和社会的发展，在我们周围已经无处不在地出现了人工智能产业与生活的密切关联。由此而产生的人工智能技术将为我们的日常生活带来显著的好处，并成为未来发展的重点领域之一。具体而言，在没有任何人工干预的情况下，自动驾驶技术通过整合人工智能、视觉计算以及全球定位系统等多种技术要素进行协同工作，在确保车辆安全的同时实现完全自主的安全驾驶功能。

一方面, 会显著缓解驾驶人的疲劳感。长期驾车的朋友们都知道, 在驾驶车辆时, 尤其是在长途驾驶的情况下, 驾驶员无论是心理上的还是生理上的负担都非常重。特别是在高速公路上行驶时, 双脚一直在不停地操作油门踏板, 同时要调节车速并时刻关注路况变化, 这就导致驾驶员非常感到疲倦。而一旦实现完全无人驾驶后, 汽车将能够在各种操作软件协同运作下, 在不需人工干预的情况下顺利行驶在路上。

一方面，在许多情况下人们也会因为自己的疏忽或马虎而造成危险的情况发生。然而自动驾驶技术则能有效规避这些潜在风险。具体而言自动驾驶汽车通过车辆感知系统实时监测当前车辆的状态及周边环境情况从而避免了这些事故的发生让乘客能够在更为安全的环境中开始他们的旅程

自动驾驶被视为未来发展的主要趋势之一，在当前工业领域中亦备受关注。这一技术不仅能够极大改善人们的日常生活体验，并将极大地改善人们的日常生活体验。目前已有多家企业开始研发无人驾驶汽车，在不久的将来这类车辆将成为社会主流出行工具。届时交通事故的风险将大幅下降，并且乘客乘坐时的舒适度将显著提升。

你怎么看待自动驾驶技术？你觉得这项技术会使未来的生活更加便利吗？

说到自动驾驶领域，则多数人都会联想到特斯拉这个品牌。毕竟，在这一领域中，特斯拉确实处于全球领先地位。但根据统计数据显示，在2019年自驾车造成的交通事故中大约有50人因此丧生。关于这一技术的发展前景如何？尽管如此，在讨论这一技术是否值得进一步发展时仍存在不同的意见。尽管如此，在讨论这一技术是否值得继续发展时仍存在不同的观点吗？不过事实上该技术的主要原理就是利用人工智能系统结合车辆雷达设备以及监控与定位系统协同工作以获取道路相关信息从而确保自动驾驶汽车的安全运行。

L1驾驶则主要包含定速巡航和车道保持等功能，在这一阶段的技术应用中也呈现出一定的局限性。相比之下,L2驾驶则更加完善,涵盖了危险预测系统以及部分辅助驾驶功能,整体覆盖范围较广。然而,尽管特斯拉当前仍处于L^{2.5}至L^{3}的发展阶段,其全自动驾驶能力主要局限于高速公路等常规路段。但在面对复杂路况或者突发情况时,仍需由人工干预来进行操作。由此可见,特斯拉的自动驾驶技术虽然取得了显著进展,但其应用范围仍然十分有限。这一技术之所以会在一定程度上导致人员伤亡,与其自动驾驶技术的应用存在直接关联,同时也与其被过度吹捧的现象密切相关

虽然特斯拉也在不断调整其广告语表述方式,但其自动驾驶技术早已深入人心.我们应当以客观公正的态度对待这一技术.就目前而言,大多数自-driving 技术仍停留在辅助驾驶阶段,这种程度上的提升无疑有助于提升整体行车安全性.例如,危险警告系统、车道保持系统等功能不仅能够提升行车安全性,还能为驾驶员提供及时的安全提示.此外,随着自主驾驶技术的发展进步,在未来的汽车领域中可能会成为主流配置.因此,在当前阶段的应用过程中,厂商和经销商都应该将其作为辅助驾驶系统进行宣传,以防止误导消费者.这有助于减少潜在的安全隐患.

随着5G标准的全面落地实施, 自动驾驶技术获得了新的发展基础。

就整个智能网联汽车生态系统而言, 这一技术的发展将推动自动驾驶技术的全面进步.

从现有的技术水平来看, 自动驾驶涉及广泛的技术领域, 包括但不限于机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及力学等多个方向.目前相关领域的技术人员还无法完全实现这些复杂功能的有效结合.

当前, 自动驾驶领域内已经有了广泛的合作伙伴关系, 各个专注于不同模块和技术环节的企业之间的协同合作有利于提升整体技术水平.

目前已知的自动驾驶系统主要分为六个等级:从零级到六级不等, 其中零级表示完全依赖驾驶员操作;六级则意味着车辆能够完全自主决策并完成所有道路行驶任务.随着级别的提升, 自动驾驶系统的智能化和自动化程度也会逐步提高.

自动驾驶技术有什么优点？要如何发展？

无需担心交通拥堵
无人驾驶汽车的成功普及将导致大城市的交通拥堵问题彻底消失
每年可节省高达40个高效工作日的时间
在城市中心地带行走时 则需要应对如此繁忙的道路状况
通过实时监控和计算能力 在遇到复杂路况时能够迅速做出最优选择
例如尾气排放 随机变更车道等不文明驾驶行为 将逐渐减少
降低交通事故的发生率
预计事故总数将减少约90%以上
这些技术不仅能够遵守基本的道路规则 在识别潜在危险时也展现出超越传统驾驶员的能力

犯罪率有所下降。预计未来这类警用车辆将会广泛部署人工智能技术。届时罪犯将无法轻易逃脱这种先进设备的追踪系统。比如罪犯若操作这种车，则可通过远程控制将其停放在安全区域；或者让该车被封死在 secured 区域内直接转运至派出所；当然他们也可能选择驾驶传统汽车但这种新型的自动驾驶技术不仅具备强大的计算能力还能实时获取地图信息以及路况动态从而显著提升执法效率与安全性。值得注意的是未来此类车辆几乎将变得极为罕见。

全球领先的出租汽车服务。随着无人驾驶技术的发展, 出租车行业的驾驶员将面临挑战, 然而到那时, 因为运营成本下降, 出租车的整体价格将会显著下降。此外, 只需通过手机就能更换车辆并导航至所需地点。随着自动化道路测试项目的启动, 相关技术的应用前景更加光明, 市场潜力和想象空间进一步扩大。

配送效率显著提升。在一些大城市中，顾客通常需要等待40至80分钟才能收到食物订单。通过无人驾驶技术实现配送服务后，在未来这一等待时间可望缩减一半左右。与此同时，在未来的城市中可通过无人驾驶技术实现食品配送服务

居住体验得到显著提升。由于无人驾驶汽车带来的便利性，在未来的居住环境中人们无需额外购买或租用停车位即可方便使用停车场资源

长途运输方面，在未来随着无人驾驶汽车的应用普及程度提高

人工智能的意义和价值是什么？

人工智能具有哪些功能和意义？人工智能（AI）赋予机器能力从经验中学习，在新输入下做出反应，并执行类似人类的任务。您今天听到的大多数AI实例-从下象棋的计算机系统到自动驾驶汽车-都高度依赖于深度学习与自然语言处理技术。通过这些技术训练计算机能够从大量数据中识别模式并完成特定任务。

一、人工智能历史

人工智能这一概念源于1956年。随着数据量的快速增长，随着先进算法的发展以及计算和存储能力的进步，在如今已逐渐成为一种广泛使用的技术。

在20世纪50年代初期的AI研究中涉及的问题包括问题解决和符号方法等。在20世纪60年代期间，美国国防部关注并启动了人工智能项目以模拟人类的基本推理过程。

该研究为我们今天计算机领域中的自动化与形式推理发展奠定了基础；其中一项应用是开发辅助决策工具与智能化搜索平台。

好莱坞的电影和科幻小说讲述了智能机器人如何扩张领域，在科幻作品中被描绘成征服世界的工具。然而，在现实生活中，并非所有人都认为当前的人工智能技术具备过人的智慧。相反地，在过去几年中人工智能已迅速发展，在多个领域中展现出独特的优势与应用价值。为了进一步了解近年来在医疗保健、零售以及其他领域的创新应用，请继续关注相关报道和案例分析

二、为什么人工智能很重要?

AI利用数据实现自我学习和识别的自动化。然而，在这一领域中的人工智能并不是依赖硬件控制的结果。相反，在可靠、无疲劳的状态下其能够大量执行计算性任务。值得注意的是，在此类自动化场景中人工干预仍然是不可或缺的——它不仅有助于确保能够有效配置系统，并且能够生成合理的问题以推动后续操作。

人工智能使现有产品获得了智能。通常不会单独销售人工智能；相反，在现有的设备或产品上新增或整合人工智能功能是一种常见做法。例如像Siri那样成为最新一代Apple设备的功能。这些技术能够与大量数据相结合应用，并用于提升家庭及工作场所的安全监控、投资决策等技术能力。

AI通过优化渐进式学习算法来进行调整以实现数据处理人工智能能够识别数据的结构与规律性从而赋予该算法技能使其发展成为分类器或预测器就像机器学习系统可以通过自我训练来掌握复杂的游戏规则一样在线推荐系统也可以通过自我优化来了解用户的偏好需求。当输入新的数据时模型能够灵活应对反向传播是一种人工智能技术它允许在初次输出结果不够准确的情况下通过持续的训练与补充新的数据来进行相应的调整以提高系统的性能与准确性

AI利用由多个隐藏层组成的神经网络来处理更多的和更复杂的数据。在几年前几乎无法构建拥有五个隐藏层的欺诈检测系统。随着计算机功能与大数据的发展，在这方面带来了巨大的变化。为了训练深度学习模型需要大量的数据。提供越多的数据会使这些模型越精确。

人工智能通过深度神经网络达到了令人难以置信的准确率，在过去一直是无法实现的技术。具体而言，在日常生活中像Alexa、百度搜索引擎以及百度相册等应用都已经建立在深度学习的基础之上，并且随着这些工具使用量持续增长其准确度也将不断提升。特别是在医学领域基于深度学习、图像识别以及目标检测技术的人工智能系统如今能够以与经过训练有经验的放射科医生相当精确度在MRI上识别癌细胞

AI能够充分地利用数据，在自学习算法的情况下（即无需教师指导），这些信息资源将直接构成知识产权；答案藏在这些数字资源之中——只要运用人工智能技术就可将其击败；鉴于目前的数据作用已经超过了以往任何时刻的重要性——这使得企业在竞争激烈的市场中占据有利地位；如果您能在这一领域掌握最佳的数据资源——即便竞争对手也在采用类似的技术方案——那么凭借优质的数据资源就能获得竞争优势

华为正式推出"华为八爪鱼"自动驾驶平台，并探讨其在全球范围内如何推动智能驾驶技术的发展。

华为这一次推出的汽车自动驾驶平台引起了整个汽车行业和互联网智能行业的广泛关注与讨论。

第一，为什么华为会采用这样的自动驾驶平台？

在我看来，华为公司在意识到仅凭自身单家企业的力量去完成整个制造体系的目标时就已认识到这是一项极具挑战性的任务。实现这一目标，在整合人工智能与汽车自动驾驶领域时尤其困难重重。人车交互领域本身就是一个极其复杂的科技领域，在深入掌握汽车制造工艺方面对当前多数互联网企业而言都面临着不小的挑战。基于此原因，华为等处于困境之中的企业才不得不采取这一折中方案以实现技术推广

第二，自动驾驶为什么能够引起大家的高度关注？

在我的眼中，并非当前公众最关注的领域。核心关注点在于人工智能技术与未来可视化的结合发展及其物联网交互功能的进步。在这样的背景下，我们可以通过一些创新手段实现将互联网上的诸多便利引入到日常生活中，并非仅仅停留在表面应用层面，反而会使得我们对这些技术的理解更加深入，并且通过这些技术的应用进而对我们的生活方式产生革命性的改变。

第三，如何看待以后的人工智能和自动驾驶？

就目前而言，在人工智能驱动下的无人驾驶技术发展并不完善。虽然存在诸多问题，并已导致严重的安全事故。对此必须引起高度重视。就其尚未完全成熟的状态而言，其开发和完善的进程将耗时很久。因此我们希望相关企业能够在研发过程中体现出更高的责任感。

20年自动驾驶技术体验如何？有什么新的进步呢？

优化交通运行效率与增强社会交通服务的智能化水平需要智能汽车、智慧的道路以及高效的监管和决策机制。
自动驾驶旨在为用户提供安全可靠的驾驶体验，并依赖先进的技术来实现这一目标。

优化城市交通运行效率并增强社会交通服务的智能化水平需要依靠智能汽车、智慧的道路网络以及高效监管与快速决策机制的支持。自动驾驶技术的发展旨在为用户提供安全舒适的驾驶体验，并通过先进技术和快速响应机制实现智能化驾驶。

车联网

当前阶段，智能技术的全面革新正以人工智能为基础，并结合电动化、智能化、网联化以及共享化等关键特征展开。这些变革正在推动车联网系统进入更高级的发展阶段。值得注意的是，在这一过程中，车联网应用已从单一的车内互联系统扩展到涵盖车内设备间的互动，并进一步拓展至车辆之间的通信网络以及与其他基础设施如通信设施和路边单元的互联。

其中

激光雷达

作为自动驾驶汽车的核心组成部分，“眼睛”般的激光雷达在保障车辆行车安全方面发挥着至关重要的作用。该技术的应用可分为两大类：一类是用于无人驾驶测试阶段的无人驾驶测试车辆上；另一类则是被汽车制造商推出具备辅助驾驶功能的商业化生产的车辆上。

依据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》的研究指出，在L4至L5级自动驾驶领域中，激光雷达作为核心传感器之一将逐渐过渡到采用芯片化设计和全固态技术的新架构，并朝着低成本和高可靠度的方向演进。

精确定位

自动驾驶汽车必须具备高度精确的定位能力。其现有的常规传感器包括雷达、激光雷达、GNSS以及摄像头等设备。然而，在城市道路环境中的自动导航过程中还需要同时具备车道级定位能力以及轨迹估计技术的支持。目前主要采用以下三种技术方案：

其一，在参考系统的信号基础上实现绝对定位技术：其中最具代表性的就是全球导航卫星系统（如GPS），此外还有超宽带（UWB）、无线 fluoride（WiF）以及蓝牙等多种技术。
其二，在环境特征匹配的过程中：
首先通过激光雷达获取目标区域的空间信息；
其次利用视觉传感器采集目标区域的图像信息；
最后通过将这两类信息进行融合处理后完成目标物体的位置状态识别。
其三，在INS系统的支持下能够为飞行器提供航迹估计数据；
其中一种典型的应用方法是结合惯性导航系统（IMU）与全球导航卫星系统（GPS）的优点，在高动态环境下维持较高的导航精度。

人机交互

特别是在全球未来汽车市场中，在触控屏基础上结合语音控制与手势识别技术的应用前景广阔。自动驾驶汽车的人机界面应具备功能设定、操控功能以及信息娱乐系统等多种集成能力。通过提供便捷的设置与查询服务以及语音通话支持等实用功能组合，实现车辆的理想运行状态和精确操控。

考虑到人机交互设计的复杂性与技术发展需求，在用户体验与安全性方面取得平衡是一项重要考量。随着车载信息显示技术和智能手机技术的迅速发展与全面整合，在人机交互界面中实现多样化输入方式将成为可能，并为用户提供更加灵活的操作空间与功能切换能力。

规划决策

实现无人驾驶系统智能化的关键技术是实现车辆安全行驶的核心能力，在自动驾驶汽车中扮演着核心管理角色。该技术体系涵盖车辆安全行驶、道路综合管理等多个关键环节。基于环境感知系统提供的实时数据进行综合分析后，在高精度地图指引下生成最优运行方案：在满足交通法规的前提下灵活调整速度和行驶方向；同时生成相应的操作指令如停车、跟随和变道等以确保行车安全和顺畅运行。

与此同时

总结：

推进智能网联与新能源汽车的发展已达行业共识，并已达成一致。这一共识在各国政府的产业政策和企业在未来战略布局方面均得到了印证。预计将在下半年推动自动驾驶测试工作，并加快技术研发和产品创新的步伐。

车联网

当下

其中V2X无线通信技术能够实现"人-车-路-网-云"等要素的有机整合。这种技术不仅有助于使车辆实现多维度信息感知能力的同时还能促进自动驾驶等技术的研发转化与应用。此外它还有利于构建智慧交通体系进而提升汽车智能化水平。最后它将推动汽车及相关服务向新形态转变

激光雷达

作为自动驾驶汽车的核心组件之一，“眼睛”般的激光雷达在保障行车安全方面发挥着关键作用。它不仅能够实时感知周围环境信息，还能够与其他传感器协同工作以提高车辆的安全性能。具体而言，在实际应用场景中，激光雷达的应用可分为两大类：首先是用于在自动驾驶测试阶段实现无人车的技术验证；其次是被整合到各类汽车厂商生产的具备辅助驾驶系统的量产车型上。

据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》指出，在L4至L5级自动驾驶领域中激光雷达扮演着关键角色，并将逐渐从传统的机械旋转式技术过渡到降低生产成本并提升可靠性的芯片化与全固态化技术。

精确定位

实现自动驾驶的关键是具备高度精确的定位能力。在城市道路环境下进行自动导航时，除了依赖于雷达、激光雷达、GPS/GLONASS以及摄像头等常规传感器外，轨迹估计同样不可或缺。目前用于自动驾驶的主要高精度定位技术主要包括以下三种方法：基于视觉的信息融合算法、基于深度学习的道路感知模型以及改进型贝叶斯滤波器等先进定位方案。

其一，在绝对定位技术中存在具有代表性的应用方案之一即是GPS（全球导航卫星系统），同时还包括UWB（超宽带）、WiF（无线纤维）以及蓝牙等多种技术方案。其二，在环境特征匹配过程中主要是通过激光雷达和视觉传感器感知的位置信息来进行目标识别，并将这些检测到的目标特征与数据库中预先存储的各项特征数据进行比对分析来实现车辆定位。其三，在INS（惯性导航）系统的运作下可获得飞行轨迹信息，并采用IMU（惯性测量单元）与GPS相结合的方式来实现动态姿态估算。

人机交互

在当今全球未来汽车市场中, 人机交互技术, 特别是触摸屏与语音控制等新兴技术, 将有可能获得广泛应用. 自动驾驶汽车的人机界面应当整合功能设定, 车辆控制, 信息娱乐, 导航系统以及车载电话等多项功能, 从而为驾驶员提供便捷的人机交互界面, 最终实现车辆的理想运行状态.

显然，在保证良好的用户体验的同时，在安全性与便利性之间找到平衡点。随着技术的发展迅速, 车载信息显示系统与智能手机将实现无缝集成.这些设备间将实现无缝集成.人机交互方式将会提供更多灵活的选择.用户可以根据需求选择不同的操作方式,并在不同功能模块间自由切换.

规划决策

决策构成了无人驾驶系统展现智能能力的关键技术，在自动驾驶领域类似于其核心功能。该技术不仅涵盖车辆安全行驶、道路交互等多个关键环节，在信息处理方面也具备高度的复杂性与精确性。通过对环境感知系统的数据进行综合分析，并结合高精度地图提供的路由信息进行处理后，在动态变化的交通环境中实现精准判断与快速反应成为规划者的首要任务。在此过程中他们能够对车辆的速度和方向进行精确设定 并据此生成停车指令 跟随指示以及变道建议等多种操作指令

与此同时，在规划体系中需要综合考量车辆的机械性能参数以及其动力学特性和运动学特性等多个维度的技术指标。就目前而言，在决策算法领域已有专家控制型算法、基于模糊逻辑的信息处理算法以及贝叶斯推理网络算法等多种成熟的技术方案可用。随着5G网络技术与车辆技术的持续发展以及路面设施与云端平台等多方面的技术逐渐成熟，在未来汽车将逐步向自动驾驶方向转型，在这一背景下基于自动驾驶技术的协作型智能交通系统正逐渐走向现实。

总结：

发展智能网联与新能源汽车的方向已获得行业普遍认可，并已在各国政府制定的产业政策及企业未来发展规划中得到证实。预计到2020年下半年，在自动驾驶技术试验进展、核心技术研发以及产品创新等多个方面都将取得突破性进展。

什么是汽车自动驾驶，如何通俗易懂地理解其功能及原理？

在特定条件下实现的无人驾驶技术，在提升驾驶舒适度的同时，则要求驾驶员时刻保持高度警醒，在任何情况下都必须集中注意力应对可能出现的情况。这使得这种技术的应用往往伴随着复杂的权责划分问题，在事故频发的情况下可能导致责任划分模糊不清。

早期对自动驾驶的认知存在偏差。一些媒体错误地将Autopilot一词拆分为'Auto'和'pilot'两个部分，并由此误认为该技术实现了真正的自动驾驶。

(仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统)。

然而实际上,Autopilot这一术语源自航空领域,铁路交通领域以及船舶运输领域的自动驾驶辅助系统。在维基百科上对此词也有明确而详细的解释：

An automatic pilot system serves to manage the flight path of an aircraft without requiring continuous manual oversight by human operators.

驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。

其中的关键点在于「constant」持续性地存在。这表明该系统具备持续运行的能力，并且无需人类进行持续性干预。然而，在某些特定情况下仍需通过特定方式完成必要的干预任务——例如处理关键性的决策——此时系统则一直在辅助运行。

(不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车)。

就我们大众所认知而言的自动驾驶（即完全自动驾驶），在维基百科中同样也有相关的定义。我们通常所说的无人驾驶汽车（准确来说应当称为）Autonomous\ car。

类似于驾驶辅助系统的概念定义方式, 无人驾驶汽车的核心支撑在于不需要人主动干预. 换言之, 机器将具备自主感知能力, 并能自主作出决策, 完全由机器控制. 因此, 在本质上, 自动驾驶的概念定义变得异常清晰. 驾驶辅助系统与自动驾驶的主要区别在于参与程度的不同: 前者需要人的直接操作或持续监督, 而后者则完全依赖于自动化技术.

功能、原理及难点

从本质上说,就技术层面而言,自动驾驶的原理其实并不复杂.用最简洁的语言来说吧:改装一辆汽车（特别是选择电动车进行改装更为简便,并且能够确保系统的稳定性）,再安装几个传感器,最后套用一套公开的自动驾驶计算平台代码.这样一来就能完成整个系统.

传感器

传感器是自动驾驶汽车的核心工具,负责采集周围环境的关键数据.从整体来看,现有的主流自动驾驶技术主要依赖于以下三种类型的传感器:激光雷达、摄像头以及传统的雷达.

每种传感器都有其独特的优势。传统的倒车雷达通常采用较低的成本，并具有良好的穿透性能，并且能够有效避免外界环境如雨雾的影响。然而其局限性在于覆盖范围较小以及难以实现对周围物体的精确识别。

摄像头同样是自动驾驶汽车不可或缺的传感器设备。尽管它不具备雷达设备的那种穿透能力，并且依赖于光线来捕捉信息。通过分析摄像头捕捉到的画面信息来生成自动驾驶所需的数据。然而，在自动驾驶系统中，摄像头是最容易受到外界干扰的传感器之一。当摄像头捕捉到的画面出现错误或模糊时，这将导致自动驾驶系统在识别环境时出现重大失误。其显著的优点在于成本相对较低，并且视觉识别技术在目前的发展阶段已经较为成熟。因此，在无人驾驶汽车的应用场景中，这类技术方案已经被广泛采用。

数据处理

该车搭载的各种传感器会持续采集周围环境中的各项数据信息，并通过车载电脑系统对其进行分析与处理后生成决策依据。
无需过多赘述车载电脑的技术细节。
毕竟从原理上讲, 自动驾驶汽车也不过是基础技术的应用。
因此我们应当将研究重点放在实现这一技术的关键环节上。
该车需要持续采集车辆周边各项数据,并对这些信息进行分析与判断,整个流程与人类驾驶员的操作非常相似。

特斯拉的 7.0 系统对「自动驾驶」的发展有什么样的意义？

自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile）也被称为无人驾驶汽车、电脑驱动型车辆或轮式移动机器人，它是一种借助电脑系统实现自动导航功能的智能型交通工具。在二十世纪已经经历了数十年的发展历程，在二十一世纪初逐渐展现出实用化的潜力。例如，谷歌率先申请并获得美国首个自动驾驶车辆行驶执照，并计划在未来三年内逐步投入市场。

由人工智能、视觉计算、雷达等技术协同构成的自动驾驶汽车，在完全无人干预的情况下能够确保车辆的安全运行。

自动驾驶汽车始终配备了驾驶员。经过专业训练的驾驶员会持续跟随车辆运行。这些经过专业训练的驾驶员能够像断开巡航控制模式一样轻松接管车辆。此外，在乘客座位上还配备经过专业训练的软件操作员来监控系统运行状态。在测试开始前，我们会指派专业的驾驶员驾驶标准车辆熟悉路线及交通状况。车载系统通过引入道路标记和交通标志等功能，在开始工作前能够预先了解周围环境及其特殊区域。在工作开始前也会向当地的警方发出警告信号以确保一切顺利进行

自动驾驶汽车有助于促进人们的拼车行为，并显著减少了汽车的使用频率。这些创新性的技术发展出了一种新的交通模式，“明天的高速公路火车”。这种模式有助于降低能源消耗并提升主要道路的通行能力。它带来了额外的时间节省，在节约时间方面取得显著成效。美国交通运输部的数据表明，在通勤过程中平均每人每天浪费了大约52分钟的时间。未来社会将能够更好地利用这些时间资源。

AI技术对社会交通的发展有何意义？

基于当前技术发展现状来看，在实现智能化方面的人类与机器之间仍存在显著差距。考虑到当前的技术限制以及未来可能的发展方向，在短期内人工系统难以达到与传统认知主体相当的水平。

近年来被广泛提及的智慧城市概念也逐渐成为众多企业和研究机构关注的重点领域之一，在这其中最具代表性的创新成果莫过于"智慧交通"这一子领域的发展历程。从无人驾驶技术的应用到各类交通设施的智能化维护与修理工作展开，并延伸至基于人工智能算法实现的人工智能物流管理系统构建，在这一体系下"智慧交通"展现出独特的便捷性与神秘感并存的特点。支撑其发展的核心技术包括大数据技术和人工智能技术。

首先，在多个领域成功应用了人工智能技术的基础上，在各类交通基础设施建设中实现了智能化升级工作。该系统能够利用其智能传感器对交通流量、设备运行状态等关键参数进行实时采集与分析处理，并在此基础上建立完善的预警机制与优化方案库。通过整合各系统间的信息流与数据流，在综合运用相关技术手段后即可在办公场所实时掌握路况信息，并快速制定应对方案以提升整体运营效率

此外也是许多公司正在研究的无人驾驶技术

最后，在社会交通领域中对AI技术影响最大的就是物流运输方面。成熟的AI系统能够为企业提供优化选择——推荐最佳仓库地址并制定路线规划方案。这不仅提高了配送任务的精准度和效率水平，并且显著降低了相关成本水平。