人工智能在自動駕駛中的應用非常廣泛且至關(guān)重要。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、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操作下自動安全駕駛。按照美國汽車工程師協(xié)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(xiàn)自動駕駛的過程中，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作執(zhí)行，每個環(huán)節(jié)都離不開人工智能技術(shù)。

定位技術(shù)是自動駕駛的基礎(chǔ)，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(shè)施改動大；視覺導航對基礎(chǔ)設(shè)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(huán)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(guān)鍵。通過大量數(shù)據(jù)訓練，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，要進行數(shù)據(jù)預處理，再通過多個步驟實現(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(yōu)勢，如側(cè)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(lǐng)域就做得很好。

不過，自動駕駛技術(shù)也面臨挑戰(zhàn)，如法規(guī)障礙、缺少行業(yè)規(guī)范和標準、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，更接地氣的人機和諧共駕有望實現(xiàn)，自動駕駛未來或成主流。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）