在未來移動(dòng)出行的各種可預(yù)見場景中，自動(dòng)駕駛必然是其中不可缺少的一大重項(xiàng)。隨著自動(dòng)駕駛知識的普及，越來越多的人對自動(dòng)駕駛有了一定程度的了解，但是其中的精髓，卻不是三言兩語能夠表述完整的。那么今天我們就來說說自動(dòng)駕駛的關(guān)健所在。我們知道，自動(dòng)駕駛技術(shù)是各種現(xiàn)代化技術(shù)的集大成者，甚至已經(jīng)跳出了傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的范圍，與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等存在著千絲萬縷的聯(lián)系。首先是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，也稱為圖像識別技術(shù)，它是自動(dòng)駕駛汽車感知周邊環(huán)境的基礎(chǔ)性技術(shù)，通過實(shí)時(shí)分析視頻流來識別交通信號燈、行人、路障和路標(biāo)等。同時(shí)，目標(biāo)探測、建模、路徑預(yù)測等工作也是由計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)一肩挑。除了要負(fù)責(zé)感知車外環(huán)境，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還需要分析車內(nèi)視頻流，及時(shí)發(fā)現(xiàn)駕駛員是否有分心等情況出現(xiàn)。此外，它還要進(jìn)行相關(guān)記錄并對其進(jìn)行事件關(guān)聯(lián)性分析。舉個(gè)簡單的例子，如果地上有一個(gè)易拉罐，這種鐵的東西，對于某些傳感器來說，有可能是一個(gè)很嚴(yán)重的問題，因?yàn)樗慕饘賹傩詴?huì)給傳感器的信號轉(zhuǎn)換和傳輸帶來干擾。但通過圖象識別，可以看出它的大小、位置，進(jìn)而能避免這個(gè)問題。因此，我們通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，能夠獲得更加全面、精準(zhǔn)的路面信息，不但能使自動(dòng)駕駛更舒適，更是能夠大大提高行駛過程中的安全性。與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)緊密關(guān)聯(lián)的是數(shù)據(jù)與算法，包括海量數(shù)據(jù)管理、邊緣分析。如今，汽車正在成為人類歷史上最大的數(shù)據(jù)來源，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和傳感器等設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)很輕松就能突破 TB 級別，而這些數(shù)據(jù)必須快速地處理和轉(zhuǎn)化。因此數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)流分析、數(shù)據(jù)比對、分布式計(jì)算和貸款管理等方面的創(chuàng)新已經(jīng)迫在眉睫。邊緣分析的重要性則是在于——未來的自動(dòng)駕駛汽車每秒可能就會(huì)產(chǎn)出數(shù)個(gè) GB 的數(shù)據(jù)并做出上千次判斷，如果車輛不能獨(dú)立完成部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理，而是將所有數(shù)據(jù)都一股腦送到云端并等待后臺(tái)的“總大腦”來反饋，那么其延遲根本無法接受。所以說數(shù)據(jù)保證了各種信息讀寫所需要的空間，算法則能讓車輛在行駛過程中做出最佳選擇。有一個(gè)強(qiáng)大的云計(jì)算能力會(huì)成為數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用分析和運(yùn)營、軟件升級、高清地圖、路徑規(guī)劃、支付、可視化、城市管理與診斷等功能的重要保障，保證自動(dòng)駕駛汽車有最棒的生命周期體驗(yàn)。最后一個(gè)就是3D地圖了，它會(huì)為車輛傳感器和攝像頭提供補(bǔ)充信息，且在增強(qiáng)安全性和便利性上潛力巨大，必將成為未來自動(dòng)駕駛汽車上一個(gè)不可或缺的重要環(huán)節(jié)。對自動(dòng)駕駛汽車來說，地圖必須極端精確且更新及時(shí)。想像一下，如果我們能有無數(shù)個(gè)地圖來源，每輛車都能在路途上搜集數(shù)據(jù)并與其他車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)分享，車水馬龍依然不減，但是道路狀況變得更加井然有序，更加安全可靠，這樣的自動(dòng)駕駛，誰能不愛呢？