自動駕駛和ai關系（自動駕駛和ai關系是什么）
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自動駕駛是人工智能的應用嗎
【太平洋汽車網】自動駕駛是人工智能的應用，自動駕駛系統作為代替人類駕駛的解決方案，其設計思路和解決方法背后都蘊含了很多對人類駕駛習慣和行為的理解。
_自動駕駛是通過自動駕駛系統，部分或完全的代替人類駕駛員，安全地駕駛汽車。汽車自動駕駛系統是一個涵蓋了多個功能模塊和多種技術的復雜軟硬件結合的系統。在機器學習、大數據和人工智能技術大規模崛起之前，自動駕駛系統和其他的機器人系統類似，整體解決方案基本依賴于傳統的優化技術。
隨著人工智能和機器學習在計算機視覺、自然語言處理以及智能決策領域獲得重大突破，學術和工業界也逐步開始在無人車系統的各個模塊中進行基于人工智能和機器學習的探索［4-6］，目前已取得部分成果。而自動駕駛系統作為代替人類駕駛的解決方案，其設計思路和解決方法背后都蘊含了很多對人類駕駛習慣和行為的理解?，F在，自動駕駛已經成為人工智能最具前景的應用之一。
自動駕駛硬件系統架構_自動駕駛系統一般是在傳統汽車上進行加裝來構建整個系統。
感知模塊_無人車的感知模塊非常完備，是傳統車輛所沒有的。這部分主要代替有人駕駛汽車的駕駛員的眼睛和“車感”。通常由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和GNSS/IMU組成。_攝像頭主要用于獲取圖像信息，用于識別行人、車、樹、紅綠燈、信號牌，進行定位等。
_激光雷達用于獲取激光掃描反射數據，用于識別行人、車、樹等障礙物，進行定位等。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
人工智能對自動駕駛的作用是什么
【太平洋汽車網】人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。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，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
本系列包括兩篇文章，介紹無人駕駛汽車得以實現的AI應用，展示其挑戰與成就，另外還探討了與傳統軟件相比AI的本質，并在第二篇文章中進一步討論了在自動駕駛領域開發、測試和部署AI技術的特定挑戰。
1.自動駕駛車輛中的AI分析自動駕駛車是汽車工業中增長最快的領域，而人工智能則是自動駕駛車中最重要和最復雜的組成部分。圖1所示為典型的自動駕駛車構成。
自動駕駛車輛對傳送實時數據的傳感器數量，以及對數據進行智能處理的需求可能會非常龐大。而AI被用于現代汽車的中央單元以及多個電子控制單元（ECU）中。
由于AI已在機器人等眾多領域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術。人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。
開發如自動駕駛車這樣復雜的AI系統面臨的挑戰很多。AI必須與眾多傳感器交互，并實時使用數據。許多AI算法的計算量都很大，因此很難與內存和速度受限的CPU一起使用?，F代車輛是一種實時系統，必須在時域中產生確定性結果，這關系到駕駛車輛的安全性。諸如此類的復雜分布式系統需要大量內部通信，而這些內部通信容易帶來延遲，從而干擾AI算法做出決策。另外，汽車中運行的軟件還存在功耗問題。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其對只依賴電池充電的電動車而言，這是一個很大的問題。
在自動駕駛車中，AI用于完成多項重要任務。其主要任務之
一是路徑規劃，即車輛的導航系統。AI的另一項重要任務是與傳感系統交互，并解釋來自傳感器的數據。
顯然，提供一套完整的解決方案來取代方向盤后面的駕駛員是一項艱巨的任務。因此，制造商們開始將問題劃分為更小的部分，并逐個解決，以便通過小幅進步最終實現完全的自動駕駛。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
AI數據對自動駕駛的意義是什么？
在自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力，而數據則是培養自動駕駛AI能力的重要因素，數據標注存在的意義是讓機器理解并認識世界。與其他人工智能應用場景相比，智能駕駛的落地場景相對復雜，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復雜的場景，背后就需要有海量的真實道路場景數據做支撐。
為解決自動駕駛技術場景化落地的AI數據問題，國內AI數據服務頭部企業云測數據，通過提供一站式場景化的AI數據解決方案，來滿足自動駕駛領域高標準的數據需求。在為智能駕駛相關企業提供大規模感知數據的能力同時，可大幅提升數據標注效率，降低AI模型訓練成本，極大地加速智能駕駛相關應用的落地迭代周期，節省大量研發時間和成本。
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