【太平洋汽車(chē)網(wǎng)】自動(dòng)駕駛汽車(chē)依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒(méi)有任何人類(lèi)主動(dòng)的操作下，自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車(chē)輛。

　　自動(dòng)駕駛車(chē)輛仍有許多任務(wù)面臨巨大的挑戰(zhàn)，需要采用尖端的方法來(lái)解決。取代人類(lèi)的認(rèn)知和運(yùn)動(dòng)能力不是一件容易的事情，還需要很多年的努力。AI需要解決各種不同的任務(wù)，以便實(shí)現(xiàn)可靠和安全的自動(dòng)駕駛。

　　本系列包括兩篇文章，介紹無(wú)人駕駛汽車(chē)得以實(shí)現(xiàn)的AI應(yīng)用，展示其挑戰(zhàn)與成就，另外還探討了與傳統(tǒng)軟件相比AI的本質(zhì)，并在第二篇文章中進(jìn)一步討論了在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署AI技術(shù)的特定挑戰(zhàn)。

　　1.自動(dòng)駕駛車(chē)輛中的AI分析自動(dòng)駕駛車(chē)是汽車(chē)工業(yè)中增長(zhǎng)最快的領(lǐng)域，而人工智能則是自動(dòng)駕駛車(chē)中最重要和最復(fù)雜的組成部分。圖1所示為典型的自動(dòng)駕駛車(chē)構(gòu)成。

　　自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)傳送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的傳感器數(shù)量，以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理的需求可能會(huì)非常龐大。而AI被用于現(xiàn)代汽車(chē)的中央單元以及多個(gè)電子控制單元（ECU）中。

　　由于AI已在機(jī)器人等眾多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，它自然成為自動(dòng)駕駛的首選技術(shù)。人工智能和感知技術(shù)可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來(lái)燃油效率、舒適性和便利性等優(yōu)勢(shì)。

　　開(kāi)發(fā)如自動(dòng)駕駛車(chē)這樣復(fù)雜的AI系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)很多。AI必須與眾多傳感器交互，并實(shí)時(shí)使用數(shù)據(jù)。許多AI算法的計(jì)算量都很大，因此很難與內(nèi)存和速度受限的CPU一起使用。現(xiàn)代車(chē)輛是一種實(shí)時(shí)系統(tǒng)，必須在時(shí)域中產(chǎn)生確定性結(jié)果，這關(guān)系到駕駛車(chē)輛的安全性。諸如此類(lèi)的復(fù)雜分布式系統(tǒng)需要大量?jī)?nèi)部通信，而這些內(nèi)部通信容易帶來(lái)延遲，從而干擾AI算法做出決策。另外，汽車(chē)中運(yùn)行的軟件還存在功耗問(wèn)題。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其對(duì)只依賴(lài)電池充電的電動(dòng)車(chē)而言，這是一個(gè)很大的問(wèn)題。

（圖/文/攝：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 問(wèn)答叫獸）