自动驾驶汽车正在彻底改变出行方式。人工智能AI在自动驾驶车辆中的应用包括传感器数据处理、路径规划、路径执行、监测车辆状况和驾驶数据收集和分析。
1 前言
在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正在彻底改变各行各业，其中最突出的领域之一就是汽车行业。将人工智能融入自动驾驶汽车，正在重塑我们对出行的认知，带我们进入了一个安全、高效、便捷的新时代。
我们将很快在日常生活中看到自动驾驶汽车。自动驾驶车辆执行的许多操作都基于传感器信息和一些人工智能算法。车辆需要收集数据、规划轨迹和执行轨迹。这些任务需要非传统的编程方法，并依赖于机器学习技术，而机器学习技术是人工智能的一部分。
2 AI在自动驾驶汽车中的应用
传感器数据处理
在自动驾驶车辆运行过程中，传感器会采集海量信息。AI需要能够实时理解和处理传感器采集的海量数据流。其中一项主要任务就是检测和识别车辆前方和周围的物体。人工神经网络（ANN）是这一任务通常使用的算法。神经网络包含许多层，其中包含许多节点。深度神经网络如图所示。
深度神经网络
视频数据分析使用机器学习算法，使用神经网络来对物体进行分类。AI可以并行处理数据，从而加快决策速度。每个传感器单元都可以使用不同的人工智能算法，然后将结果传递给其他单元或中央处理计算机。
路径规划
路径规划对于优化车辆轨迹和改善交通状况非常重要。这有助于减少延误，避免道路拥堵。它是一项动态任务，路径规划是一项非常适合人工智能算法的任务。
路径执行
在规划好路径后，车辆能够通过检测物体、行人、自行车和交通信号灯来导航路况，从而到达目的地。物体检测算法是人工智能的关键。
监测车辆状况
预测性维护采用监测和预测模型来确定机器的状况，并预测可能出现的故障和故障发生的时间。AI可以预测未来的问题，而不是已经存在的问题。
驾驶数据收集和分析
车辆的驾驶数据包含有关驾驶员行为的信息，这些信息可用于分析交通事故。这些数据也可用于处理索赔。对于全自动驾驶汽车而言，交通责任将从驾驶员转移到制造商身上。
3 自动驾驶汽车融入AI的优势
将人工智能融入自动驾驶汽车可带来众多好处：
提高安全性
人工智能驱动的自动驾驶汽车可以大大减少因人为失误造成的事故，如分心驾驶、酒后驾驶和超速行驶。先进的传感器和人工智能算法可以帮助汽车比人类更快、更准确地检测和应对潜在危险，从而使道路更加安全。
减少交通拥堵
自动驾驶汽车中的人工智能可实现连续排车，即汽车以一致的速度紧密行驶在一起，从而进一步提高交通效率，减少瓶颈。
增强包容性
自动驾驶汽车有可能使那些无法驾驶汽车的人，包括残疾人、老年人和太年轻的人，也能使用交通工具。使用自动驾驶汽车的共享乘车服务也能为许多人提供更实惠、更方便的汽车出行方案。
节能
人工智能驱动的自动驾驶汽车可以更高效地运行，优化加速、制动和路线，从而降低油耗。人工智能还能实现环保驾驶策略，有助于减少温室气体排放和节约能源。
提升生产力和增加便利性
乘客在乘坐自动驾驶汽车时有更多的时间和自由。他们可以将旅行时间用于工作、休闲或放松，而不是专注于驾驶。由人工智能驱动的自动驾驶送货车辆可以提供便捷高效的包裹递送服务，减少对人工送货司机的需求。
4 自动驾驶汽车融入AI的挑战
在自动驾驶汽车中融入人工智能会带来一些挑战：
安全性和可靠性
确保自动驾驶汽车中人工智能系统的安全性和可靠性是一项重大挑战。人工智能算法需要在任何情况下都能完美运行，包括复杂和意想不到的场景。保持人工智能系统在恶劣天气条件、异常道路布局可靠性至关重要。
监管和法律
为自动驾驶汽车制定全面一致的法规是一个复杂的问题。政府和监管机构需要制定明确的安全、保险、责任和数据隐私相关法规。
公众信任
获得公众的信任和接受对于自动驾驶汽车的成功至关重要。人们对这项技仍然充满怀疑和恐惧，尤其是在安全和数据安全方面。
网络安全
自动驾驶汽车有可能受到网络攻击，从而导致安全和隐私风险。保护汽车的通信网络和敏感数据免遭黑客攻击是一项严峻的挑战。
伦理和道德困境
自动驾驶汽车可能会面临必须做出道德决策的情况，例如在避免伤害车内人员的事故和保护行人之间做出选择。通过人工智能解决这些道德难题非常复杂，需要慎重考虑。
5 自动驾驶汽车融入AI的应用前景
人工智能在自动驾驶汽车中的应用远未结束。预期的技术进步包括增强的机器学习算法、改进的传感器技术以及与智能城市基础设施的无缝集成。这些发展将进一步提高自动驾驶汽车的可靠性和性能。
总之，自动驾驶汽车背后的人工智能技术将给行业带来了巨大飞跃。随着人工智能与汽车工程之间的协同作用不断发展，我们可以预见，未来自动驾驶汽车将重新定义我们的出行方式。
来源：TechPlus工坊
