摘要：什么是人工智能自动驾驶技术？自动驾驶是人工智能的重要应用领域之一，自动驾驶车辆（AV）配备了多个传感器，例如摄像头、雷达和激光雷达等，这有利于车辆更好的接受外界环境信息并进行路径的规划。这些传感器会产生大量的机器数据，为了理解这些传感器产生的数据，AVs需要类似超级计算机的近乎即时的处理能力。开发AV系统的公司严重依赖人工智能，以机器学习和深度学习的形式，有效地处理大量的数据，并训练和验证他们的自动驾驶系统。

随着新时代科学技术的快速发展，人工智能，云计算，大数据等一些新名词进入了大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一场技术革命，现在愈加受到重视，作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶技术近几年在世界范围内受到了社会甚至国家层面的密切关注。要实现汽车的自动驾驶，需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等多方面技术协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

在未来，自动驾驶将成为交通领域甚至国防领域的一个重要技术。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用，并对自动驾驶技术的发展前景进行一个简单的分析。

关键词：人工智能，自动驾驶，深度学习，视觉计算

引言：

人工智能是计算机科学的一个分支，它涵盖了使机器智能化的所有相关内容。当一台机器根据一组解决问题的规则完成某个特定任务时，这种智能行为可以被描述为人工智能。

创造和训练人工智能一般使用机器学习和深度学习，机器学习是对结构化数据和算法的研究，机器在没有特定指令的情况下执行特定任务。机器学习是人工智能的一种应用，它使系统能够从经验中学习和改进。

深度学习是机器学习的一个子集，或者说是机器学习的下一次进化。深度学习的灵感来自人脑中的信息处理模式，它利用复杂的神经网络，在神经网络继续学习和评估其输入数据时提取更详细的特征。深度学习可以是有监督的，也可以是无监督的：有监督的学习依赖于有标记的训练数据，而无监督的学习则利用较少结构化的训练源。

1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统, 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

按照SAE（美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。

2. 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势

汽车自动驾驶是一个循序渐进的过程，人工智能在自动驾驶中可以发挥两个作用，一个是主导作用，一个是辅助作用。对于很多年轻人或者说刚刚学会开车的人来说，由人工智能自动驾驶汽车会更安全，这部分人对人工智能技术比较依赖。但是对于定一些开车比较有经验，也比较习惯自己开车的人来说，人工智能技术在汽车自动驾驶中一般是起到辅助的作用。人工智能技术能够对人的状态进行实时监测，对搜集到的人的各种面部信息进行分析，能够判断出驾驶者当前处于什么状态，是否适合继续行驶。人工智能可以根据收到的信息进行反馈，以此发出指令和警告，这样可以有效地防止交通危险发生。人工智能技术中包括感知技术，而这种感知是非常全面的，不仅包括人的面部感知，还包括人的肢体感知、动作感知等，这样才能够保证人工智能作出的决策更加科学，这样才能够保证人工智能作出的判断更加精确。

3. 自动驾驶的实现

车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：第一，感知，也就是让车辆获取外界信息，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。第二，处理，也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。第三，执行，依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。

2.1 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用

车辆定位是汽车实现自动驾驶的关键所在。依托于人工智能的发展，车辆定位技术不断发展成熟。通过激光和GPS技术，汽车在驾驶过程中，自动驾驶系统能够实时接收道路信息，通过激光导航、视觉导航等识别车辆所处的地理位置，并主动向驾驶系统发送道路信息，以帮助中央导航做出正确的驾驶选择。例如，磁导航技术需要事先在道路两侧定点埋放磁钉、电线等，通过变换磁极的朝向，发挥导航设备的作用。当自动驾驶汽车驾驶到该路段时，汽车会与埋放的电磁设备产生联系，捕捉到相应的数据并进行分析，最后得出道路信息，分析出车辆所处的位置并向自动驾驶系统发出指令，以引导驾驶。

2.2 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用

图像识别是汽车自动驾驶分析周围环境的重要技术基础。人工智能技术能够借助图像抓取和大数据分析帮助汽车有效识别环境图像。例如，在自动驾驶过程中，车辆需要及时识别路况，汽车的视觉传感器会自动抓取道路上的行人信息和交通信号灯的颜色。当驾驶系统接收到这些信息后便会自动进行数据处理和分析，而后直接反映给汽车制动系统。当道路上有行人或交通信号灯为红灯时，车辆便会做出自动减速、停车等驾驶选择。

2.3 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用

驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。

将深度学习应用于无人驾驶汽车中，主要包含以下步骤：

1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；

2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；

3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；

4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；

5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。

6. 输入之后用监督学习去调整所有层。

4. 自动驾驶技术所面临的挑战和展望

在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。主要有：

1. 法律法规障碍

2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准

3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性

4. 难以承受的高昂成本

此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。

无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为快，准，稳是机器的先天优势，人类无法与之比拟。驾驶有时并不是负担，相反是一种乐趣，体现了人类拓展自身极限的能力。笔者相信，完全的无人驾驶也许有些遥远，但随着机器学习算法的提升和应用的挖掘，人机和谐共驾指日可待。不管在自动驾驶这条路上有多少困难，但我相信总有它出现在城市道路上的一天，技术的发展充满激情与动力。在不久的将来，也许自动驾驶会成为主流!