“汽车+人工智能”成为行业和场景未来智能化的趋势

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-11-04 16:14:13】【打印】【关闭】

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人工智能在智能驾驶的三个关键环节均有所应用和体现：（1）环境感知（2）路径规划与决策；（3）高精度定位和地图。无人驾驶技术的发展进步主要依赖于三方面技术的成熟：对环境的智能感知技术是前提，智能决策和控制技术是核心，高精度地图和传感器是重要支撑。

谷歌无人驾驶汽车结构示意

谷歌无人驾驶汽车

在感知层，无论是采用视觉、激光雷达或毫米波雷达，对环境高可靠性的精确感知是自动驾驶的基础，深度学习算法等人工智能方法能极大提高识别处理的准确率。研究报告在感知层，Mobileye作为行业标杆，车道偏离预警（LDW）和前向碰撞预警（FCW）这两项识别率已能做到99.99%。Mobieye使用了深度学习的算法对系统进行大数据的训练。

在路径规划与决策上，人工智能方法同样扮演不可缺少的角色。调查报告深度学习让每一辆上路新车都像“老司机”一样拥有丰富的驾驶经验。同时所有无人驾驶过程中遇到的各种交通状况产生的数据，又用来训练驾驶决策系统。随着样本训练的不断增加，自动驾驶车辆的驾驶技术将呈现级数式的增长。此外人工智也用来大规模高效率制作高精地图。Mobileye在CES明确公司将运用人工智能采集数据绘制实时高精度地图。依靠人工智能技术，高精地图自动化生产程度达到80%以上，也成为地图提供商成功的关键。

无人驾驶车辆和车道检测示意