人工智能在自動駕駛中的應用（淺談人工智能與自動駕駛汽車）
今天給各位分享人工智能在自動駕駛中的應用的知識，其中也會對淺談人工智能與自動駕駛汽車進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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人工智能在無人駕駛的應用
人工智能在無人駕駛中的具體應用
人工智能技術是無人駕駛發展的基礎，并且在系統上有著大量的應用，可以說是密不可分。這其中主要分為三大部分：環境感知模塊、決策規劃模塊以及控制執行模塊。
（1）環境感知模塊
作為無人駕駛中最重要的一環，它的發展往往決定了無人駕駛的應用程度。無人駕駛最重要的就是實時感知周圍環境信息，以便及時獲取數據信息，這些都是由傳感器完成的，比如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器[4]，無論是在熟悉的環境還是新環境，汽車可根據這些傳感器數據做聚類處理，并利用各種算法對周圍進行車道線或標志物檢測，并通過系統內的分析模塊來分析。唯一的不足就是已有的自身感知技術無法達到較高精度，只能通過GPS獲取車身狀態信息，位置來進行導航。
（2）決策規劃模塊
根據傳感器傳回的實時路網信息、交通環境信息和自身駕駛狀態等信息，無人駕駛系統通過分析來產生決策，比如遵守交通規則（包括突發異常狀況）的安全快速的自動駕駛決策[5]。這與最近剛出現的5G技術有關，由于無人駕駛技術在道路上會有巨量的實時數據進行傳輸和獲取，原本的網絡技術已經滿足不了這種需求，5G就合理的應用起來，既更加保證了行駛的安全，也加速了該技術的發展。
（3）控制執行模塊
根據規劃的行駛軌跡，以及當前行駛的位置、姿態和速度，產生對油門、剎車、方向盤和變速桿等的控制命令。傳統控制方法有PID 控制、滑?？刂?、模糊控制、模型預測控制等[6]。如較低等級的汽車定速巡航到現在的無人駕駛都是這一模塊控制的具體體現。
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。
人工智能在各個領域的應用
人工智能在各個領域的應用如下：
1、金融
在智能金融領域，人工智能主要應用于四大領域：保險科技、智能風控、智能投顧和智能投研。在這個可以產生大量數據的行業，實在太適合人工智能了，針對金融風控、營銷等領域的人工智能產品層出不窮，數據分析師這個職業也在金融領域發光發熱。
2、安防
在智能安防領域，人工智能主要應用于五大領域：身份認證系統、智能攝像機、車輛大數據、視頻分析和家庭安防。在智能安防領域，其中比較關鍵的人工智能技術是人臉識別，可以直接應用在安防中。
3、大健康（智能醫療）
在AI+大健康領域，人工智能主要應用于六大領域：智能影像診療、醫學數據挖掘、智能問診、語音電子病歷、健康管理、藥物挖掘。像醫院里常見的X光、CT、MRI等醫學影像，都會用到AI，像新冠疫苗研發，病毒研究等，那更是疫情大環境下的基本操作了。
4、智能駕駛
在智能駕駛領域，人工智能主要應用于三大領域：ADAS（高級駕駛輔助）系統、自動駕駛算法和車載交互系統。這個應該大家都比較熟悉吧，新聞滿天飛的自動駕駛汽車，像特斯拉、小鵬、蔚來、比亞迪等等，里面的自動駕駛系統，算法，激光雷達等，都會用到人工智能。
5、企業服務
在企業服務領域，人工智能主要應用于五大領域：智能營銷、智能客服、數據標注、商業決策和智能招聘。字面意思都很好理解，數據為王，比較新的就是2020年出來的AI招聘了。
6、機器人
機器人的應用可就多了，像服務機器人、教育機器人、工業機器人、倉儲/物流機器人、家庭機器人、醫療機器人等等，各家各戶，或多或少都會有那么一些機器人存在，應用范圍也越來越廣泛，而工業機器人更是重點，在智能制造領域可謂是一大助力。
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）
汽車自動駕駛有沒有使用人工智能技術
【太平洋汽車網】汽車自動駕駛有使用人工智能技術，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。
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。人工智能的定義可以分為兩部分，即人工和智能。
人工比較好理解，有時會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，人工系統就是通常意義下的人工系統。多年來，技術的進步使得交通運輸變得更加便利。
像物聯網應用這樣的汽車技術已經改變了駕駛體驗。這方面的主要成就之一就是自動駕駛汽車，因此對自動駕駛汽車感到興奮是再正常不過的。然而，也必須仔細評估使用這些車輛的利與弊。
1、無差錯駕駛自動駕駛汽車內的車載計算機系統可以在幾秒鐘內進行了無數次計算。該系統背后的技術復雜而高效。車載計算機會告訴當前的速度，附近汽車的活動，甚至離物體有多遠。換言之，計算機的精度導致無差錯駕駛。
2、增強道路安全大多數交通事故是人為失誤造成的。自動駕駛汽車將人為因素排除在外，大大減少了交通事故。事實上，谷歌的自動駕駛汽車已經行駛了超過7萬英里的無事故里程。汽車內部的現代傳感器技術使汽車能夠精確掃描周圍環境，進而可以顯著改善道路安全。
3、對環境更有利自動駕駛汽車好的一臺方面是不依賴任何一種有害的化石燃料，相反，這些汽車使用電做為主要能源。因此，這些汽車更環保，維護成本也很低。此外，自動駕駛汽車消耗更少的電池電量，產生零排放，從而有助于減少空氣污染。
4、昂貴自動駕駛汽車它們非常昂貴，用于制造這些汽車的復雜技術成本高得令人難以置信。目前，無人駕駛汽車是普通用戶無法企及的。然而，最終制造這些汽車的技術也會越來越便宜。
5、技術故障的風險汽車在使用一段時間后，很有可能在編程過程中出現故障。這些小故障或漏洞在手機和電腦中可能不是很大的問題，然而，駕駛自動駕駛汽車時出現故障可能會導致危險事故。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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