【太平洋汽車網(wǎng)】自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、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。

　　自動駕駛車輛仍有許多任務面臨巨大的挑戰(zhàn)，需要采用尖端的方法來解決。取代人類的認知和運動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，以便實現(xiàn)可靠和安全的自動駕駛。

　　本系列包括兩篇文章，介紹無人駕駛汽車得以實現(xiàn)的AI應用，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一步討論了在自動駕駛領(lǐng)域開發(fā)、測試和部署AI技術(shù)的特定挑戰(zhàn)。

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

　　自動駕駛車輛對傳送實時數(shù)據(jù)的傳感器數(shù)量，以及對數(shù)據(jù)進行智能處理的需求可能會非常龐大。而AI被用于現(xiàn)代汽車的中央單元以及多個電子控制單元（ECU）中。

　　由于AI已在機器人等眾多領(lǐng)域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術(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，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優(yōu)勢。

　　開發(fā)如自動駕駛車這樣復雜的AI系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)很多。AI必須與眾多傳感器交互，并實時使用數(shù)據(jù)。許多AI算法的計算量都很大，因此很難與內(nèi)存和速度受限的CPU一起使用。現(xiàn)代車輛是一種實時系統(tǒng)，必須在時域中產(chǎn)生確定性結(jié)果，這關(guān)系到駕駛車輛的安全性。諸如此類的復雜分布式系統(tǒng)需要大量內(nèi)部通信，而這些內(nèi)部通信容易帶來延遲，從而干擾AI算法做出決策。另外，汽車中運行的軟件還存在功耗問題。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其對只依賴電池充電的電動車而言，這是一個很大的問題。

（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng) 問答叫獸）