从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势

自动驾驶汽车关键技术主要包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术等。

🐓 自动驾驶技术

这是AI在汽车行业中应用最广泛的领域之一。自动驾驶技术利用AI算法和传感器来感知环境、识别障碍物，并进行自主决策和驾驶操作。通过实现车辆的自动驾驶，可以提高行车安全性、减少交通事故的发生，同时降低驾驶员的工作负担。

自动驾驶，在21世纪已有数十年的历史，但自动驾驶行业在当时还没有受到广泛关注。1999年，美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Naclab-V完成了第一次无人驾驶试验，许多为无人车开放道路实验的法律法规也相继出台。经过开发研制，自动驾驶在后续几年被推广，2009年，自动驾驶汽车的雏形图片被曝光，自动驾驶开始受到关注。

自动监视应用的不同级别

无人驾驶技术级别通常按照SAE国际标准分为6个级别，从级别0到级别5，分别代表了不同程度的自动化水平。这些级别包括：

级别0：无自动化，完全由人类驾驶

级别1：辅助驾驶，车辆可以执行某些任务，但仍需要人类驾驶员监控

级别2：部分自动化，车辆可以执行加速、刹车、转向等任务，但驾驶员需要保持警惕并随时准备接管控制

级别3：有条件自动化，车辆可以在特定条件下执行所有驾驶任务，但需要在需要时要求驾驶员接管控制

级别4：高度自动化，车辆可以在大多数情况下自主执行驾驶任务，但在某些特殊情况下需要人类介入

级别5：完全自动化，车辆能够在所有情况下自主执行驾驶任务，无需人类干预

🐓 汽车组成

控制电脑自动驾驶技术的内容包括定位与路径规划、环境感知、行为决策与控制。即通过CPS与计算机技术的协作，进行航线的确定，并通过传感器感知环境，由控制电脑处理具体事件与总体航行。

在道路行驶中，电脑的功能就是依据庞大的数据库来辨识出周围的环境元素，再做出相应的对策。电脑由此可以像人类驾驶员一样，在适当的时候发出指令来提速、减速、转向，以做到躲避障碍，保持在车道内行驶，识别出道路上的交通指示信号如限速牌指示、红绿信号灯等。

过往的自动驾驶技术突破困难，重要的因素就是人工智能的发展速度过慢，过去人们以为是算法的落后，现在人工智能深度学习法其实更早就已经提出了，比如现在其中以Dijkstra算法为代表的图搜索法在各种优化问题中得到了较为广泛的应用，且这种算法是全局最优的。但过去的计算机由于容量小，运行速度慢，这种穷举式的算法又需要大量数据的运算，现在计算机本身的性能得到大幅度提高，大数据技术的发展，深度学习的高效性才得以体现。