人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为,从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。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,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。本系列包括两篇文章,介绍无人驾驶汽车得以实现的AI应用,展示其挑战与成就,另外还探讨了与传统软件相比AI的本质,并在第二篇文章中进一步讨论了在自动驾驶领域开发、测试和部署AI技术的特定挑战。 1.自动驾驶车辆中的AI分析自动驾驶车是汽车工业中增长最快的领域,而人工智能则是自动驾驶车中最重要和最复杂的组成部分。图1所示为典型的自动驾驶车构成。 自动驾驶车辆对传送实时数据的传感器数量,以及对数据进行智能处理的需求可能会非常庞大。而AI被用于现代汽车的中央单元以及多个电子控制单元(ECU)中。 由于AI已在机器人等众多领域中得到应用,它自然成为自动驾驶的首选技术。人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为,从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。 开发如自动驾驶车这样复杂的AI系统面临的挑战很多。AI必须与众多传感器交互,并实时使用数据。许多AI算法的计算量都很大,因此很难与内存和速度受限的CPU一起使用。现代车辆是一种实时系统,必须在时域中产生确定性结果,这关系到驾驶车辆的安全性。诸如此类的复杂分布式系统需要大量内部通信,而这些内部通信容易带来延迟,从而干扰AI算法做出决策。另外,汽车中运行的软件还存在功耗问题。越密集的AI算法消耗功率也越多,尤其对只依赖电池充电的电动车而言,这是一个很大的问题。 在自动驾驶车中,AI用于完成多项重要任务。其主要任务之 一是路径规划,即车辆的导航系统。AI的另一项重要任务是与传感系统交互,并解释来自传感器的数据。 显然,提供一套完整的解决方案来取代方向盘后面的驾驶员是一项艰巨的任务。因此,制造商们开始将问题划分为更小的部分,并逐个解决,以便通过小幅进步最终实现完全的自动驾驶。 (图/文/摄: 问答叫兽) 问界M5 传祺GS8 AION V 玛奇朵DHT PHEV 拿铁DHT 高合HiPhi X @2019