自zi動dong駕jia駛shi車che輛liang仍reng有you許xu多duo任ren務wu麵mian臨lin巨ju大da的de挑tiao戰zhan，需xu要yao采cai用yong尖jian端duan的de方fang法fa來lai解jie決jue。取qu代dai人ren類lei的de認ren知zhi和he運yun動dong能neng力li不bu是shi一yi件jian容rong易yi的de事shi情qing，還hai需xu要yao很hen多duo年nian的de努nu力li。AI需要解決各種不同的任務

，以便實現可靠和安全的自動駕駛。

 

本係列包括兩篇文章，介紹無人駕駛汽車得以實現的AI應用，展示其挑戰與成就，另外還探討了與傳統軟件相比AI的本質，並在第二篇文章中進一步討論了在自動駕駛領域開發
、測試和部署AI技術的特定挑戰。

 

1.自動駕駛車輛中的AI分析

 

自動駕駛車是汽車工業中增長最快的領域，而人工智能則是自動駕駛車中最重要和最複雜的組成部分。圖1所示為典型的自動駕駛車構成。

自動駕駛車輛對傳送實時數據的傳感器數量，以及對數據進行智能處理的需求可能會非常龐大。而AI被用於現代汽車的中央單元以及多個電子控製單元（ECU）中。

 

由於AI已在機器人等眾多領域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術。人工智能和感知技術可以提供更安全、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勢。

 

開發如自動駕駛車這樣複雜的AI係統麵臨的挑戰很多。AI必須與眾多傳感器交互
，並實時使用數據。許多AI算法的計算量都很大，因此很難與內存和速度受限的CPUyiqishiyong。xiandaicheliangshiyizhongshishixitong，bixuzaishiyuzhongchanshengquedingxingjieguo
，zheguanxidaojiashicheliangdeanquanxing。zhurucileidefuzafenbushixitongxuyaodaliangneibutongxin，erzhexieneibutongxinrongyidailaiyanchi，congerganraoAI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，尤其對隻依賴電池充電的電動車而言，這是一個很大的問題。

 

在自動駕駛車中，AI用於完成多項重要任務。其主要任務之一是路徑規劃，即車輛的導航係統。AI的另一項重要任務是與傳感係統交互，並解釋來自傳感器的數據。

 

xianran
，tigongyitaowanzhengdejiejuefanganlaiqudaifangxiangpanhoumiandejiashiyuanshiyixiangjianjuderenwu。yinci，zhizaoshangmenkaishijiangwentihuafenweigengxiaodebufen
，bingzhugejiejue
，yibiantongguoxiaofujinbuzuizhongshixianwanquandezidongjiashi。yizhibufayouchuchuanggongsihuodianfuxinggongsishitujiejuesuoyoudezidongjiashiwenti，bingqielishiyaozai2020年完全實現自動駕駛車上路。但很明顯，現實要複雜得多，AI本質上存在的一些問題帶來了很多障礙。

 

隨著AIdefazhanyuwanshan，womenjiangyuelaiyuejiejinjuyouanquanqiezizhuxingshidejiaotonggongjuyuanjing。zaicizhiqian，womenbixujinglichangshijiandekaifayuceshi，ershifoucaiyongzequjueyuxiaofeizhedexinxinyijishichangqudongli。jinguanbiyuqifeishigengchang，danyiqiezhonghuifasheng。xuqiuyuyaoqiujiuzainali，jishuyejijinwanbei。qishijiyingyongkenenghuokuaihuoman，zhequjueyufaguiyaoqiu。fenjieduanshishishikexingzhidao，congbijiaojiandanhegengjuquedingxingdeyonglikaishi
，liruxianzaiyizhihuanjingzhongyingyong。ruguozidongjiashicheliangjinzaiyongyoushaoliangweizhidetedingtiaojianxiayunxing
，zeqisuanfadeyalikeyidedaochongfenhuanjie。

 

2.車輛中的AI應用

 

2.1.傳感器數據處理

 

自動駕駛車輛在運行期間，無數傳感器為車輛的中央計算機提供數據，包括道路信息
、道dao路lu上shang的de其qi他ta車che輛liang信xin息xi，以yi及ji如ru人ren類lei能neng夠gou感gan知zhi到dao的de那na樣yang
，能neng夠gou檢jian測ce到dao的de任ren何he障zhang礙ai物wu信xin息xi。有you些xie傳chuan感gan器qi甚shen至zhi可ke以yi提ti供gong比bi普pu通tong人ren更geng好hao的de感gan知zhi能neng力li


，但dan要yao做zuo到dao這zhe一yi點dian就jiu需xu要yao智zhi能neng算suan法fa
，用yong以yi理li解jie實shi時shi生sheng成cheng的de數shu據ju流liu。

 

智能算法的主要任務之一是檢測和識別車輛前方和周圍的物體。人工神經網絡（ANN）是用於該任務的典型算法
，也稱為深度學習

，因為神經網絡包含許多層級
，而每個層級又包含許多節點。圖2中顯示了一個深度神經網絡，不過實際中的神經網絡其節點數和層數可能要多很多。

 

圖2: 深度神經網絡示意圖（來源：Beachler, 2019）

 

shipinshurufenxishiyongjiqixuexisuanfahezuikenengdeshenjingwangluoduiduixiangjinxingfenlei。youyuwomenyouduogebutongleixingdechuanganqi，yinciweimeigechuanganqipeibeizhuanyongdeyingjian/軟件模塊是很有必要的。這種方法允許並行處理數據
，因此可以更快做出決策。每個傳感器單元可以利用不同的AI算法

，然後將其結果傳達給其它單元或中央處理計算機。

 

2.2.路徑規劃

 

路lu徑jing規gui劃hua對dui於yu優you化hua車che輛liang線xian路lu並bing生sheng成cheng更geng好hao的de交jiao通tong模mo式shi非fei常chang重zhong要yao。它ta有you助zhu於yu降jiang低di延yan遲chi並bing避bi免mian道dao路lu擁yong堵du。對dui人ren工gong智zhi能neng算suan法fa來lai說shuo，規gui劃hua也ye是shi一yi項xiang非fei常chang適shi合he它ta的de任ren務wu。因yin為wei它ta是shi一yi個ge動dong態tai任ren務wu，可ke以yi將jiang很hen多duo因yin素su考kao慮lv進jin去qu，並bing在zai執zhi行xing路lu徑jing時shi解jie決jue優you化hua問wen題ti。路lu徑jing規gui劃hua的de定ding義yi如ru下xia：“路徑規劃使自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷
、最經濟的路線，它利用以往的駕駛經驗幫助AI係統在未來提供更準確的決策。”。

 

2.3.路徑執行

 

路徑規劃好之後
，車輛就可以通過檢測物體
、行人、自行車和交通信號燈來了解道路狀況，通過導航到達目的地。目標檢測算法是AI社she區qu的de主zhu要yao關guan注zhu點dian，因yin為wei它ta能neng夠gou實shi現xian仿fang人ren類lei行xing為wei。但dan當dang道dao路lu情qing況kuang不bu同tong或huo天tian氣qi條tiao件jian變bian化hua時shi，挑tiao戰zhan就jiu來lai了le。很hen多duo測ce試shi車che輛liang出chu事shi故gu都dou是shi由you於yu模mo擬ni環huan境jing與yu現xian實shi環huan境jing的de條tiao件jian不bu同tong
，而erAI軟件若接收到未知數據，可能做出不可預測的反應。

 

2.4.監測車輛狀況

 

最具前景的維護類型是預測性維護。它的定義如下：“預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況
，並預測可能發生的故障以及何時會發生”。tachangshiyuceweilaidewenti，erbushixianzaiyijingcunzaidewenti。congzhefangmianlaijiang，yucexingweihukeyijieshengdaliangshijianhejinqian。youjianduxuexihewujianduxuexidoukeyongyuyucexingweihu。qisuanfanenggougenjujizaihejiwaishujulaizuochuyucexingweihujuece。yongyugairenwudejiqixuexisuanfashuyufenleisuanfa，liruluojihuigui、支持向量機和隨機森林算法等。

 

2.5.保險數據收集

 

cheliangdeshujurizhikeyibaohanyouguanjiashiyuanxingweidexinxi。zhexieshujukeyiyonglaifenxijiaotongshigu，yekeyongyuchulichexiansuopei。suoyouzhexiedouyouzhuyujiangdibaoxianjiage，yinweianquanxinggengjiaquedingheyoubaozheng。duiyuquanzidongjiashichelianglaishuo，peichangzerenjiangcongchengke（不再是駕駛員）轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說，駕駛員仍可能承擔一部分責任。證明這類情況將越來越依賴於車輛AIxitongsuobuhuodezhinengshuju。laizisuoyouchuanganqideshujuhuishengchengjuliangdexinxi，suishibaocunsuoyoushujukenengbuqieshiji
，danshibaocunxiangguanshujukuaizhaosihushihuodezhengjudezhezhongfangfa，zhexiezhengjukeyongyutedingjiaotongshijiandeshihoufenxi。zhegefangfaleisiyuheixiazibaocunshujudefangfa，zaipengzhuangshigufashenghoukeyigenjuzhexieshujujinxingfenxi。