AI技術開啟了交通領域的變革時代，自動駕駛汽車配備了智能技術，能夠在道路上自主導航和實時決策。AI在自動駕駛汽車中的應用確保了更安全、更高效的交通方式，最終可能降低因人為失誤導致的死亡人數。

根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)和谷歌的一項研究，人為失誤導致約93%的道路交通事故。這些失誤包括視力受損、聽力受損以及酒后駕駛的后果。自動駕駛汽車中的AI通過傳感器和算法來了解環境，包括識別障礙物和交通信號，并即時做出決策，以確保安全的駕駛體驗。它們的學習和適應能力使它們更有能力應對復雜的道路。

自動駕駛的發展帶來了更安全、更環保的道路交通運行環境。隨著AI技術的進步，到2035-2040年，全球無人駕駛汽車可能會占據25%的市場份額。此外，根據Statista的數據，到2030年，全球汽車AI市場的估值將達到745億美元。這一數字表明，AI在交通運輸中的應用將帶來更安全、更可持續、更便捷的未來系統。

AI通過自動化復雜任務、提高效率，從而節省時間，為各個行業帶來了諸多便利。那么自動駕駛汽車中的AI如何徹底改變現代交通呢？

一、AI在自動駕駛汽車中的作用

在當今的數字環境中，AI和自動駕駛汽車密不可分，車輛無需人工干預即可在道路上行駛。AI在自動駕駛汽車和智能交通系統中的應用已經改變了汽車行業。通過使用機器學習算法，車輛可以適應不斷變化的道路狀況和不斷變化的交通場景，使駕駛更加安全、便捷和高效。AI在電動和混合動力汽車的發展中也發揮了關鍵作用，使制造商能夠最大限度地提高設計效率，實現最高效的運行和最低的能源消耗。

利用AI技術實現自動駕駛汽車對各種關鍵功能至關重要，包括如下幾點：

1.預測建模：自動駕駛汽車可以通過AI預測行人和其他車輛的行為。車輛配備了預測建模和分析功能，可以預測此類問題并防止其發生。

2.傳感和感知：自動駕駛汽車依靠各種傳感器，包括激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器和雷達，來獲取有關其環境的詳細信息。AI算法分析這些數據以生成詳細的環境地圖并做出明智的決策。

3.自然語言處理：一些自動駕駛汽車使用語音識別通過自然語言處理(NLP)與乘客互動。這依賴于AI來理解和回答地圖上的語音命令，并檢測相關物體，如行人、其他車輛、交通信號燈和路標。

4.決策：AI可以根據實時傳感器數據做出現場決策。例如，當自動駕駛汽車感知到行人過馬路時，AI會幫助決定最佳反應，如減速或停車。

隨著自動駕駛汽車的不斷發展，它們在理解、適應和導航復雜的現實世界場景方面日益復雜，凸顯了人工智能在汽車行業的變革潛力。

二、用于自動駕駛汽車的人工智能算法

監督和無監督算法在汽車人工智能中的應用對于自動駕駛汽車的制造至關重要。

1.監督學習

監督學習在機器學習中是一個重要范式。模型使用標記的數據集進行訓練，以正確地將輸入映射到輸出。在自動駕駛汽車環境中，監督學習對于諸如物體識別、建模和行為預測等任務至關重要。在監督學習中，有以下方法：

• 物體識別：通過使用監督學習技術，自動駕駛汽車系統經過大量訓練，以便能夠從傳感數據中有效識別和區分各種重要元素。這涉及正確識別行人、車輛、交通信號燈和道路標志，以幫助做出明智的決策。
• 建模：監督學習技術可以創建復雜的模型，以預測交通環境中某些事件或情況的概率。復雜的數據分析和模式識別模型可以準確預測關鍵事件，例如行人在特定地點過馬路或其他車輛突然變道的可能性。
• 行為預測：監督學習在自動駕駛汽車中的另一個重要應用是行為預測。通過吸收完整的訓練數據并應用復雜的學習算法，這些系統可以預測甚至預測其他道路使用者的行為。這種主動方法使自動駕駛汽車能夠更有效、更靈活地處理突發事件和挑戰。

2.無監督學習

無監督學習在一個框架內運行，該框架有助于識別和解釋未標記數據集內的模式和關系。自動駕駛汽車在許多功能中使用這種學習形式，包括異常檢測、聚類和特征提取。

• 異常檢測：自動駕駛汽車可以通過無監督學習技術識別周圍的異常和意外事件并采取行動。此類系統通過利用其復雜的數據處理和分析能力變得非常高效。它們可以快速檢測和應對意外事件，例如行人意外穿過馬路和車輛突然改變路線。
• 聚類：無監督學習技術能夠理解相似的數據點，并在車輛環境中將它們連貫地聚類。這些系統可以使用聚類和分類特征相似的數據點來區分不同的駕駛條件和場景。這有助于系統地理解和解讀復雜的駕駛情況，提高自動駕駛汽車的決策和響應能力。
• 特征提取：無監督學習技術在提取和識別自動駕駛汽車獲得的傳感數據中最重要的元素方面發揮著關鍵作用。這些系統可以分析各種數據點，找出駕駛系統的關鍵特征，從而提供周圍區域的完整圖像。這對于查找和分析激光雷達點云中的重要物體邊緣以及提取關鍵圖像特征以改善自動駕駛汽車的整體感知和解釋至關重要。

三、自動駕駛汽車中的AI用例

自動駕駛汽車中AI的無數用例生動地詮釋了AI在徹底改變汽車行業、提高安全性和運營效率方面的變革力量。自動駕駛汽車中AI的這些開創性應用包括：

1.處理傳感器數據：中央車輛計算機從一組傳感器實時收集數據，這些數據會告知車輛交通、道路和任何可能的障礙物。這些數據流由智能算法（如人工神經網絡(ANN)）智能解釋，以檢測和識別車輛前方和周圍的物體。它具有專用于傳感器的硬件和軟件模塊，能夠并行處理，從而支持高效決策。

2.軌跡優化：路徑規劃對于最大化車輛的軌跡和交通控制至關重要。這項動態任務涉及幾個適合智能人工算法的組件。AI代理使用先前的駕駛經驗來選擇從A點到B點最安全、最方便和最經濟的方式。

3.導航路況：車輛規劃路徑并使用基于AI的算法來管理不同的路況，包括物體、行人、自行車和交通信號燈。物體檢測算法使類似人類的行為成為可能，但它們在處理不同的道路和天氣條件時面臨挑戰。

4.預測性維護：一種有前途的方法是預測性維護，它使用機器監控和預測模型來預測此類故障。使用監督和無監督學習技術，AI算法可以挖掘車載和車外數據來預測和避免未來的問題，從而節省大量時間和金錢。

5.保險數據分析：車輛數據日志提供有關駕駛員行為的關鍵信息，這些信息可能對交通事故調查和保險索賠有益。隨著焦點轉向自動駕駛汽車，責任成為一個核心問題，制造商承擔了更多責任。就像航空業的黑匣子數據一樣，在事故發生后存儲傳感器數據的相關快照以供事后分析至關重要，為事故調查和保險索賠提供關鍵證據。

四、AI在自動駕駛汽車中的優勢

AI在自動駕駛汽車中的應用帶來了一個安全性提高、運營改進和更多好處的新時代。自動駕駛汽車中AI的一些主要優勢包括：

1.環境優勢：自動駕駛汽車使用電動或混合動力發動機，可以減少溫室氣體排放，這是保護環境的一大進步。此外，AI通過優化駕駛行為、節能加速和整體燃油節省，有助于環保，從而減少車輛對環境的影響。

2.改善無障礙性：內置AI的汽車通過提供自動停車、輪椅和語音命令來滿足殘疾人或行動不便人士的需求。特斯拉的“召喚”功能就是這種無障礙性的體現，汽車可以在狹小空間內行駛，并在乘客召喚時來到乘客身邊。這為無法獨立駕駛的人提供了自主性和便利性。

3.增強安全性：自適應巡航控制(ACC)、車道偏

離警告(LDW)和集成AI的自動緊急制動(AEB)等功能大大提高了乘客的安全性。這種安全功能是AI在自動駕駛汽車中的主要優勢之一，因為它可以使用傳感器和攝像頭檢測障礙物和危險，從而采取必要的預防措施，確保避免事故發生。

4.提高效率：在設計自動駕駛汽車時，AI會開發更經濟的路線，降低能源使用量和行駛時間。AI使用實時監控交通數據和道路狀況來更有效地引導車輛，同時調節加速和制動模式，以最大限度地降低能耗并延長車輛壽命。

5.減少交通流量：自動駕駛汽車還具有AI，這使得它們可以相互通信并共享實時交通數據，從而允許它們選擇不擁堵的路線。這種能力可以最大限度地減少交通擁堵，并確保交通均勻分布在不同道路上，使我們的道路更安全、更有效。

五、自動駕駛汽車中AI的未來

未來前景光明，因為汽車行業的AI市場在2022年將超過60億美元，預計到2032年的復合年增長率將達到55%。AI算法、預測性維護解決方案、傳感器技術和計算能力的多項進步將推動大量新發展，標志著一個增長和創新新時代的誕生。

AI將在不久的將來對汽車行業產生巨大影響。我們可以期待更多的自動駕駛汽車、先進的安全功能和個性化的功能選項。AI的整合將帶來各種好處，例如改善移動解決方案、提高運營效率、節省成本、實施智能交通系統以及改變整個當前的交通格局。

自動駕駛汽車的AI重新定義了汽車行業，為交通運輸的變革性未來鋪平了道路。自動駕駛技術和AI算法的進步正在為車輛安全、效率和用戶體驗帶來根本性的轉變。AI在自動駕駛汽車中的潛力是無窮無盡的，有望不斷進步和突破性創新。（作者：李兆榮）