导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于汽车行业如何使用人工智能的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
5G、人工智能和大数据的结合将对汽车行业带来哪些改变？
5G作为第五代通信网络，目前已接近使用， 5G 相对于2G、3G、4G带宽更宽、信息传输速度更快（比4G快100倍）、准确。
5G技术的成熟应用，结合大数据和人工智能技术，将 助力物联网 （万物相连）的实现。物联网由 感知层 (传感器)、 网络传输层 （5G）、 存储分析计算层 （大数据和人工智能）、 应用层构成 （终端设备）构成，应用于 汽车 行业将实现在任何时间、任何地点，人、车、交通设施的 互联互通 。
下面我结合自身在 汽车 行业的工作经验，对5G、人工智能和大数据将在 汽车 产业中的应用场景 进行详细说明。
车联网平台模型如下：
通过模型可以看出，5G网络将车联网中控平台、 汽车 、交通设施和人连接到了一个网络内， 相互间可实时传输和接收相关信息 。
结合车联网模型， 无人驾驶 实现 场景 如下：
乘客 要出行，可在家里拿出手机或相关智能设备 打开车联网平台APP ，选择车型、用车时间、出行地点，确认后，车联网 中控平台下达指令到 符合要求的 汽车 ， 汽车 通过自身所带的控制系统 接收信号指令 ，自动 行使到小区上车点 ，等客人上车后， 客人 通过语音或触控 下发出行指令 ， 汽车 自动启动并开始行程；在 行使 过程中自动 感知 周边 交通设备 和 人员 等信息（通过车辆所带感应设备感应），进行制动、加速、避让等。同时车辆可从车联网监控平台 获取远处 公路上 车辆 多少、或是否有 交通事故、交通维护 等信息，自动 选择 最佳的 行车路线 ，避免拥堵；到达目的地后，客人通过车联网平台 APP结束行程 ，车辆等待车联网中控平台指令进行下一个任务。
汽车 设计目标的确定取决于顾客对车辆的需求+上市车型的故障缺陷+公司规划目标+国家法规要求。在5G带动下的车联网将对获取顾客需求和车辆故障缺陷的获取带来极大的便利。
2.1.1乘客需求感知
结合车联网模型，假设场景，车辆为 自动驾驶 车型：
车联网监控平台通过分析顾客 选择的出行车型 （在车联网监控平台）分析出最受大众欢迎的车型系列，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 整车型谱规划参考 。
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、环境等感知设备传来的信息（ 包括 顾客行为、活动、坐姿、办公、休闲、 娱乐 等），通过 云计算 可以识别出绝大部分乘客的 舒适状态 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 内饰外观结构及功能设计参考 。
2.1.2驾驶员需求感知
结合车联网模型，假设场景，车辆为 人工驾驶 车型：
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、人机操控设备传感器等感知设备传来的信息（ 包括 顾客驾驶起步加速模态、转向模态、档位转换模态、制动模态等），通过 云计算 可以识别出绝大部分 驾驶员 的 最佳操控模型 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 操控机构及功能、性能等设计参考。
车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集车辆在 运行过程中 的功能性能状态信息（如动力性、经济性、振动、噪声、平顺性、操稳等），通过 云计算 可以识别出 故障缺陷 信息，提供给 汽车 设计公司作为 整车或零部件功能 设计参考。
汽车 由车身、底盘、电气、内外饰、动力装置（燃油车为发动机、变速器；电动车为电池、电机、电控）等几大系统构成，同时每个系统又分为很多零部件，为了保证 汽车 的开发进度，所有零部件的设计开发人员分布在不同的国家或同一国家不同的区域。通过 5G技术助力虚拟现实技术 投入使用，实现不同区域的设计人员、实时在线的同步交流、评审分析数据的可行性，很大程度上提高了研发速度，降低了研发成本。
对于较大的零部件数据，通过5G传输技术可快速准确的传输到 异地3D打印设备 ，进行样件的快速制作。
根据试验进展及突发情况，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 试验环境 （温度、湿度、大气压等）、试验设备的运行状态进行 远程控制 。同时可通过试验中控平台 监控试验设备 、 环境 的状态信息，对于不良状态做到 提前预防 。
在试验过程中，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 产品（零部件或整车）的参数和运行状态进行远程控制 。同时可通过试验中控平台监控产品的 性能状态变化信息 ，对于后期改进提供参考。
通过5G技术建立生产设备、物料运输设备、环境设施等物联网控制平台，实现自动化信息交互和自动控制（可远距离异地）中控平台可实现对所有设备的监测和控制。模型图如下：
通过对生产中控平台人工输入相关程序， 中控平台协调 调动物料运输设备进行 物料准备 ，并送达到制定位置，相关的设备（工装、夹具、检具或焊接设备等）按照中控平台的指令进行相应的 加工 ，直到完成设定的目标成品。期间如发生 事故 ，中控平台（也可由生产监控人员）可启动相应 解决 措施，操控相应的设备执行相关工作。中控平台同时对所有设备设施的运行状态进行监控，对维保信息做到提前预防。
通过车联网 中控平台大数据功能 ，将整车及相关零部件的型号、生产日期、厂家信息等重要信息进行保存，当某一零部件或整车发生故障时，能很快找到对应的信息，便于迅速实现追溯。
随着物联网的实现， 汽车 实现自动驾驶，到时 汽车 由 专业公司集中管理 ， 消费者 通过智能手机登录车联网中控平台 预定车辆 ， 随用随还 ，方便快捷。省去了租车位， 汽车 保养、保险的繁杂事情。
随着车联网的实现，车联网中控平台能随时 监控车辆的质量 信息， 预知车辆故障信息 ，及时通知车主和售后服务中心，便于对车辆做出提前预防性保养或维修。节省维修成本。
随着车联网的实现，车联网中控平台能随时监控 车辆和零部件的质量信息 ，对于整车 达到报废要求 的车辆，及时通知报废回收部门进行车辆回收处理。同时中控平台通过 大数据计算 出 可以再利用的零部件 ，进行合理的回收利用。
总之，通过5G技术的应用，结合人工智能和大数据技术，将给 汽车 业带来极大的改变，可对相关的任何事物做到实时信息收集，构成大数据，通过人工智能技术，对数据进行迅速精确的分析，找出可利用的信息内容，提供给相应的需求部门或控制相关的事物，实现全自动的感知操控系统，大大提高人们的操控方便性。
汽车 的研发、生 产、维护质量和效率将会得到很大的提升，显著降低劳动时间和劳动成本。相关人员可节省大量的时间去做自己感兴趣的事情。
人工智能汽车销售该怎么做？
基于“员工,商品在线,在线用户在线“数字转换思维,注意“X”的智慧智能优势的零售解决方案,4 s店将有效地解决传统的4 s店,因为管理不到位,缺乏管理的工具,销售人员不能准确把握客户需求造成的缺乏经验,服务不到位,单一税率很低,针对消费者体验差等问题，并从以下三个方面着手:汽车销售行业的数字化转型动力:
1、人工智能汽车销售——基于数据洞察改善消费者汽车购买体验
解决买家的行为在4 s店和历史行为进行了分析,和更准确的感知和分析客户的车,并将反馈存储,实现客户预约,去商店,独家销售,审判开车,存款支付,整个过程的汽车没有知觉,经验为客户提供个性化的购物体验的同时,提高服务效率。
2、人工智能汽车销售——通过销售管理提高销售业绩
这个解决方案可以实现从线索成交数字服务的整个过程,使用“任务”模式来管理销售人员,一个推销员从调度,调度,满足客户,服务,回访,监督多个维度的数据,比如增加商店的精确管理和智能水平,有效提高销售团队的执行效率,优化存储的管理过程。此外，还可以直观的分析店铺的销售数据，让店铺更直观的发现销售过程中存在的问题，有效的提高问题解决的效率。
3、人工智能汽车销售——通过数据智能改进存储业务决策
面对复杂的人员类型、众多的高价值资产、多功能区、复杂多样的管理场景，智能4s店解决方案可以整合人、车、区域、场景、企业五个方面，提供全面、完整的场景和三维管理服务。当风险出现时，系统可以快速定位问题，并帮助商店快速响应紧急情况。当没有风险的时候，它也可以提前感知危机并给予预警。此外,该解决方案基于大数据趋势分析的能力,可以为商店提供客户相关的见解在哪些客户良好的转换效果,哪些客户有很高的单一税率,从而发挥指导作用对运营商在业务决策和营销管理。
以上就是《人工智能汽车销售如何转型?从这几点入手你就明白了》，在一个大数据、自动化和神经网络已经成为日常用语的世界里，对人工智能及其背后过程的误解正像野火一样蔓延，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站的其他文章进行学习。
为何人工智能在汽车行业开展如此艰难?
当前，人工智能（Artificial Intelligence）的第三次发展浪潮汹涌而来，深刻影响着社会生活方方面面。上至联合国文件、大国战略，下至智库报告、报纸杂志、社交媒体，都充斥着人工智能的相关信息，人工智能俨然已成为世界焦点议题。我们不禁要问：为什么人工智能的新一轮发展浪潮会受到如此关注？它与历史上出现的重大技术究竟有什么不同？本文认为，此次人工智能技术浪潮之所以受到世界广泛关注，一定程度上是因为它具有诸多不同以往技术的独特特点，可总结为下述四个方面。
自主性
从本质上看，自主性（autonomy）是人工智能技术的核心特性。自主性、智能化是与人工智能相伴相生的两个概念，正是自主性的不断提升才能助推智能化时代的到来。如今，智能制造、智能医疗、智慧城市、智能化战争等与“智能化”相关的词汇层出不穷，“自主性”更是屡被提及。例如，斯德哥尔摩和平研究所2017年发布的《勾勒武器系统自主发展蓝图》报告，新美国安全中心资深研究员保罗·斯查瑞近期出版的新书《无人军队：自主武器与未来战争》等作品都聚焦人工智能的自主性特征。不同于传统的机械自动化，人工智能所具有的“自主性”特征意味着机器可以通过算法和大数据进行自主学习进化，甚至不排除演化出“自我意识”的可能。一般而言，人工智能的智能程度与“自主性”呈现出正相关的关系，与人的介入程度则呈负相关。自主性越强，智能化程度越高，所需人的监督和干预越少。
当前的人工智能技术基本处在“弱人工智能”阶段，自主性还较低，但业已显现出巨大效能。比如，推荐算法能为用户精准推送感兴趣的商品、音乐等产品和服务。更为重要的是，日益自主的机器将不再只是根据人类指令按部就班地执行任务，而能通过算法从大数据中进行训练和学习，从而拥有非凡的感知、理解、分析甚至决策等自主能力，比人类更快速、精准、冷酷。这意味着，拥有高度自主性的智能机器人将可能不再只是人类的被动工具，而可能跃升为能动的智能体，可辅助甚至代替人类做出分析和决策。虽然“强人工智能”能否以及何时到来目前仍未有定论，但随着人工智能自主性的不断提升和应用，机器智能化程度无疑会越来越高，同时一些关键问题也会逐渐出现。比如，自主机器是否能成为道德和责任主体？人类应当处于OODA闭环内（in the loop）、闭环上（on the loop）还是闭环外（out of the loop）？究竟是人类控制创造物还是创造物控制人类？这些问题的不断涌现可能颠覆人类的旧有认知，带来一次人类社会的思想大革命。不难预见，日益自主的人工智能将对社会传统法律伦理规范产生巨大冲击，机器责任、机器伦理等新概念将愈加受到重视。
广泛适用性
从适用范围来讲，人工智能技术还具有一个显著特点，那就是广泛适用性。纵观历史，技术可大致分为两大类，一类是“专门技术”，即为了特定目的而研发的技术，包括交通技术、通讯技术、生产技术、军用技术等。另一类是“使能技术”，这类技术可用于多个领域和其他技术中，使效能倍增，如电力技术。人工智能属于使能技术的范畴，但与其他技术不同的是，人工智能的应用几乎是无孔不入的。2016年被称为人工智能发展元年。2016年3月， AlphaGo以4：1的战绩击败李世石九段，标志着围棋这一最具人类智慧的棋类游戏堡垒的陷落。随后，人工智能在“德州扑克”、“阅读理解”等人类智能领域一路攻城略地，并在产业应用上遍地开花。理论上来讲，只要将某个特定领域的足够有效数据投入适宜算法中进行训练，便能解决这一特定领域的具体问题。比如，人工智能运用于汽车领域可以实现自动驾驶，用于新闻领域可以实现智能新闻撰写。
现实中，新一代人工智能技术正在深度革新经济、文化、军事等社会各方面。语音识别、机器翻译、无人驾驶、自主武器…人工智能几乎无孔不入，深刻反映出人工智能的广泛适用性给社会带来的影响力。高盛首席经济学家哈哲思（Jan Hatzius）也指出，人工智能的广泛适用性带动了各项针对全球经济增长和生产力优化的应用，将加速经济增长。从传播能力上来看，人工智能技术还具有明显的易扩散性。理论上，人工智能技术依托的算法、大数据和软件都可以很低的成本进行复制和扩散。这意味着，理论上只要有一个系统拥有某项人工智能能力，那么所有机器都可以拥有这种能力。扎克伯格指出，每次在人工智能方法上获得一小步进展，这类系统就都得到了提升。这也反映出人工智能的广泛适用性和易扩散性。具体而言，扩散方式主要有两种：一是横向扩散，即人工智能技术在军民应用场景传播。比如无人驾驶技术技能用于民用交通工具，也能用于军用无人机、无人车和无人潜航器等。二是纵向扩散，即人工智能技术可在不同的行为体中流通。这些行为体既包括主权国家（国家行为体），也包括跨国公司、恐怖主义组织等非国家行为体。获取方式既包括用资金购买等合法手段，也包括网络窃取等非法手段。需要指出的是，这种易扩散性也受到一些因素的限制，比如复杂算法的硬件成本和网络防御能力。
快速进化性
从升级能力看，人工智能具有其他技术甚至人类难以比拟的在训练中快速进化升级的能力。以围棋领域为例，在AlphaGo击败李世石两个月后，AlphaGo升级版Master豪取60连胜，横扫人类围棋界翘楚。再过一个月，采用强化学习算法的AlphaGo Zero 零基础起步，在三天内与自身对弈490万棋局，并以100：0的成绩击败“前辈” AlphaGo，足见人工智能的学习进化能力之快，令人瞠目结舌。人工智能的快速进化能力意味着传统的“列装—损耗—报废”模式将被颠覆，只需局部更换零件，关键系统则会在训练中不断升级进化。根据未来学家库兹韦尔的“加速回报定律”，人类社会发展速度会越来越快，进步也会越来越大，人工智能将在2040年引发智力爆炸，这也反映出了人工智能的快速进化性特点。
值得注意的是，人工智能还具有系统复杂性。人工智能算法是一个“黑箱”，这意味着哪怕算法设计者本身也不能完全了解其工作机制和准确预测其行为后果，即可预测性和可解释性很低，这为人类运用人工智能带来了很大隐忧。例如，设计者和用户可能无法准确预测自动驾驶汽车何时将改变车道或进行其他操纵行为。现实中，2012年，金融交易公司奈特资本集团因财务故障而瘫痪，导致他们的算法在45分钟内执行了400万次错误交易，导致4.6亿美元的损失。由此可见，拥有快速进化能力的人工智能既可以是“阿里巴巴的宝库”，也可能成为“潘多拉的魔盒”。
结构性去劳动力化
从影响来看，人工智能技术还有一个突出特点，那就是结构性去劳动力化，即“机器取代劳动力”是人工智能时代的显著特征。这种劳动既包括体力劳动，也包括脑力劳动。一方面，人工智能技术的蓬勃发展带来新产业革命和经济结构调整，使原有劳动力市场结构与社会劳动力需求发生偏移，由此产生“结构性失业”。另一方面，人工智能具有的“机器取代人力”的特性使得现有的人力工作岗位削减，由此可能带来大规模失业的风险。有人可能会问，为什么人工智能所带来的此次产业变革是不同以往的？因为它涉及到了之前机器无法做到的层级由低到高的各类任务，低至流水线上的重复工作，高至决策分析、艺术创作等原本只有人类智能才能企及的工作。
诚然，以往重大技术的出现和应用也会不同程度导致旧有行业劳动力的转移。比如汽车的风行使马车行业逐渐退出历史舞台，但马车夫可转行成为汽车司机。但此次人工智能新一轮发展浪潮明显指向各领域的自动化和智能化，也自然带来了去劳动力化。比如，无人驾驶技术的日益成熟将可能打碎世界上庞大司机人群的“饭碗”。当然，新技术的出现也会带来新的工作岗位。人工智能技术将会创造包括研发、使用、监督、维护人工智能技术和产品的工作，以及应对人工智能带来范式转换所产生的相关工作，比如为无人驾驶进行设计的城市规划者、人工智能介入网络安全所产生的法律从业者等。但是这些新出现的工作能够在数量上弥补结构性失业狂潮吗？目前我们还无法断定，但前景并不十分乐观。美国白宫发布的《人工智能、自动化与经济》研究报告就预测，在未来的10到20年间，美国现有工作的47%可能会被人工智能取代。人类的现有工作岗位也无疑会受到人工智能去劳动力化的强烈冲击，如何应对或将到来的失业狂潮成为各国不得不前瞻思考和应对的重大问题。
总而言之，人工智能具有区别于历史上出现技术的诸多显著特征。其中一些特点虽然在以往出现的技术中或多或少也涉及一些，但这次浪潮无疑更为明显和彻底。自主性和系统复杂性是其核心特征，广泛适用性、易扩散性和快速进化性是其在适用范围和传播升级能力上的突出特点，而智能化和结构性去劳动力化则是其带来的显著影响。拥有这些特征的人工智能技术既有促进产业升级、科技创新、经济增长、军事赋能等积极影响，也会给人类社会的安全、法律、伦理带来严峻挑战。正如约翰·桑希尔在《金融时报》撰文所言：如何将人工智能的积极贡献最大化，同时将有害后果控制在最低范围？这个问题考验着人类的整体智慧，也是我们这个时代面临的最大公共政策挑战之一。在此背景下，各国政府、企业、科学家共同体等社会各界都需要积极行动起来，共同推进人工智能的研究和有效引导控制，使其成为人类“最好的发明”而非“最后的发明”。
生活中的人工智能之无人驾驶
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。
【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。
【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
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。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。
本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。
1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。
五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。
人工智能在自动驾驶技术中的应用概述
人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。
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，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。
这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，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 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。
第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。
第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。
第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。
第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。
第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。
自动驾驶的实现
车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：
第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。
第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。
第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。
人工智能在自动驾驶定位技术中的应用
定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。
其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。
视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。
人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用
无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。
用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
雷达传感器
主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
视觉传感器
主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
定位及位姿传感器
主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
车身传感器
来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
人工智能在自动驾驶深度学习中的应用
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。
工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。
支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
图：某无人驾驶车软件系统架构
除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。
在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。
将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤：
1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；
2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；
3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；
4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；
5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。
6. 输入之后用监督学习去调整所有层。
人工智能在自动驾驶信息共享中的应用
首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。
其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。
另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。
汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。
人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
无人驾驶技术所面临的挑战和展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。
主要有：
1. 法规障碍
2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准
3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性
4. 难以承受的高昂成本
此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
以人工智能为核心的技术，是否决定下一代汽车产业的发展?
以人工智能为核心的技术，必将决定下一代汽车产业的发展，随着科技的日新月异，汽车产业的更新改变已经成为必然趋势。
一、人工智能时代已经在很多领域改变了人们的生活方式
人工智能时代已经到来，而且，已经在很多领域里得到了运用，包括衣食住行，它正在改变着人类的生活和消费方式。汽车作为现代人们出行的主要交通工具，也必然会随着人工智能时代到来，在生产及运用上发生飞跃行的改变，不管人们是否已经做好已经人工智能时代的到来，时代变迁的巨轮已经来到人们面前。
二、目前人工智能在汽车产业中的运用
如前人工智能在生产领域中的运用已经越来越广泛，最显而易见的就是生产和技术工人大量减少，汽车产业的生产也不例外。人工智能到来之前，汽车生产车间里有成百上千的工人和技术人员，每一道工序都需要投入大量人力来完成，然而，如今的汽车产业生产车间，寥寥几个技术员在操作着机器，然后就是不断挥舞着的机械手，飞快，精准，熟练的进行各种操作，他们的工作效率更高，生产出来的汽车性能更加稳定，更加标注化。
三、以人工智能为核心的技术在汽车驾驶领域的运用
以人工智能为核心的技术目前已经在汽车驾驶领域得到运用，例如汽车无人驾驶技术，目前技术已经趋向成熟，并在国内一些城市开始运用。通过人工智能实现的汽车无人驾驶，比起人类驾驶有诸多优势，例如，人们再也要不担心疲劳驾驶，或者酒后驾驶，路怒症等因素造成交通事故了，通过人工智能人们再也不用担心驾车迷路了，没有交通闯红灯现象，等等诸多优势，是人类驾驶所无法比拟的。
以人工智能为核心的技术，必然决定下一代汽车产业的发展，这是科技和时代发展的要求和必然趋势。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于汽车行业如何使用人工智能的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～