自动驾驶的发展正在改变着汽车行业的差异化因素
发表时间：2023-11-07 11:04:41
文章来源：炫佑科技
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自动驾驶的发展正在改变着汽车行业的差异化因素
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自动驾驶的发展正在改变汽车行业
您可能会问，如果无人驾驶还没有到来，为什么每个人都对自动驾驶功能如此兴奋？ 确实，自动驾驶汽车还没有赢得消费者的青睐，但我们谈论的是各种级别的自动驾驶，这项技术每天都在进步，并将继续进步。 虽然我们目前只在道路上看到一些自动驾驶汽车，但到 2025 年，全球自动驾驶汽车市场预计将达到 360 亿美元，其中美国拥有所有自动驾驶汽车的 29%。
车辆的自动化程度越高，隐藏在引擎盖下的软件就越复杂，工程团队需要的专业知识也就越多。 2014年，SAE国际推出了分类系统，将自动驾驶汽车技术分为六个级别。 在零级时，驾驶员可以完全控制车辆，不需要任何帮助。 在**级，车辆可以控制自己的速度。 我们现在可能处于第 3 级，接近第 4 级，汽车可以掌控多种情况，警告并协助驾驶员，驾驶员偶尔可以将视线从路面上移开。
图片来源-How-To Geek
汽车软件开发在 2 级和 3 级自动驾驶之间发生了巨大变化。 3 级条件自动化的前提是驾驶员能够将视线从道路上移开并简单地确认车辆的决定。 随着用例和情况的增加，自动驾驶不再是一种辅助，而是更加独立。
尽管如此，从3级到4级的道路并不容易。 3 级要求突破了 if-then 条件下经典 ADAS 基于规则的功能的限制。 城市环境中的用例需要接近人类的决策能力。 因此，基于人工智能的自学习系统正在成为汽车领域的关键技术。
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人工智能和机器学习在当今汽车领域的作用
: 一切都与数据有关
汽车行业的人工智能不仅仅涉及自动驾驶，还涉及道路安全和互联。 人工大脑所需要的只是数据。 从摄像头到声纳，内置于车辆中的各种物联网设备不断生成大量信息供人工智能系统处理。 据英特尔称，联网汽车可以在 8 小时内生成约 40 TB 的自动驾驶汽车大数据。 除此之外，对先进信息娱乐系统和各种车载服务的需求是人工智能技术可以满足现代自动驾驶汽车的另一个需求。
总而言之，除了自动驾驶本身，人工智能的部署还可以覆盖汽车领域的众多用例：
•用于产品设计的机器学习
•建模与仿真
•销售预测
•质量控制
•客户服务
• 其他
经典编码甚至不可能支持 3 级自动驾驶。 人工智能和机器学习对于分析高度动态且包含多个变量的交通状况至关重要。 此外，所有车辆传感器收集的自动驾驶汽车的大数据必须立即进行处理和解释，以对路况做出反应。 这只有通过自主学习系统才有可能实现。 机器学习和深度学习算法帮助自动驾驶软件近似人类决策自动化软件开发，并在某些情况下补充额外的知识。
基于AI的自动驾驶软件
这一切的核心是数据。 汽车行业可能比其他行业更了解数据挖掘的重要性。 挑战在于将现有数据与业务需求正确连接。 例如，要教导自动驾驶汽车不要撞到行人，您必须构建一个模拟器来模拟现实生活中的事故，并使用该数据进行强化学习。
“现代汽车是一台带轮子的超级计算机，其传感器和摄像头会产生大量数据，有一天这些数据可能比汽车本身更有价值。”
——印孚瑟斯高级副总裁
公司必须将所有数据和所有技能发挥到极致，以确保自主技术稳定、可预测且响应迅速。
对数据和基于人工智能的车辆开发的关注使得原始设备制造商和一级公司改变了他们的工作方式。 在产品和工作结构以及汽车制造技术方面自动驾驶的发展正在改变着汽车行业的差异化因素，流程正在发生一些重大转变。
