在过去十年中，美国已经涌现了一批超酷炫的自动驾驶汽车，为汽车行业注入了新鲜血脉。

在过去十年中，美国已经涌现了一批超酷炫的自动驾驶汽车，为汽车行业注入了新鲜血脉。这一波进步依赖于计算机技术，软件工程的创新，以及来自特斯拉，宝马，福特，奥迪，甚至谷歌等主要汽车制造商的丰富经验。虽然许多人最近才开始听说自主技术，但自驾车研究已经进行了45多年。

我们目睹了计算机技术和信息系统的前所未有的进步。这些进步现在允许更快的计算机更小和更轻。人工智能（AI）在公共道路上自动驾驶车辆的发展中起着不可或缺的作用。

AI：自主车辆的大脑

和人类一样，自驾车需要有传感器来了解周围的世界和大脑，收集，处理和选择基于收集的信息的具体行动。自动驾驶汽车也是如此，每辆自主车辆都配有先进的工具来收集信息，包括远程雷达，激光雷达，相机，短/中程雷达和超声波

这些技术中的每一种都以不同的能力使用，并且每个收集不同的信息。人工智能发挥的作用，几乎可以与人类的大脑比较。

Drive.ai首席执行官兼联合创始人Sameep Tandon解释说，“深度学习是自动驾驶汽车的最佳技术。”他继续解释道：“你听到很多关于这些事情在汽车上：传感器，摄像机，雷达和激光雷达。而真正需要的是使自动驾驶汽车安全工作并了解其环境的大脑。”

在其核心，人工智能有一个复杂的算法。它模仿人类的大脑学习，但很难真正达到自主判断。软件工程师不是使用成千上万的“If-Then”语句硬编码自动汽车，而是创建一个算法，向汽车的车载计算机概述汽车执行的对错，或者是各种行驶示例。这种类型的汽车工程方法似乎是反直觉的，但在现实中，人工智能算法是公共道路的动态驾驶条件的唯一解决方案。

工程师没有办法对汽车在日常驾驶中可能面临的每个可能的变量或情况进行硬编码。相反，工程师必须依靠自主汽车收集信息，然后通过流体人工智能算法处理它的能力。

不过，自动车具有人类驾驶员所缺乏的一个优点；自动驾驶汽车能够与其他汽车瞬间分享他们的经验和阅读。沿着每一英里驾驶的自动汽车遇到的信息和情况与其他车辆共享，使得每个计算机可以使其算法适应于其他车辆面对的环境。这种类型的共享体验和主动学习创造了一种情况，通过人工智能算法，自动驾驶汽车可以提高他们对道路上的情况作出反应的能力，而不必亲自体验这些情况。

自动驾驶汽车正在快速发展，自动汽车的未来不仅取决于先进的人工智能算法，自驾车也依赖于该算法在所有自主车辆上的标准化。没有这种共享技术，我们不能指望我们的社会或决策者在公共道路上接受大规模的自动汽车，所以说，一切都要看怎么解决人工智能的更新换代问题。

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