在人工智能的浪潮下，汽车自动驾驶的新发展新可能

原创 | 文 BFT机器人 

相信生活在21世纪的人们，没有人会不知道什么是人工智能。如果你不知道，那么你就是被现社会甩在了身后。人工智能从出现到现在，经历了60年的发展，而如今人工智能更如一股大浪潮，席卷了全国各地！随着人工智能技术持续不断地取得突破。深度学习、自然语言处理、无人驾驶等每个领域都被智能技术赋予了全新的生命。

自动驾驶汽车不再是我们遥远的想象，而是真真切切的走进我们现实生活中。近年，随着人工智能的迅猛发展，汽车行业迎来了一场革命性的变革！自动驾驶技术，成为当今科技领域最令人瞩目的焦点之一。

自动驾驶的概念提出于数十年前，受益于人工智能和高性能计算领域的突破，研发、生产、运行自动驾驶系统近年来逐步成为现实。特斯拉将Transformer应用于计算机视觉领域，成功开创了鸟瞰视图（BEV）技术。BEV对视觉相机、激光雷达、毫米波雷达等传感装置的数据进行特征提取，通过视角变换，转换到鸟瞰图场景下进行多源信息融合。

年初以来，随着以ChatGPT为代表的人工智能应用持续落地，人工智能相关基础设施也正在加速建设，从而带动人工智能在其他应用领域实现突破。随着自动驾驶领域算法在自动泊车等场景下实现突破，有望形成类似ChatGPT在自然语言处理领域从软件端到硬件端的带动效应。

在自动驾驶领域，多源信息融合技术是实现自动驾驶的关键技术之一：单个传感器在面对天气恶劣或环境复杂时可能会有一定的局限性。为了克服这种局限性，需要使用多源信息融合技术将多个传感器的数据进行整合和处理，形成更为全面、准确的感知结果。

例如，目前毫米波雷达和相机融合是落地最多的传感器融合方案中：相机容易受到光照不足或恶劣天气条件的影响，毫米波雷达虽然能够提供精确的距离、速度信息，但是稀疏性和噪声等致使雷达无法作为主要信息来源，通过融合雷达和相机传感器能够充分发挥两者互补关系，从而在整体上提升感知能力。

随着BEV的提出和人工智能基础设施的快速建设，多源信息融合算法有望得到更为广泛的应用。

我们认为：如果自动驾驶领域算法进一步在自动泊车等场景下实现突破，有可能形成类似ChatGPT在自然语言处理领域从软件端到硬件端的带动效应，为相关领域带来新的增长空间。

人工智能正处于蓬勃发展的时期，技术持续创新和应用领域的不断扩展，使得人工智能正深刻影响着我们的生活和工作。虽然自动驾驶技术还面临一些挑战，比如法律法规、安全性等问题，但科技的进步永不止步。相信随着不断的优化和完善，自动驾驶将给我们带来更加智慧的出行体验！让我们一起期待未来，迎接智能出行时代的到来！

作者 | 春花

排版 | 居居手

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