是吹还是真厉害，AI改变了自动驾驶的未来？

那么，为何AI的普及对于自动驾驶技术如此重要？

到底是厂家在炒概念，还是真有用处，接下来我们就一起来看看。

在大多数人的认知里，自动驾驶技术的好坏往往取决于，激光雷达、毫米波雷达以及摄像头硬件的性能是否足够强大，但事实上，自动驾驶要想运转是一个非常复杂的系统，雷达好比这套系统的眼睛只是起到了收集信息，与外界环境进行信息交互等功能，甚至就连车载芯片也无法决定自动驾驶系统的好与坏，因为雷达只是加快了信息的收集速度，芯片只是加快了信息的处理速度，至于如何分析、利用这些信息来做决策，它们并不起作用。

这也是为何市面上不少车型看似硬件堆料很足，但实际的自动驾驶功能体验却不佳的原因。

所以，真正拉开自动驾驶系统差距的，其实是“智能化”程度，因为要实现自动，就必须要让汽车系统足够聪明，能够自己做决策，而人工智能恰好能够很好的扮演这一角色，这与传统靠驾驶程序工作的自动驾驶技术有着很大的不同，而基于AI打造的大模型训练水平，决定着自动驾驶水平的高低。

而AI要想工作，就必须要基于的大模型，也就是机器学习的一个模式，有可能是对目标进行检测或者人脸进行识别，也有可能是针对语言的识别处理，就像如今大火的ChatGPT，就是自然语言理解类的模型，此外大模型还具有模态特点，可以靠着多种的信息方式进行输入，语音、文字、视觉信息等都可以被机器接收学习，这对于驾驶来说有着很大的意义。

因为驾驶员在驾驶汽车时，必须将更多的注意力放在开车上，而有了语音甚至人脸等信息输入方式，使得整个过程变得更加安全，当然这只体现在辅助驾驶功能上，对于自动驾驶而言，人工智能真正的价值在于，它可以在短时间内分析处理海量的数据，并做出相对正确的驾驶决定，人类可以通过训练使其具备接近于人类的驾驶能力，只要通过大量的信息数据告诉它，什么时候该踩刹车、什么时候该加速，这是传统驾驶程序所无法做到的事。

因为传统的自动驾驶程序只能设定一个或者两个固定的驾驶场景，比如高速上的车道保持、前车跟随，或者城市道路中的自动泊车，即便如此，复杂的自动驾驶程序编写依然让程序员头痛不已，更麻烦的是，死板的程序无法模拟出驾驶环境的复杂性，比如汽车该如何在路上避开突然掉落的障碍，又或者是其他不太常见的场景。

而机器学习不仅效率高而且对海量数据的理解也更加准确，这也是为何人人都在说AI将改变自动驾驶行业的一大原因，当然从目前实际的进度来看，人工智能在自动驾驶领域的应用还尚处于发展阶段，距离真正的成熟，还有很长的路要走。