淺聊智能汽車和自動駕駛！

自動駕駛是汽車工業發展的一個重要里程碑。自動駕駛自動化一直在進行，其發展過程是駕駛員認知感知、決策規劃、執行控制等重要環節的逐步增強或最終替代。在智能時代，大數據分析、無處不在的計算、無處不在的傳感和人工智能等顛覆性技術為自動駕駛自動化向更高層次邁進提供了新的機遇。

汽車不再是簡單的交通工具。

駕駛自動化涵蓋了汽車、交通、互聯網、電子、測繪等多個行業。融合了5G通信、人工智能、物聯網、先進機器人、大數據、云計算、智能制造等多項顛覆性技術。對未來科技和人類社會產生重大影響。這是汽車工業發展的一個重要階段。

在智能交通和智能汽車發展的背景下，汽車可以獲得更多的外部信息。以模型預測控制為代表的先進控制方法和以深度學習、強化學習為代表的人工智能新技術將受到廣泛關注。隨著云計算的逐漸成熟和車輛邊緣計算能力的顯著提升，在真實的車輛控制系統中在線實現復雜的高級算法成為可能。這些技術的發展不僅增強了上層駕駛決策和規劃的能力，而且成為車輛轉向、制動和駕駛的新系統/功能。

智能交通存在的問題

1.設備問題：隨著車輛的增加，系統規模會急劇擴大，對應的點會無限增加，設備維護任務艱巨。

2.系統可靠性：ITS關系到一個城市整個交通的運行，情況復雜，設備眾多。在復雜的信息交換背景下，需要盡可能保證整個系統的平穩運行，但是系統往往會出現錯誤、數據丟失等故障，給維護帶來很大的麻煩。

3.通信質量：整個交通系統，包括信號燈控制，需要實時發送數據。只有通過及時的信息交流，系統才能發揮最大的效率。

4.可能存在偽造、網絡攻擊、信息泄露、容忍度等安全問題。在發送、傳輸、收集和整理信息的過程中，需要解決哪些問題。

從汽車駕駛任務來看，無論是新能源汽車還是傳統內燃機汽車，載人汽車還是自動駕駛汽車，汽車駕駛的主要任務都沒有改變，即從起點行駛到終點，主要體現在轉向、油門、制動、檔位的操作上。

智能汽車需要做什么？

在汽車駕駛自動化的發展中，感知層面的自動化是增強和替代駕駛員眼睛、耳朵和大腦的感知功能，進而輔助或替代駕駛員對環境的理解，如增加車輛感知的攝像頭和雷達、V2X和GPS等。

決策和規劃層面的自動化，就是增強和取代駕駛員大腦的決策和規劃功能。比如在自適應巡航中，車輛的輔助駕駛控制器識別前車或障礙物的位置、速度和加速度，實現駕駛和制動的決策和規劃。其他輔助駕駛功能，如自動泊車、自動超車等。都是在特定場景下代替或增強駕駛員的決策。

執行層面的提升主要體現在轉向、制動、駕駛、換擋控制系統功能和性能的提升。

事實上，駕駛員的感知、決策和執行的增強和替代程度也是駕駛自動化分級的基礎。替代和增強程度越高，自動化程度越高。

隨著信息技術的不斷轉型升級，汽車設計的步伐也在加快。智能汽車技術不僅使人們的日常駕駛習慣發生了明顯的變化，而且有效地保障了交通的安全性和可靠性。縱觀汽車工業的發展，汽車駕駛的自動化進程一直在進行。汽車的出現