汽（qì）车行业是推动人工智能（néng）（AI）发展的重要行业之一（yī），这（zhè）是（shì）因为（wéi）该（gāi）行业（yè）致力于自动驾驶汽车和高（gāo）级驾驶员辅助系统（ADAS）的（de）泛在利（lì）益。

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汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目（mù）标，他们（men）还有（yǒu）很长的（de）路要走。尽（jìn）管业界还在讨论实现全自动化所需的（de）理想技术组合，但（dàn）是有（yǒu）一（yī）点（diǎn）是明确（què）的，那（nà）就是（shì）人工智能（néng），尤其是神经网络将（jiāng）发（fā）挥（huī）重要（yào）作（zuò）用。

神经网（wǎng）络

神经网络的作（zuò）用是执行对于传（chuán）统（tǒng）视觉或模式识别系（xì）统来说具（jù）有挑战性的任（rèn）务。通过使每个神经网络各自不同，并针（zhēn）对（duì）特定（dìng）任务进行设计，它可以更高效（xiào）、更精（jīng）确地执（zhí）行任务。

所有（yǒu）神经网络的组织模式都是在多个层面上多次处理（lǐ）数（shù）据。因（yīn）此（cǐ），神经网络可（kě）以在不同的输（shū）入模式（shì）下运行十到二十次（cì），而不是（shì）用一组特定（dìng）的参数只运行一次操作。这个（gè）想法是，通过所有这（zhè）些不同（tóng）的（de）路径，选择的（de）数量（liàng）就（jiù）会增加。当到了需要做出（chū）决（jué）策的时候，它已经从输（shū）入中提（tí）取了所有的信息。

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在（zài）路标（biāo）识别的（de）示例中，第一层可能正在寻找一个（gè）标识的（de）角形（xíng）状，然后是（shì）颜色等各个步骤执行下去，直到它可以非常确信地（dì）说这是一个（gè）路标并说明其（qí）含义（yì）。这样做（zuò）的（de）好处在于无需对每一个（gè）步骤都进行编程，神经（jīng）网（wǎng）络将（jiāng）会自（zì）己（jǐ）完成，并且随着时间的（de）推移（yí）而不断学（xué）习。该算法知道它需要识别的内容（róng），并将尝试不（bú）同的（de）方法，直（zhí）到实（shí）现（xiàn）目标，并在过（guò）程中不断学习。一旦神（shén）经网络在经过培（péi）训之后，它便（biàn）可以在实际应用（yòng）中发挥作（zuò）用。这（zhè）意味着工程师不必花费数小时来微调复杂的算法，他们只需向神经网络展示它（tā）需要发（fā）现的内容并让其（qí）自学完（wán）成。

这（zhè）些（xiē）技术已经在车（chē）辆中被（bèi）广泛用于目标检测、分类和分析，而驾驶员监（jiān）测、访问控制以及语（yǔ）音和手（shǒu）势（shì）识别也可以（yǐ）利（lì）用不同类型（xíng）的（de）神经网络。此外，将传统视觉（jiào）与（yǔ）神经（jīng）网络相结（jié）合（hé）的人工智能（néng）方法，可用于行人路径分析和环绕（rào）视图等应（yīng）用场（chǎng）景，它将同时依赖于图形（xíng）处理器（GPU）和神经（jīng）网（wǎng）络加速器（qì）（NNA）。

在从传感器到电子（zǐ）控（kòng）制单元（ECU）整个链（liàn）路中（zhōng）也（yě）可以使（shǐ）用神（shén）经网络，在预处理、中间处理和后（hòu）处理中使用的各（gè）种技术（shù）将人工智能引入了其中。

此外（wài），车联网（V2X）技术（shù）正在开（kāi）发中，该技术（shù）将主要（yào）使用自动（dòng）驾驶汽车作为传感（gǎn）载体，为各种智慧城（chéng）市和智慧交通场景提供数（shù）据和信息。同（tóng）样，这些进（jìn）展将依赖于采用GPU和（hé）NNA的方法实现人工智（zhì）能，以（yǐ）支持来自越来（lái）越大的输（shū）入（rù）集的各种分析（xī）和计算（suàn）。

传感器（qì）融合

自（zì）动驾驶和高度自动化的（de）车辆将严重依赖（lài）各种类型的（de）传感器（qì），包括（kuò）摄像头、热成（chéng）像、雷达、激光雷达（LiDAR）等。所有（yǒu）这些传（chuán）感器传出的信号都（dōu）需要（yào）进行解读和融合，以便（biàn）全面了解（jiě）车辆内部和外部发生的情况。

传感器（qì）融合对于自动驾驶至关重要，它（tā）将涉及到GPU和神经网络以及机器学习（xí）和人工智能的结合。

车（chē）辆内（nèi）部传（chuán）感（gǎn）器融合的一（yī）个很好的（de）示例是驾驶员（yuán）监测。在当今的车辆（liàng）中，各种各样的传感器（qì）都能够检（jiǎn）测到驾驶员是（shì）否（fǒu）注意力不集中。神经（jīng）网络可（kě）以分析拍（pāi）摄到的驾驶员图（tú）像，以（yǐ）判断（duàn）他或她是否在睡觉（jiào）、处于疲倦状态、注（zhù）意力不集中，甚（shèn）至通过移动设备（bèi）讲话或发信（xìn）息。这（zhè）对于（yú）早期的自动驾驶车辆来说是至关重要的信息，因为它可能需要驾驶（shǐ）员在（zài）某些时候重新（xīn）控制车辆，因为汽（qì）车需要知道（dào）驾驶员是否（fǒu）处于合（hé）适的状态才（cái）能这样做。

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驾驶（shǐ）员监测是如何工作的？对准驾驶员面部的摄像头为分析面部元（yuán）素（尤其是眼睛）的算法提（tí）供（gòng）了（le）输入（rù）。是睁着眼睛还（hái）是闭着眼睛（jīng）？如（rú）果是闭着眼睛，闭眼多长时（shí）间？眼神是否飘忽不定？驾驶（shǐ）员正在看向哪里？

研究整个面部可以确（què）定驾驶（shǐ）员是（shì）生（shēng）气还是悲（bēi）伤。如果是（shì）愤怒，系统会建议驾驶员先靠（kào）边停车并冷静下来，然后（hòu）再（zài）继续行驶（shǐ）。

所（suǒ）有这些都是基于构建一个（gè）面部图像，提取关键点（diǎn）并使用神经（jīng）网络提取情绪、注视（shì）时（shí）间等来判断驾（jià）驶员的精神（shén）状态。

在未来的两（liǎng）三年（nián）内，驾驶员监测可能（néng）会成为（wéi）必（bì）须从欧洲新车（chē）评（píng）估计划（NCAP）和（hé）美（měi）国国家（jiā）高速（sù）公路通（tōng）行安全管理（lǐ）局（NHTSA）获得批准的一项要求，因此驾驶员监测会成为汽车制（zhì）造商必须（xū）要（yào）实施的技术，不（bú）仅要适（shì）用于高端汽车，还要适用于所有车辆。

自动（dòng）驾驶（shǐ）的（de）等（děng）级

美国汽车工程师学会（SAE）和美国高速公路交通（tōng）安（ān）全（quán）管理局已将（jiāng）自动驾（jià）驶汽车的能力分为六个等级。基（jī）本上，等（děng）级0完全没有自动化，而在等（děng）级1中（zhōng），汽车将为驾驶员（yuán）提供（gòng）一些帮助。等级（jí）2具有更多的（de）驾（jià）驶（shǐ）辅助（zhù）功能，甚至可以（yǐ）自（zì）主执行一些任务，例如自动（dòng）紧（jǐn）急制动以避免碰撞（zhuàng）。

等级3是（shì）一个棘手的问（wèn）题，虽然（rán）汽车是自（zì）动（dòng）驾驶，但驾驶员必须随（suí）时（shí）准备驾驶车辆。驾驶（shǐ）员监测将是等级3自动驾驶的关键，因（yīn）为驾（jià）驶员（yuán）必（bì）须做（zuò）好（hǎo）干预的（de）准备，并且在（zài）一定程度上，车（chē）辆有责任确保驾驶员（yuán）做好准（zhǔn）备。

在等级4中，即使驾（jià）驶员可以（yǐ）接（jiē）手车辆（liàng）驾驶，但从理论上讲，车（chē）辆也（yě）可以（yǐ）处（chù）理它所（suǒ）处（chù）现场的所有情（qíng）况。等级5的车辆将实现全自动化，没有（yǒu）方向盘和踏板。

车辆自动驾驶（shǐ）性能每提高一个级别，所需的计算性（xìng）能就会增加大约十倍。这就是为（wéi）什（shí）么神经网络（luò）很（hěn）重要的原因，因为它们可以在非常低的功耗下提供这种性能。

目标检测

以（yǐ）一（yī）个行（háng）人为例，汽车的车载摄像（xiàng）头和传感器（qì）可以记录行人是在行走或（huò）站立；神（shén）经网络可被（bèi）用于绘制行（háng）人可能要走的路线，并计算车（chē）辆是否需要减速或快速制动。神经网络（luò）还可以观察同一幅图像并对其进行分割，从（cóng）中（zhōng）挑选出其他物体，并应用目标识别（bié）技术来判断（duàn）出它们是否代表了车辆需（xū）要（yào）注意（yì）的东西。所有这些都必须把车辆（liàng）的位置以及它（tā）想要（yào）去的地方纳入考虑（lǜ）之中，如果车辆正在（zài）倒（dǎo）车，并检测到在车辆后面（miàn）有一个小孩，就需要（yào）迅速处（chù）理并进行刹（shā）车。要做到这（zhè）一点，就需要人工智（zhì）能和神（shén）经网络来查看那里（lǐ）是否有物体（tǐ）存（cún）在（zài），并对（duì）其（qí）进（jìn）行（háng）识别认（rèn）出（chū）是一个孩子，然后（hòu）向执行器或（huò）驾驶员发送一个信号，以采取措施。

由于摄像头通常（cháng）会带有某（mǒu）种鱼眼镜头（tóu），因此这（zhè）将使其变得更（gèng）加复（fù）杂（zá）。这会产生一张变（biàn）形的图片，需（xū）要先矫正（zhèng）然后（hòu）进（jìn）行解读。来（lái）自这个（gè）设备以及其他传感器的输（shū）入需要结合起来，从而在瞬间做（zuò）出决策。

数据处（chù）理

与此同（tóng）时，来自汽车周围的其他信息也源源不断地被送（sòng）达，包（bāo）括来自于所有传感器的以（yǐ）及（jí）从其他车辆或（huò）基础设施通过无线通信接收到（dào）的信（xìn）息。这是一个巨大的数据量，可能（néng）在太（tài）字（zì）节（terabyte）范围（wéi）内。

ECU将遍布汽车各处，并根（gēn）据数据做出决策。这可能会涉及到100个或者更多的ECU。业界（jiè）正在使（shǐ）用一些方法来（lái）研究如何用（yòng）更少的ECU和（hé）更（gèng）多的（de）计算能力来（lái）实现这一点。摄像头或传（chuán）感器旁边的嵌入式人工智能（néng）可以做（zuò）出一些决定，从（cóng）而减少车辆需（xū）要传递（dì）的信息。

这意味着需要不（bú）同等级（jí）的处理方式。数据可以（yǐ）在捕获点进（jìn）行预处理，例如（rú）拉直鱼眼镜头的图像。中间处（chù）理（lǐ）可能包括各种已计划（huá）的任务、目标（biāo）识别、决策制定（dìng）等。之后（hòu）可以进行后处理，当信息（xī）可以被清理整齐（qí）并显示（shì）在屏幕上时，让驾驶员就知道正（zhèng）在发生什么或已经（jīng）发生了（le）什么（me）。

应用

这（zhè）些数据处理技（jì）术也（yě）被用于创建当前（qián）正在（zài）开发的应用（yòng），以在（zài）车内创建虚（xū）拟环视车（chē）身支撑柱（zhù）。在此用例中，将（jiāng）在支撑柱（连接（jiē）车顶和车身的（de）支撑柱）上（shàng）安装摄（shè）像（xiàng）头来捕（bǔ）获车外（wài）发（fā）生的事情。支（zhī）撑柱的内（nèi）部（bù）将提供一个显示器，以显示这些摄像头正（zhèng）在捕获的内容（róng），从而（ér）为驾驶员提供一个不间断的视场。

这个（gè）过程非（fēi）常难以实现。系统必须了解驾驶员（yuán）正（zhèng）在查（chá）看的另一（yī）侧是（shì）什么情景（jǐng）。图片将需要修正（zhèng）变形并放置在不平（píng）整或弯曲（qǔ）的（de）表面（miàn）上（shàng），然后（hòu）重（chóng）新变形到支撑柱的（de）轮廓上。

尽管这一进步是未来的趋势，但（dàn）一些高（gāo）端（duān）车辆（liàng）已经提供了环绕视图系统，并且它们很（hěn）快将应用于中（zhōng）档和入门级（jí）车辆（liàng）。GPU被用（yòng）于分（fèn）析遍布车辆周围的各个（gè）摄像头所捕（bǔ）获的图（tú）像（通（tōng）常（cháng）有四个或（huò）五个摄像头），并将图像拼接在一起（qǐ）。根据拼接（jiē）的图像，神经网（wǎng）络（luò）将（jiāng）执行目标检测（cè）和路（lù）径预（yù）测，以查看（kàn）这些目（mù）标是（shì）否有可（kě）能（néng）拦挡（dǎng）车辆的路（lù）径。

信（xìn）息娱乐（lè）和导航

在车载信息娱乐系统（IVI）和导（dǎo）航方面，GPU也起（qǐ）着重要作用。它们（men）还参与语音（yīn）控（kòng）制，这很可能成（chéng）为人与车之间的（de）关键接口（kǒu）。因此，对（duì）于卫（wèi）星导航系统来说，驾驶（shǐ）员不必操作（zuò）按钮和（hé）键盘来（lái）输入目的地，而（ér）是只需说出邮政编码或街道名字，然后就可要求系统（tǒng）绘制出路线。

仪表盘将被连接到外部摄像头，以用于路标（biāo）识别等操作。如（rú）果摄像头捕（bǔ）捉到一个限速（sù）的标志，该（gāi）标（biāo）志（zhì）可以在有效的时间内显（xiǎn）示在驾驶（shǐ）员面前；如果汽车超过限速，就会发出声响警告。

实际上，整个仪表（biǎo）显示（shì）区将（jiāng）使（shǐ）用GPU进行图像渲（xuàn）染（rǎn）和信息优先级排序。如果系（xì）统确定驾驶员需要了解（jiě）一些关键信息，该信息可能会从仪表（biǎo）显示区中（zhōng）弹出，甚至（zhì）可以投射到挡风（fēng）玻璃上。挡风（fēng）玻（bō）璃上的图（tú）像也可以被用作导航系统的一部分，向驾驶员显示（shì）正确的（de）转弯方（fāng）向（xiàng）或说明汽车（chē）在即将到来的（de）路口需要驶入哪