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應用以及人工智能的未來趨勢

應用：

業界普遍認為，自動駕駛技術在公共交通領域和特定場所的使用將早于在個人乘用車市場的普及。自動駕駛汽車將最先應用的行業包括公共交通、快遞運輸、服務于老年人和殘疾人，如下圖所示。

（1）公共交通

相比于小汽車，公共交通更能惠及普通群眾，讓民眾感受到人工智能、自動駕駛帶來的技術革新和便利，這也是該項技術最初的出發點。 自動駕駛巴士被認為是解決城市“最后一公里”難題的有效方案，大多用于機場、旅游景區和辦公園區等封閉的場所。

自動駕駛汽車在公共交通領域的另一個重要應用是出租車。

（2）快遞運輸

快遞用車和“列隊”卡車將是另外一個較快采用自動駕駛汽車的領域。隨著全球老齡化問題的加劇，自動駕駛技術在快遞等行業的應用將極大地彌補勞動力不足的問題，并且隨著自動駕駛技術的成熟與市場普及程度的提高，無人配送將成為必然的趨勢。

（3） 服務于老年人和殘疾人

自動駕駛汽車已經開始在老年人和殘疾人這兩個消費群體中有所應用。自動駕駛汽車不僅可增強老年人的移動能力，也能幫助殘疾人旅行。 2012年，谷歌展示了自動駕駛技術的巨大潛力，谷歌員工讓失去95%視力的Steve Mahan坐上谷歌自動駕駛車，體驗其中的樂趣。隨后，谷歌公司為他頒發了“首位無人汽車駕駛者”的稱號。自動駕駛技術將使得殘疾人變得更加獨立。

趨勢

（1）未來

歐盟的歐洲委員會當地時間 5 月 17 日公布的自動駕駛時間進度表指出，計劃到 2020 年在高速公路上實現自動駕駛，在城市中心區域實現低速自動駕駛；到 2030 年普及完全自動駕駛。為了助力自動駕駛，到 2022 年，歐盟所有新車都將具備通信功能，實現 100％“車聯網”。委員會呼吁成員國和汽車企業制定確保安全和明確事故責任的通用規則。力爭在國際規則出臺之前制定出地區標準，在新一代產業領域掌握主導權。 此前，我國發布的《節能與新能源汽車技術路線圖》指出，到 2020 年，駕駛輔助/部分自動駕駛車輛市場占有率將達50％；到2025年，高度自動駕駛車輛市場占有率將達約15％；到 2030 年，完全自動駕駛車輛市場占有率將近 10％。

（2）自動駕駛汽車面臨挑戰

自動駕駛車輛事故表明，自動駕駛技術距離成熟應用還有一段漫長而艱辛的發展歷程，這不是一蹴而就的。目前，國內自動駕駛技術取得了長足的進步，自動駕駛汽車也逐步得到了公眾的認可，但是要實現自動駕駛汽車的普及化仍然需要很長的路要走。核心技術水平不高，關鍵零部件非國產化嚴重，政策法規需要逐步完善等問題依然需要不斷努力。

技術問題

目前自動駕駛技術在“人不多、規定車道、車速不快”的前提條件下確實可以實現，但是面對真正的復雜交通環境，自動駕駛汽車的安全性還需要更長時間來完善。如人類駕駛員能判斷前方車輛的駕駛員是老司機還是新手，從而決定與前車保持多遠的距離才合適，而自動駕駛技術要理解這些細微的預行為就顯得很困難。 精確定位和導航是實現自動駕駛最為重要的部分之一，只有實現精確定位和導航的精細化才能保證自動駕駛的安全性與可靠性。目前，我國自主研制的北斗導航系統在性能上與美國的 GPS 相比還存在一定的差距。 高精度激光雷達、毫米波雷達等車載傳感器作為自動駕駛汽車的眼睛，國內近幾年雖有快速的進步，但與國外先進水平相比仍有相當的差距。自動駕駛技術要大規模普及，一方面有待在低成本、高性能的傳感技術方面取得突破，還需要大幅提升自動駕駛的計算能力，而這兩方面都是國內仍需努力的。

法律方面

自動駕駛汽車要想合法上路行駛，首先要解決政策法規的問題。自動駕駛汽車實際行駛過程中難免會因為某些原因而產生事故，如何劃分事故責任，如何做到公正裁決等這些都是要進行深入討論與驗證的問題。目前并沒有哪些國家對自動駕駛汽車專門制定完善的政策法規，要想真正的實現自動駕駛汽車的普及化，這是一個必須解決并且需要格外小心的問題。

遇到的挑戰

自動駕駛的一個很重要的用途是用于某些特殊的環境下，由于在某些特殊的環境下，人員生存困難，自動駕駛能克服這些問題，但是其也要解決如極寒、道路條件復雜等各種極端環境的影響，這同樣也是自動駕駛未來發展所應面臨的困難。 由于人工智能的大量應用，自動駕駛技術更依賴于網絡，如通過云端獲取的高精地圖、精準導航等的數據，其安全性顯得尤為突出。如何打造安全可靠的數據鏈路，不被黑客侵擾等也將是需要長期面臨的困難與挑戰。

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總結

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