什么是人工智能自动驾驶汽车？
早在20世纪30年代，人们就已经开始了对自动驾驶的早期探索。自动驾驶作为人工智能的关键技术分支，受到了颇多关注。自动驾驶汽车主要是基于人工智能、视觉计算、雷达和全球定位车路协同等技术，搭载多种智能软件及感应设备从而实现环境感知、路径规划和自主控制，达到安全高效行驶之目的的机动车辆。
市场规模
随着国家政策支持力度加大、关键技术成熟，汽车智能化、网联化趋势进一步加速，自动驾驶已经成为全球新一轮产业竞争的重要抓手，市场空间在不断增长。根据 IHS 预测，全球自动驾驶市场规模在 2020、2025、2030、2035 年分别达到500、800、2800、5600 亿美元。
我国自动驾驶汽车市场发展总体向好，但 2020 年疫情影响下出现了拐点。数据显示，2020 年我国自动驾驶汽车市场规模为 81.3 亿元，同比下降 3.3%。随着疫情得到有力防控，同时市场逐步打开，正处于疫后缓慢恢复期，但预计未来仍将保持较高增长水平。预计 2025 年我国自动驾驶汽车市场规模将达到 267.6 亿元。
产业链图谱
自动驾驶汽车产业链由系统软件厂商、整车集成系统服务商与应用服务厂商等构成。
- 产业链上游：主要为系统软件服务商，主攻雷达、摄像头、芯片、V2X 通信、高精地图、算法软件等核心技术与产品的研发生产，覆盖感知系统、决策系统、执行系统、通信系统等关键系统。
- 产业链中游：主要是整车集成系统服务商，专注深耕智能驾驶舱、自动驾驶解决方案等细分领域，以实现汽车基础功能的升级迭代。
- 产业链下游：包括提供出行服务、物流服务、数据增值等应用服务的厂商。
当前，国内外各企业正积极在自动驾驶领域进行深入布局。布局广度上，中国的企业以阿里、腾讯、华为、百度为代表进入时间较早，同时涉及产业链环节较多。在国际上，一些汽车零部件服务商、互联网企业以及高科技企业布局能力明显较强，比如德国的博世、大陆，美国的谷歌、高通、英特尔，日本的日立、丰田等。
重要技术
目前自动驾驶领域研发主体分为互联网科技巨头与传统车企，前者是主攻技术研发，提供自动驾驶系统的综合性解决方案。这类企业不计成本，致力于早日实现L4+级自动驾驶。传统车企则更多考虑成本与价格因素，选择稳扎稳打，逐步推进核心技术研发与汽车功能升级迭代。现阶段，如特斯拉、蔚来等企业基本上可以达到 L2-L3 级自动驾驶水平，但要真正落地应用仍然面临极大的风险与挑战。
全球自动驾驶领域技术进展
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自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。[1]
2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照[2]。9月22日，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。[3]2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。[4]
2019年10月，新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道。整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适[5]。
中文名
自动驾驶汽车
外文名
Autonomous vehicles
特点
可以依靠人工智能、视觉计算
定义
自动驾驶成熟技术设备的汽车
又称
无人驾驶汽车
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
人工智能的定义可以分为两部分，即人工和智能。人工比较好理解，有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，人工系统就是通常意义下的人工系统。
多年来，技术的进步使得交通运输变得更加便利。像物联网应用这样的汽车技术已经改变了驾驶体验。
这方面的主要成就之一就是自动驾驶汽车，因此对自动驾驶汽车感到兴奋是再正常不过的。然而，我们也必须仔细评估使用这些车辆的利与弊。
1、无差错驾驶
自动驾驶汽车内的车载计算机系统可以在几秒钟内进行了无数次计算。该系统背后的技术复杂而高效。车载计算机会告诉你当前的速度，附近汽车的活动，甚至你离物体有多远。换言之，计算机的精度导致无差错驾驶。
2、增强道路安全
大多数交通事故是人为失误造成的。自动驾驶汽车将人为因素排除在外，大大减少了交通事故。事实上，谷歌的自动驾驶汽车已经行驶了超过7万英里的无事故里程。汽车内部的现代传感器技术使汽车能够精确扫描周围环境，进而可以显著改善道路安全。
3、对环境更有利
自动驾驶汽车好的一个方面是不依赖任何一种有害的化石燃料，相反，这些汽车使用电做为主要能源。因此，这些汽车更环保，维护成本也很低。此外，自动驾驶汽车消耗更少的电池电量，产生零排放，从而有助于减少空气污染。
4、昂贵
自动驾驶汽车它们非常昂贵，用于制造这些汽车的复杂技术成本高得令人难以置信。目前，无人驾驶汽车是普通用户无法企及的。然而，最终制造这些汽车的技术也会越来越便宜。
5、技术故障的风险
汽车在使用一段时间后，很有可能在编程过程中出现故障。这些小故障或漏洞在手机和电脑中可能不是很大的问题，然而，驾驶自动驾驶汽车时出现故障可能会导致危险事故。
神经网络芯片排行榜？
以下是一些当前市场上较为知名的神经网络芯片：
1. NVIDIA Tesla V100：NVIDIA的旗舰GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
2. Google TPU：Google的Tensor Processing Unit，是一种专门为TensorFlow优化的ASIC芯片，用于加速深度学习推理。
3. Intel Nervana：Intel的深度学习加速器，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
4. Qualcomm AI Engine：Qualcomm的AI引擎，是一种集成了CPU、GPU和DSP的芯片，用于加速深度学习应用。
5. IBM TrueNorth：IBM的神经元芯片，采用了类似于人脑的神经元结构，用于模拟神经网络。
6. Huawei Ascend：华为的AI芯片，具有高性能和低功耗，适用于训练和推理。
7. AMD Radeon Instinct：AMD的GPU，专为深度学习而设计，具有高性能和低功耗。
这些芯片都具有不同的特点和优势，具体选择需要根据应用场景和需求进行评估。
时下大热的AI要以怎样的方式才能融入到汽车领域？
汽车语音识别系统现在开始变得跟定速巡航一样有效，然而现代却不打算止步于此，它将打造一套全新的智能个人代理(Intelligent Personal Agent)。现代希望这款虚拟助手成为汽车仪表盘上的Alexa，它将不仅能帮助驾驶者控制汽车的各项功能而且还能基于个人驾驶者主动提供实用建议。获悉，该系统最快会在2019年的新车型中推出。
这个由现代和SoundHound共同开发的智能个人代理目前还只是一个原型产品，它将在几周后的2018 CES上随个人代理座舱(Personal Agent Cockpit)亮相。
未来，驾驶者将可以通过这套系统执行一些诸如设置空调、打开或关闭天窗、触发电动门锁等功能的语音控制。另外，他们也可以用它打电话、搜索音乐和目的地、口述短信内容。这是现代汽车为减少驾驶者寻找按钮或触屏UI元素而做出的努力。
除此之外，这套系统中的Car-to-Home服务还将能帮助车主通过语音远程连接、控制家庭设备，像电灯、车库门等等。跟Google Home一样的是，现代智能个人代理也能执行多任务指令。打个比方，当车主说“嗨，现代，告诉我明天的天气并关掉我们客厅的电灯”的时候，系统不仅能给出问题的答案还会关掉电灯。
然而，现代的这套系统不仅仅会按照指令执行任务而且还能主动协助。比如当查看将要参加的会议、实时交通路况时，系统会自动给出离开当前所在地的时间建议。
现代所用的平台为SoundHound的Houndify AI平台--该技术已经在音乐识别领域使用多年。这家汽车公司表示，虽然新AI系统要等到2019年才会上线，但它会在明年在韩国下一代燃料电池车中部署简化版并展开测试。
