早在遙遠的1989年，一家叫做ALVIVN的公司首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在汽車上，進行車道線檢測和地面分割。時至今日，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用在自動駕駛系統(tǒng)的多個分支領(lǐng)域。

首先是感知領(lǐng)域，常用的傳感器有相機、激光雷達和毫米波雷達。深度學(xué)習(xí)利用二維圖像或三維點云作為輸入，對其中的障礙物進行檢測、識別、分割、跟蹤和測距。

其次是定位領(lǐng)域，自動駕駛通常需要厘米級的定位精度，這就使得傳統(tǒng)高精地圖在許多場景下不十分可靠。近年來一些方法使用在線地圖學(xué)習(xí)，基于車載傳感器觀測，動態(tài)地構(gòu)建高清地圖，是一種比傳統(tǒng)的預(yù)標注高清地圖更可擴展的方式，為自動駕駛車輛提供語義和幾何先驗。

再次是預(yù)測規(guī)劃，使用深度學(xué)習(xí)方法可以更好的預(yù)測障礙物的軌跡，甚至有的方法把感知-預(yù)測結(jié)合來解決問題。

正因為深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛中的廣泛應(yīng)用，使得模型部署工程師炙手可熱，大多數(shù)公司既要求算法工程師設(shè)計算法，又要部署移植，同時具備兩項技能的人才一直是自動駕駛公司優(yōu)先錄取的對象，對應(yīng)的薪資也是非?？捎^。

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