原創(chuàng) | 文 BFT機器人

相信生活在21世紀的人們，沒有人會不知道什么是人工智能。如果你不知道，那么你就是被現(xiàn)社會甩在了身后。人工智能從出現(xiàn)到現(xiàn)在，經(jīng)歷了60年的發(fā)展，而如今人工智能更如一股大浪潮，席卷了全國各地！隨著人工智能技術(shù)持續(xù)不斷地取得突破。深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、無人駕駛等每個領(lǐng)域都被智能技術(shù)賦予了全新的生命。

自動駕駛汽車不再是我們遙遠的想象，而是真真切切的走進我們現(xiàn)實生活中。近年，隨著人工智能的迅猛發(fā)展，汽車行業(yè)迎來了一場革命性的變革！自動駕駛技術(shù)，成為當今科技領(lǐng)域最令人矚目的焦點之一。自動駕駛的概念提出于數(shù)十年前，受益于人工智能和高性能計算領(lǐng)域的突破，研發(fā)、生產(chǎn)、運行自動駕駛系統(tǒng)近年來逐步成為現(xiàn)實。特斯拉將Transformer應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域，成功開創(chuàng)了鳥瞰視圖（BEV）技術(shù)。BEV對視覺相機、激光雷達、毫米波雷達等傳感裝置的數(shù)據(jù)進行特征提取，通過視角變換，轉(zhuǎn)換到鳥瞰圖場景下進行多源信息融合。

年初以來，隨著以ChatGPT為代表的人工智能應(yīng)用持續(xù)落地，人工智能相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施也正在加速建設(shè)，從而帶動人工智能在其他應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。隨著自動駕駛領(lǐng)域算法在自動泊車等場景下實現(xiàn)突破，有望形成類似ChatGPT在自然語言處理領(lǐng)域從軟件端到硬件端的帶動效應(yīng)。

在自動駕駛領(lǐng)域，多源信息融合技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一：單個傳感器在面對天氣惡劣或環(huán)境復(fù)雜時可能會有一定的局限性。為了克服這種局限性，需要使用多源信息融合技術(shù)將多個傳感器的數(shù)據(jù)進行整合和處理，形成更為全面、準確的感知結(jié)果。

例如，目前毫米波雷達和相機融合是落地最多的傳感器融合方案中：相機容易受到光照不足或惡劣天氣條件的影響，毫米波雷達雖然能夠提供精確的距離、速度信息，但是稀疏性和噪聲等致使雷達無法作為主要信息來源，通過融合雷達和相機傳感器能夠充分發(fā)揮兩者互補關(guān)系，從而在整體上提升感知能力。

隨著BEV的提出和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的快速建設(shè)，多源信息融合算法有望得到更為廣泛的應(yīng)用。

我們認為：如果自動駕駛領(lǐng)域算法進一步在自動泊車等場景下實現(xiàn)突破，有可能形成類似ChatGPT在自然語言處理領(lǐng)域從軟件端到硬件端的帶動效應(yīng)，為相關(guān)領(lǐng)域帶來新的增長空間。

人工智能正處于蓬勃發(fā)展的時期，技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴展，使得人工智能正深刻影響著我們的生活和工作。雖然自動駕駛技術(shù)還面臨一些挑戰(zhàn)，比如法律法規(guī)、安全性等問題，但科技的進步永不止步。相信隨著不斷的優(yōu)化和完善，自動駕駛將給我們帶來更加智慧的出行體驗！讓我們一起期待未來，迎接智能出行時代的到來！

作者 | 春花

排版 | 居居手

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