人工智能对自动驾驶汽车的影响
人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用
人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用一、引言随着人工智能技术的发展，自动驾驶汽车已经成为汽车行业的重要发展方向。
自动驾驶汽车不仅能够提高行驶的安全性和舒适性，还可以提高道路资源的利用率和降低交通事故的发生率。
本文将从人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用角度出发，探讨其相关技术和发展趋势，并分析其可能带来的社会影响。
二、人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用自动驾驶汽车的实现离不开人工智能技术的支持，主要应用包括感知技术、定位和地图技术、决策控制技术等。
1、感知技术自动驾驶汽车的感知技术主要包括视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以获取车辆周围的环境信息，并将其转化为数字信号进行处理。
通过车辆周围环境的三维建模，可以实现车辆在复杂道路环境下的精确定位和行驶轨迹规划。
此外，通过深度学习和计算机视觉技术，可以实现对行人、自行车等非机动车的检测，从而进一步提高行驶安全性。
2、定位和地图技术自动驾驶汽车的定位和地图技术主要包括GPS、惯性导航、视觉定位和激光定位技术等。
这些技术可以实现车辆在道路上的高精度定位和位置识别，并可以根据地图信息规划行驶路径。
由于自动驾驶汽车行驶路径需要考虑多种因素，包括车速、车辆间距、红绿灯等，因此需要对道路信息进行细致的处理并生成数字化地图。
数字化地图可以与车辆感知系统配合使用，实现精确控制车辆速度和方向，提高车辆行驶的安全性和可靠性。
3、决策控制技术自动驾驶汽车的决策控制技术主要包括路径规划和路径跟踪，这些技术可以实现车辆在道路上的智能避让和路线优化。
基于各种环境数据和运行条件，在实时变化的情况下进行最优路径规划和路径跟踪，可以提高车辆的行驶效率和安全性。
此外，自动驾驶汽车的决策控制技术还可以实现车辆的自主停车、弯道行驶和超车等复杂操作，为驾驶员带来更加舒适和便利的驾驶体验。
三、人工智能技术在自动驾驶汽车中的发展趋势当前，自动驾驶汽车行业正处于快速发展的阶段，未来的发展趋势主要包括以下几个方面。
人工智能在自动驾驶汽车中的关键作用
人工智能在自动驾驶汽车中的关键作用随着科技的不断发展和创新，技术在各个领域的应用越来越广泛，其中自动驾驶汽车就是一个备受瞩目的领域。
在自动驾驶汽车中发挥着关键作用，为汽车提供智能化的驾驶、环境感知和决策能力，使其能够在道路上实现自主行驶。
本文将从技术在自动驾驶汽车中的具体应用、发展现状以及面临的挑战等方面进行深入探讨。
一、技术在自动驾驶汽车中的具体应用1.感知技术在自动驾驶汽车中，感知技术起着至关重要的作用。
通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器，车辆可以实时感知周围环境，包括道路状况、障碍物、其他车辆和行人等信息。
技术通过对传感器数据的处理和分析，实现对周围环境的感知，从而为车辆提供准确的环境信息，为后续的决策和控制提供支持。
2.决策与规划在面对复杂的路况时，自动驾驶汽车需要根据感知到的环境信息做出正确的决策和规划，包括车辆的速度、转向和变道等。
技术通过机器学习和深度学习等算法，对环境信息进行分析和预测，为车辆提供合理的行驶方案。
同时，还可以实现车辆之间的协同决策，提高道路行驶的安全性和效率性。
3.控制技术自动驾驶汽车的控制技术是实现车辆自主行驶的核心。
技术通过对车辆动力系统、转向系统和刹车系统等进行联合控制，实现车辆的精准操控。
同时，还可以根据实时环境信息对车辆进行动态调整，提高车辆行驶的稳定性和安全性。
二、技术在自动驾驶汽车中的发展现状目前，全球各大汽车厂商和科技公司都投入了大量资金和人力资源进行自动驾驶汽车的研发和应用。
特斯拉、谷歌、苹果等公司已经推出了部分自动驾驶功能，并取得了一定的成果。
同时，无人驾驶汽车的试点项目也在一些城市和地区得到了实施，取得了一定的进展。
技术在自动驾驶汽车中的应用也在不断深化和完善。
随着深度学习算法和神经网络技术的不断发展，自动驾驶汽车的感知、决策和控制能力得到了显著提升。
同时，车辆之间的通讯技术也在不断完善，实现了车辆之间的信息共享和协同行驶。
三、技术在自动驾驶汽车中面临的挑战尽管技术在自动驾驶汽车中发挥着重要作用，但是也面临着一些挑战和困难。
人工智能在自动驾驶汽车中的应用
人工智能在自动驾驶汽车中的应用一、引言随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，自动驾驶汽车无疑是其中一个重要的应用领域。
本文将围绕人工智能在自动驾驶汽车中的应用展开探讨，分别从感知、决策和控制三个方面进行介绍。
二、感知在自动驾驶汽车中，感知是实现自动驾驶的基础。
通过各种传感器的感知，车辆可以获取到周围环境的信息，并以此为基础进行决策和控制。
人工智能在感知方面的应用主要包括图像处理、目标检测和环境感知。
1. 图像处理：自动驾驶汽车通过摄像头获取道路上的图像信息，然后通过人工智能算法进行处理，提取出图像中的关键信息，如道路标线、交通标识等。
通过图像处理技术，车辆能够准确地识别道路的情况，为后续的决策提供支持。
2. 目标检测：自动驾驶汽车需要能够准确检测和识别周围的物体，包括其他车辆、行人、障碍物等。
人工智能技术为目标检测提供了强大的支持，可以通过深度学习算法来实现高精度的目标检测，并实时更新感知结果。
3. 环境感知：自动驾驶汽车需要对周围环境的变化进行感知和理解，以便做出合理的决策和控制。
人工智能技术通过对传感器数据的实时分析和处理，能够对复杂的环境进行感知和识别，并提供有关环境的详细信息。
三、决策在感知的基础上，自动驾驶汽车需要做出相应的决策，以实现安全、高效的行驶。
人工智能在决策方面的应用主要包括路径规划、交通预测和冲突处理。
1. 路径规划：自动驾驶汽车需要根据目标位置和当前的环境信息，规划合适的行驶路径。
人工智能技术可以通过算法优化，快速计算出最优的路径规划方案，考虑到车辆的安全、效率和舒适性等因素。
2. 交通预测：自动驾驶汽车需要能够预测其他车辆和行人的行为，以便做出相应的反应。
人工智能技术可以通过对历史数据的学习和分析，预测其他路用户的行为，提前做出调整和决策。
3. 冲突处理：在复杂的交通环境中，自动驾驶汽车可能面临各种冲突情况，如车辆变道、交叉路口通行等。
人工智能技术可以帮助车辆做出合理的决策，避免与其他车辆发生冲突，并确保行驶的顺利进行。
人工智能在汽车自动驾驶中的应用
人工智能在汽车自动驾驶中的应用随着现代技术的不断进步，人工智能技术正在日益广泛地应用于各个领域，其中汽车自动驾驶系统是其中最为重要的应用之一。
人工智能在汽车自动驾驶中的应用，可以增强驾驶安全性、降低交通事故率、提升出行效率以及改善行车体验等方面。
以下是人工智能在汽车自动驾驶中的应用的一些案例。
1.智能控制系统人工智能技术可以帮助汽车自动驾驶系统建立智能化的控制系统。
例如，采用机器学习和神经网络算法，能够实现车辆自主化的控制，包括路径规划、智能导航、动态车道保持、自动泊车、智能识别交通标志等。
这些技术的应用可以减少驾驶风险，提高驾驶体验，提升出行效率。
汽车自动驾驶系统需要准确地感知周围环境的情况，包括车辆、行人、交通标志、路况等。
人工智能技术可以为汽车自动驾驶系统提供实时的感知和识别能力。
通过采用机器视觉技术和深度学习算法，能够对视觉信息进行精准处理和分析，实现车辆对周围环境的快速感知和识别，进而提高驾驶的安全性和稳定性。
人工智能技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，预测未来的交通情况。
例如，通过对交通流量、路况、天气等数据的分析，可以预测未来的车流量和道路拥堵情况，并实现交通流量的优化调度。
智能预测系统的应用可以减少驾驶者的焦虑和疲劳，提高行车体验。
人工智能技术可以实现车辆的智能决策。
例如，在车辆行驶时，智能决策系统可以通过分析路况、交通标志、行人等数据，实现车辆的智能跟车、智能超车等决策。
智能决策系统的应用可以为驾驶员减少一定的驾驶压力，提高驾驶安全性。
总之，人工智能技术在汽车自动驾驶中的应用已经日渐成熟，未来的汽车将更加智能化、自主化，为人们带来更便捷、更安全的出行体验。
人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用
人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用一、无人驾驶汽车的发展随着科技的不断进步，人们的交通方式也在不断进化。
传统的汽车已经不能满足人们对交通的需求，而无人驾驶汽车的出现填补了这个空白。
近年来，无人驾驶汽车越来越受到人们的关注，成为智能交通的发展方向之一。
在无人驾驶汽车的开发过程中，人工智能技术被广泛应用。
人工智能技术将大大提高无人驾驶汽车的智能化程度，使其在道路上更加安全、准确地行驶。
二、人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用1. 传感器技术无人驾驶汽车中，传感器技术发挥着至关重要的作用。
传感器可以实时测量汽车周围的环境和条件，为无人驾驶汽车提供行驶的基础数据。
除了传统的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS导航等传感器，还可以通过人工智能技术实现语音和图像识别，准确地辨别路标和道路标志，避免出现驾驶员疏忽或者视线遮挡的错误情况。
2. 自动驾驶控制技术自动驾驶控制技术是无人驾驶汽车的核心。
人工智能技术可以帮助无人驾驶汽车逐步实现全自动驾驶，首先是制定合理的行驶路线，然后是根据路面情况进行智能判断，自动完成刹车、转向、加速等操作，以便应对重压、紧急情况以及预测车辆与其他行人的交互行为等。
3. 数据处理技术无人驾驶汽车的行驶过程需要收集大量的数据，包括车辆传感器、人工智能系统、网络等多个方面的数据。
这些大数据需要在短时间内被分析、整理和处理，以便无人驾驶汽车及时获取自身状态、智能感知环境的变化，保证车辆行驶的安全和稳定。
因此，人工智能技术在数据处理技术方面的应用也是非常重要的。
三、人工智能技术在无人驾驶汽车中的优势1. 提高了行驶的准确性传统的驾驶模式带有人工驾驶误差，驾驶员会因为疲劳、情绪等原因导致行驶的不准确。
而在无人驾驶汽车中，人工智能技术可以通过传感器、控制系统等方式监测环境和状态，避免了人为因素对行驶带来的误差。
2. 提高了行驶的安全性由于无人驾驶汽车中避免了人为的因素，如疲劳、醉酒、情绪波动等，所以无人驾驶汽车的行驶安全性大大提高。
人工智能对汽车行业的影响
人工智能对汽车行业的影响现如今，人工智能（Artificial Intelligence, AI）是全球科技界研究的热点之一。
随着技术的不断发展和进步，人工智能已经渗透到各个领域，其中就包括汽车行业。
本文将探讨人工智能对汽车行业的影响。
一、自动驾驶技术的突破自动驾驶技术是人工智能在汽车行业的一个重要应用领域。
通过引入人工智能算法和传感器技术，车辆可以感知周围环境并做出相应的决策，实现自动驾驶。
这项技术的突破将极大地提升汽车的安全性和舒适性，并为驾驶员提供更多的便利。
其次，自动驾驶技术可以减少交通事故的发生。
统计数据表明，大多数交通事故是由人为因素引起的，如疏忽驾驶、疲劳驾驶等。
而自动驾驶技术的引入可以避免这些人为因素的出现，从而有效地降低交通事故的发生率。
此外，自动驾驶技术还可以提高交通效率。
由于自动驾驶车辆具有更高的反应速度和更精确的操作能力，道路上的车辆可以更好地协同行驶，避免了一些由于人为驾驶而引起的拥堵和交通事故。
这将极大地提高交通效率，缓解城市交通拥堵问题。
二、智能辅助驾驶系统的普及除了自动驾驶技术外，人工智能还在汽车行业的智能辅助驾驶系统中扮演着重要角色。
智能辅助驾驶系统可以通过感知车辆周围环境的传感器，提供实时的道路状况信息和驾驶建议，帮助驾驶员更好地应对各种驾驶挑战。
例如，智能辅助驾驶系统可以通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，提醒驾驶员注意交通规则和车道保持。
此外，它还可以通过对驾驶员的行为和眼神追踪进行分析，评估驾驶员的精神状态和疲劳程度，并提醒驾驶员及时休息，以保障行车安全。
智能辅助驾驶系统的普及将给驾驶员带来更高的驾驶安全性和舒适性。
同时，它还可以提高驾驶效率和减少能源消耗，对环境保护也起到积极的促进作用。
三、智能网联汽车的兴起智能网联汽车是指通过互联网将车辆与其他车辆、道路基础设施和云平台进行连接的汽车。
人工智能在智能网联汽车中发挥着重要作用，通过对海量数据的分析和处理，实现车辆之间的信息交互和资源共享。
人工智能驱动的自动驾驶发展趋势
人工智能驱动的自动驾驶发展趋势随着科技的不断进步，人工智能(AI)在各个领域都扮演着越来越重要的角色。
自动驾驶技术也是其中之一，它通过结合传感器、计算机视觉和深度学习等技术，使汽车能够自主感知和决策，实现无人驾驶的目标。
本文将探讨人工智能驱动自动驾驶技术的发展趋势以及它对交通运输、安全和经济的影响。
一、自动驾驶技术的进步在过去几年里，自动驾驶技术取得了长足的进步。
人工智能的发展使得车辆能够通过各种传感器收集道路和周围环境的信息，并通过算法对这些信息进行分析和处理。
随着机器学习和深度学习技术的应用，车辆能够通过不断学习和优化自己的行为，逐渐实现更加精准和安全的自动驾驶。
二、人工智能在自动驾驶中的应用1. 感知技术：自动驾驶车辆通过激光雷达、摄像头和雷达等传感器感知周围环境。
人工智能通过计算机视觉和图像识别算法，使车辆能够准确地检测和识别道路、车辆和行人等元素，从而做出合理的决策。
2. 决策和规划：自动驾驶车辆需要根据感知到的环境信息做出决策和规划路径。
人工智能通过机器学习和深度强化学习等技术，使车辆能够分析复杂的交通环境，并做出安全和高效的驾驶决策。
3. 安全系统：自动驾驶车辆的安全至关重要。
人工智能可以通过监控和分析系统的工作状态，及时发现潜在的问题，并采取措施保证车辆的安全行驶。
三、自动驾驶技术的发展趋势1. 网络化：未来的自动驾驶技术将趋向于更加网络化。
车辆之间、车辆和基础设施之间的信息交流将变得更加紧密，这将有助于提高车辆之间的协同和交通的流畅性。
2. 智能化：随着人工智能的快速发展，未来的自动驾驶车辆将具备更高的智能化水平。
它们能够更好地理解人类行为，并相应地做出正确的反应，提供更加人性化的驾驶体验。
3. 新技术的应用：随着科技的不断创新，自动驾驶技术将会应用更多新的技术。
例如，边缘计算、量子计算和区块链等技术的应用，将为自动驾驶技术带来更多的潜力和可能性。
四、人工智能驱动的自动驾驶对交通、安全和经济的影响1. 交通：自动驾驶技术能够提高交通效率，减少交通拥堵。
人工智能在自动驾驶领域中的应用
人工智能在自动驾驶领域中的应用自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，在近年来取得了长足的发展。
人工智能技术的不断进步推动了自动驾驶技术的快速发展，使得自动驾驶汽车逐渐从概念转变为现实。
本文将介绍人工智能在自动驾驶领域中的应用，并探讨其带来的潜在影响和挑战。
一、人工智能技术在自动驾驶中的应用1. 感知和识别技术自动驾驶汽车需要准确地感知和识别周围环境，以做出相应的决策和控制。
人工智能技术在这一过程中起到关键作用。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器的数据采集，人工智能算法能够对道路、车辆、行人等进行准确的识别和分类。
这为自动驾驶汽车提供了必要的感知能力。
2. 决策和规划技术基于感知和识别的结果，自动驾驶汽车需要做出实时的决策和规划。
人工智能技术能够对不同的驾驶情景进行分析和判断，并制定出最优的驾驶策略。
这需要考虑到车辆的动态行为、道路条件、交通规则等多种因素，并与周围车辆和交通信号进行协调配合。
人工智能技术的高效运算和决策能力为自动驾驶汽车的安全与效率提供了保障。
3. 控制和执行技术自动驾驶汽车需要通过执行器对车辆进行精确的控制，以实现预定的决策和规划。
人工智能技术能够将决策转化为车辆的加速、制动、转向等控制信号，实现自动驾驶汽车的精密操控。
在不同的驾驶场景下，人工智能技术能够根据实时反馈对控制信号进行调整，以保证车辆行驶的安全性和稳定性。
二、人工智能在自动驾驶中的潜在影响1. 提高交通安全性自动驾驶技术的应用有助于降低交通事故发生率。
人工智能的感知、识别和决策能力可以实时监测道路状况、预测其他车辆和行人的行为，并做出相应的反应。
相较于人工驾驶，自动驾驶汽车在应对紧急情况和避免人为错误方面更加灵敏，能够有效地避免交通事故的发生。
2. 提高交通效率自动驾驶汽车的运行速度和行驶路线可以通过人工智能的优化算法进行调整，以实现更加高效的交通流动。
无人驾驶汽车之间可以通过实时通信和协同操作进行合理的车辆间距控制和车道划分，从而减少交通堵塞和拥堵现象，提高交通的整体效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
近十年来，汽车行业经历了飞速变化，车联网越来越普及，电动机等新的动力系统逐渐成为主流，汽车自动化水平也在不断提高。
每种趋势背后都有强劲的推动力，但其中或许最重要的一个因素是安全。
人类驾驶很容易犯错，每年在交通事故中丧生的130万人中，有94%是因为这些错误造成的，另外还有2000万到5000万人因交通事故受伤或致残。
在许多国家中，除了伤亡人数外，交通事故产生的成本估计占国家GDP 的1%至20%。
为此，许多汽车制造商开始尝试自动驾驶。
自动驾驶汽车需要新的摄像头、雷达和激光雷达（LIDAR ）模块，另外还需要处理器和传感器融合引擎控制单元（ECU ）-以及新的算法、测试和验证，这些都是为了实现真正的自动驾驶。
根据市场分析公司HIS Market 的数据，从2016年到2023年，自动驾驶预计将推动汽车电子系统价值的复合年增长率达到60%。
这种增长将使汽车在未来10到15年内，自动驾驶水平稳步提高。
汽车设计中引入人工智能和深度学习汽车系统设计人员最初是在高级辅助驾驶系统（ADAS ）中运用了传统的嵌入式视觉算法。
汽车自动化发展的主要推动因素之一是增加了人工智能（AI ）技术，尤其是基于在多层卷积神经网络（CNN ）上实现深度学习算法的人工智能技术。
这些算法在汽车自动化所必备的对象识别和场景分割任务中，有着极好的发展前途。
自动驾驶汽车需要“看到”前方的道路并了解周围环境，因此需要综合部署摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR ）和超声波来完成这一任务（图2）。
每个摄像头收到要处理的未压缩视频流时，人工智能将启用对场景中多个对象的检测和识别，从而提高车辆的情境感知能力。
应用人工智能算法应该能缩短开发ADAS 所需的时间。
原因在于实施了有效的神经网络后，根据新情境对其进行调整并不涉及编写新的代码，而只需要用新数据集对其重新人工智能对自动驾驶汽车的影响新思科技供稿*架构基于宝马、沃尔沃、奥迪、日产现有试制车平台图1随着车辆自动化水平的提高，传感器数量也会随之增加（资料来源：IHS Markit ）图2自动驾驶汽车能“看到”周围环境所需的传感器训练即可。
人工智能和机器学习也可能用于汽车中的人/机界面，实现语音识别、手势识别、眼动追踪、自然语言界面和虚拟辅助功能。
面向汽车的深度学习已经在开发中，如使用依赖于在云服务器上运行的神经网络算法的语音识别系统。
随着算法变得越来越复杂，车载系统能够更好地理解语音命令，更准确地处理符合正常对话语法的更自然命令语音。
类似的方法也将应用于手部和手势识别，以便更安全地控制交互式显示。
在汽车达到完全自动驾驶之前，辅助驾驶系统能够通过识别不正常的脸部或眼睛运动以及异常驾驶行为，监控驾驶员是否困倦。
深度学习算法将同时分析汽车（如汽车驾驶方式）和驾驶员（如心率）的实时数据，检测偏离预期模式的行为。
辅助驾驶系统把来自多个传感器的数据融合在一起，能实现其他辅助驾驶功能，例如全景泊车辅助功能、碰撞警示和自适应巡航控制功能。
自动驾驶汽车采用经过深度学习培训的传感器系统，能够检测到道路上的其他汽车、可能的障碍物和街道上的行人。
这些内容将被区分成各种类型的车辆和不同的车辆行为，如区分停泊的车与刚刚从路侧驶入车流的车。
最重要的是，通过深度学习算法驱动的自动驾驶汽车必须具有确定性延迟，以便捕获传感器输入的时间与汽车执行器响应该输入的时间之间的延迟保持已知且固定。
深度学习必须作为汽车嵌入式系统的一部分来实施，以实现实时安全所必需的低延迟，而不作为基于云的服务。
据IHS Markit预测，到2023年，全球约1亿辆新车中搭载的ADAS和信息娱乐应用中将运用人工智能系统，而2015年运用人工智能系统的汽车还不到2000万辆。
其中绝大部分汽车一开始是将焦点放在信息娱乐系统的人机界面上。
在汽车应用中实现人工智能和深度学习的其他主要方面包括提供高速无线宽带连接来访问基于云的服务，如用于导航的地图更新，以及通过实施ISO 26262策略来保证功能安全。
在汽车行业实施人工智能和深度学习将持续投入算法开发和实现技术，目的是以更低的功耗取得更好的性能。
在对象检测中应用深度学习为什么汽车系统设计环境中，神经网络优于传统的视觉处理系统？使用神经网络的其中一个最大区别在于神经网络是采用训练方式，而不是编程方式。
在传统方法中，例如在图像中查找对象，程序员可能要从根据像素强度在图像中各个区域中的变化情况来着手分析图像。
执行此操作的一种常用算法称为“方向梯度直方图”方法。
这种方法可以查找图像中对象的边缘。
然而，下一步是编写代码来定义图像中哪组边缘代表的是人。
如果系统需要识别公交车或自行车，则程序员需要编写一种新算法，定义哪一组边缘代表公交车或自行车。
深度学习神经网络与此不同。
神经网络具有一个输入层和一个输出层，在输入层和输出层之间有一系列隐藏的层。
每层由一系列节点构成，每个节点在其输入上具有一定权重，并且可能受总体偏差因子的影响。
对这些网络进行“训练”，以识别特定对象的方法是，向这些网络显示标记了对象的大量图像。
每个节点会进行乘法/累加计算，以“确定”其所查看的图像部分与已公开的特征图的匹配程度。
该计算的输出会成为下一层节点的输入，由此生成的内容可视为是“观点”网络，即图像与所比较的特征图的相似程度的观点。
在网络的输出层上，会将网络的决策与标记图像的真实情况进行比较，然后调整整个网络的权重和偏差，以尽可能减小前向预测与现实之间的误差量。
以足够高的频率执行这一过程，最终权重和偏差经过不断优化，使网络能够成功地对包含基于其训练的任何对象的图像进行分类。
神经网络技术并不是新技术，但是大量计算能力的可用性使得这种技术的实用性大大增加。
大规模的视觉识别挑战激发了这一技术的进步；在这其图4在新思科技DesignWare EV61上运行的Tiny Yolo CNN 图提供了汽车和监控应用的对象检测与局部化示例中，程序员面临的挑战是编写相应代码，使代码有能力根据对大型标记图像数据集的分析，对1000个不同对象进行分类。
2011年，ImageNet 大规模视觉识别挑战赛的获胜者是手动编码的计算机视觉程序，错误率为26%。
2012年，一项名为AlexNet 的神经网络算法参加了挑战赛，使错误率降到16%。
这一同比减少幅度相当显著，引起了人们对使用神经网络的大量关注。
自从开发基于神经网络的分类器以来，已经迅速取得进步。
2015年，一种名为ResNet 的算法展现的错误率仅为3.60%，这是第一个在视觉识别任务中能打败人类的算法。
使用CNN 并不能完全取代对可编程解决方案的需求，因为仍然需要执行预处理和后处理任务，但该方法已迅速成为图像分类、检测和识别的最先进技术。
在实践中，神经网络的使用分为两个阶段：在监督下进行培训的阶段，在此阶段定义和调整网络，以识别特定对象；推理或部署阶段，在此阶段经过培训的网络会接触新的图像，并判断其是否能识别出这些图像中的任何内容（图3）。
培训属于超级计算密集性任务，因此通常会在云数据中心的服务器场中进行。
推理则可在现场进行，例如在汽车的ADAS 系统中执行，因此运行算法的处理器必须实现低功耗高性能。
将深度学习用于视觉应用面临的一些挑战是如何获取训练数据集、如何基于数据集训练系统，以及如何以有效的方式实现所得到的推理算法。
目前出现的各种深度学习框架（如Caffe 和TensorFlow ）通过管理向算法提供标记的训练数据集，计算节点权重以及实现最终网络，从而帮助简化训练过程。
在推理阶段，神经网络的输出基本上是其所看到的内容与所培训内容相符的可能性。
下一步是弄清楚如何就这些信息进行决策。
对于视觉应用-如自动驾驶汽车中的前视摄像头-深度学习方法能以同类最佳的精确度来识别行人。
然而，CNN 只识别单个帧，即静止图像，并记忆之前的内容。
接下来的挑战是弄清楚行人如何在图像之间移动，以允许自动驾驶汽车决定接下来该如何做以及是否继续行驶，许多公司正致力于解决这些更高级别的神经网络决策。
深度学习算法最早使用CNN 的一些实现是基于ImageNet 挑战赛中优胜者使用的神经网络或图。
最初AlexNet 非常流行，被当成基准，但现在它的一些层被认为是效率低下且已过时，所以已经失宠。
VGG 以及GoogleNet 和ResNet 的版本作为分类图仍然很受欢迎。
这些图采用二维图像，并返回图像包含被培训的图中其中一个对象的可能性。
还有一类不断发展的局部化图-CNN 不仅可以识别图中的内容，还可以识别对象的位置。
例如，RCNN （区域CNN ）、Faster RCNN 、SSD 和Yolo 就是这样的图（图4）。
图3培训和部署卷积神经网络（CNN ）行人的对象分类（自行车、汽车或卡车）可用于避免碰撞事故（ADAS例子）。
具有足够高性能的CNN引擎也可用于场景分割-识别图像中的所有像素（图5）。
场景分割的目标与其说是识别特定像素，不如说是识别场景中不同对象类型之间的边界。
知道公路相对于场景中其他物体的位置将非常有利于汽车导航。
大部分研究是为了提高对象检测或识别的准确性。
随着准确性的提高，焦点开始逐渐转向以更少的计算获得更高的准确性。
减少计算量意味着带宽更低，降低实现所需的功耗。
除了新图外，新的研究还专注于优化现有CNN图，以及修剪系数或压缩特征（每层CNN计算的中间输出）。
一个重要的要求是确保CNN软硬件支持最新的压缩和剪枝技术。
深度学习视觉实现的芯片选择汽车上使用的摄像头越来越多，捕获的图像的分辨率和帧率也越来越高。
这将使识别对象所需的计算量大幅上升。
例如，帧率为30帧/秒的720p视频输入流会生成2700万像素/秒的数据流。
使用800万像素、60帧/秒的摄像头时，数据量将增加约17倍，达到48000万像素/秒。
因此，找到一种能最小化功耗和面积的高性能人工智能解决方案，对于汽车系统设计人员来说非常重要。
在汽车行业实施人工智能的关键指标是TeraMAC/秒、延迟和功耗。
TeraMAC/秒是衡量计算性能的指标，相当于每秒一万亿次乘积累加运算。
延迟是指从传感器输入到执行器输出之间的时间。
汽车延迟必须很小（毫秒级），才能与汽车速度匹配：以100公里/小时的速度行驶的汽车将在一秒钟内行驶27米，或者相当于汽车在十分之一秒内行驶的距离。
功耗是第三个关键指标，因为汽车嵌入式系统无权调用每个处理器数百瓦的预算。
展望未来，期望汽车设计人员要求在功率预算低于10W的情况下，计算性能达到50-100TeraMAC/秒范围，这也并非不合理。
其中一些问题将通过转移到下一代工艺节点，并选择优化的神经网络处理器来予以解决。
GPU的出现，开启了人工智能和深度学习计算的时代。
通过缩小晶粒尺寸并结合GPU的计算能力，使性能得到提升，这为执行深度学习算法提供了所需的马力。