人工智能在推进汽车技术方面发挥着越来越重要的作用

一、人工智能  

人工智能(Artificial lnteligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。  

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要日标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

二、人工智能优缺点  

1、人工智能优势  

人工智能主要用于解决复杂的问题。由于汽车行业存在许多难题，人工智能在推进汽车技术方面发挥着越来越重要的作用。部署自动驾驶汽车的承诺主要取决于新的人工智能技术。似乎几乎达成共识，神经网络的进步是实现未来 AV 部署成功的主要方法。  

好消息是人工智能，尤其是神经网络技术还处于研发阶段。这意味着未来的进步将领先于预期的突破性创新。随着全球范围内持续广泛的人工智能投资，人工智能和神经网络将解决许多更复杂的问题，包括汽车行业的挑战，这是一个不错的选择。  

2、人工智能的缺点  

开发和部署人工智能技术的挑战之一是对神经网络的充分训练。一般来说，问题越复杂，神经网络模型就必须越复杂。这意味着大型模型。培训需要大量资源和专业知识来设计和测试依赖大型数据集的 AI 模型，以验证模型是否像宣传的那样工作。  

AI 模型需要大量训练，这意味着需要获取大型数据库。更大的训练数据集变得可用，但训练仍然是一项耗时且昂贵的任务。大多数训练数据也必须由人类标记，以使 AI 模型能够学习并变得熟练。人们越来越担心偏见正在蔓延到训练数据中。  

然后是黑盒问题：仍然很难确定 AI 模型如何做出决策。对于自治系统来说，这种模糊性仍然是一个大问题。需要更好的解决方案。  

另一个问题涉及模型对微小数据变化的敏感性。该漏洞引发了安全问题，包括入侵自主系统的可能性以及由此产生的对 AV 安全的威胁。  

缺乏人工智能专业知识是汽车和其他行业的另一个重大缺陷，这种技能差距不太可能很快得到弥补。  

解决问题的推理阶段也有缺点。大型模型，尤其是 AV 模型，需要巨大的计算资源来处理传感器数据并支持复杂的软件。这些资源还需要电力，这在汽车应用中总是有限的。  

新兴技术将提高能力并降低推理成本，包括新兴的人工智能芯片技术、激光雷达价格的下降和传感器性能的提高。  

推理的最大缺点是黑盒问题或 AI 可解释性。人工智能系统仍然无法解释它们是如何做出决策的，从而产生了许多人工智能信任问题。对于汽车应用来说，这是行不通的。

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