原标题：这可能是最简单易懂的机器学习入门 （小白必读）

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人工智能正在整个汽车行业产生广泛的影响。从设计、制造和基础设施到可预见的维护、安全，以及一系列AI支持的驾驶功能，汽车体验正在不断发展和改进，以迎接未来的智能化世界。

设备上的人工智能是推动这种转变的主要力量。它使得计算密集型人工智能工作负载能够实时、高精度地执行。此外，随着芯片组提供商添加高级人工智能功能，并将它们瀑布式地分布在产品层上，复杂的用例不再是豪华汽车的专利，也开始适用于入门级汽车。

总的来说，人工智能对汽车行业的影响可以分为三大支柱：

车内体验、自动驾驶和智能交通。

人工智能驾驶舱

汽车已经联网15年了，最早的移动调制解调器是在高端汽车上推出的，但如今，人工智能已经改变了各个价位汽车的车内体验。它重新定义了驾驶舱的各个方面，例如：个性化、车内虚拟助理、驾驶员行为监控和智能驾驶员辅助系统等。

对于汽车制造商来说，数字座舱一直被视为他们品牌的延伸。现在，制造商正在开发他们自己的差异化软件和应用程序，来控制全程的用户体验。他们正在与相关的生态系统合作伙伴合作，为他们的客户创造更多的价值，其中包括更互动、更个性化和更直观的体验。

人工智能是连接车载系统与体验的粘合剂，可以增强用户体验和乘客安全。它能为个性化的信息娱乐系统提供定制的汽车设置、内容和建议，并根据用户的喜好和习惯进行调整。

智能驾驶员辅助系统包括车内监控和超高清环绕视图监控。人工智能驱动的系统，可以通过内部摄像头，监控驾驶员的面部表情、声音、手势、肢体语言等，能有效防止疲劳驾驶。

外部传感器包括摄像头、雷达和超声波，在汽车行驶过程中实时监控并报告驾驶情况。不仅可以提供智能警报，还可以提供更高级的驾驶员帮助。例如：前方有结冰的路面，它会发出警告，启动全轮驱动，并缓慢降低车速，以保证行驶安全。

人工智能是推动这些新功能的共同主线。深度学习革命使计算机视觉、语音识别、对象分类、场景理解等方面得到了显著的改进，然而，所有这些函数的并发性会产生复杂的计算密集型工作负载。

目前，高通技术的平台，在这方面取得了一定的进步。不仅可以很快地将新服务引入联网汽车，而且在售后方面，驾驶舱的系统升级也变得更加容易。此外，高通缩短了开发周期，并且简化了系统更新流程，这意味着车辆可以在改进的AI模型出现时进行平稳过渡，形成渐进式改进流程，帮助司机慢慢适应新的自动驾驶模式。

通往自动驾驶的道路

从理论上讲，消费者渴望看到全自动汽车的好处和前景，但在实践中，把手从方向盘上拿开，无疑会让人感到不安。

个性化、身临其境的信息娱乐系统和数字驾驶模拟游戏设备的一个很大的好处是，它有助于驾驶员信任系统。因为只有清楚地了解汽车在做什么，以及为什么这样做，人们才会真正信任人工智能系统。

自动化水平的逐步提高为自动驾驶汽车铺平了道路，但就现实而言，还没有达到理想中的程度。目前，自动驾驶行业专注于先进的驾驶员辅助系统(ADAS)有5个自动驾驶级别。

新一代汽车分别拥有2级和3级的自主解决方案，这提高了乘用车的安全性、方便性和生产效率。以上两种方案都依赖于各种互补传感器的融合，其中包括：相机、雷达、激光雷达、C-V2X和卫星定位。

相机是一个至关重要的传感器——前置、侧置和后置的相机，具有近景和远景，能提供环绕视图。这些由深度神经网络驱动的摄像头是汽车的眼睛，能够识别物体、汽车、行人等。

每个传感器都有自己的优点。它们能帮助车辆的系统感知和理解环境，并规划其路径，采取正确的行动来保证车辆和乘客的安全。未来，随着人工智能算法的发展，传感器会变得更加强大，城市大概率会铺设智能基础设施，汽车可以通过强大的传感器连接这些设施，从而实现真正意义上的、真正安全的全自动驾驶。

智能城市和智能交通

下一代城市基础设施和交通网络的发展，需要作出重大转变，而人工智能在这一过程中将发挥至关重要的作用。

在未来十年，随着技术的进步，交通网络必将变得更智能、更安全，下一代的基础设施大概率会运行人工智能，利用强大算力，构建道路世界模型，生成精确的环境3D高清地图。

在相关学者的预想中，智能城市基础设施可以处理来自多个高分辨率摄像头、雷达的数据输入，并运行神经网络、精确定位、以及传感器融合算法，来生成定期更新的地图。基础设施可以通过C-V2X通信，向十字路口的车辆发送实时更新的本地3D高清地图。

RSU与AI相机感知，可以用来检测行人过马路。通过使用C-V2X直接通信，RSU可以在空中广播突发意外，提醒十字路口的车辆，并为车辆系统提供行人附近的区域图，从根本上避免交通事故。

未来的城市与交通，必将会朝着智能化趋势发展，因为智能化可以极大程度上便利人们的生活，减少交通意外的出现，各种各样的精密智能机器与系统，可以为人们的出行保驾护航。

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