隨著消費電子、汽車電子、工業(yè)控制等越來越多的應用引入人工智能，人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展，深度學習、神經網絡等技術迎來了發(fā)展高潮。

汽車行業(yè)是推動人工智能（AI）發(fā)展的重要行業(yè)之一，汽車正在變得越來越智能，但是如果汽車行業(yè)要實現(xiàn)完全自動駕駛的目標，他們還有很長的路要走。盡管業(yè)界還在討論實現(xiàn)全自動化所需的理想技術組合，但是有一點是明確的，那就是人工智能，尤其是神經網絡將發(fā)揮重要作用。、

神經網絡的作用是執(zhí)行對于傳統(tǒng)視覺或模式識別系統(tǒng)來說具有挑戰(zhàn)性的任務。通過使每個神經網絡各自不同，并針對特定任務進行設計，它可以更高效、更精確地執(zhí)行任務。因此，神經網絡可以在不同的輸入模式下運行十到二十次，而不是用一組特定的參數只運行一次操作。這個想法是，通過所有這些不同的路徑，選擇的數量就會增加。當到了需要做出決策的時候，它已經從輸入中提取了所有的信息。

以一個行人為例，汽車的車載攝像頭和傳感器可以記錄行人是在行走或站立；神經網絡可被用于繪制行人可能要走的路線，并計算車輛是否需要減速或快速制動。神經網絡還可以觀察同一幅圖像并對其進行分割，從中挑選出其他物體，并應用目標識別技術來判斷出它們是否代表了車輛需要注意的東西。所有這些都必須把車輛的位置以及它想要去的地方納入考慮之中，如果車輛正在倒車，并檢測到在車輛后面有障礙物，就需要迅速處理并進行剎車。

芯片解密小編了解到，高度自動化的車輛將比由人類駕駛的車輛更加安全，94％的事故是由人為失誤造成的?；贏I的技術在響應能力和識別需要快速響應的威脅方面已經優(yōu)于人類駕駛。世界各國正在朝著一個長期目標邁進，那就是讓智慧城市擁有自動駕駛和高度自動化的車輛，并將其集成到覆蓋整個城鎮(zhèn)或城市的智能交通系統(tǒng)中。