自动驾驶哪个硬件最重要？

一、自动驾驶哪个硬件最重要？

,最重要的核心器件是中央处理器、云端域控制器等。

从技术层面来看,自动驾驶方面的关键技术不仅包含汽车本身的硬件/软件平台、系统安全平台、整车通信平台、核心算法等基础技术,也包括云控平台的系统架构和核心算法,最重要的核心器件是中央处理器、云端域控制器等。

二、人工智能硬件有哪些？

一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其他应用包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户生活经历的生活伴侣。

人工智能的终极目标则是完全自动的人工个体，能在日常任务中达到、甚至超越人类的工作表现。

三、人工智能包含硬件吗？

人工智能适合领域，当然包含所需的硬件，但是AI需要的硬件其实并不特定人工智能使用，因为不一定是ASIC。

现在有多种方式来实现AI，比如传统的GPU，适合定制化的FPGA，以及专门为AI打造法ASIC。

软件本身可以优化，但是硬件层面的优化却能够达到软件无法比拟的程度。

四、自动驾驶的关键，是硬件还是软件？

智能驾驶的关键，毫无疑问是软件，确切的说是算法。

智能驾驶的控制系统是由传感器、控制器、执行器组成的，对应的是感知信息、决策、执行三个功能模块，人类驾驶和智能驾驶的逻辑都是如此。

从上图我们能看出，处理器需要处理传感器收集的数据做出决策，命令执行器执行。如果智能驾驶的控制器无法快速做出正确的决策，那么智能驾驶就无从谈起。那处理器如何根据传感器的数据做出正确的决策呢？这里依赖的就是算法。这就像人类一样，做正确的事情，最重要的是分析与判断的能力。

从历史发展的维度看，1925年美国陆军的电子工程师Francis P. Houdina就制造了“无人驾驶汽车”，标志着人类正式开始了对智能驾驶的探索。然而，这一台车是由人类遥控驾驶的，那么这台车处理器的角色和算法执行是由人类大脑来完成的。

从1925年就开始智能驾驶的探索，但直到2016这一年，才被业界称之为“智能驾驶元年”。这91年等待的，就是算法的发展。对于智能驾驶，完全可以说：天不生算法，万古如长夜。

时至今日，智能驾驶的发展已翻天覆地，各品牌都给出了自己的硬件解决方案。目前主要有两大流派：多传感器融合和纯视觉解决方案。例如小鹏 P7采用多传感器融合方案，全车搭载31个传感器，包括超声波传感器、高精毫米波雷达、摄像头等。特斯拉则通过全车8个高清摄像头施行视觉识别的解决方案。

智能驾驶的硬件发展可为日新月异，就在今年的成都车展中，智驾硬件水准又提升到了全新高度。像使用LUMINAR 1550nm高规激光雷达、PREMIUM 4D成像雷达、800万像素感知摄像头等目前行业最顶级硬件，都已经具备了量产条件。随着硬件的升级，将对算法提出更高的要求。

这是一台具有智能驾驶功能的汽车所搭载的感知硬件，数量多达22个。如何整合22个硬件收集的环境感知数据，得出判断结论，目前绝大部分汽车厂商采用的是前融合和后融合两种处理算法。

那么前融合和后融合的区别是什么？为了将复杂的原理表达的更清楚，我们举一个李云龙如何决策打不打平安县城的例子来说明一下。

背景是抗战时期李云龙团部被偷袭，新婚的老婆被囚禁在平安县城。李云龙部的核心架构如下：

这里政委赵刚同样为李云龙战斗决策提供意见，为了便于表达，放在与三个营长平级的位置。

李云龙-后融合算法

三个营长和政委分别对敌我力量进行观测对比，并得出战斗结论，汇报至团长李云龙进行决策。

一营长张大彪：85%能打赢。二营长沈泉：侦查时间受限，无详细地方布防图，推测能赢，80%把握。三营长王怀宝：判断90%是能打赢的。政委赵刚：旅长要抽死你。

李云龙根据4位同志的结论得出判断，大致能赢，给老子干。

李云龙-前融合算法

各营长和政委分别侦查敌情和盘点自己的作战力量，再将信息汇报给李云龙团长，团长集中所有信息进行综合判断。

一营长张大彪：我有一个骑兵连，善于突袭，还有三挺重机枪，火力压制支持冲锋。二营长沈泉：我有2门意大利炮，17发炮弹，可以远程打击。三营长王怀宝：刚缴获2吨牛肉罐头，1万发子弹，1辆坦克。政委赵刚：按程序需要先汇报，擅自开展要被撤职。

团长收集完数据，分析得出，优势在我，准备开干。

可以很清楚的看到，后融合算法中4位同志提供给团长的是概念性数据，让团长根据数据进行决策。前融合算法中4位同志提供的是自己的分析数据，团长结合所有分析结果判断得出结论。

后融合算法的风险是，受制于4位同志战斗经验、阅历、敌我力量对比等信息的局限性，4位同志的结论可能是错误的，由此导致李云龙的战略误判。

前融合算法的风险是，对于团长的经验和分析能力要求很高，换个说法就是会有误判风险。

后融合和前融合算法最明显的区别，是传感器给出的是结论还是分析信息。例子举完了，我们稍微专业一点介绍智能驾驶中的前后融合算法和利弊。

后融合算法

后融合算法被较多车企选择。所谓后融合，是指不同的传感器各司其职，摄像头、毫米波雷达等分别通过不同的算法进行独立判断得出结论。

弊端是后融合感知框架中，单一类型的传感器因自身能力限制，特定条件下可能发生漏检或误检。

例如，某品牌CEO演示驾驶辅助被撞和某品牌撞伤女主持人的名场面就是这么发生的。

前融合算法

前融合，是指CPU将来自激光雷达、摄像头和毫米波雷达的不同原始数据统一处理，通过一套复杂精密的超级AI算法，来得出结论前方的障碍物是什么。

弊端是对不同类型源数据的时效性要求高，所以对算力有更强要求。同时，神经网络有极低的概率会出现误判或失误，需要冗余的系统进行验证。

如网上曾经有报道称，行驶在空旷路况时，中控屏提示有人经过，并显示“鬼影”，就是典型的前融合算法造成的误判。

那么有没有一种算法既能结合前融合和后融合的优势，又同时可以规避两者的弊端呢？在今年的成都车展中，来自上汽的飞凡汽车带来了全新的解决方案：全融合算法，这是行业首创。

我们再次有请李云龙和4位同志演示全融合算法。

三个营长和政委分别进行侦查，盘点我方战斗力量，并得出战斗结论，将掌握的信息和做出的结论一并汇报至团长李云龙进行决策。

一营长张大彪：我有一个骑兵连，善于突袭，还有三挺重机枪，火力压制，85%的概率能打赢。李云龙：你这个火力打不赢吗？我三年前有这个火力早就打到东京去了。二营长沈泉：侦查时间受限，无详细地方布防图，推测能赢，80%把握。李云龙：你他娘的意大利炮啊，拉出来啊。三营长王怀宝：判断90%是能打赢的，刚缴获2吨牛肉罐头，1万发子弹，1辆坦克。李云龙：有这样的补给，我相信我的兵100%能赢。政委赵刚：不汇报擅自行动，旅长要抽死你。李云龙：这个风险我认了，撤职我也要打。

我们可以看到，团长全面了解信息和4位同志的判断，并能根据了解的信息对4位同志的判断进行修正，弥补4位同志信息局限性的劣势。4位同志也给出了自己的结论，避免团长的误判风险。

看到这里大家应该会说，对啊，这才是正确的团队决策过程啊。是的，全融合是现代企业管理中团队决策的正确算法。

随着采用7nm工艺，单颗芯片算力达到254 TOPS的英伟达超算力Orin X芯片在智能驾驶中使用，制约全融合算法的算力问题被解决。接下来，全融合算法才是智能驾驶的未来。

据海外媒体报道，全融合算法也是当前沃尔沃、梅赛德斯-奔驰对于下一代智能驾驶技术全力攻坚的技术方向。

沃尔沃和奔驰能这么做，是因为看到了全融合算法对于智能驾驶的巨大优势：全融合作为现在最先进的算法，发挥传感器对实时路况的精准感知优势。

成都车展中，飞凡汽车吴冰正式宣布全融合高阶智驾系统具备量产条件，除了全融合算法，还搭载全球首发量产的LUMINAR 1550 nm高规激光雷达与国内首发量产的Premium 4D成像雷达，以及800万像素摄像头，这刷新了智能驾驶行业标杆。飞凡R7即是搭载这套智驾系统的首款旗舰车型， 也将在10月一同交付给用户。我仿佛感到飞凡汽车在说：卷死他们。

我们正身处一个风云际会、飞速变化的时代，汽车工程师们对于智能驾驶孜孜不倦的探索，正引领我们进入一个全新的时代。即使现在智能驾驶还没有到来，作为智能驾驶研究的衍生产品辅助驾驶等功能，正在极大的降低汽车交通事故的发生概率，已经在悄悄的造福人类。全融合算法加持下的智能驾驶技术，一定会改变更多人的命运。

五、人工智能驱动的自动驾驶技术探讨：人工智能大会自动驾驶论坛

人工智能驱动的自动驾驶技术探讨

随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶技术正逐渐成为行业热点。人工智能大会自动驾驶论坛作为这一领域的重要会议，囊括了众多专家学者和行业领袖，分享他们在自动驾驶技术上的最新研究成果和见解。

人工智能在自动驾驶中的应用

通过深度学习和神经网络技术，人工智能赋予汽车智能化，使其能够感知周围环境、做出实时决策，并安全地驾驶。在自动驾驶论坛上，与会者探讨了人工智能在自动驾驶中的关键作用，以及如何优化和改进自动驾驶系统的性能。

自动驾驶技术面临的挑战

虽然自动驾驶技术取得了长足进展，但仍然面临诸多挑战，如道路环境复杂、交通规则不确定等。在论坛上，专家们深入探讨了自动驾驶技术的现状和未来发展方向，共同探讨解决方案，推动行业持续创新。

自动驾驶技术的未来展望

随着人工智能技术的不断突破和进步，自动驾驶技术将迎来更广阔的发展空间，成为未来交通出行的重要组成部分。人工智能大会自动驾驶论坛为行业发展指明了方向，促进了智能交通技术的创新与应用。

感谢您看完本篇文章，希望通过了解人工智能驱动的自动驾驶技术探讨，您能对这一前沿技术有更深入的了解。

六、人工智能最理想的硬件？

本质上AI只是算法实现，那么不管什么硬件其实都是算法的载体。比如，一个下围棋的人工智能算法，可以用CPU实现，也可以用GPU实现。但更多的来说，GPU在处理计算机视觉相关算法比较有优势。

七、人工智能专业就业方向及薪资？

这个专业的就业方向一般是自动化，智能化方向的专业技术人员。工资目前大约在1万~2万之间

八、自动驾驶是人工智能真正入口？

自动驾驶是人工智能（AI）的一个重要应用领域，但并不是AI真正的入口。AI是一种广义的概念，指的是让机器具备类似于人类的智能行为和思考能力的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。

虽然自动驾驶技术中涉及了部分AI技术，例如图像识别、物体跟踪、路径规划等，但并不能代表AI的全部。实际上，AI技术在医疗、金融、教育、游戏等各个领域都有广泛的应用，帮助人们进行更加高效、准确和智能的决策和操作。

因此，自动驾驶只是AI应用的一个方向之一，而不是AI技术的全部内容。随着科技不断发展，未来AI技术将会进一步深入到各种各样的应用场景中，为人们提供更多的智能化解决方案。

九、人工智能在自动驾驶的发展？

根据我国的AI智能发展趋势，以后在无人驾驶项目上汽车科技技术与交通运输技术大力提升，自动驾驶汽车上各种雷达信号，公路上各种雷达信号Ai技术是最主要的智能化，与无人驾驶相结合，更加安全便利，各种公路，交通情况，行车安全距离！

十、人工智能和自动驾驶的区别？

人工智能，是利用各种仪器和软件辅助驾驶者驾驶，而Google的无人驾驶，是利用程式代替驾驶者操纵车辆行驶。自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

自动驾驶和无人驾驶认知主体不一样，要是决定驾驶行为的是人，那就是自动驾驶。无人驾驶比自动驾驶高一个级别，就是将开车这活儿完全交给机器，也叫自主驾驶。

其实，早在20多年前，汽车业界就开始研发自动驾驶技术，并且大量应用在汽车上。最典型的是自动巡航技术。设定好速度后，司机只要握好方向盘就可以了，不用踩油门。车子以设定好的速度匀速行驶。

因为自动驾驶汽车不像人类驾驶一样只有有限的环境感知能力，而可以使用主动与被动感测器持续做大范围的感测，具有360度视野，因此可以对潜存危机做出安全的反应，且其反应能较人类驾驶更为迅速，所以它能避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致交通事故。

而无人驾驶也有很多好处，比如安全、高效，它无需通过驾驶者进行干预便可独自由计算机完成正常、安全行驶的一整套系统，其特点简单而言是安全稳定以及能进行自动泊车功能。

开车的时候总是会被乱七八糟的事情干扰，比如手机来了一条短信，在后视镜里整理下头发等等，计算机却不会被这些事情分心，它们的所有关注都在道路上面。但是，无人驾驶技术尚在研发、测试环节，需投入大量的时间、精力，汽车行业也应始终保有一颗对生命的敬畏之心。