AI賦能車輛自動(dòng)駕駛的應(yīng)用研究

摘 要：科學(xué)技術(shù)日新月異，將人工智能融入各行業(yè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)下的主流趨勢(shì)。目前，人工智能與汽車駕駛的結(jié)合已經(jīng)越來越緊密，其能夠進(jìn)一步促進(jìn)汽車功能的有效升級(jí)，減少人為的駕駛錯(cuò)誤與交通事故，降低能源消耗，是現(xiàn)代汽車行業(yè)發(fā)展的重要方向。基于此，文章簡(jiǎn)要概述人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和具體應(yīng)用，分析其在汽車自動(dòng)駕駛發(fā)展中面臨的挑戰(zhàn)以及未來的應(yīng)用趨勢(shì)，期望能推動(dòng)汽車行業(yè)朝更智能、高效的方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：智能汽車 人工智能 自動(dòng)駕駛

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展顛覆了汽車行業(yè)的整體格局，對(duì)傳統(tǒng)汽車行業(yè)帶來了強(qiáng)烈的沖擊。另外，隨著社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)于汽車的需求逐漸傾向個(gè)性化、智能化、科技感、年輕化。在此背景下，傳統(tǒng)的汽車企業(yè)必須調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能化、現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，探究人工智能在汽車自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用，并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析不僅有助于企業(yè)把握技術(shù)變革的方向，同時(shí)也為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了重要的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)，具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 人工智能與汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)概述

1.1 人工智能

人工智能技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)感知、機(jī)械工程、認(rèn)識(shí)決策等綜合領(lǐng)域，是一門探索提升人類智慧理念及技術(shù)創(chuàng)新的綜合學(xué)科。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，人工智能的性能大幅提升，再次成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)。人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)從多種來源如傳感器、數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)等收集數(shù)據(jù)，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，理解數(shù)據(jù)的組織方式和內(nèi)在關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、趨勢(shì)或規(guī)律。正因如此，人工智能能夠形成系統(tǒng)化的知識(shí)體系，用于支持后續(xù)的決策或預(yù)測(cè)。

1.2 汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)

汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的運(yùn)行在于各種科學(xué)技術(shù)的集成。目前自動(dòng)駕駛汽車涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境感知、決策與規(guī)劃、高精地圖等。通過傳感器，自動(dòng)駕駛汽車能夠感知周圍環(huán)境，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)周圍環(huán)境變化，根據(jù)獲得的車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與道路環(huán)境信息，繼而進(jìn)行決策判斷，形成安全合理的路徑規(guī)劃。

汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心組件是車載計(jì)算機(jī)。該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有多個(gè)工作模塊，例如支持模式能夠通過虛擬技術(shù)促進(jìn)各模塊間的銜接與工作；監(jiān)控模塊，能夠?qū)囕v實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)異常，便立刻發(fā)出警報(bào)。這種專門為車載環(huán)境設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，能夠在各種極端的行駛條件下運(yùn)行，具有較強(qiáng)的抗干擾能力。

2 人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

2.1 滿足個(gè)性化與安全需求

人工智能技術(shù)能夠通過對(duì)駕駛員日常行為習(xí)慣數(shù)據(jù)的收集為其提供個(gè)性化的服務(wù)，同時(shí)駕駛員也能夠根據(jù)個(gè)人的需求進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置。例如，用戶只需要用語音指令就可以調(diào)節(jié)車內(nèi)溫度、播放喜歡的音樂或規(guī)劃最佳行車路線。當(dāng)用戶經(jīng)常選擇某條路線時(shí)，智能汽車會(huì)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的出行需求，并在關(guān)鍵時(shí)刻主動(dòng)提供建議。

傳統(tǒng)汽車駕駛主要依賴于駕駛員的感官來感知周圍環(huán)境，但是由于人的注意力與反應(yīng)速度有限，很有可能造成交通事故的發(fā)生。人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用，能夠利用激光雷達(dá)、紅外傳感器等高精度傳感器，實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境與交通情況，有效預(yù)防交通事故的發(fā)生。尤其，通過人工智能算法，能夠精準(zhǔn)控制車輛操作，迅速作出反應(yīng)，有效規(guī)避側(cè)翻、碰撞等事故，進(jìn)一步增強(qiáng)安全防護(hù)。

2.2 提供精確導(dǎo)航與定位服務(wù)

駕駛員能夠根據(jù)個(gè)人需求與習(xí)慣選擇適宜的駕駛路徑，高度發(fā)達(dá)的定位技術(shù)，還能夠提高汽車在行駛過程中的安全性與可靠性。人工智能系統(tǒng)還能規(guī)避交通擁堵與潛在危險(xiǎn)區(qū)域，即利用人工智能技術(shù)，汽車搭載的智能系統(tǒng)能夠自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)行駛路徑，避免擁堵道路，縮短行車時(shí)間。高精度定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛車道級(jí)導(dǎo)航和自主駕駛的核心基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)與全球定位系統(tǒng)、高精度地圖等先進(jìn)技術(shù)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車輛位置的精準(zhǔn)定位，有效保障車輛在復(fù)雜場(chǎng)景下的安全性。通過實(shí)時(shí)比對(duì)車輛位置與地圖數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)能夠有效消除定位誤差，提升定位精度，從而實(shí)現(xiàn)車道級(jí)導(dǎo)航。此外，高精度定位技術(shù)還能夠通過多源數(shù)據(jù)融合，進(jìn)一步提升定位的準(zhǔn)確性和可靠性，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策與控制提供關(guān)鍵支持。

2.3 優(yōu)化信息獲取與交互機(jī)制

汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依托人工智能技術(shù)，能夠與高級(jí)雷達(dá)、精確導(dǎo)航系統(tǒng)等結(jié)合，對(duì)車輛周圍環(huán)境感知，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析與優(yōu)化，為車輛自動(dòng)行駛決策提供依據(jù)。另外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用還能夠?qū)④嚶?lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，搭建協(xié)同共通的信息網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)不同汽車之間信息的共通共享，提前預(yù)知潛在風(fēng)向，提高車輛行駛的安全性。

3 人工智能在汽車自動(dòng)駕駛中的具體應(yīng)用

3.1 圖形識(shí)別與感知

自動(dòng)駕駛汽車主要是借助傳感器來實(shí)現(xiàn)對(duì)外界環(huán)境的感知，目前隨著各種先進(jìn)技術(shù)的更新迭代，傳感器更加靈巧且敏銳，性能得到了大幅度的提升，為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來了革命性的進(jìn)步。然而，由于天氣變化和復(fù)雜的道路狀況，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)傳感器的精確度和響應(yīng)速度提出了更高標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)了傳感器技術(shù)的不斷革新。

目前，自動(dòng)駕駛車輛中常用的傳感器主要包括車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)器、光學(xué)感知器、雷達(dá)探測(cè)器以及位置和姿態(tài)傳感器。車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)器主要用于監(jiān)控車輛內(nèi)部系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，如采集變速器檔位、行駛速度等數(shù)據(jù)。光學(xué)感知器則負(fù)責(zé)識(shí)別車輛周圍的障礙物。在雷達(dá)探測(cè)器中，超聲波雷達(dá)、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)是三種主要類型，它們各具特色。超聲波雷達(dá)成本最低，但在探測(cè)范圍和精度上存在一定限制，因此多用于低速行駛時(shí)的碰撞預(yù)警。相比之下，激光雷達(dá)在探測(cè)距離和精度上表現(xiàn)最佳，但成本也最高。例如，谷歌所生產(chǎn)的無人駕駛汽車在雷達(dá)的花費(fèi)高達(dá)七十多萬元。毫米波雷達(dá)的特點(diǎn)集中在超聲波雷達(dá)與激光雷達(dá)之間，因此毫米波雷達(dá)也是這三種雷達(dá)中在自動(dòng)駕駛汽車中的應(yīng)用最為廣泛的一種。定位及姿態(tài)傳感器主要用于確定車輛的高精度位置和姿態(tài)信息，包括車輛的經(jīng)緯度、高度、速度、加速度以及方向角等。這些數(shù)據(jù)通常通過全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）、慣性測(cè)量單元（IMU）以及輪速傳感器等多源信息融合獲得。結(jié)合人工智能算法，系統(tǒng)能夠?qū)鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和校正，進(jìn)一步提高定位精度。

3.2 規(guī)劃決策

自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心在于行車路徑規(guī)劃和駕駛行為決策。通過整合大量環(huán)境交互數(shù)據(jù)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)路徑的規(guī)劃與實(shí)時(shí)決策，這體現(xiàn)了人工智能在自動(dòng)駕駛中的關(guān)鍵作用。與傳統(tǒng)駕駛依賴導(dǎo)航系統(tǒng)和駕駛員經(jīng)驗(yàn)不同，智能導(dǎo)航系統(tǒng)作為核心技術(shù)，能夠綜合道路狀況、車輛狀態(tài)及行駛需求等多維度信息，在深度學(xué)習(xí)算法的驅(qū)動(dòng)下不斷提升分析與規(guī)劃能力，從而為自動(dòng)駕駛提供高效、安全的路徑方案。

基于高精度地圖和導(dǎo)航系統(tǒng)，人工智能算法能夠計(jì)算出從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路線，同時(shí)考慮道路類型、交通規(guī)則和實(shí)時(shí)路況等因素。在行駛過程中，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整行駛路徑，而人工智能通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崟r(shí)生成平滑、安全的局部路徑，確保車輛避開障礙物并保持穩(wěn)定行駛。當(dāng)然，路徑規(guī)劃不僅需要考慮最短路徑，還需兼顧時(shí)間效率、能耗優(yōu)化和乘客舒適度等多重目標(biāo)。人工智能通過多目標(biāo)優(yōu)化算法，能夠平衡這些因素，提供最優(yōu)解決方案。

駕駛決策是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的“大腦”，負(fù)責(zé)根據(jù)環(huán)境感知數(shù)據(jù)和路徑規(guī)劃結(jié)果，制定具體的駕駛行為。人工智能在駕駛決策中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。其一，行為預(yù)測(cè)。通過對(duì)周圍車輛、行人和其他交通參與者的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，人工智能能夠提前做出合理的駕駛決策。例如，預(yù)測(cè)前方車輛是否會(huì)變道或減速，從而調(diào)整自身車速或行駛路線。其二，決策制定。在復(fù)雜交通場(chǎng)景中如交叉路口、擁堵路段，人工智能通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，能夠模擬人類駕駛員的決策過程，選擇最安全的駕駛行為，如加速、減速、變道或停車。其三，實(shí)時(shí)調(diào)整。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境變化如突發(fā)障礙物、交通信號(hào)燈變化快速調(diào)整決策。

3.3 汽車信息共享分析

通過車輛與車輛、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施以及車輛與云端之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，人工智能能夠?qū)Ａ啃畔⑦M(jìn)行高效分析與處理，從而為自動(dòng)駕駛車輛提供更全面的環(huán)境感知和決策支持。自動(dòng)駕駛車輛通過傳感器、攝像頭、雷達(dá)等設(shè)備采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，并利用人工智能算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析。例如，車輛可以將自身的行駛狀態(tài)、位置信息以及感知到的障礙物數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享給其他車輛或交通管理中心，從而幫助其他車輛提前預(yù)判潛在風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化行駛路線。同時(shí)，交通基礎(chǔ)設(shè)施如信號(hào)燈、路側(cè)單元也可以將實(shí)時(shí)路況、交通流量等信息傳遞給車輛，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供更精準(zhǔn)的決策依據(jù)。

人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)蚕淼暮Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與模式識(shí)別。系統(tǒng)可以通過分析歷史交通數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來某一時(shí)段的交通擁堵情況，并提前規(guī)劃最優(yōu)路線；或者通過分析車輛行駛數(shù)據(jù)，識(shí)別出潛在的安全隱患，并及時(shí)向駕駛員或自動(dòng)駕駛系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警。此外，人工智能還能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合與優(yōu)化，消除單一數(shù)據(jù)源的誤差，提高整體分析的準(zhǔn)確性與可靠性。

3.4 車輛控制

在自動(dòng)駕駛技術(shù)中，車輛控制是指通過智能系統(tǒng)向車輛設(shè)備發(fā)送精確指令，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。人工智能在這一領(lǐng)域的應(yīng)用主要依賴于模糊控制和模型預(yù)測(cè)控制兩種技術(shù)。模糊控制系統(tǒng)在建模過程中，利用人類已有知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理，并模擬人類大腦對(duì)于時(shí)間的處理邏輯，進(jìn)而產(chǎn)生相應(yīng)的控制思想，經(jīng)過編譯成為控制策略。模型預(yù)測(cè)控制則基于大量歷史數(shù)據(jù)和推理過程，通過深度學(xué)習(xí)對(duì)車輛實(shí)際狀態(tài)進(jìn)行分析，并與預(yù)設(shè)模型進(jìn)行對(duì)比和模擬，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化駕駛。

自動(dòng)駕駛的車輛控制不僅包括行駛路徑的管理，還涉及能耗優(yōu)化、行車效率提升、乘坐舒適性改善以及安全性保障。這是一種對(duì)車輛整體性能的綜合調(diào)控，同時(shí)也支持多車協(xié)同和車隊(duì)管理。這一技術(shù)環(huán)節(jié)對(duì)于提高自動(dòng)駕駛汽車的節(jié)能效果、安全性能和功能表現(xiàn)具有重要意義，是構(gòu)建高效智能交通系統(tǒng)的核心要素。

3.5 汽車自動(dòng)駕駛云端

基于云端強(qiáng)大的計(jì)算能力，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠?qū)Χ囝愋蛙囕v、復(fù)雜路況及多樣化功能產(chǎn)生的駕駛信息進(jìn)行深入分析。

自動(dòng)駕駛車輛在行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量的環(huán)境感知數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)信息以及行駛記錄，這些數(shù)據(jù)通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)上傳至云端。人工智能利用分布式計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和快速分析。例如，云端平臺(tái)可以對(duì)歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，生成高精度地圖或預(yù)測(cè)未來交通流量，從而為車輛提供更精準(zhǔn)的路徑規(guī)劃建議。云端平臺(tái)能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛車輛提供強(qiáng)大的算力支持。由于車輛本地計(jì)算資源有限，復(fù)雜的感知、規(guī)劃和決策任務(wù)可以通過云端完成。例如，在遇到復(fù)雜交通場(chǎng)景時(shí)，車輛可以將環(huán)境感知數(shù)據(jù)傳輸至云端，由人工智能算法進(jìn)行實(shí)時(shí)分析并生成最優(yōu)駕駛策略，再將結(jié)果反饋給車輛執(zhí)行。這種“云－車協(xié)同”模式不僅提升了計(jì)算效率，還降低了對(duì)車輛本地硬件的要求。云端平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)多車之間的信息共享與協(xié)同控制。例如，在城市交通管理中，云端可以通過分析全局交通數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)或發(fā)布交通預(yù)警信息，從而緩解擁堵并提高道路通行效率。此外，人工智能在云端平臺(tái)中的應(yīng)用還包括遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，云端能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障并發(fā)出預(yù)警，同時(shí)提供維修建議或遠(yuǎn)程修復(fù)方案，從而保障車輛的安全運(yùn)行。

4 人工智能應(yīng)用于汽車自動(dòng)駕駛的發(fā)展挑戰(zhàn)

4.1 技術(shù)限制

現(xiàn)階段，汽車自動(dòng)駕駛所依賴的人工智能、云計(jì)算等技術(shù)尚未完全成熟，難以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。尤其目前的人工智能技術(shù)與人類的智慧相比尚有差距，還無法根據(jù)復(fù)雜多變的實(shí)際情況做出完全可靠的決策，相關(guān)硬件設(shè)施如芯片和傳感器的性能也存在局限，無法滿足大量數(shù)據(jù)的快速存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

4.2 網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)安全是信息時(shí)代值得重點(diǎn)關(guān)注的問題，對(duì)于自動(dòng)汽車駕駛而言，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)機(jī)制尚不完善，一旦智能終端遭到入侵或控制，便有可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。在網(wǎng)絡(luò)安全問題未得到有效解決之前，自動(dòng)駕駛技術(shù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用仍需謹(jǐn)慎推進(jìn)。

4.3 法律規(guī)范缺失

目前，我國在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的法律法規(guī)體系尚不健全，僅在部分城市出臺(tái)了相關(guān)條例。如深圳出臺(tái)了《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理?xiàng)l例》，但其覆蓋范圍有限，難以滿足全國范圍內(nèi)的需求。交通事故責(zé)任認(rèn)定、保險(xiǎn)理賠機(jī)制等關(guān)鍵問題尚未明確，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中存在法律風(fēng)險(xiǎn)。自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展與現(xiàn)行法律體系的滯后性形成矛盾，亟須通過立法完善相關(guān)規(guī)范，明確責(zé)任主體和行為邊界，為技術(shù)的安全推廣提供法律保障。只有建立健全的法律框架，才能推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的健康發(fā)展。

5 人工智能在自動(dòng)駕駛汽車中的應(yīng)用趨勢(shì)

人工智能在自動(dòng)駕駛汽車中的應(yīng)用趨勢(shì)正呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的交通環(huán)境。而VR、AR技術(shù)的引入為駕駛安全提供了新的解決方案，例如通過實(shí)時(shí)路況投影和駕駛輔助提示，降低人為操作失誤的風(fēng)險(xiǎn)。此外，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了車與車、車與基礎(chǔ)設(shè)施之間的智能交互，進(jìn)一步優(yōu)化了交通流管理和行車效率。同時(shí)，智能互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使得車輛能夠與其他智能設(shè)備無縫連接，為用戶提供更加個(gè)性化和便捷的服務(wù)。未來，隨著5G通信技術(shù)和邊緣計(jì)算的普及，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。未來，人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新將推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車向更安全、更智能、更舒適的方向發(fā)展。

6 結(jié)語

總而言之，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用正在逐步完善。然而，推動(dòng)汽車自動(dòng)系統(tǒng)發(fā)展的同時(shí)，也要關(guān)注其面臨的問題與挑戰(zhàn)。因此，應(yīng)當(dāng)順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，不斷推進(jìn)自動(dòng)汽車駕駛系統(tǒng)的發(fā)展，提高無人駕駛技術(shù)的安全性、精準(zhǔn)性和可靠性。

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