自动驾驶技术是人工智能领域最具变革性的应用之一，通过融合计算机视觉、传感器数据与深度学习算法，为交通系统带来全新可能。以下是其核心内容与发展方向：
技术核心
- 环境感知：激光雷达（LiDAR）、摄像头与毫米波雷达协同工作，实时构建三维道路模型
- 决策控制：基于强化学习的路径规划算法，实现复杂路况下的动态决策
- 车载系统：嵌入式AI芯片（如NVIDIA DRIVE）支撑实时数据处理与系统响应
应用场景
- 智能交通：通过车路协同技术优化城市拥堵
- 物流配送：无人配送车在仓储、快递场景的规模化应用
- 共享出行：自动驾驶出租车服务的商业化探索
挑战与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 复杂天气下的感知可靠性 | 多模态传感器融合与自适应算法优化 |
| 法规与伦理问题 | 建立分级认证体系与透明决策机制 |
| 能源效率瓶颈 | 优化路径规划算法与新能源技术结合 |
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