【编者按】据外媒报道，人工智能是一项应用广泛的工具，促使业内人士重新考虑该如何整合信息、分析数据、利用驾驶洞察来提升驾驶决策的水平，进而改变生活的方方面面。

据布鲁金研究所（Brookings research）2017年发布的一份研究报告显示，大多数人对人工智能这一理念都不太熟悉。该研究调查了美国境内的1500名商业领导，只有17%的受访者表示，他们熟悉人工智能，但许多人仍不确定该技术的具体内容以及对其公司的影响。

从本质上讲，人工智能系统具有学习能力及决策能力。在交通领域内，半自动驾驶汽车拥有多款工具，可使驾驶员与车载系统及时了解道路拥堵、路面坑洞（potholes）及施工等道路情况。

若车辆配置了人工智能技术，该车辆可从同样配置了AI技术的其它车辆上获得数据，同时还能共享驾驶体验。该报告中写道：“先进的算法、传感器、摄像头可整合当前车辆操作中的驾驶操作体验，并利用车载显示器及虚拟显示屏向人类驾驶员提供实时信息，感知当前的实时交通及车辆周边环境。”

该报告还指出，对于完全自动驾驶车辆而言，先进的系统可完全掌控车辆或卡车并作出所有的导航决策。

人工智能和机器学习技术可为交通业提供了许多创新技术与产品。该研究报告显示，2014年8月至2017年6月期间，自动驾驶车辆技术的投资额已高达800亿美元。

自动驾驶车辆还配置了自动驾驶导航系统、制动系统及变道系统，可利用摄像头、传感器实现碰撞规避，并利用人工智能对实时信息加以分析。

对导航及碰撞规避而言，激光雷达与人工智能技术将发挥至关重要的作用。此外，激光雷达技术于上世纪90年代初期成功研发，其采用波长为1.064纳米的激光脉冲来实现前方道路探查，工作原理是利用脉冲传输与反射信号探查间的时间延迟来实现测距。近年来，随着先进运算技术的增多，车载系统可及时处理激光雷达所采集的大数据集（data set），而软件工具也将助力上述数据的可视化及数据挖掘。

激光雷达系统通常安装于车辆顶部，车辆周边还会配置其它的传感器，旨在向驾驶员提供车辆周边的信息，确保轿车与卡车在各自的车道上行驶，助其规避其它车辆，在必要时借助制动及转向功能来实现碰撞规避。

该报告还指出：“先进的软件可帮助车辆从其他道路车辆上获取经验，并调整其导航系统，随着天气、驾驶或路况的变化进行相应的调整。这意味着关键在于软件，而非轿车或卡车本身。”

2018年3月，在亚利桑那州发生了一起优步自动驾驶交通致死事故。该报道指出：“在该事故发生后，汽车业及消费者都需要重新确认自动驾驶技术的安全性，这也是获得美国各州所颁发的自动驾驶路测许可证的前提条件。除非业内企业能提出许多具有说服力的解释，否则该事故或导致放缓人工智能技术在交通领域内的发展。”

责任编辑：吴黛