【編者按】據外媒報道，人工智能是一項應用廣泛的工具，促使業內人士重新考慮該如何整合信息、分析數據、利用駕駛洞察來提升駕駛決策的水平，進而改變生活的方方面面。

據布魯金研究所（Brookings research）2017年發布的一份研究報告顯示，大多數人對人工智能這一理念都不太熟悉。該研究調查了美國境內的1500名商業領導，只有17%的受訪者表示，他們熟悉人工智能，但許多人仍不確定該技術的具體內容以及對其公司的影響。

從本質上講，人工智能系統具有學習能力及決策能力。在交通領域內，半自動駕駛汽車擁有多款工具，可使駕駛員與車載系統及時了解道路擁堵、路面坑洞（potholes）及施工等道路情況。

若車輛配置了人工智能技術，該車輛可從同樣配置了AI技術的其它車輛上獲得數據，同時還能共享駕駛體驗。該報告中寫道：“先進的算法、傳感器、攝像頭可整合當前車輛操作中的駕駛操作體驗，并利用車載顯示器及虛擬顯示屏向人類駕駛員提供實時信息，感知當前的實時交通及車輛周邊環境。”

該報告還指出，對于完全自動駕駛車輛而言，先進的系統可完全掌控車輛或卡車并作出所有的導航決策。

人工智能和機器學習技術可為交通業提供了許多創新技術與產品。該研究報告顯示，2014年8月至2017年6月期間，自動駕駛車輛技術的投資額已高達800億美元。

自動駕駛車輛還配置了自動駕駛導航系統、制動系統及變道系統，可利用攝像頭、傳感器實現碰撞規避，并利用人工智能對實時信息加以分析。

對導航及碰撞規避而言，激光雷達與人工智能技術將發揮至關重要的作用。此外，激光雷達技術于上世紀90年代初期成功研發，其采用波長為1.064納米的激光脈沖來實現前方道路探查，工作原理是利用脈沖傳輸與反射信號探查間的時間延遲來實現測距。近年來，隨著先進運算技術的增多，車載系統可及時處理激光雷達所采集的大數據集（data set），而軟件工具也將助力上述數據的可視化及數據挖掘。

激光雷達系統通常安裝于車輛頂部，車輛周邊還會配置其它的傳感器，旨在向駕駛員提供車輛周邊的信息，確保轎車與卡車在各自的車道上行駛，助其規避其它車輛，在必要時借助制動及轉向功能來實現碰撞規避。

該報告還指出：“先進的軟件可幫助車輛從其他道路車輛上獲取經驗，并調整其導航系統，隨著天氣、駕駛或路況的變化進行相應的調整。這意味著關鍵在于軟件，而非轎車或卡車本身。”

2018年3月，在亞利桑那州發生了一起優步自動駕駛交通致死事故。該報道指出：“在該事故發生后，汽車業及消費者都需要重新確認自動駕駛技術的安全性，這也是獲得美國各州所頒發的自動駕駛路測許可證的前提條件。除非業內企業能提出許多具有說服力的解釋，否則該事故或導致放緩人工智能技術在交通領域內的發展。”

責任編輯：吳黛