一、无人驾驶汽车属于人工智能吗？
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。 无人驾驶 汽车 是指通过车载传感系统得到本车位置，同时感知道路、车辆等周围环境，自动规划行驶路线，自动控制车辆的驱动速度、转向和制动，能主动对障碍物进行避障，最终控制车辆到达目的地的智能 汽车 。在此基础上，还涉及衍生的v2v、调度管理系统、人机交互系统等技术。
人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而根据无人驾驶 汽车 的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。
因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活， 健康 生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
其实，这要看对人工智能的定义是什么，在很多人看来这就是人工智能，甚至官方或者政府也定义为人工智能应用，的确相关于之前 汽车 ，无人驾驶的应用可以说是跨时代的。
但就我个人认为，这并不能算是人工智能，而且按理以现在人类可以达到的算力是没有可能实现真正的人工智能（量子机有可能达到）。无人驾驶说白了只是基于各种传感器数据再利用一系列预设算法进行机器判断，没有体现真正的“智能”（自我思考和判断，当然这个是很可怕的）。
所以我个人认为无人驾驶只是基于现有互联网，物联网（射频技术、传感器技术，图像识别技术等）联动的一个高级应用形式，离真正的“智能”不可同日而语。
无人驾驶和人工智能是两个概念，但是人工智能里面一定包含了无人驾驶这项技术。说一下我理解的观点，希望可以给你有所启发。1.无人驾驶是 汽车 科技 的一种技术提升。 汽车 工业发展到现在一百多年 历史 ，从最早的工业革命开始至今各种品牌百花齐放，无论在车身结构和驾驶体验都得到了质的飞跃，但是越来越多的竞争和市场也让各大 汽车 企业有效 科技 创新，从esp车身稳定系统、四驱、自动大灯延迟、导航、无钥匙进入、车道偏离防碰撞安全系统等等，再到现在 汽车 中控都装备了智能触摸显示屏，都说明了 汽车 科技 进步和发展是日新月异，智能 汽车 也将是以后的趋势。
2.无人驾驶是 汽车 科技 的一种人为需求。无人驾驶按照现在分级别的话其实是自动驾驶的最高等级，看过一篇文章是这样分类的：目前我们在市场上所能见到的自动驾驶主要有5个级别，分别是从l0-l5。首先，所谓的l0级自动驾驶也就是没有任何自动化技术，车辆驾驶完全靠驾驶员自己操作。而l1级驾驶又被叫做辅助驾驶，其中包括定速巡航，自动泊车以及车道保持等基本功能。这些功能可以让驾驶员在驾驶 汽车 的过程当中避免一些疲劳驾驶，不用耗费过多的精力。l2级驾驶也就是半自动驾驶，是目前市面上最常见的，在大多数的车型中我们都能够看到，其中包括自动辅助驾驶，危险预判刹车等功能，在安全性能方面还是比较可靠的（比如沃尔沃）。l3级驾驶又被称为有条件自动驾驶，与l2级相比，它可以在正常的路段下实现完全自动化驾驶，但是在一些紧急情况发生时，还是需要人工来进行辅助制动（比如特斯拉的自动驾驶技术）。l4级驾驶属于高度自动驾驶， 汽车 的整体制动性能以及反应能力已经达到了一个比较高的水准，驾驶员坐在 汽车 内部不用自己操控，而且 汽车 行驶比较平稳顺畅（这个在某些高端车型上已经实现，但技术还不完善）。最后一个级别就是l5级自动驾驶，它可以实现无条件的全自动驾驶技术。也就是不管在任何情况下，都不用担心路况以及天气，只需要坐在车里面休息就可以了，这才是真正的无人驾驶。
3.要实现无人驾驶必须和人工智能相结合。只有开发了相关电子程序，运用到 汽车 上，才能完成真正的无人驾驶，目前也是趋势。其实在某些科幻电影中，已经预示着 汽车 今后的变化，将会更快更 科技 ，交通事故更少。当然，进步空间还非常大。
最后，个人觉得，无人驾驶如果普及了实现了，再好，也不要过度依赖，驾驶感受毕竟是人的一种体验和感觉；人工智能再先进，也需要人来控制，毕竟只是智能系统。人，才是关键，你说是吗？
可以肯定的是，无人驾驶属于人工智能的范畴，属于人工智能的一种，比较有代表性的是google的无人驾驶技术。
人工智能不一定是人形机器人，具有人类思维模式的计算模型和方式也是属于的，他可以自主地与人交互。比如现在的语音陪聊机器人，电话机器人，它并没有机器组成部件，背后作支撑的是人工智能的运用从逻辑运算来说，无人驾驶 汽车 从感知，操作，应急等方面几乎和人的反应是一样的了，有些方面甚至还要超过人类！但是也不能说现在无人驾驶技术能够完全代替人类！
无人驾驶 汽车 的出现将会减少市场对货车司机、出租车司机及其他职业司机的需求。相反，利用远程信息技术——即利用电信通讯来促进沟通及收集车辆数据——出租车和货车公司将得以更好地管理自驾驶 汽车 ，提高服务质量和优化服务路线。
无人驾驶是属于人工智能的。
要实现无人驾驶，目前的方式是通过传感器才起路面信息，再通过算法控制 汽车 的相应动作，这属于本地处理，也算边缘计算吧。
这种方式受限与数据数据不够多，不能更好的训练神经网络，所以存在很多弊端。
随着5g网络的建设，以后传感器采集的路面数据可以上传到服务器，数据处理由服务器完成，再将处理后的数据下发给 汽车 ， 汽车 再根据数据执行相应动作，由于5g的实时性更高，因此安全性可以得到很大的保障，这样越多车上传数据，服务器的神经网络就会越智能越精准。
非常感谢悟空邀请！在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
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人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
而根据无人驾驶 汽车 的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。
因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家
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无人驾驶应该是多项技术的综合，不能完全划归到属于人工智能。这里面比较重要是物联网，雷达及人工智能。在环境探测中就会用到图像识别，在驾驶决策中就会用到机器学习。这两项都是人工智能中的技术。
无人驾驶是人工智能的一种。人工智能基本特点是大数据处理和机器学习功能。
无人驾驶需要实时采集周边路况信息，并进行处理，具备大数据处理的特点。同时，需要自主进行路径规划和路况学习，属于机器学习一类。
所以无人驾驶是属于人工智能的。
无人驾驶是现代人工只能（ai）在 汽车 领域的一种应用。目前的发展阶段还比较初级，依赖传感器数据采集、外部数据实时运算、传输等非内部因素。将来应该能进化到更高阶的形式。
无人驾驶是人工智能的交通范畴落地应用。人工智能有很多应用范畴，如医学、交通、农学等。
二、生活中的人工智能之无人驾驶
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。
【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。
【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。
本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。
1955 年newell 和simon 的logic theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( ai) 由美国的johnmccarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。
五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。
人工智能在自动驾驶技术中的应用概述
人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。
这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 sae （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。
第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分adas主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（abs）、电子稳定性控制（esc）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。
第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（acc）、车道保持辅助系统（lka）、自动紧急制动（aeb）系统、车道偏离预警（ldw）等。
第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。
第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。
第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。
自动驾驶的实现
车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：
第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、ccd \cmos影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。
第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。
第三，执行。 依据ecu输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。
人工智能在自动驾驶定位技术中的应用
定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。
其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。
视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。
人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用
无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。
用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
雷达传感器
主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
视觉传感器
主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
定位及位姿传感器
主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（gnss）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如rtk-gps，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（cors），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
车身传感器
来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
人工智能在自动驾驶深度学习中的应用
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。
工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。
支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
图：某无人驾驶车软件系统架构
除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。
在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用pca白化或zca白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。
将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤：
1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；
2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；
3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；
4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；
5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。
6. 输入之后用监督学习去调整所有层。
人工智能在自动驾驶信息共享中的应用
首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。
其次， 是3d路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。
另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。
汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。
人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
无人驾驶技术所面临的挑战和展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。
主要有：
1. 法规障碍
2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准
3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性
4. 难以承受的高昂成本
此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
三、人工智能有哪些应用
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表
