AI(人工智能)是如何成为自动驾驶千里眼的？
在AI落地应用的众多垂直场景之中，自动驾驶因其增长迅猛而备受关注。AI相当于自动驾驶汽车的千里眼，其准确指挥能力有赖于前期的数据积累和后期的AI训练，这就意味着需要海量且高质的道路数据对模型进行训练与调优。
为进一步推动自动驾驶技术发展落地，曼孚科技联手浪潮，将自动驾驶数据中台与AIStation开发平台全面对接，实现后台与中台的全面打通，为自动驾驶研发搭建起一套从底层硬件到数据***集、管理、标注、训练，再到模型应用层的软硬件一体的AIaaS平台，从根本上解决自动驾驶企业底层基础设施搭建的问题
通过私有化部署的方式，曼孚科技的自动驾驶定制化数据中台与AIStation开发平台实现全面对接。作为领先的AI开发平台，AIStation能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层***到上层业务的全平台全流程管理支持。曼孚科技数据中台能力与AIStation的有效结合可将领先的AI数据处理能力与计算能力、深度学习软件栈***深度融合，实现统一管理调度，从而助力用户快速创建与部署模型、管理AI全周期工作流，满足自动驾驶不同开发层次的需要，以数据加速自动驾驶创新。
其实单凭AI人工智能技术不能完全作为自动驾驶汽车的千里眼，而是要与整个系统来共同完成。
自动驾驶汽车需要用到很多技术，比如地图导航系统、物联网系统、语音AI系统、云平台系统、传感系统等共同的***体。
通过各系统之间的配合及背后的大数据分析使无人驾驶汽车可以上路行驶。
特斯拉第三代车载电脑有怎样的特点？AI运算性能有多大提升？
目前，Tesla 正在生产的所有车型均全面搭载了实现完全自动驾驶能力所需的第三代硬件——除了环绕车身搭载的8个摄像头、12个超声波传感器以及增强版前置雷达，还包括在“自动驾驶投资者日”上全新发布的完全自动驾驶计算机 Full Self-Driving Computer。
Tesla 采用“机器视觉”技术对摄像头所拍摄的环境图像进行解析，以实现类似人类依靠视觉驾驶车辆的完全自动驾驶能力。因此，对于高速行驶的车辆来说，拥有一颗能高效处理图像的强大芯片显得极为关键。Tesla 完全自动驾驶芯片容纳了60亿个晶体管，并拥有强大的神经网络处理器，每秒可处理高达2300帧的图像——是之前硬件运算速度的21倍，而常见的CPU与GPU分别只能达到每秒1.5帧与17帧。
Tesla ***用类似人类大脑运行逻辑的深度神经网络以实现完全自动驾驶能力。当车辆配备的摄像头***集环境图像信息后，会通过完全自动驾驶芯片进行处理，识别出车道线、周围车辆、交通指示牌、红绿灯等，并且对于道路的走向、其他车辆和行人的移动轨迹做出预测，从而计算出可以行驶的区域。
如同人类学习知识一样，完全自动驾驶芯片也需要通过不断地训练和“学习”提升其判断的精准性。Tesla 超过16亿公里的Autopilot自动辅助驾驶行驶里程，为 Tesla 提供了丰富的经验，不仅让 Tesla “认识”了周围的环境事物，还包括罕见情况下的交通行为。
Tesla 完全自动驾驶芯片可以“不知疲备”地学习、进步与完善着，在行驶中帮助 Tesla 车辆提出正确的路径规划与驾驶策略，例如变更车道、超车、驶出匝道等。而实现这一系列的指令，同样需要车辆从示范中进行模仿学习，通过神经网络绘制过去和未来之间的相关性。此外，神经网络还会通过分析它所“看到”的图像和人类驾驶员所***取的行动之间的相关性，来学习预测人类驾驶员接下来的行为。
基于深度神经网络，Tesla 研发的视觉处理工具 Tesla Vision 能使用路径预测来准确判断前方道路将如何延伸，即使是无法看到的拐角处。
在实现性能飞跃的同时，Tesla 完全自动驾驶芯片还拥有更低的成本，能极大地帮助 Tesla 推进电动车的普及
