無人駕駛車輛在街道上滾動的想法似乎令人難以置信。然而，由于人工智能(AI)以及其他驅動力，我們可能已經接近在世界各地的道路上看到這樣的車輛。在最近的過去，自動駕駛汽車技術取得了一些驚人的進步，這表明夢想正在取得成果。似乎自動駕駛車輛的框架幾乎已經完成。在獲得法律和行政許可的情況下，無人駕駛車輛將很快成為道路上的常見景點。

送貨車輛

您已經看到由人類運送包裹的運載工具。現在，我們可以看到無人駕駛車輛完成同樣的任務 - 并且效率更高，速度更快。領先的計算機圖形提供商Nvidia，全球最大的郵件和物流公司德國郵政DHL集團(DPDHL)和汽車供應商ZF聯手部署無人駕駛電動輕型卡車，該卡車將運輸和交付包裹。無人駕駛卡車將從中心點運送包裹到目的地。在此期間，它經過培訓，能夠準確評估其環境中的變量，如交通狀況，停車位識別和停車以及行人行為。卡車由ZF ProAI自動駕駛系統提供動力，該系統由Nvidia DRIVE PX掌上型超級計算機提供動力，但它還包括傳感器，照相機，激光雷達和雷達，將數據輸入系統。請注意，除了技術所承諾的無情精度和無駕駛員疲勞的明顯好處之外，還有可能節省大量成本，因為從中心點到目的地的包裹遞送過程對于物流公司來說是最昂貴的。

完全自治

想象一下豪華的無人駕駛出租車，可以幫助乘客在不同點之間移動。你可以做你的事 - 看電影，在筆記本電腦上工作或聽音樂 - 而不必擔心出租車安全帶你到目的地。這樣的出租車很快就會成為現實。Nvidia的DRIVE PX AI平臺將迎來全自動駕駛汽車。DRIVE PX AI平臺比其前身DRIVE PX 2高出10倍，每秒可處理超過320萬億次操作。這意味著汽車將比其前輩更快地學習和做出關于其環境的準確決策。

目前，特斯拉汽車配備了自動駕駛所需的硬件，但需要軟件更新才能完全啟用該功能。雖然它允許完全自動駕駛，但它仍然允許人類駕駛員在必要時控制。下一代自動駕駛汽車不需要方向盤，踏板或變速箱。這樣的汽車可能會減少事故，對于老年人或有視力或身體殘疾的人來說是可行的交通選擇，并且可以提高生產率。

停車處

停車場并不是一個真正的新發展。自動化并行停車的出現可能是自動駕駛技術中最早的AI攻擊之一。然而，這一概念近年來已經有了很大的發展。停車，特別是在大城市，是一個主要問題，因為它會增加排放，浪費時間和生產力，并增加壓力。博世開發了一種基于AI的智能系統，可提供有關停車位，停車位置和停車時間的數據。汽車甚至沒有任何意外停車。當汽車在移動時，它會在最靠近GPS位置的地方接收有關停車可用性的信息。停車位數據從汽車發送到許多云服務器，然后發送回汽車，以便駕駛員可以了解停車位的可用性。

具有常識的汽車

雖然自動駕駛領域的工作已經取得了驚人的進步，但像人類駕駛員這樣的常識一直是發展中的缺失部分。在交通困難的情況下，特別是在大城市和混亂的城市中，人類的思維對不斷變化的變量非常敏感，例如司機的態度，行人??行為和不穩定的天氣。對于無人駕駛汽車而言，在街道上發展出類似人類的常識至關重要。麻省理工學院的一次分拆，即iSee，一直致力于人工智能和深度學習，為無人駕駛汽車傳授常識。這將成為自動駕駛汽車計劃中最重要的組成部分。iSee團隊一直致力于數據和神經網絡這樣汽車就可以從數據中學習并協商任何類型的交通狀況。根據iSee聯合創始人趙一彪的說法，“人類的思想對物理和社會線索非常敏感。目前的AI在這些領域相對有限，我們認為這實際上是駕駛中缺失的部分。“(有關深度學習的更多信息，請參閱深度學習模型之旅。)

具有周邊視覺的汽車

了解盲角周圍的行人，物體或車輛是安全駕駛的關鍵因素。盲點是造成許多事故的原因。新的AI技術使汽車能夠查看和評估盲角周圍的行人，物體或車輛的距離和速度。CornerCameras是麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室研究人員的AI計劃(CSAIL)使無人駕駛汽車能夠識別位于道路盲角的人或物體。該技術使用光反射，實際上看不到物體或人。根據收到的數據，它可以指導自動駕駛汽車獲得更好的駕駛體驗。根據詳細介紹該系統的論文的第一作者凱瑟琳·鮑曼說，“即使這些物體實際上對相機不可見，我們也可以看看它們的運動如何影響半影，以確定它們的位置和它們的去向。 “。

這些發展是令人振奮的消息，正在加速全自動汽車的到來。然而，在我們看到全球道路上的自動駕駛汽車并將其視為正常現象之前，有兩件事情是關鍵：一是無人駕駛汽車的常識傳遞，二是清除各種法律和保險障礙在途中。