无人驾驶

无人驾驶是指通过人工智能、传感器技术、计算机视觉等技术，开发出能够自动完成驾驶任务的汽车系统。无人驾驶汽车能够感知周围环境，识别交通标志、行人、障碍物等，并做出实时决策，实现自我驾驶而无需人为干预。无人驾驶技术涉及多个领域，包括自动感知、路径规划、决策执行等，能够显著提高驾驶安全性、交通效率，并减少人为驾驶错误。随着技术的发展，无人驾驶汽车的商业化应用正逐渐成为现实。

无人驾驶领域的领军者——英特尔，去年宣布成立无人驾驶事业部，致力于以革命性的方式重塑驾驶体验！
眼见为实，我们来到研发第一线——英特尔位于美国亚利桑那州的无人驾驶实验室，它又被称为车轮上的实验室，为大家带来最直接的体验。

我们习惯了搭乘汽车、飞机这样的交通工具，与古人相比已是天壤之别；而未来的人类也会惊讶历史上居然有一段时间，人们每天手动操作着一个大铁块，穿梭于拥挤不堪的道路。

未来，属于无人驾驶。它不仅让人类的双手远离方向盘，也优化了交通网络，带来更安全、更高效的驾驶体验。

超高速度和超级传感能力与5G一起让无人驾驶成为可能

本文作者：英特尔公司副总裁兼无人驾驶事业部总经理Kathy Winter女士。她于2016年从Delphi加入英特尔公司，在Delphi，她曾成功实现首次全面无人驾驶汽车的跨国之旅。

作为四个男孩的母亲，我无数次听到他们大喊“超级英雄”和“超能力”。每个孩子都有自己喜欢的超级英雄，并且经常在餐桌上辩论哪个超级英雄最厉害。他们让我忙个不停，于是，我便告诉他们，我也有超能力，比如，在看到他们陷入麻烦时，爆发洪荒之力，“跑得比子弹还快”，或者有蜘蛛的感应能力，当我不在家时，也知道他们在干什么。

英特尔在未来无人驾驶中的角色

作者：Kevin Zhong
来源：https://www.zhihu.com/question/51788678/answer/142356228

深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。

其他答案大概介绍了一下深度学习可以在无人驾驶中用来干什么，我就当下搬运工，介绍一下全球摄像头领域的扛把子，以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度学习的。深度学习可以用于感知，比如很多答案已经介绍了的，识别周围环境，各种对车辆又用的信息; 深度学习也可以用于决策，比如AlphaGo的走子网络（Policy Network），就是直接用DNN训练，如何基于当前状态作出决策。

首先是环境识别方面：
mobileye把他们识别方面的工作主要分为三部分，物体识别，可行驶区域检测，行驶路径识别。

1、物体识别

每年一月，国际消费电子展（CES）都是热门话题，期间展示的最新技术吸引了广大消费者，让大家热情澎湃。当然，其中也包括最新的车型以及汽车技术。我们看到，汽车市场对我们的现场可编程门阵列（FPGA）有着强大的需求。事实上，我们客户在CES上发布的汽车先进驾驶辅助系统（ADAS）中，运用了我们的FPGA以解决复杂的信息处理挑战。详细情况包括：

　　? 英特尔面向无人驾驶产品推出英特尔®GO?，包括英特尔GO无人驾驶车内开发平台，与英特尔®凌动?或英特尔®至强®处理器一起，采用了英特尔FPGA。这些FPGA和CPU主板可供那些寻求以快速、可靠的方式设计ADAS的汽车制造商使用，具体情况参见英特尔公司无人驾驶事业部高级副总裁戴佟森（Doug Davis）的文章。

新闻要点
• 英特尔收购HERE公司15%的股权。HERE是一家为汽车和物联网提供数字地图和位置服务的全球性公司。

• 两家公司计划联合开发一个高度可扩展的概念验证架构，支持高度和全面无人驾驶中的高清地图进行实时更新，双方还将探索物联网和机器学习领域的机会。

• 此次交易预计在2017年第一季度完成，之后，HERE监事会将增加英特尔提名的人选。
英特尔已经同意收购全球性数字地图和位置服务提供商HERE公司15%的股权，出售这些股权的是HERE目前的间接股东：奥迪公司、宝马公司和戴姆勒公司。

在收购HERE部分股权的同时，两家公司还签署了一项协议，携手研发一个高度可扩展的概念验证架构，该架构支持对高度和全面无人驾驶中的高清地图进行实时更新。此外，两家公司计划还将利用丰富的带有位置数据的边缘计算设备，共同探索战略机会。

英特尔公司首席执行官科再奇表示：“汽车正在快速成为全球最智能的互联设备之一。我们期待着与HERE及其汽车行业合作伙伴合作，为未来的智能互联汽车奠定重要的技术基础。”

作者：Pedro Calomarde

新一代无人驾驶汽车正在改变汽车系统设计和制造方式，这些无人驾驶汽车会大幅度提升系统通信能力，道路上的汽车都能够联系起来，并将实时道路信息上传到云端。这些功能的实现需要借助高性能的终端处理器，要求具备3D图像映射和处理复杂的控制算法的能力，而且要保证系统的安全。

无人驾驶汽车的发展让我们将更多的注意力集中到地图映射系统的精确性上来，目前最近有三家公司都展开了相关研究，高分辨率的地图映射技术，支持云端存储，为的就是能够更加精确的定位无人驾驶汽车的位置。除此之外还需要提供道路的情况，让无人驾驶系统能够理解交通规则（包括速度限制、各种各样的道路指示牌），精确定位各种物体的位置信息，例如分界线、人行道和其它道路特征。

世界经济论坛今年六月份在天津夏季达沃斯年会上发布2016年度十大新兴技术。这份榜单由论坛的新兴技术跨界理事会编译，与《科学美国人》杂志合作出版，理事会在遴选榜单时非常看重的一个标准是：某项技术的发展是否以2016年为重要转折点。因此，榜单上可以看到一些已经知名多年，但现在才达到成熟水平，并产生重要影响的技术。

入选技术集中在可以改善人们生活、推动行业变革和维护地球生态等领域。在各项技术被广泛使用之前，论坛也提供了一个辩论平台，讨论技术可能会为人类、社会、经济和环境方面带来的风险和担忧。

　　韩国前沿科技研究所特聘教授Sang Yup Lee在发布会上表示，今年选中的新兴技术与往年相比，生物科学类要更突出，且除了考量不同技术对人类的好处外，也更顾及其对环境的影响。

　　另一个考量的标准，是该技术从实验室推向市场的可行度。“我们希望这些变革性的技术能够加快速度成为现实，这也是第四次工业革命的概念之一：跨越学术界与商业应用之间的障碍，让行业或普通人很快获得这些技术。”Sang Yup Lee说。

英特尔公司首席执行官科再奇近日在洛杉矶车展AutoMobility大会上发表主题演讲，宣布英特尔投资将在未来两年新增超过2.5亿美元的投资，以期实现全面无人驾驶。这是英特尔首次在汽车行业大会上发表主题演讲，体现了汽车市场目前对于英特尔的重要性。这些投资是英特尔与汽车制造商和系统提供商不断合作的一部分，旨在帮助把先进技术集成到汽车内。

当前，越来越多的设备通过网络实现互联互通，它们遍布人类生活的方方面面，这其中也包括汽车。这些物和设备通过网络连接至云、数据中心，正在形成一个加速增长的良性循环，开启万物智能互联的新世界。为此，英特尔正在不断拓展科技的疆域，旨在成为一家驱动云计算和数以亿计的智能、互联计算设备的公司。作为正在快速演进中的全球最智能的互联设备之一，汽车正在成为英特尔布局万物智能互联时代的重要领域。面向未来的无人驾驶，英特尔正致力于以革命性的方式重塑驾驶体验。

科再奇指出，汽车行业处于重大变革的前沿，因此要求前所未有的计算、智能和连接能力。由于各种传感器、声呐、激光雷达和摄像头将被嵌入无人驾驶汽车中，他强调行业必须为每辆汽车每天所生成的超过4000 GB数据而做好充分准备。并且指出只采集数据还不够，我们必须把数据转化为一组切实可行的洞察，从而获得它的全部价值。因此，从汽车到网络到云，都需要一个端到端计算解决方案以及强大的连接。

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