大家好，如果您还对无人系统与人工智能不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享无人系统与人工智能的知识，包括无人系统 人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. 将来无人驾驶会取代人工驾驶吗？
2. 无人驾驶汽车属于人工智能吗
3. 人工智能时代的到来有多久，5-10年？被人工智能代替部分工作的我们该如何应对？
4. 无人驾驶技术和计算机的联系

将来无人驾驶会取代人工驾驶吗？

无人驾驶汽车广泛商用化未来真的会从理论走向现实吗？

看过《速度与激情8》的朋友一定不会忘记影片中震撼的“僵尸汽车雨”场面，满满的黑科技加上强烈的视觉冲突效果，画面中大批的商用化无人驾驶汽车尽管颇具科幻色彩，但现实中无人驾驶技术的确有了不小的突破，它的背后离不开人工智能的技术支持。

无人驾驶技术

百度近期开放无人驾驶技术并且了发布开源软件平台“阿波罗计划”，该平台能够有效结合汽车的软硬件系统并快速搭建一套自动驾驶系统。百度在无人驾驶汽车领域迈出了重要的一步，这或将降低无人驾驶汽车的研发门槛。未来若大规模商用化，百度无人驾驶技术将成为“汽车界的安卓”。

与无人机不同的是，无人驾驶汽车的商业化似乎更接地气。全球科技巨头都将无人驾驶汽车作为人工智能发展的重要突破口，谷歌是最早布局无人驾驶汽车项目的，而目前苹果，特斯拉以及优步都是该领域非常强有力的竞争者，但百度是目前全球第一家开源自己无人驾驶技术的科技公司，看来百度将人工智能作为未来发展战略的核心绝不是闹着玩的。

无人驾驶汽车

无人驾驶汽车，顾名思义是将无人驾驶技术应用到传统汽车产业上，在汽车零部件和硬件组装的基础上加入云计算，车联网以及GPS导航等技术和内容，这对人工智能的机器学习算法来说是非常大的挑战，因为无人驾驶整体造车的复杂程度和技术要求都是极高的。

而百度将无人驾驶技术开源无疑对成熟的整车制造厂商来说是天大的福音，但是无人驾驶汽车商用化最大的问题在于安全性。虽然表面上看无人驾驶汽车依靠智能控制上路会更加安全，避免了人为操作的非理性失误，但是现实路况复杂多变，机器人毕竟不能像人脑一样随机应变，与此同时还必须保证无人驾驶汽车在长时间行驶的过程中不出现故障。

无人驾驶汽车商用化

目前市场上主流的汽车销售仍然是传统汽车为主，新能源汽车为辅。新能源汽车有国家政策的支持再加上锂电池技术的突破，商用化相比无人驾驶汽车显然容易的多，假设无人驾驶汽车真的能够从幕后走到台前，就必须同时面临传统汽车和新能源汽车的双重竞争，而且无人驾驶汽车上路还有许多不确定因素，相信大部分人还是持有观望的态度。

无人驾驶汽车行业整体处于内部测试阶段，由于现有法律法规的限制，还没有真正意义上的无人驾驶汽车投入商用，但商用化的核心还是在于量产。无人驾驶技术是否适用于所有的车型？汽车品牌不同，相应的零部件规格一定会有所差别，无人驾驶技术应用汽车领域最大的阻碍在于没有一个量化的通用技术标准。因此，针对无人驾驶，整车生产企业更有话语权。

无人驾驶汽车面临价格和量产的问题

退一万步来说，未来无人驾驶技术已经非常成熟，广泛应用到汽车领域还有一个致命伤，那就是价格的问题。据官方统计，目前一辆无人驾驶汽车整车制造完成的价格是普通汽车的10-20倍，汽车生产商生产的成本如此高昂，售价显然不是一个小数目。要知道无人驾驶技术商用的最终目的是消费，作为一个普通的消费者如何能购买这么昂贵的汽车？

不可否认，百度开源无人驾驶技术以后会降低无人驾驶汽车行业平均制造成本，但是量产耗费的资金对中小型科技企业来说依旧是一个天文数字。这就注定了无人驾驶项目是只有像谷歌，百度这样的科技巨头才能玩的资本游戏，但是它们都没有汽车制造的经验和成熟的供应链。因此，无人驾驶汽车要想实现量产就必须和汽车制造厂商跨界合作。

无人驾驶汽车还未达到可信任程度

失去了价格优势的无人驾驶汽车唯一能够吸引消费者的只有是安全舒适的服务体验了。现在交通事故频发，如果无人驾驶汽车安全稳定性非常好，相信还是有相当一部分的富人阶层是会考虑购买的。当然，人们的消费观念也会存在分化，毕竟对于驾驶爱好者来说，驾车行驶带来的刺激感是一种享受，无人驾驶剥夺了他们开车的乐趣，潜意识里显然是无法接受的。

综上所述，笔者认为无人驾驶技术未来广泛商用还存在一定难度，当技术条件和造车成本能够无限接近高端汽车市场中等偏上水平的时候，那么无人驾驶汽车的广泛商用才是有可能实现的。而按照目前量产的边际成本来看，无人驾驶汽车只会是小众化的富人阶层商品，至少不可能是理性中产阶级消费的第一选择。

况且，人们对于无人驾驶汽车的信任程度是需要时间慢慢沉淀的，目前最有可能率先商用化的也许是半自动驾驶汽车，最后逐步过渡到完全无人驾驶阶段。按照目前无人驾驶汽车市场规模的发展速度，无人驾驶可接受的时间范围大约在10年左右。

无人驾驶汽车属于人工智能吗

无人驾驶汽车属于人工智能。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。

世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

人工智能介绍：

人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的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。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

人工智能时代的到来有多久，5-10年？被人工智能代替部分工作的我们该如何应对？

你这种想法是非常不现实。目前无论西方世界还是东方世界，也就是说全球存在的社会问题你知道吗？占全球人口只不到百分十的少数人，可是占有财富百分之九十以上。而占全球人口百分九十以上的大多数人，只占财富的百分之十左右。贫富差距非常严重。根源是什么？你思考过吗？这资本主义的制度造成的。资本家推行所谓资本市场，是造成不平等和贫富差距的根源。西方世界堆行资本市场，牛市，熊市。经济危机基本上七八年来一次。造成少数人发财，多数人破产。再耒看看资本市场存在的问题，一，上市公司以一元钱一股，上市当天抄成几十元或几百元。这就是制度和规则制造出千万富人和亿万富。既得利益者是上市公司高管和原始股份者。二，各种内部交易的非法行为如以资本大做庄，抄几只股票，获取暴利。套牢者是广大散户和部分有道德的基金。三，利用信息不对称，获得内部消息，提前抄某只股票，以获取暴利。这种制度不改革，将来同西方一样，现在已无路可走了。然后，资本家又开始大量发展机器人和无人驾驶等所谓人工智能，可能要代替百分之七十劳动力，即代替人的工人。这只能是资本获利发财，多数人失业，这样一来贫富差距更大，老百姓吃饭到成问题。这时候不是造反就是地球灭亡。在这里我慎重呼吁，不要迷失方向，社会主义的制度是不允许的。因此发展人工智能方向要明确。不要一哄而起去搞机器人和无人驾驶，这条路不对，不能解决社会问题，如停車难，车多车位少，开车难，老旧社区停车场等以及严重贫富差距等问题。那么现在中心的问题是如何改造资本市场问题。目前区块链的风暴已经冲击了现在的资本市场的交易方式。采用新的区块链技术的交易方式，去掉现存集中交易网络，即分布式互联网技术。这才是人工智能推动互联网革命，也就是说工业革命。这是一次革命，肯定有阻力，不是一帆风顺的。

无人驾驶技术和计算机的联系

无人驾驶技术（也称为自动驾驶技术）与计算机之间存在密切的联系，因为它们共同为实现自主驾驶提供了关键技术和算法。以下是无人驾驶技术与计算机之间的一些关联：

1.计算能力：计算机为无人驾驶技术提供了强大的计算能力，以处理海量的实时数据和复杂的算法。这包括传感器数据处理、决策制定、路径规划、车辆控制等。

2.操作系统：无人驾驶系统通常基于定制化的操作系统（如QNX、Linux等），这些系统能够确保实时性和稳定性，以满足自动驾驶对高性能计算的要求。

3.人工智能和机器学习：计算机技术使得无人驾驶汽车能够利用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法进行实时决策。这些算法让汽车能够识别道路上的物体、预测其他车辆的行为、遵守交通规则等。

4.传感器和通信技术：计算机技术也在无人驾驶汽车中使用的传感器和通信技术中发挥了关键作用。例如，激光雷达（LiDAR）和雷达等传感器需要强大的计算能力来处理数据并生成实时三维地图。此外，车辆间通信（V2V）和车辆与基础设施通信（V2I）也需要计算机技术来支持。

5.云服务和大数据：计算机技术还支持无人驾驶汽车与云服务之间的实时数据交换，以实现实时地图更新、软件更新、车辆诊断等功能。此外，通过收集和分析大量的行驶数据，无人驾驶系统可以不断优化其性能。

总之，无人驾驶技术与计算机之间存在密切的联系。计算机技术为无人驾驶汽车提供了强大的计算能力、操作系统、人工智能和机器学习算法、传感器和通信技术，以及云服务和大数据支持，共同为实现自主驾驶提供了关键技术。

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