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要說2023年，科技圈內(nèi)發(fā)生了什么影響深遠(yuǎn)的事情，我想以ChatGPT為代表的，新一代人工智能語言模型的成熟普及，恐怕是最有資格上榜的，除了給互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶來顛覆性的影響以外，AI技術(shù)的突破，也讓前些年備受冷落的自動(dòng)駕駛技術(shù)，有了滿血復(fù)活的趨勢(shì)。

那么，為何AI的普及對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)如此重要？

到底是廠家在炒概念，還是真有用處，接下來我們就一起來看看。

在大多數(shù)人的認(rèn)知里，自動(dòng)駕駛技術(shù)的好壞往往取決于，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及攝像頭硬件的性能是否足夠強(qiáng)大，但事實(shí)上，自動(dòng)駕駛要想運(yùn)轉(zhuǎn)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，雷達(dá)好比這套系統(tǒng)的眼睛只是起到了收集信息，與外界環(huán)境進(jìn)行信息交互等功能，甚至就連車載芯片也無法決定自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的好與壞，因?yàn)槔走_(dá)只是加快了信息的收集速度，芯片只是加快了信息的處理速度，至于如何分析、利用這些信息來做決策，它們并不起作用。

這也是為何市面上不少車型看似硬件堆料很足，但實(shí)際的自動(dòng)駕駛功能體驗(yàn)卻不佳的原因。

所以，真正拉開自動(dòng)駕駛系統(tǒng)差距的，其實(shí)是“智能化”程度，因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)自動(dòng)，就必須要讓汽車系統(tǒng)足夠聰明，能夠自己做決策，而人工智能恰好能夠很好的扮演這一角色，這與傳統(tǒng)靠駕駛程序工作的自動(dòng)駕駛技術(shù)有著很大的不同，而基于AI打造的大模型訓(xùn)練水平，決定著自動(dòng)駕駛水平的高低。

而AI要想工作，就必須要基于的大模型，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)模式，有可能是對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)或者人臉進(jìn)行識(shí)別，也有可能是針對(duì)語言的識(shí)別處理，就像如今大火的ChatGPT，就是自然語言理解類的模型，此外大模型還具有模態(tài)特點(diǎn)，可以靠著多種的信息方式進(jìn)行輸入，語音、文字、視覺信息等都可以被機(jī)器接收學(xué)習(xí)，這對(duì)于駕駛來說有著很大的意義。

因?yàn)轳{駛員在駕駛汽車時(shí)，必須將更多的注意力放在開車上，而有了語音甚至人臉等信息輸入方式，使得整個(gè)過程變得更加安全，當(dāng)然這只體現(xiàn)在輔助駕駛功能上，對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，人工智能真正的價(jià)值在于，它可以在短時(shí)間內(nèi)分析處理海量的數(shù)據(jù)，并做出相對(duì)正確的駕駛決定，人類可以通過訓(xùn)練使其具備接近于人類的駕駛能力，只要通過大量的信息數(shù)據(jù)告訴它，什么時(shí)候該踩剎車、什么時(shí)候該加速，這是傳統(tǒng)駕駛程序所無法做到的事。

因?yàn)閭鹘y(tǒng)的自動(dòng)駕駛程序只能設(shè)定一個(gè)或者兩個(gè)固定的駕駛場(chǎng)景，比如高速上的車道保持、前車跟隨，或者城市道路中的自動(dòng)泊車，即便如此，復(fù)雜的自動(dòng)駕駛程序編寫依然讓程序員頭痛不已，更麻煩的是，死板的程序無法模擬出駕駛環(huán)境的復(fù)雜性，比如汽車該如何在路上避開突然掉落的障礙，又或者是其他不太常見的場(chǎng)景。

而機(jī)器學(xué)習(xí)不僅效率高而且對(duì)海量數(shù)據(jù)的理解也更加準(zhǔn)確，這也是為何人人都在說AI將改變自動(dòng)駕駛行業(yè)的一大原因，當(dāng)然從目前實(shí)際的進(jìn)度來看，人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用還尚處于發(fā)展階段，距離真正的成熟，還有很長的路要走。