自动驾驶汽车背后的大脑：人工智能和传感器如何协同工作？

发布日期 : 15 September 2025

发布者 : Sanya Mehra

自动驾驶汽车不再是遥不可及的未来概念，而是已成为现实，这主要得益于创新的人工智能（AI）和先进的传感器系统。这两大要素协同工作，确保高效导航和安全行驶。人工智能通过增强感知能力，成为自动驾驶汽车的基石。它处理传感器数据，识别和分类障碍物、其他车辆和行人等物体，从而保障安全导航。

实时决策技术能够充分利用车辆内部的计算资源，根据车辆的行驶状态优化决策。在这方面，科学与信息组织在其2024年报告中指出，与其他技术相比，该技术可将反应时间缩短约34%。此外，其预测准确率高达97.8%，从而有效缩短了决策时间。同时，自动驾驶车辆的复杂性正在迅速提升，而进一步集成云端强化学习（RL）模型有望成为提升决策能力的有效途径。

人工智能在自动驾驶汽车中扮演什么角色？

人工智能是自动驾驶汽车的终极大脑，它使汽车能够像人类驾驶员一样行动、决策和感知。向自动化的过渡带来了更高的便利性，降低了人为风险，并为显著的环境和经济效益提供了途径。正如美国国家医学图书馆 (NLM) 2024 年 12 月的文章所述，特斯拉的自动驾驶系统 (Autopilot) 在过去几年中与 17 起死亡事故和 736 起碰撞事故有关。这些组织数据凸显了自动驾驶汽车对稳定性的迫切需求。稳定性能够确保车辆在各种实际环境中稳定运行，包括多变的天气状况、复杂的交通模式和突发的道路状况。

来源：MDPI

机器学习在自动驾驶汽车中的应用

机器学习 (ML) 是一种自动化技术，可辅助计算机程序的设计。它使得程序能够在一段时间内，借助数据和设备的支持，无需人工干预即可执行和完成特定活动或任务。根据《机器学习及其应用》2021 年 12 月发表的一篇文章，估计 94% 的道路交通事故是由于驾驶员的过错造成的，包括注意力分散和不当驾驶操作。此外，正如美国汽车工程师协会 (SAE) 所解释的那样（见图 1），非汽车行业组织和汽车制造商正在开发基于不同自动化水平的车辆。

来源：Science Direct

计算机视觉在物体识别中的应用

人工智能设备通过部署深度学习模型（包括卷积神经网络 (CNN)）来识别道路标志、车辆和行人。这些模型还能辅助评估车辆上安装摄像头拍摄的视频和图像。自动驾驶汽车正是在此发挥作用，它们能够有效清除雾霾，并实现强大的交通标志检测和识别 (TSDR)。正如 2021 年 10 月 MDPI 的文章所述，每年因交通事故死亡的人数已达 135 万，另有约 2000 万至 5000 万人受伤，这为自动驾驶汽车的普及应用铺平了道路。

路径规划与决策

这些是人工智能必不可少的功能，使自动驾驶车辆能够高效安全地在道路上行驶。此外，人工智能利用先进的算法分析实时传感器数据，预测最佳路线，并积极避开包括道路危险、车辆和行人在内的障碍物。同时，模型预测控制（MPC）等创新技术能够实现平稳加速、车道变换和制动。此外，交互式克隆技术使人工智能能够学习人类驾驶模式，并在复杂情况下成功模拟专家的决策。

驱动自动驾驶汽车的关键传感器

自动驾驶汽车越来越依赖于一系列非常规传感器来感知周围环境，每个传感器都发挥着独特的作用，共同辅助实现高效安全的自动驾驶。这些传感器协同工作，全面了解车辆的运行状况，从而支持实时决策。以下列举了一些关键传感器及其功能、优势和局限性。

• 激光雷达（LiDAR，光探测和测距）：它利用光脉冲激光生成车辆的高分辨率三维地图，从而能够精确识别物体、障碍物和道路曲率。其厘米级的精度使其成为全面环境测绘的关键技术。根据麦肯锡2023年1月的报告，具备基于激光雷达的L2+级自动驾驶功能的车辆价格在1500美元至2000美元之间，价格昂贵。然而，据Research Nester的报告显示，激光雷达市场持续增长，预计到2025年市场规模将达到33亿美元。
• 雷达（无线电探测与测距）：它利用无线电波探测物体的距离和速度，因此在防碰撞和自适应巡航控制方面发挥着至关重要的作用。与摄像头和激光雷达相比，雷达由于其波长较长，即使在能见度较差的情况下，例如沙尘、雨雾等，也能有效工作。此外，像Arbe Robotics这样的先进4D雷达系统，致力于通过提升数据处理能力和增强物体分类能力来提高分辨率。
• 摄像头（基于计算机视觉的感知）：这些摄像头提供放大的视觉数据，对于通过卷积神经网络 (CNN) 检测行人、车道线和交通标志至关重要。例如，特斯拉的全自动驾驶 (FSD) 系统高度依赖 8 个环绕摄像头来实现 360 度全方位感知。此外，根据 IEEE 在 2023 年进行的一项研究，恶劣天气（例如强降雨）会使摄像头对特定目标的识别精度在 80 毫米/小时的降雨量下降低近 40%，这凸显了自动驾驶车辆对传感器融合技术的迫切需求。
• 超声波传感器：这类传感器利用声波进行短距离探测，探测距离可达5米，因此适用于低速行驶和泊车辅助。它们性价比极高，并且在各种天气条件下都能保持稳定的性能。但超声波传感器的探测距离有限，这限制了它们在辅助驾驶方面的应用。此外，根据博世2024年发布的一份报告，超过80%的最新ADAS车辆都安装了超声波传感器，这表明超声波传感器在近距离传感领域得到了广泛应用。

人工智能如何实时处理传感器数据？

自动驾驶汽车依靠人工智能在毫秒内理解传感器数据并做出相应反应，速度远超人类驾驶员。通过整合众多传感器的数据并集成尖端算法，人工智能确保了精准的实时决策，这对安全至关重要。

传感器融合：合并多个数据流

单一传感器通常无法提供全面的环境感知信息，因此人工智能会将超声波、摄像头、雷达和激光雷达的数据融合起来，以克服各自的局限性。例如，激光雷达可以提供详细的三维地图，而摄像头则可以提供包括交通信号灯颜色在内的环境细节信息。此外，根据美国交通部2022年发表的一篇文章，与单一传感器系统相比，传感器融合可以将物体误分类率降低近60%。

人工智能的响应时间与人类的反应时间对比

根据美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 2021 年的报告，人工智能 (AI) 能够有效处理数据并在 100 至 200 毫秒内应对危险，而人类驾驶员在紧急情况下平均需要 1.5 秒。此外，根据美国公路安全保险协会 (IIHS) 2020 年 6 月发布的一项研究，配备传感器融合技术的自动驾驶汽车可以避免约 34% 的碰撞事故，并减少超过 5000 起因人类反应迟缓造成的事故。另外，美国国家科学基金会 (NSF) 在 2023 年指出，边缘计算的创新使自动驾驶汽车能够比以往的车型更快地做出决策，从而显著提高碰撞避免能力。

人工智能和传感器技术在自动驾驶汽车中的未来

未来十年，自动驾驶汽车技术将迎来变革性发展，这主要归功于传感器和人工智能系统的革命性进步。其中，两项关键发展将显著改变这一进程：

• 5G与V2X（车联网）的作用： V2X通信和5G网络有望实现道路基础设施、交通信号灯和车辆之间的实时数据交换，从而减少对车载传感器的依赖。美国交通部在2023年4月估计，到2030年底，V2X每年可减少近61.5万起交通事故。此外，5G汽车协会在2022年报告称，延迟已低于1毫秒，这使得风险预警能够立即发出，这对高速自动驾驶至关重要。
• 第五级自动驾驶的到来：目前，Cruise 和 Waymo 等公司仍在基于第四级自动驾驶原型车运营，因此大多数专家预测第五级自动驾驶将在 2030 年至 2035 年间得到广泛应用。此外，根据美国汽车协会 (AAA) 2025 年 2 月的报告，美国近 13% 的驾驶员倾向于选择自动驾驶汽车，高于前几年的 9%。然而，麦肯锡 2023 年 8 月的报告指出，到 2030 年，95% 的新车将实现商业化，其中 12% 将配备第三级或第四级自动驾驶功能。

人工智能驱动的自动驾驶汽车的未来之路

自动驾驶汽车标志着人工智能和传感器精度的非凡融合，尤其是在识别、选择和引导道路方面，二者能够完美协同运作。然而，尽管发展迅速，实现自动驾驶技术仍是一条漫长的道路。这条道路充满挑战，包括公众持续的怀疑、监管障碍以及各种极端情况。虽然人工智能有潜力打造更安全、更有序的道路，但要实现完全自动驾驶，还需要持续的变革和社会适应。当我们站在这场交通变革的十字路口时，一个问题依然存在：你希望汽车能够自动驾驶，还是仍然倾向于人工驾驶？答案或许将塑造未来的出行方式。