自動駕駛汽車背後的大腦：人工智慧和感測器如何協同工作？

發佈日期 : 15 September 2025

發佈者 : Sanya Mehra

自動駕駛汽車不再是遙不可及的未來概念，而是已成為現實，這主要得益於創新的人工智慧（AI）和先進的感測器系統。這兩大要素協同工作，確保高效導航和安全行駛。人工智慧透過增強感知能力，成為自動駕駛汽車的基石。它處理感測器數據，識別和分類障礙物、其他車輛和行人等物體，從而保障安全導航。

即時決策技術能夠充分利用車輛內部的運算資源，根據車輛的行駛狀態優化決策。在這方面，科學與資訊組織在2024年報告中指出，與其他技術相比，該技術可將反應時間縮短約34%。此外，其預測準確率高達97.8%，從而有效縮短了決策時間。同時，自動駕駛車輛的複雜性正在迅速提升，而進一步整合雲端強化學習（RL）模型有望成為提升決策能力的有效途徑。

人工智慧在自動駕駛汽車中扮演什麼角色？

人工智慧是自動駕駛汽車的終極大腦，它使汽車能夠像人類駕駛員一樣行動、決策和感知。向自動化的過渡帶來了更高的便利性，降低了人為風險，並為顯著的環境和經濟效益提供了途徑。正如美國國家醫學圖書館 (NLM) 2024 年 12 月的文章所述，特斯拉的自動駕駛系統 (Autopilot) 在過去幾年中與 17 起死亡事故和 736 起碰撞事故有關。這些組織數據凸顯了自動駕駛汽車對穩定性的迫切需求。穩定性能夠確保車輛在各種實際環境中穩定運行，包括多變的天氣狀況、複雜的交通模式和突發的道路狀況。

來源：MDPI

機器學習在自動駕駛汽車的應用

機器學習 (ML) 是一種自動化技術，可輔助電腦程式的設計。它使得程序能夠在一段時間內，借助數據和設備的支持，無需人工幹預即可執行和完成特定活動或任務。根據《機器學習及其應用》2021 年 12 月發表的一篇文章，估計 94% 的道路交通事故是由於駕駛員的過錯造成的，包括注意力分散和不當駕駛操作。此外，正如美國汽車工程師協會 (SAE) 所解釋的那樣（見圖 1），非汽車行業組織和汽車製造商正在開發基於不同自動化等級的車輛。

來源：Science Direct

電腦視覺在物體辨識的應用

人工智慧設備透過部署深度學習模型（包括卷積神經網路 (CNN)）來識別道路標誌、車輛和行人。這些模型還能輔助評估車輛上安裝攝影機拍攝的影片和影像。自動駕駛汽車正是在此發揮作用，它們能夠有效清除霧霾，並實現強大的交通標誌檢測和識別 (TSDR)。正如 2021 年 10 月 MDPI 的文章所述，每年因交通事故死亡的人數已達 135 萬，另有約 2000 萬至 5000 萬人受傷，這為自動駕駛汽車的普及應用鋪平了道路。

路徑規劃與決策

這些是人工智慧不可或缺的功能，使自動駕駛車輛能夠有效率且安全地在道路上行駛。此外，人工智慧利用先進的演算法分析即時感測器數據，預測最佳路線，並積極避開包括道路危險、車輛和行人在內的障礙物。同時，模型預測控制（MPC）等創新技術能夠實現平穩加速、車道變換和煞車。此外，互動式複製技術使人工智慧能夠學習人類駕駛模式，並在複雜情況下成功模擬專家的決策。

驅動自動駕駛汽車的關鍵感測器

自動駕駛汽車越來越依賴一系列非常規感測器來感知周圍環境，每個感測器都發揮獨特的作用，共同輔助實現高效安全的自動駕駛。這些感測器協同工作，全面了解車輛的運行狀況，從而支援即時決策。以下列舉了一些關鍵感測器及其功能、優勢和限制。

• 雷射雷達（LiDAR，光探測和測距）：它利用光脈衝雷射產生車輛的高解析度三維地圖，從而能夠精確識別物體、障礙物和道路曲率。其公分級的精度使其成為全面環境測繪的關鍵技術。根據麥肯錫2023年1月的報告，具備基於雷射雷達的L2+級自動駕駛功能的車輛價格在1500美元至2000美元之間，價格昂貴。然而，根據Research Nester的報告顯示，光達市場持續成長，預計到2025年市場規模將達33億美元。
• 雷達（無線電探測與測距）：它利用無線電波探測物體的距離和速度，因此在防碰撞和自適應巡航控制方面發揮著至關重要的作用。與攝影機和雷射雷達相比，雷達由於其波長較長，即使在能見度較差的情況下，例如沙塵、雨霧等，也能有效運作。此外，像Arbe Robotics這樣的先進4D雷達系統，致力於透過提升資料處理能力和增強物體分類能力來提高解析度。
• 攝影機（基於電腦視覺的感知）：這些攝影機提供放大的視覺數據，對於透過卷積神經網路 (CNN) 偵測行人、車道線和交通標誌至關重要。例如，特斯拉的全自動駕駛 (FSD) 系統高度依賴 8 個環繞攝影機來實現 360 度全方位感知。此外，根據 IEEE 在 2023 年進行的一項研究，惡劣天氣（例如強降雨）會使攝影機對特定目標的識別精度在 80 毫米/小時的降雨量下降低近 40%，這凸顯了自動駕駛車輛對感測器融合技術的迫切需求。
• 超音波感測器：這類感測器利用聲波進行短距離偵測，偵測距離可達5米，因此適用於低速行駛和停車輔助。它們性價比極高，並且在各種天氣條件下都能保持穩定的性能。但超音波感測器的探測距離有限，這限制了它們在輔助駕駛方面的應用。此外，根據博世2024年發布的報告，超過80%的最新ADAS車輛都安裝了超音波感測器，這表明超音波感測器在近距離感測領域得到了廣泛應用。

人工智慧如何即時處理感測器數據？

自動駕駛汽車依靠人工智慧在毫秒內理解感測器數據並做出相應反應，速度遠超人類駕駛。透過整合眾多感測器的數據並整合尖端演算法，人工智慧確保了精準的即時決策，這對安全至關重要。

感測器融合：合併多個資料流

單一感測器通常無法提供全面的環境感知訊息，因此人工智慧會將超音波、攝影機、雷達和光達的數據融合起來，以克服各自的限制。例如，光達可以提供詳細的三維地圖，而攝影機則可以提供包括交通號誌燈顏色在內的環境細節資訊。此外，根據美國交通部2022年發表的一篇文章，與單一感測器系統相比，感測器融合可以將物體誤分類率降低近60%。

人工智慧的反應時間與人類的反應時間對比

根據美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA) 2021 年的報告，人工智慧 (AI) 能夠有效處理數據並在 100 至 200 毫秒內應對危險，而人類駕駛員在緊急情況下平均需要 1.5 秒。此外，根據美國公路安全保險協會 (IIHS) 2020 年 6 月發布的一項研究，配備感測器融合技術的自動駕駛汽車可以避免約 34% 的碰撞事故，並減少超過 5000 起因人類反應遲緩造成的事故。另外，美國國家科學基金會 (NSF) 在 2023 年指出，邊緣運算的創新使自動駕駛汽車能夠比以往的車型更快地做出決策，從而顯著提高碰撞避免能力。

人工智慧和感測器技術在自動駕駛汽車中的未來

未來十年，自動駕駛汽車技術將迎來變革性發展，這主要歸功於感測器和人工智慧系統的革命性進步。其中，兩項關鍵發展將顯著改變這一進程：

• 5G與V2X（車聯網）的角色： V2X通訊和5G網路可望實現道路基礎設施、交通號誌和車輛之間的即時數據交換，從而減少對車載感測器的依賴。美國交通部在2023年4月估計，到2030年底，V2X每年可減少近61.5萬起交通事故。此外，5G汽車協會在2022年報告稱，延遲已低於1毫秒，這使得風險預警能夠立即發出，這對高速自動駕駛至關重要。
• 第五級自動駕駛的到來：目前，Cruise 和 Waymo 等公司仍在基於第四級自動駕駛原型車運營，因此大多數專家預測第五級自動駕駛將在 2030 年至 2035 年間得到廣泛應用。此外，根據美國汽車協會 (AAA) 2025 年 2 月的報告，美國近 13% 的駕駛者傾向於選擇自動駕駛汽車，高於前幾年的 9%。然而，麥肯錫 2023 年 8 月的報告指出，到 2030 年，95% 的新車將商業化，其中 12% 將配備第三級或第四級自動駕駛功能。

人工智慧驅動的自動駕駛汽車的未來之路

自動駕駛汽車標誌著人工智慧和感測器精度的非凡融合，尤其是在識別、選擇和引導道路方面，二者能夠完美協同運作。然而，儘管發展迅速，實現自動駕駛技術仍是一條漫長的道路。這條道路充滿挑戰，包括公眾持續的懷疑、監管障礙以及各種極端情況。雖然人工智慧有潛力打造更安全、更有序的道路，但要實現完全自動駕駛，還需要持續的變革和社會適應。當我們站在這場交通變革的十字路口時，一個問題依然存在：你希望汽車能夠自動駕駛，還是仍然傾向於人工駕駛？答案或許將塑造未來的出行方式。