個人認為在5G應用下，下輪經濟的增長潛力首屈一指當屬人工智慧和自動駕駛，當然人工智慧的發展就是自動駕駛的前置動力，若沒有人工智慧的發展，自動駕駛也只能說說！國內百度已經取得一系列的應用成果，包括手握50多張自動駕駛路測牌照，自2013年起百度研究院主導了包括高精度地圖、定位、感知、智慧決策與控制四大模組在內的“百度汽車大腦”的研發，百度已經快速搭建了一套屬於自己的完整的自動駕駛系統的計劃。
在佈局深度學習演算法方面，一些企業已經積極行動起來。例如，谷歌已經將深度學習演算法應用於語音識別和影象識別，亞馬遜和Netflix則利用深度學習演算法來了解使用者的行為習慣。此外，一些汽車製造商也將佈局重點放在了車載晶片、深度學習演算法上。
日前，特斯拉公佈了名為“自動駕駛資料管道和深度學習系統(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)”的專利，專注於最佳化影象處理，使其自動駕駛系統更高效。
據悉，該系統將使用車載感測器或攝像頭捕捉影象，例如攝像頭感測器、高動態範圍攝像頭、雷達感測器或超聲波感測器。之後，高通或低通濾波器將影象分解。最終，一系列處理器將破譯影象的含義。
機器學習與深度學習這一對概念，常常被人們同時提起。機器學習是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。而深度學習則屬於機器學習的子類，它主要應用於人臉技術、語義分析、文字識別、智慧監控等領域。目前在智慧硬體、交通、教育、醫療等行業，機器學習正得到快速佈局。
一般來說，深度學習演算法需要大量時間進行訓練。這是因為該演算法包含有很多引數，因此訓練它們需要比平時更久的時間。深度學習網路相當於是人的大腦，對安裝在車前的攝像頭的影象進行採集，並透過卷積神經網路來提出影象的特徵，透過模型計算來得出幾個輸出量，比如剎車、加速、減速、方向盤的角度等資訊。
基於深度學習演算法所展開的各類研究，其目的是將車輛、路況等各種資料資訊納入統一的管理系統中，提升行車的安全性。不過，深度學習方法雖然有效，但離真正意義上的大腦智慧還是有很大差距的。直觀來講，很重要的一點是深度學習演算法較為依賴資料，推理能力是有限的，但人腦不需要看大量的樣本就可以對事物進行準確區分。
由此可以看出，深度學習和人腦工作方式並沒有那麼相似，也不是直接借鑑。而自動駕駛的實現，需要車輛遇險自動避讓、便捷行程路線規劃等系統綜合作用。與駕駛員自主決定行車方案相比，自動駕駛較多的會運用到深度學習演算法、物聯網感測等技術。
自動駕駛車能在路上跑，離不開晶片、鐳射雷達和深度學習演算法。在過去的十年裡，自動駕駛汽車技術取得了越來越快的進步，主要得益於深度學習和人工智慧領域的進步。今後，在多方推動下，自動駕駛技術將取得更多新成果。
舒適地坐在車裡、悠閒地聽著音樂、愜意地欣賞著窗外的風景，是很多人腦海中曾經浮現過的關於自動駕駛的美好畫面。也許隨著技術的不斷成熟和法律法規的逐步完善，高度穩定的自動駕駛行車系統終將投入應用。而關於自動駕駛的諸多美好暢想，將從夢想轉變為現實。
個人認為在5G應用下，下輪經濟的增長潛力首屈一指當屬人工智慧和自動駕駛，當然人工智慧的發展就是自動駕駛的前置動力，若沒有人工智慧的發展，自動駕駛也只能說說！國內百度已經取得一系列的應用成果，包括手握50多張自動駕駛路測牌照，自2013年起百度研究院主導了包括高精度地圖、定位、感知、智慧決策與控制四大模組在內的“百度汽車大腦”的研發，百度已經快速搭建了一套屬於自己的完整的自動駕駛系統的計劃。
在佈局深度學習演算法方面，一些企業已經積極行動起來。例如，谷歌已經將深度學習演算法應用於語音識別和影象識別，亞馬遜和Netflix則利用深度學習演算法來了解使用者的行為習慣。此外，一些汽車製造商也將佈局重點放在了車載晶片、深度學習演算法上。
日前，特斯拉公佈了名為“自動駕駛資料管道和深度學習系統(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)”的專利，專注於最佳化影象處理，使其自動駕駛系統更高效。
據悉，該系統將使用車載感測器或攝像頭捕捉影象，例如攝像頭感測器、高動態範圍攝像頭、雷達感測器或超聲波感測器。之後，高通或低通濾波器將影象分解。最終，一系列處理器將破譯影象的含義。
機器學習與深度學習這一對概念，常常被人們同時提起。機器學習是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。而深度學習則屬於機器學習的子類，它主要應用於人臉技術、語義分析、文字識別、智慧監控等領域。目前在智慧硬體、交通、教育、醫療等行業，機器學習正得到快速佈局。
一般來說，深度學習演算法需要大量時間進行訓練。這是因為該演算法包含有很多引數，因此訓練它們需要比平時更久的時間。深度學習網路相當於是人的大腦，對安裝在車前的攝像頭的影象進行採集，並透過卷積神經網路來提出影象的特徵，透過模型計算來得出幾個輸出量，比如剎車、加速、減速、方向盤的角度等資訊。
基於深度學習演算法所展開的各類研究，其目的是將車輛、路況等各種資料資訊納入統一的管理系統中，提升行車的安全性。不過，深度學習方法雖然有效，但離真正意義上的大腦智慧還是有很大差距的。直觀來講，很重要的一點是深度學習演算法較為依賴資料，推理能力是有限的，但人腦不需要看大量的樣本就可以對事物進行準確區分。
由此可以看出，深度學習和人腦工作方式並沒有那麼相似，也不是直接借鑑。而自動駕駛的實現，需要車輛遇險自動避讓、便捷行程路線規劃等系統綜合作用。與駕駛員自主決定行車方案相比，自動駕駛較多的會運用到深度學習演算法、物聯網感測等技術。
自動駕駛車能在路上跑，離不開晶片、鐳射雷達和深度學習演算法。在過去的十年裡，自動駕駛汽車技術取得了越來越快的進步，主要得益於深度學習和人工智慧領域的進步。今後，在多方推動下，自動駕駛技術將取得更多新成果。
舒適地坐在車裡、悠閒地聽著音樂、愜意地欣賞著窗外的風景，是很多人腦海中曾經浮現過的關於自動駕駛的美好畫面。也許隨著技術的不斷成熟和法律法規的逐步完善，高度穩定的自動駕駛行車系統終將投入應用。而關於自動駕駛的諸多美好暢想，將從夢想轉變為現實。