要說2023年，科技圈內發生了什麽影響深遠的事情，我想以ChatGPT為代表的，新一代人工智慧語言模型的成熟普及，恐怕是最有資格上榜的，除了給互聯網行業帶來顛覆性的影響以外，AI技術的突破，也讓前些年備受冷落的自動駕駛技術，有了滿血復活的趨勢。
那麽，為何AI的普及對於自動駕駛技術如此重要？
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。
在大多數人的認知裏，自動駕駛技術的好壞往往取決於，雷射雷達、公釐波雷達以及網路攝影機硬體的效能是否足夠強大，但事實上，自動駕駛要想運轉是一個非常復雜的系統，雷達好比這套系統的眼睛只是起到了收集資訊，與外界環境進行資訊互動等功能，甚至就連車載芯片也無法決定自動駕駛系統的好與壞，因為雷達只是加快了資訊的收集速度，芯片只是加快了資訊的處理速度，至於如何分析、利用這些資訊來做決策，它們並不起作用。
這也是為何市面上不少車型看似硬體堆料很足，但實際的自動駕駛功能體驗卻不佳的原因。
所以，真正拉開自動駕駛系統差距的，其實是「智慧化」程度，因為要實作自動，就必須要讓汽車系統足夠聰明，能夠自己做決策，而人工智慧恰好能夠很好的扮演這一角色，這與傳統靠駕駛程式工作的自動駕駛技術有著很大的不同，而基於AI打造的大模型訓練水平，決定著自動駕駛水平的高低。
而AI要想工作，就必須要基於的大模型，也就是機器學習的一個模式，有可能是對目標進行檢測或者人臉進行辨識，也有可能是針對語言的辨識處理，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特點，可以靠著多種的資訊方式進行輸入，語音、文字、視覺資訊等都可以被機器接收學習，這對於駕駛來說有著很大的意義。
因為駕駛員在駕駛汽車時，必須將更多的註意力放在開車上，而有了語音甚至人臉等資訊輸入方式，使得整個過程變得更加安全，當然這只體現在輔助駕駛功能上，對於自動駕駛而言，人工智慧真正的價值在於，它可以在短時間內分析處理海量的數據，並做出相對正確的駕駛決定，人類可以透過訓練使其具備接近於人類的駕駛能力，只要透過大量的資訊數據告訴它，什麽時候該踩剎車、什麽時候該加速，這是傳統駕駛程式所無法做到的事。
因為傳統的自動駕駛程式只能設定一個或者兩個固定的駕駛場景，比如高速上的車道保持、前車跟隨，或者城市道路中的自動泊車，即便如此，復雜的自動駕駛程式編寫依然讓程式設計師頭痛不已，更麻煩的是，死板的程式無法模擬出駕駛環境的復雜性，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景。
而機器學習不僅效率高而且對海量數據的理解也更加準確，這也是為何人人都在說AI將改變自動駕駛行業的一大原因，當然從目前實際的進度來看，人工智慧在自動駕駛領域的套用還尚處於發展階段，距離真正的成熟，還有很長的路要走。
