数据驱动的智能化发展：智能驾驶的新时代
一、引言
随着科技的飞速发展，数据驱动的智能化发展已经成为当今社会的显著特征。
特别是在智能驾驶领域，数据发挥着至关重要的作用。
本文将从多个角度探讨数据驱动的智能化发展如何影响智能驾驶的进步，分析其所带来的机遇与挑战，以及展望未来可能的发展趋势。
二、数据驱动的智能驾驶：概念与内涵
数据驱动的智能驾驶是指利用海量数据进行分析和处理，为汽车提供智能决策的能力。
随着人工智能技术的不断发展，数据在智能驾驶中的作用越来越重要。
通过对车辆周围环境的感知数据、车辆运行状态数据以及驾驶员行为数据的收集与分析，智能驾驶系统能够实现更为精准的决策和判断，提高行车安全，降低交通事故发生率。
三、数据驱动的智能驾驶的机遇
1. 提高行车安全：通过大数据分析，智能驾驶系统可以识别各种交通场景，预测潜在风险，从而避免事故的发生。例如，通过对历史事故数据的分析，智能驾驶系统可以识别出事故高发区域和时间段，提前预警驾驶员或采取自动减速等措施。
2. 提升出行效率：智能驾驶能够优化交通流量和车辆调度，缓解城市交通拥堵问题。通过实时分析交通数据，智能驾驶系统可以为驾驶员提供最佳路线建议，减少拥堵和等待时间。
3. 推动自动驾驶技术的研发与应用：随着数据的不断积累和分析，自动驾驶技术的可靠性和安全性将得到进一步提高。这不仅能够提升自动驾驶车辆的性能表现，还将为自动驾驶的商业化应用提供有力支持。
四、数据驱动的智能驾驶的挑战
1. 数据安全与隐私保护：随着数据的不断收集和分析，用户的隐私安全成为一个不容忽视的问题。如何确保个人信息的保密性和安全性是数据驱动的智能驾驶发展过程中的重要挑战之一。
2. 数据质量：海量的数据中不可避免地存在着噪音数据和无效数据。如何提高数据质量、筛选有价值的数据对于智能驾驶系统的准确性至关重要。
3. 数据共享与协同合作：智能驾驶的发展需要多方共同参与和合作。如何实现数据的共享与协同合作是智能驾驶领域面临的一个重要问题。需要建立有效的数据共享机制和合作模式以促进智能驾驶的发展。
五、应对策略与建议
针对以上挑战，我们可以采取以下应对策略与建议：
1.加强数据安全与隐私保护：制定严格的数据保护法规和标准，确保用户隐私安全得到保障。同时，加强技术研发力度，提高数据加密技术和防护能力。
2. 提高数据质量：采用先进的数据清洗和筛选技术，去除噪音数据和无效数据，提高数据的准确性和可靠性。同时，建立数据质量评估体系以确保数据的价值得到充分发挥。
3. 促进数据共享与协同合作：建立多方参与的数据共享平台和合作模式推动数据的共享和协同合作。鼓励企业和研究机构在智能驾驶领域开展深入合作促进技术创新和突破实现共同发展和进步。
六、未来发展趋势
随着技术的不断进步和数据量的不断增长未来智能驾驶领域将迎来更多发展机遇和挑战同时也将呈现出以下发展趋势：一是自动驾驶技术的商业化应用将逐渐普及；二是车辆智能化程度将不断提高满足不同场景和需求；三是智能驾驶与人工智能、物联网等技术的融合将带来更多创新应用；四是数据安全与隐私保护将成为关注的焦点并推动相关法规和技术的发展。
七、结语
总之数据驱动的智能化发展正在深刻改变智能驾驶领域带来的机遇和挑战不容忽视。
我们应该充分利用数据的优势克服挑战推动智能驾驶的发展为社会带来更多的便利和安全。
未来汽车人工智能化方向是什么，车联网企业如何拥抱未来？
人们对于汽车智能化的要求正变得越来越高。
车机屏幕要大、联网速度要快、语音识别要准确、反应要及时等等，最好还要具备各种你想象不到的功能。
对于车联网企业来说，需要做到在满足汽车驾驶安全的前提下，尽可能让汽车更好满足用户更多样化的需求。
在博泰创始人应宜伦看来，传统主机厂在软件、云平台包括对智能和互联网有迫切的需求，而互联网公司相对来说在硬件、场景、渠道以及集成能力需求较大。
因此，双方如果想要共同完善整个车联网的用户体系，就需要车联网公司整合，而博泰就是在扮演这样的角色。
汽车的发展方向是如何定的？
你好，目前的国内汽车保有量越来越多，随着人民生活品质的提高，作为交通工具的汽车是必不可少的，以及汽车市场竞争越来越激烈，在价格上有很大的让步，很多汽车品牌纷纷推出了2年免息，3年免息等优惠政策来吸引消费者，从而家家户户都基本拥有自己的一辆车，随着汽车越来越多，导致了人口密集的地区时常堵车，甚至开车都没有走路快的现象比比皆知，从而近两年就出现了单行道丶限牌丶限号等制度。
虽然缓解了一定程度上的交通拥挤，但无法从本质上得到彻底的解决，未来汽车的发展方向是什么呢？是否有更便利的交通工具来代替传统的汽车？其实我们经常在网上会看到未来汽车发展趋势，具体有哪些呢？智能驾驶：谈到智能驾驶相信广大朋友应该不会陌生，这是唯一最接近实际的汽车发展方向，在目前就又一家车企实现了自动驾驶功能，虽然还不够完善但基本在比较畅通的路线可以实现自动驾驶模式，那就是特斯拉，纯电动汽车的代表，但售价不是所有平民老百姓能接受的了，不过好的消息是，特斯拉将会计划在上海建立工厂，往后的特斯拉售价会有很大幅度的降低，让更多的国内消费者享受环保丶科技的驾驶体验。
智能汽车将会离我们生活越来越近，不仅仅只有特斯拉一家车企这么做，在我们较为熟悉的日系品牌，丰田丶本田也在进行测试智能驾驶技术，但目前还处在测试阶段，相信不久的将来会上市，到那时候基本上绝大多数车企都要面临着全新的洗牌。
谈了这么智能驾驶，智能驾驶能给目前的交通拥堵带来什么有效的缓解压力呢？1丶电脑控制驾驶模式，相比个人驾驶更加精确有效，完美的控制车距，制动踏板，能快速有效的通行、2丶由于是电脑控制，避免了不必要的交通事故和车辆刮擦纠纷，同时也避免了别车丶插队等影响交通持续的行为，很大程度上提高了城市的畅通性。
飞行汽车：飞行汽车在目前为止距离我们的现实生活还很遥远，只有在科幻电影中才能看到，既然是在科幻电影里出现，那必定的未来发展的趋势，只不过需要的时间很长罢了，飞行汽车相比智能汽车更加复杂，最大的难题就是如何起飞，在目前来看传统的飞机分别为直升机和涡轮机，直升机比较方便可以原地起飞，涡轮驱动的飞机需要特定的场地才能实现起飞，当然直升机也需要宽敞的场地，至于维持在半空中的飞行秩序，上述的智能驾驶已经赘述过了，这点完全不同担心。
飞行汽车给我们生活带来的便利性很可观，不仅可以在陆地行驶，同时也具备在半空中飞行的能力，很大程度上缓解了交通拥堵现象，至于会不会发生交通事故，那更不值得一提，竟然以发展到了飞行汽车，将来的生活就会像科幻片一样，全面实现智能化，智能机器洗衣做饭，我们只要轻轻的控制手中的智能手机就能实现，像这样的家庭的电器控制的系统，小米正在慢慢的实现开来，虽然没有全面的普及，但距离我们的生活越来越近。
总结：以上讲述了两种汽车的发展趋势，一种是智能驾驶，一种是飞行汽车，智能驾驶技术将会距离我们越来越近，至于飞行汽车只有在科幻电影中才有看到，距离我们的生活还比较遥远，如果智能出行全面普及，那以后的生活方式和目前相比，差距会非常大，给我们带来的生活十分便利，比如智能家电，不需要人工操作就只能帮助我们洗衣做饭，去超市购物不用本人去购买，会有机器送上门，同时想出去旅游不再需要亲自驾驶汽车，汽车会智能化的规划路线以及到达的时间，所以智能驾驶是目前最为接近我们生活的一种出行方式。
智能驾驶的到来不仅限于汽车，还有公交车丶高铁等，公交车会有自己的传统通道，完全不同担心上班迟到和交通拥堵，高铁会实现不停进站上站，有效节省了我们时间，和出行效率，所以社会在发展时代在进步，我们要相信科学相信未来，要积极友好面对未来的生活。
如有帮助，望采纳，谢谢！
什么是人机共驾？
人机共驾（Shared Autonomy）MIT 认为自动驾驶应该分为两个等级：一、人机共驾（Shared Autonomy）；二、全自动驾驶（Full Autonomy）。
这样的分类方式不仅能够提供有建设性的指导方针，添加必要的限制条件同时还可以对要实现的目标进行量化设定。
甚至，对每个类别下要实现的功能、对应的技术需求以及可能遇到的问题都可以划分出来。
这个原则的核心在于对「人类驾驶员在环」的讨论。
为了实现对车辆的有效控制，人和机器组成的团队必须共同保持对外部环境有充分的感知。
目标是促使整个行业对「人机共驾」和「全自动驾驶」进行清晰地划分。
需要指出的是，表 I 中的术语「Good」和「Exceptional」用来表示解决 1% 极端案例的优先级顺序。
远程操控、V2X 和 V2I 等并非必须的技术，如果要使用的话需要达到特殊的能力要求。
在实现高等级自动驾驶的方法上，传统思路全程都跳过了对「人」这个因素的考虑，精力主要集中在对地图、感知、规划以及表 I 中「全自动驾驶」一栏标注为「exceptional」的技术上。
实际来看，考虑到目前的硬件和算法能力，这种解决方案对高精度地图、传感器套件的鲁棒性要求很高，提供的是较为保守的驾驶策略。
而正如表 I 所述，「以人为中心」的自动驾驶汽车着眼点主要在司机身上。
负责控制车辆的依然是人，但前提是要对人的状态、驾驶方式及之前的人机合作经验做充分的考量，同时把车辆的转向、加减速等交由人工智能系统负责。
以特斯拉的 Autopilot 为例，之前 MIT 的研究显示，测试中有超过 30% 的行程都是由这套 L2 级驾驶辅助系统控制完成的。
而如果人机共驾应用成功的话，应该能实现超过 50% 的机器控制率。
在这次实验中，MIT 表示无人车系统在接管过程中呈现出了不同程度的能力，而人类驾驶员始终在密切关注着机器的动态，根据感知系统获得的信息及时预测可能发生的危险。
二、从数据中学习（Learn from Data）从表 I 不难发现，这其中涉及的任何一项车辆技术都是数据驱动的，需要搜集大量的边缘案例数据，利用这些数据持续不断地优化算法。
这个学习过程的目的应该是，通过大量数据实现从传统的模块化监督学习向端到端半监督式和无监督学习过渡。
要实现车辆的自动驾驶，传统的方法，不管是哪个级别，几乎都不会大量的应用机器学习技术。
除了在一些特殊的线下场景，比如 Mobileye 的视觉感知系统要进行车道线识别，或者是通用 Super Cruise 搭载的红外摄像头要对驾驶员头部动作进行预测等。
特斯拉的 Autopilot 可能要比其他方案更进一步，在开发针对第二代硬件平台 HW 2.0 的软件算法时，在视觉感知上应用了越来越多监督机器学习的原理。
但即便如此，对车辆的绝大部分控制以及对驾驶员状态监测的实现中，并没有利用大数据驱动的方式，也几乎不涉及线上学习的过程。
而在目前业界进行的一些全自动驾驶技术的路测中，机器学习主要应用于环境感知这一环节。
更甚的是，这些车辆采集到的数据，无论是从量还是多样性来看，和具备 L2 级自动驾驶能力的车型相比，逊色不少。
特斯拉 Autopilot 对目标物、车道线的检测主要依赖机器学习算法进行 | ElectrekMIT 认为，「L2 级自动驾驶系统中机器学习框架使用的数据，从规模和丰富性的角度来看都具有足够的扩展能力，可以覆盖多变的、具有代表性、挑战性的边缘案例。
」人机共驾（Shared Autonomy）要求同时搜集人和车辆的感知数据，挖掘分析后用于监督学习的标注。
在 MIT 的实验过程中，驾驶场景感知、路径规划、驾驶员监控、语音识别以及语音聚合都应用了深度神经网络模型，可以通过搜集到的大量驾驶体验数据进行持续性的调校和优化。
在进行数据采集时，MIT 表示并不会只局限于单一的传感器来源，而是对整个驾驶体验通盘考虑，并将所有的传感器数据流通过实时时钟（real-time clock）汇总、聚合，用于多个神经网络模型的标注。
这种方式能够让驾驶场景与驾驶员状态能够很好地匹配起来，而在聚合的传感器数据流进行标注工作，使模块化的监督学习可以在数据规模允许时轻松地向端到端学习过渡。
三、监督人类（Human Sensing）这个其实就是我们俗称的「驾驶员监控」。
它指的是对驾驶员的整体心理以及功能特征，包括分心、疲惫、注意力分配和容量、认知负荷、情绪状态等的不同程度进行多维度的衡量和评估。
目前除了通用 Super Cruise 在方向盘上装有一枚红外摄像头外，不管是搭载了 ADAS 驾驶辅助系统的量产车型，还是在路测的全自动驾驶汽车，绝大部分都没有提供任何有关驾驶员监控的软件和硬件。
特斯拉 Model 3 其实也装了一枚车内摄像头，但目前尚未启用，具体功用官方表示要等软件更新后才知道。
而基于视觉的解决方案以外，市面上还包括一些准确率不高的方式。
比如特斯拉在方向盘上安装了扭矩传感器，也有的公司利用监测方向盘是否发生倒转的方式推断驾驶员是否出现疲劳情况。
全新一代凯迪拉克 CT6 搭载的驾驶员监控系统由 Seeing Machines 提供 | 官方供图MIT 认为「对驾驶员状态的感知和监控是实现高效人机共驾的的第一步，同时也是最关键的一步。
」在过去的二十多年里，来自机器视觉、信号处理、机器人等领域的专家都进行过相关课题的研究，目的都是在探讨如何尽可能保证驾乘人员的安全。
此外，对驾驶员状态的监测对如何改善和提升人机交互界面、高级驾驶辅助系统 ADAS 的设计都有很大帮助。
随着汽车智能程度的不断提高，如何准确、实时地探测到驾驶员的各种行为对打造安全的个性化出行体验尤为重要。
比较有意思的一点是，从完全的手动驾驶到全自动驾驶，这其中涉及到不同模式切换的问题。
一般来说双手脱离方向盘（handoff）就是一种信号，可能表示系统要做好接管的准备了，但还有什么其他更准确的信息可以用来判断，可能这也是「驾驶员监控」的研究人员需要持续思考的地方。
四、共享的感知控制（Shared Preception-Control）通俗点来说，这相当于为整个自动驾驶系统增加了「一双眼睛和手」。
目的是建立额外的感知、控制和路线规划机制。
即便在高度自动驾驶系统运行状态下，也要及时地为驾驶员推送信息，将其纳入到整个驾驶过程中。
研究全自动驾驶的目的就是为了完美地解决「感知-控制」的问题，考虑到人类的不靠谱和行为的不可测性。
所以传统观点认为最简单的办法就是把人从开车这件事上排除掉，像十几年前在 DARPA 挑战赛中获胜的队伍一样。
但和传统解决思路相反的是，MIT 提出的「以人为中心」的理论将人置于感知和决策规划闭环中的关键位置。
因此，整车感知系统就变成了支持性的角色，为人类驾驶员提供外部环境信息，这其实也是为了解决机器视觉本身存在的局限性而考虑的。
表 II MIT「以人为中心」自动驾驶系统执行的感知任务，包括对驾驶员面部表情、动作以及可驾驶区域、车道线以及场景内物体的检测 | MIT在 MIT 的研究中，工作人员围绕这个原则设计了几条关键的算法。
表 II 是其中几个典型的案例。
首先，从视觉上可以看到神经网络做出的判断、道路分割的区域以及对驾驶场景状态的预估的可信程度；其次，将所有的感知数据整合并输出融合式的决策建议，这样在表 IV 的场景下就能够对整体风险进行预估；再次，MIT 一直使用的是模仿学习：将人类驾驶员操控车辆时方向盘的动作作为训练数据，进一步优化端到端的深度神经网络；最后，MIT 使用的端到端的神经网络属于一个叫做「arguing machines（争论机器）」框架的一部分，它为主要的感知-控制系统（表 III）提供了来自人类的监督。
这里的「争论机器框架」是 MIT 2018年提出的一个概念，它将主要 AI 系统与经过独立训练以执行相同任务的次要 AI 系统配对。
该框架表明，在没有任何基础系统设计或操作知识的情况下，两个系统之间的分歧足以在人工监督分歧的情况下提高整体决策管道的准确性。
表 III 对「争论机器」框架在「Black Betty」自动驾驶测试车上的应用和评估 | MIT表 IV 通过结合车内外感知系统数据得出的融合型决策能够充分预估可能发生的风险 | MIT五、深度定制化（Deep Personalization）这里涉及到一个「将人类融入到机器中」的概念。
通过调整 AI 系统的参数，使其能够更适合人类操作并呈现出一定程度的定制化。
最终的系统应该带有该驾驶员的行为特征，而不是像刚出厂时的普通配置一样。
六、不回避设计缺陷（Imperfect by Design）对整个汽车工业而言，处于很多原因的考虑，进行工程设计时通常考虑最多的是「安全」，所以要尽可能地讲系统错误出现的频率和程度降至最低。
换句话说，对自动驾驶而言，完美是目标，这也导致了在进行某些功能设计时，可能会因其「不完美」和「不确定」的性质而放弃这些可能是「必要」的设计。
但是在 MIT 的研究看来，丰富、高效的沟通机制在设计用于实现「人机共驾」的人工智能系统时，是非常必要的因素。
就「沟通」而言，系统存在的不完美对人和机器而言，在进行感知模型的交换和融合过程中，能够提供密集、多样的信息内容。
如果将 AI 系统的不确定性、局限性和错误都隐藏起来，这也就错失了与人建立信任、深度理解关系的机会。
MIT 认为，此前业界在设计半自动驾驶系统时所采取的「完美」思路，可能是迄今为止所犯的严重错误之一。
而在开发「Black Betty」这辆无人车时，MIT 把人工智能系统的局限性通过文字和视觉的形式与人类进行充分沟通。
例如将人类和机器对外部世界的感知视觉化，让驾驶员知晓 AI 系统的局限所在。
研究人员表示这种方式相比只是提供「报警」或者「模糊的信号」，是最简洁有效的人机沟通方式。
尽管这种沟通机制要实现还面临一些技术上的难题，比如视觉化的过程通常对芯片的算力和实时调用的能力要求很高。
但值得机器人、自动化以及人机交互等领域共同关注并思考解决的办法。
七、系统级的驾驶体验（System-Level Experience）目前，汽车工业的工程设计过程中，一个最主要的目标就是「安全」。
另一个则是「降低成本」。
第二个目标导向的是模块化、基于零部件的设计思考。
但同样的模式在面向机器人、计算机视觉、机器学习等领域的人工智能系统设计中却有着迥异的理由。
譬如在设计中重视单一功能（目标物检测等）的实现，能够有效测试该算法的合理性并逐步使之得到改善和优化。
但是这个过程也难免会把注意力过渡集中在单一功能而忽略了系统的整体体验。
在过去的几十年里，「系统工程」、「系统思考」这样的原则一直在指导着汽车工业产品的输出。
然后，类似的思考却几乎没有应用在自动驾驶汽车的设计、测试和评估过程中。
正如 MIT 上面提到的这六大原则，人和机器都不可避免会有缺陷，只有当「人机共驾」这个框架在系统层面上得到考虑时，这些缺陷才可能有机会成为优势。
对「人机共驾」的永恒讨论不管短期还是长期来看，其实很难预测自动驾驶的哪条实现路径最终会成功，而且退一万步说，你甚至都不知道什么样的结果算得上是「成功」。
在谈到研究目的时，MIT 希望一套自动驾驶系统能够同时满足「安全」、「愉悦的驾驶体验」和「提升的出行体验」这三个要求，而不是彼此妥善折中。
而尽管「人机共驾」这个话题在过去的十年里，是包括汽车工业、机器人在内很多领域研究的焦点，但它仍值得更深入的探讨。
在今年四月份的上海国际车展上，coPILOT 智能高级驾驶辅助系统，这是一套定位「L2+级」 的自动驾驶辅助系统，目的是提高乘用车的安全性和驾驶舒适性。
从产品名称不难看出，这套系统同样强调了「人机共驾」的概念。
它配备了相应的传感器和功能，能够监控驾驶员并在发生潜在危险情况时触发警告。
例如，当发生驾驶员注意力不集中、几乎完全未将注意力放在路面交通上或显示出瞌睡迹象等。
所以人工智能扮演了「私人驾驶助手」的角色，这个产品理念与 MIT 的研究不谋而合。
到底完美解决驾驶任务比完美管理人类的信任和注意力哪个更难？这是值得深思熟虑的问题。
MIT 认为关于这个问题的讨论仍不会停止，不管是这篇论文还是「Black Betty」这台无人测试车，都是基于「人机共驾」研究的成果，MIT 认为它是开发「以人为中心」自动驾驶系统的必由之路。
