汽车自动驾驶/智能共享与大力发展公共交通，哪一个更有前途

1. 汽车自动驾驶/智能共享与大力发展公共交通，哪一个更有前途

就这个问题而言，这两点不管是其中那一种手段，其真正目的都是解决城市交通问题，这两种无疑都可以改善目前堵车，塞车，能源等等问题。

先来说说第一个手段吧，汽车自动驾驶。这个技术可以说是目前很多企业都致力于发展的一个项目，现在也是一个热门项目。自动驾驶的一个意义是改善交通秩序，减少交通事故和拥堵，增大道路的流量。自动驾驶可以减少因为不受规则或不礼让或技术不佳导致的无谓拥堵，提高道路限速和实际通行速度。自动驾驶加智能共享的终极形态，汽车相当于都变成了无人驾驶的出租车，这一波人坐完了以后马上可以接上下一波人，汽车在大部分时间一直在服务出行的需求，需要的停车位大大缩减。而且真到了晚上不用的时候，可以自动寻找相对建设成本低的停车位停放。

再来说说能够实行的第二个手段，这个手段显而易见的作用就是减少私家车使用，减少资源浪费。大力发展公共交通在高密度的城市，地铁，公交车的庞大网络可以将大量的交通需求集中在固定线路上，同时保证频率和线路的覆盖。这个一来是大大提高能源效率，降低社会总投资，同样的能耗和工程建设投入可以运输更多的旅客，二来是通过提升单位公共交通路线的运量，使得需要的路网规模大大减小，三来是通过专业运营，改善了安全。

以上，在我看来，无论这两种哪种手段都是对交通问题有好处的，但是城市不可能只有单一交通方式，往往是多元化的。

2. 智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题？

如今，高级自动驾驶技术的发展已经遇到了瓶颈 ， 接下来带大家盘点一下在这一领域面临哪些问题。
一、技术存在明显短板。 虽然一些领先企业确实取得了一些技术进展，但其展示的自动驾驶技术都有限制条件。总体来看，当前的自动驾驶技术仍存在明显短板。比如，难以有效应对冰雪路面和复杂光线的环境，识别交警手势、特种车辆等的可靠性不足。很多企业曾展示过可有效识别物体的感知技术，却始终难以实现从“识别”到“理解”的技术跨越，自动驾驶车辆还不能从警察、行人等道路交通参与者的肢体动作中察觉其意图，进而采取可靠的行动。

二、生产运营成本高。L4、L5自动驾驶技术的应用普及将面临传感器、车辆系统、基础设施等方面的成本问题。虽然这些成本会随着技术发展而下降，但降速相对L2车辆比较缓慢，较汽车的常规价格仍然很高。在相当一段时间内，受限于公众消费能力和汽车企业营销策略，L4车辆数量少，难以通过规模生产降低成本。同时，高级别自动驾驶汽车的运营成本也令人担忧。一项针对旧金山自动驾驶计划部署的案例研究发现，由于自动驾驶车辆远程操作人员的安全监管、执照、保险、维护和其他系统成本高企，自动驾驶出租车很难在市场上与人类驾驶员驾驶的普通出租车竞争。

三、运行存在区域限制。高级别自动驾驶的运行普遍依赖于车联网基础设施，而后者多部署在人口较多地区，这不利于自动驾驶的大范围开展，特别是与城市和郊区相比，农村地区在短期内难以实现。自动驾驶所用的感知技术在很大程度上仍受天气影响，难以保证雨雪天气和复杂光线环境下的可靠性，所以，现阶段国外道路测试都集中在阳光充足的地区。此外，卫星信号质量、高精度地图覆盖度方面的差异，也会将自动驾驶汽车的运行区间限制在不同气候环境、不同运行场景，甚至同一城市的不同街道上。真正不受运行区间限制、可在广阔区域连续运行的高等级自动驾驶技术的出现尚需时日。

四、带来的社会影响尚难应对。高级别自动驾驶技术落地可能带来短期内难以应对的社会影响。例如，自动驾驶出租车若占据可观的市场份额，汽车供应链会受到影响，出租车行业从业者的工作也将从车辆驾驶转向路线规划、算法优化、设备维护等技术型工作。这些转变将危及汽车制造和服务行业数百万家庭的生计，但各国主管部门还未能研究和制定适应性政策。同时，公众的汽车消费心理尚未调整。对许多用户而言，汽车不仅是交通工具，还具有身份认同、阶级地位及日常生活物品的携带、储存等功能，自动驾驶技术所规划的共享汽车不适合这些用途。因此，在未来较长时期内，自动驾驶汽车将作为人类驾驶汽车的补充和延伸，而非取代。
虽然目前智能驾驶还有许多壁垒没有突破，但是随着技术的发展，实现无人驾驶指日可待。

3. 你认为未来汽车能够实现自动驾驶吗？为什么？

无人驾驶是一定会实现的而且必须实现，其实说白了归根结底就是一句话：不就是芯片的演算速度的瓶颈还没有突破吗！ 什么毫米波雷达呀；什么激光雷达呀，这一类的传感器最终大规模量产以后都可以做成白菜价，而对这些信息的处理速度，又不能产生延迟最后考验的不就是芯片的即时处理能力吗？ 包括未来的车与车的信息交换；车与马路设施的信息交换；车与地图大数据的更新等等，最终也是落实在芯片速度上，别忘了到目前为止芯片的迭代速度还是符合摩尔定律的吧？指数更新效率提升是非常之快的，当然5G的高速信息交换带宽非常符合这种要求，到时候成网以后应该会对无人驾驶的推进起到巨大的推动作用吧？

而且，就像互联网随着在全球范围内大规模商业化应用以后一定会在全世界普及一样，无人驾驶也一定会在将来在全世界普及，毕竟前景太诱人了呀！
一想到司机这个职业在运输行业中所占的成本，就可想而知一旦哪天运输业不再需要司机来人为操控，全世界物流运输的成本无形中又将会下降多少？!其实在澳大利亚的矿山基地特定场合，各种采矿和运输的无人驾驶早已进入实用了，我想 无人驾驶首先也可能在5G技术和基站已经普及的一些特定场所先开始试用吧？

再想想，现在大家买一部私家车除了商用，真正的利用率又有多低？超过10%都算高的了，大部分时间不是停在车库里趴窝吧？ 一旦无人驾驶普及，谁还会养车呢？共享不是最佳选择吗？只要类似滴滴和优步这类出租公司掌握了足够数量的车，并且能合理调配满足大家的需要不就行了吗？ 到时候车辆利用率将有多高？（因为没有司机疲劳期，只要硬件没故障近乎无限使用）这要少造多少无用的车辆，少建多少无用的车库，省去多少无谓的资源消耗呢？ 
我认为这种符合社会进步的合理设施早晚必将实现，因为它本身就符合经济合理性原则的，另外，因为太司空见惯使大家忽视了一个严重问题，就是因为自然人的驾驶全世界每年所导致的严重交通事故带来的巨大危害其实加起来几乎是个天文数字了！这个梗不用无人驾驶怎么破？其它所谓的整治办法只不过都是些治标不治本的临时措施而已呀！ 而一旦自动驾驶普及，除非赛车手在专用赛道，普通汽车肯定是取消方向盘的，人类无法干预整个驾驶全过程！

引用一位有名的未来学家的一句话：人们往往高估一年两年的技术进步所带来的影响，而往往低估了十年二十年以后因技术积累迭代所带来的对社会经济生活的颠覆性影响！

4. AI可预测路人行为，这对改善智能驾驶领域有何帮助？

AI可预测路人行为，这能够改善智能驾驶领域的辅助危险问题，AI本来就是用于辅助智能驾驶的，同时也是保障车主不出交通事故的一个好办法。然而对于许多大公司来说，AI技术也许是这些公司收集更多用户信息并且打造商业帝国的利器，而且也能够提高公司的技术和盈利水平。
 AI可以预测路人行为本来就是极为正常的事情，按照目前的算法来说，许多公司都采取了自动驾驶的研发，但自动驾驶能否最终实现到道路上，这还真的是一个难题。然而需要我们注意的是，AI肯定是能够辅助驾驶人进行智能驾驶的同时，这也能够减轻驾驶人在驾驶当中的危险，这是AI目前最大的好处。
对于车主个人来说，AI技术能够防范智能驾驶领域的风险
对于车主个人而言，AI技术未来肯定是能够直接主导智能驾驶领域的，同时最后也能够实现无人驾驶，抛开无人驾驶不说，AI技术目前也是辅助智能驾驶的一个工具。 AI技术如果在后续能够直接预测路人行为，这能够成为一个很强的辅助功能，同时也能够降低车主在驾驶汽车时候的交通风险。一旦识别到有路人或者有可能出现的风险，假如车主来不及操作，AI技术可以通过辅助操作的方式实现交通风险的降低。
对于公司来说，AI技术能够提升公司的实力与盈利水平
对于商业公司来说，AI技术肯定是需要收集用户的更多信息的，综合这些信息销量越大的汽车公司也许盈利水平就越高，最后也能够提升公司的实力；假如这些公司拿着这些数据上市，那么将会成为无往不利的利器。对于许多人来说，AI技术其实与我们的生活比较远，但是随着AI技术的研发，相信很快就能够在智能驾驶领域与我们见面。

5. 你怎么看待自动驾驶技术？你觉得这项技术会使未来的生活更加便利吗？

说到自动驾驶技术，很多朋友都会想到特斯拉。毕竟的自动驾驶技术处于世界领先水平。但据相关统计，2019年特斯拉自驾导致交通事故死亡约50人。那么自主驾驶技术应该怎么说，这项技术是否应该继续发展？所谓自动驾驶技术主要是通过人工智能、车辆雷达、监控和定位系统的配合来判断道路信息，然后自动驾驶汽车安全行驶。

L1驾驶主要包括一些辅助驾驶功能，如定速巡航、车道保持等，而L2驾驶较为全面，包括危险预测和一些辅助驾驶功能。即使特斯拉目前也只能达到L2.5到L3的水平，只能在正常路段实现全自动驾驶。但是在一些紧急情况下或者相对复杂的路况下，还是需要人工驾驶。也就是说，特斯拉的自动驾驶技术可以应用于非常有限的路况。之所以会有人员伤亡，与特斯拉的自动驾驶技术有关，或者是因为这项技术被过度宣传。

虽然特斯拉之前修改过一些广告词，但特斯拉的自动驾驶技术已经深入消费者心中。我们还是要从客观的角度来看待自动驾驶技术。虽然目前大部分自动驾驶只能称为辅助驾驶，但在一定程度上可以提高驾驶安全性。例如，危险警告系统、车道保持系统等功能可以帮助驾驶员避免可能的危险。此外，自主驾驶技术的发展可以给我们的生活带来很大的便利，并且有可能成为未来所有汽车的标准技术，所以我们仍然需要积极发展自主驾驶技术。在自动驾驶技术成熟之前，厂商和经销商都应该将其作为辅助驾驶系统进行宣传，避免误导更多的消费者。

随着5G标准的落地，自动驾驶技术获得了新的支撑。5G将进一步推动车联网的发展，作为整个车联网解决方案的一部分，自动驾驶必将得到进一步的发展。自主驾驶涉及的技术很多，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、力学等，目前还很难。目前自主驾驶领域也有广泛的合作关系，不同的技术公司专注于不同的环节，更有利于自主驾驶技术的发展。目前自动驾驶分为六个等级，即无自动、驾驶员辅助、部分自动、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、全自动驾驶。级别越高，自动化程度越高。

6. 汽车自动驾驶/智能共享与大力发展公共交通，哪一个更有前途？

我觉得这两个问题完全没有必要比较，共享交通解决的问题，主要是环保和拥堵的问题，而自动化驾驶解决的是事故问题，我个人不觉得自动化驾驶能减少拥堵。

交通是一个系统，需要多元的，而不是单一的交通方式，从而满足不同的交通需求；此外，系统内部也需要相互协调，而不是非此即彼。

智能驾驶汽车是目前车路协同研究中的一个热点。除了奔驰，宝马、沃尔沃也在这方面投入很多研究资源。它最大的优势就是灵活性。但是技术要求之高使得使用成本也不是一般人可以负担的。公共交通有指定的线路、时间表，这造成了它不够灵活。但其有费用低廉、运输效率高、可持续的优势。在任何城市内或者市域间的发展都是不能够被忽视的。尤其是在中国、日本这类人口密度大的国家。
发展公共交通对于现在的城市还是主流，首先它能解决相当大部分人的日常出行需要，同时减少了保有私家车的必要，如果公共交通发达到一定程度，私家车出行就成为了一种休闲娱乐的方式，类似现在的自行车一样的。公共交通同样提供了大量的就业岗位和经济需求，这对于规划者来说再好不过。而相比来说，自动驾驶只不过减少了人们出行时驾驶的难度，增大了安全系数，并没有拉动需求的杠杆。与其说两者哪个更重要，不如双管齐下，将提高公共交通的自动化作为一个目标，普及自动驾驶的公交车、地铁等，同时扩大立体交通的覆盖面，既满足了人们的出行需要，同时缓解了交通拥堵，还提高了交通的安全系数，是未来比较好的方向。
不同人群及不同的出行目的会产生不同的需求，从而选择相应的交通方式，因此两者的发展都是很有前景的。

7. 除了自动驾驶，人工智能还有哪些运用

人工智能的运用还有：
1、计算机科学
人工智能（AI）产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。
2、金融
银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。
金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。
3、医院和医药
医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。
人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：
计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块，心脏声音分析。
4、重工业
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
5、顾客服务
人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。
6、运输
汽车的变速箱已使用模糊逻辑控制器。
7、运程通讯
许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器；如BT组研究可管20000工程师的机器。
8、玩具和游戏
1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在，大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。
9、音乐
技术常会影晌音乐的进步，科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动；现正集中在研究作曲，演奏，音乐理论，声加工等。
等多的人工智能应用可以参阅“人工智力轮廓”。

8. 不属于智能驾驶的特点的是

不属于智能驾驶的特点的是增加私家车的使用。
智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的前提条件是，我们选用的车辆满足行车的动力学要求，车上的传感器能获得相关视听觉信号和信息，并通过认知计算控制相应的随动系统。

智能驾驶的网络导航，解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下，对实际的道路情况做出相应的反应。
智能驾驶是工业革命和信息化结合的重要抓手，快速发展将改变人、资源要素和产品的流动方式，颠覆性地改变人类生活。智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。

智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。