AlphaGo以4:1赢下李世石的世纪大战在让2016年成为人工智能元年的同时，也让公众对人工智能在现实场景中的应用有了更多的期待。去年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，计划在2030年前成为“全球领先的人工智能创新中心”，届时中国的核心人工智能产业将达到1480亿美元，相关领域将达到1.48万亿美元。“人工智能”连续两年出现在政府工作报告中，也凸现了其对于我国的战略意义。
作为人工智能技术理想的应用领域，自动驾驶以及智能交通与人工智能技术的结合在《规划》中被重点强调。新一代人工智能技术的应用，无疑将使中国的自动驾驶技术迎来强力助推。
深度学习是核心应用
汽车要想实现自动驾驶，感知、决策与控制三大系统缺一不可。其中，首要解决的便是图像识别能力，而传感器的“智能”水平很大程度上决定了自动驾驶汽车在复杂路况上的可靠度，因此深度学习的应用便成为了关键所在。人工智能应用到汽车上，在移动或遇到障碍时，它会使汽车能够感知环境并且理解出其中所包含的信息。此外，在车辆的物联网、信息娱乐系统等方面，人工智能也发挥着重要作用。
2015年，新车型的AI系统安装率只有8%。预计这个数字将在2025年飙升至109%。这是因为车辆中将安装各种各样的AI系统。
去年海外推出的首款搭载第三阶段自动驾驶技术的全新奥迪A8L，就配备了Audi AI人工智能技术，在目标识别以及图像处理上使用了深度学习的方法。安装在新款奥迪 A8 后视镜上的前端摄像头是一套带有智能图像处理软件的被动式光学系统，图像处理软件通过比较前后时间点的图像来计算周边物体与本车之间的距离，还能够识别和分类汽车、卡车、交通标志、行人和车道标线。经过图像处理，它还能识别空白区域，比如可行驶路面。这样，奥迪AI交通拥堵自动驾驶系统不仅能知道哪里有物体，也知道哪里能够安全通行。Audi AI也运用深度学习技术提供主动式的人机界面，由此作为未来第四阶段自动驾驶技术以及更高级别智能驾驶的基础。目前阶段，中央驾驶辅助控制器zFAS是Audi AI在自动驾驶方面的关键所在，它包括了多个高性能芯片来为自动驾驶系统提供算法支持。通过更多深度学习的技术，通过数学和统计上的理论基础，它的系统算法会在复杂的路况下独立找到驾驶模式和规则，并据此做出各种判断和选择，逐渐表现出与人类驾驶行为越来越相近的表现，最终实现在各种情况下像真正的司机一样行驶。
自动驾驶商业化关键
《新一代人工智能发展规划》提出，推动人工智能与各行业融合创新，智能载运工具、智能物流等交通运输领域多项重点位列其中。人工智能领域专家、中国工程院院士李德毅认为，自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。虽然当前自动驾驶技术发展日新月异，但具体产业化应用未真正启动，有赖于人工智能、云计算等技术的发展。
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