详细掌握和全面精准评估交通状况是实现高级驾驶员辅助功能和自动化驾驶的基本要求。为确保自动化◆驾驶汽车能够从驾驶人手上接过控制权，车辆必须实时预测所有行人和车辆的意图，以便在╱适宜的交通状况下接管。使用深度学习方法的训练算法是执行这项任务的不二→之选。
6月13日，在2018亚洲消费电子展上，大陆集团展出了一款运用人工智能（AI）、神经网络和机器学习技术来改善先进传感器技术的计算机视觉平台。大陆〖集团的第五代多功能摄像头将于2020年投产，它将结合人工智能技术和︽传统的计算机视觉处理技术。在搭载不同的硬件后，摄像头可对图像进行伸缩和优化，并使用智能算法深入细致地理解场景，对行人的意图和姿势进行分类。
大陆集团高级驾驶员辅助♀系统业务单元负〓责人Karl Haupt表示：“人工智能在接管原本应由人完成的任】务这一方面扮演着重要的角色。借助人工智能算法，汽车可以读懂难以预测的复杂交通状况——汽车关注的不再是前方状况是如何的这类问题，而是前方状况会变得如何的问题。我们将人工智能视为是自动化驾驶的关键技ぷ术。人工智能将会是是未来汽车的一部分。” 就像驾驶员用他们的感官来感知环境，用他们的智慧来处理感知到的信息，用他们的手脚来操控汽车一样，自动化驾驶汽车也应该要做到这一切。这意味着汽车必须具备至少与人类相媲美【的能力。
场↑景理解与情境知识
人工智能为计算机视觉平台带来了无限的可∞能性：比如，人工智能可以√检测行人并读懂他们的意图和姿势。大陆集团运用人工智能赋予车辆系统以人的能力。大陆集团高级驾驶员辅〒助系统业务▲部门机器学习项目负责人Robert Thiel表示：“汽车将会变☉得足够智能到既能读懂驾驶员，也能理解◤周围环境的能力。”举例来说，在自动化驾驶系统中∞，基于规则的算法只有在行人真正走上道路时才会作出反应，而人工智能算法可以提前准确探测到正在走近的行人的意图。人工智能算法就像是一位经验丰富的老司机，他能本能地意识到潜在的危险情▆况，并为提前刹车做好准备。充分理解↑场景是十分关键的，基■于这些理解，汽车才能对预测未来并作出相应的反应。
把深度机器学习作为虚拟驾驶学校
就像人类一样，人工智能系◆统也必须学习新的技能，不同的是人类在驾驶学校学习，人工智能系统采用⌒“监督学习”。为此，软件会分析大量的数〗据，得出成功的和失败的行动策略，然后将所学的知识应用到汽车上。算法的基本学习能力正在不断提高。就高级驾驶员辅助系统而言，适用于这种学习的数据可从真实驾驶情况下记录的雷达∩和摄像头信号中获取。这一庞大的数据库是□ 大陆集团进一步研发人⌒工智能技术的重要支柱。大陆集团的产品研发部门通过人工智能来执行极其复△杂的任务，例如使用抽象蓝图检测行人，从大量数据中了解设计的参数化信息。第一步，我们需要创建一个能够将数据输入（即用于检测行人的摄像头图像中的数千个像素）组合起来并对其进行参数化的系统。第二步涉及◎允许这个系统搜索解决问题的所有参数组合。
科技公司大陆集团将于2020年开始第五代摄像头的量产，它在前一代摄像头上加入深度学习算法，这有助于从各个层面简化自动化驾驶的∞复杂性，包括¤车辆环境感知、驾驶路径规划、汽车的运动控制等等。深度学习方法也〖具有可扩展性，这意味着更多的数据、更强的计算能力、更高的性能。
大陆集团扩大全球人工智能活动
2015年，大陆集团成立∞中央预研部门，负责协调各种以人工智能为主的研究活动。大陆集团々与NVIDIA、百度以及包括牛津大学、达姆施塔特工业大学、印度理工学院马德拉斯分校在内的许多研究机构建立了合作伙伴关系。大陆集团高级驾驶员辅助系统业务部门于2018年5月在匈牙利布达佩斯开设了一家深度机器学习研发█中心。到2018年底，大陆集☉团在全球共聘有约400名精通人工智能领域的工程师，并为人工智能产品和工艺的开∴发招募更多优秀人才。
（原标题：虚拟驾驶学校:大陆集团运用人工智能赋予车辆系统人的思考能力）
