在通往无人驾驶的神奇之路上，英特尔勇往直前。

　　在1939年世界博览会上，atv，通用汽车的未来世界展览预示，由嵌入技术的道路控制汽车的新时代终将到来。早期的无人驾驶汽车概念更关注支持车辆的基础设施，而非车辆本身。

　　当时，人们很难相信无人驾驶汽车，但数十年的技术进步以及跨行业合作正在使之成为现实。据BI Intelligence报告估计，2020年将有一千万汽车上路行驶，HIS则预言无人驾驶汽车销量将在2035年达到2100万台。

　　让我们回归今时今日。传感器技术、计算机处理器能力和机器学习（即计算机基于海量数据积累、学习和创建数学算法的能力）创造了英特尔Jack Weast所谓的“完美风暴”能力，即实现无人驾驶。

　　（宝马、英特尔与Mobileye宣布合作，atv，在2021年推出全无人驾驶的宝马汽车）

　　换挡到全自动

　　SAE国际把车辆自动化分为五个级别。1级和2级仍然需要驾驶员手握方向盘­——比如自适应巡航控制系统、反应灵敏的制动和停车辅助系统。3级实现汽车“自动驾驶”，但在需要的时候驾驶员可以收回控制权。

　　4级需要驾驶员更少的干预，乘客甚至可以小憩。而5级就是汽车实现全自动，车内没有驾驶员座位或者控制装置。

　　自动或无人驾驶汽车的实现需要处理难以想象的海量数据。Weast表示，今天的手机套餐每月包含几个GB的数据，包括视频和音乐流。相比之下，无人驾驶汽车每小时将处理TB级数据。太多的数据需要发送到云端，因此车辆中必须具备高性能计算能力来实时处理海量数据。

　　无人驾驶汽车装有传感器，例如摄像头、激光雷达和雷达，它们能够独特地感知车辆周围环境信息。例如，摄像头可能会看到一个人，但雷达能够实现深度感知，发现真正的人类和一个人型纸板的区别。而整个系统必须协同工作。

　　“车内不仅需要这些高保真传感器，还需要高性能的中央大脑智能，它能够处理传感器数据、创建车身周围物理世界的虚拟环境，然后再做出关于转向、制动等其他方面的非常复杂、快速的实时决策，”Weast表示。“车内必须存在一个闭环。”

　　Weast还解释道，汽车自主能力部分来自于情境感知能力：“在现实世界中，我们需要认识和理解许多独特的事物，特别是在复杂的都市环境中。而汽车则需要能够准确地识别它们。”

　　凭借捕获的大数据集，数据科学家能够分析所有记录的传感器数据，并创建机器学习模型。这使无人驾驶汽车能够“学习”，然后基于训练对所见的事物做出判断。

　　崭新的交通思维方式

　　虽然技术使所有事物迅速发展，我们仍然面临一大难题：计算机是否能够代替人类直觉。

　　“与其把无人驾驶汽车这一想法看作技术挑战，不如把它当作人类和社会挑战。的”英特尔无人驾驶汽车UX创意总监Matt Yurdana说道,“如果人们认为自己是不安全的，并且没有情感和心理理解（即他们可以信任无人驾驶汽车），什么技术都无济于事。”

　　他说，像接受任何其他新技术一样，这个过程是缓慢的。就像马路上既有旧车也有特斯拉，无人驾驶汽车将随着时间的推移而融入人们的日常生活。

　　Yurdana以医疗行业为例道:“当其他办公室还在打印病历，将其归档于纸质文件夹时，一些高科技实验室通过先进的数字服务器分享信息。”