科目一：感知——AI司机的千里眼和顺风耳

三大感官如何分工？

1. 摄像头：AI的彩色近视眼

• 功能：识别颜色、文字、形状
• 擅长：红灯绿灯、限速牌60、斑马线、行人衣服颜色
• 局限：像近视眼，大雾大雨就看不远；无法精确判断距离

2. 激光雷达：AI的毫米级尺子

• 原理：发射激光束，测量反射时间
• 擅长：精确测距。前方自行车距离7.26米，速度15km/h
• 优势：不受光线影响，黑夜白天一样准
• 现状：成本高，但越来越便宜（从百万降到数千元）

3. 毫米波雷达：AI的风雨无阻探测器

• 特长：测速极准、穿透雨雾
• 场景：大雨天，摄像头模糊、激光雷达受干扰，毫米波雷达依然能看到前方车辆的速度和位置
• 组合价值：三种传感器互补，就像人同时用眼睛、手杖、耳朵探路

技术核心：多传感器融合

实时数据流：摄像头：“左侧有移动的红色物体”激光雷达：“该物体高1.7米，距离5米，速度2m/s”毫米波雷达：“确认移动，非静止”AI融合分析：已知信息：红色+移动+1.7米高+慢速匹配数据库：90%概率是“打伞的行人”结论：减速，保持3米以上距离

科目二：决策——AI司机的大脑和驾校经验

决策三层级：从条件反射到老司机

第一层：反射级决策（毫秒级）

场景：前车突然急刹人类反应：脚自动踩刹车，可能吓一跳AI决策：触发预设紧急规则“距离<5米+减速度>5m/s²→全力刹车”特点：不经过复杂思考，保命第一

第二层：规则级决策（秒级）

场景：前方施工，需要变道人类思考：打灯，看后视镜，确认安全，变道AI决策：1. 检查左车道：有车，距离20米，速度较慢2. 预测：如果减速等它过，需要5秒；如果加速超车，需要3秒但风险稍高3. 选择：基于“安全优先”规则，选择方案1

第三层：战略级决策（分钟级）

场景：“导航回家，避开拥堵”人类做法：打开地图App，选推荐路线AI决策：· 实时分析多条路线（距离、拥堵、事故、红绿灯数量）· 结合你的偏好（你常选“最快”而非“最省油”）· 考虑车辆状态（电量/油量够不够）· 输出：选择 高架→内环→中环路线，预计省时15分钟

核心技术：强化学习——AI的百万公里驾校

训练方式：1. 在超逼真模拟器中，让AI“开”数百万公里2. 遇到情况：比如变道时差点撞车→扣分3. 安全完成复杂操作→加分4. 不断调整策略，追求最高分结果：AI学会人类都没想到的“神操作”，比如某种特定雨雪天气下，方向盘的微小修正幅度

科目三：控制——AI司机的手和脚

精准控制的挑战

• 感觉该踩深一点刹车，不会想“施加153牛米的力”
• 靠手感、脚感微调，不需要精确数字

指令：3秒内从60km/h减速到30km/hAI需要：1. 计算所需减速度：(60-30)/3.6/3 ≈ 2.78 m/s²2. 转换为刹车压力：根据车辆模型，需输出bar值3. 监控实际减速：若只有2.5 m/s²，立即补偿4. 兼顾平顺性：避免“点头”让乘客晕车

边缘计算的舞台

• 延迟要求：从感知到执行，整个链路必须<100毫秒
• 为什么不能靠云端？网络延迟就几十毫秒，等云端指令回来，车已经撞上了
• 解决方案：车载AI芯片在边缘端即时计算

为什么自动驾驶比人类更安全？

数据对比：AI的绝对优势

1. 极端场景训练不足：遇到“卡车掉下一床棉被”这种罕见情况可能懵
2. 恶意干扰脆弱：特殊涂装可能欺骗摄像头（但骗不了激光雷达）
3. 伦理选择困境：不可避免事故时，保护乘客还是行人？（这已是哲学问题）

未来已来：自动驾驶的三段式落地

现在：辅助驾驶（L2-L3）

• 你的车上可能已有：自适应巡航、自动泊车、车道保持
• 本质：人类为主，AI为辅，出事你负责
• 现状：已普及，大幅减轻高速驾驶疲劳

3-5年：特定场景自动驾驶（L4）

• 场景：高速公路、园区、港口、矿区
• 特点：环境相对简单，AI可完全接管
• 你将体验：订一辆车，它自己从停车场开来接你

5-10年：完全自动驾驶（L5）

• 愿景：任何时间、任何地点、任何天气
• 前提：技术成熟+法规完善+社会接受
• 颠覆：不再需要驾照，汽车成为移动的房间