问：AI数据对自动驾驶的意义是什么？
- 答：在自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等一些列能力，而数御宽尘据则是培养自动驾驶AI能力的重要因素，数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。与其他人工智能应用场景相比，智能驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路场景数据做支撑。
为解决自动驾驶技术场景化落地的AI数据问题，国内AI数据服务头部企业云测数据，通过提供一站式场景化的AI数据解决方案，来满足自动驾驶领域高标准的数据需求。在为智能驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时，可大幅提升数据标注效镇禅率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代巧衡周期，节省大量研发时间和成本。
问：汽车自动驾驶如何实现
- 答：目前实现自动驾驶主要依靠“感知-决策-执行”的方式。
其中，感知系统也称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境，并进行识别和分析；决策系统也称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航；执行系统又称为“底层控制系统”，负责汽车的加速、刹车和转向。
这些系统的背后，人工智能技术也提供了桥悄腔重要的支持。
以深度学习为代表的计算机视觉技术，可以满足视觉感知高精度的需求，提高自动驾驶汽车面对复杂交通环境时的决策能力；前期决策树、贝叶斯 为自动驾驶行为决策与路径规划提供了重要的运或技术支持；神经 控制则在车辆控制方面提供了重要的技敏衫术支持。 - 答：自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势，比如，谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获前圆得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。自动驾驶汽车依靠局悔悔人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协桐正同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。[1] 2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行。[2] 2015年5月，谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。[3]
问：人工智能对汽车产业的影响是什么？
- 答：人工智能（AI）在过去几年中已经取得很大进展，对于我们目前驾驶的汽车其设计与制造过程之间有很大的发展空间供人工智能大施拳脚，提升汽车制造效率，提高汽车制造过程和渣芦整体驾驶安全性。一说到人工智能的能力，许多人最先想到的会是自动驾驶汽车，即汽车在人类驾驶员干预最少的情况下正常野辩行驶。多种人工智能过程目前正在综合各类数据，以如脊带便学习如何根据驾驶状况最好地进行响应以及人类驾驶人员对此是如何应对的。
