AI并没有崛起，无人驾驶之路依然很长

说来有趣，这一人类发明，正在成为文明社会后人类惟一一个为之颤抖的地球“物种”。

不管是挑战高考数学败北的AI-MATHS，完虐柯洁的alphago，还是出了诗集的微软小冰，强大的算法让人类看到了AI崛起。

越来越多的行业将AI引入中。在汽车领域，AI则一直被认为是实现商业化的关键推动技术。

有数据统计，近10年汽车产业70%的创新来源于汽车电子技术的升级，为消费者提供了更安全、舒适、节能的出行方式。而无人驾驶将在电子技术的基础上实现智能化升级。 

在美国IHS公司发布的调研报告中，分析师预期到2025年，车内人工智能系统的数量将达到1亿2200万台。

作为人工智能的主要细分技术，、机器视觉、深度学习等均在无人驾驶上发挥着重要作用。然而，这些底层技术存在的瓶颈也正在影响着无人驾驶AI的突破。

传感器价格高昂 阻碍商业化量产

无人驾驶的原理大致可分以下几步：通过传感器了解周围环境，联网获得驾驶路线，内部程序判断路况环境，给出最佳速度与路径。

传感器就像眼睛一样，帮助AI感知数据与数据采集，最终实现无人驾驶。

而环境的复杂性决定了AI无法一次性获得所有信息，需要不断重复“感知-反应”这一循环，从而获取最。

AlphaGo的天下无敌同样基于这一原理。反复观看围棋视频，反复和人一起下棋，慢慢学……