一、人工智能  

人工智能(Artificial lnteligence) ，英文縮寫(xie) 為(wei) AI。它是研究、開發用於(yu) 模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。  

人工智能是計算機科學的一個(ge) 分支，它企圖了解智能的實質，並生產(chan) 出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專(zhuan) 家係統等。人工智能從(cong) 誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chan) 品，將會(hui) 是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從(cong) 事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習(xi) ，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(ge) 主要日標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。

二、人工智能優(you) 缺點  

1、人工智能優(you) 勢  

人工智能主要用於(yu) 解決(jue) 複雜的問題。由於(yu) 汽車行業(ye) 存在許多難題，人工智能在推進汽車技術方麵發揮著越來越重要的作用。部署自動駕駛汽車的承諾主要取決(jue) 於(yu) 新的人工智能技術。似乎幾乎達成共識，神經網絡的進步是實現未來 AV 部署成功的主要方法。  

好消息是人工智能，尤其是神經網絡技術還處於(yu) 研發階段。這意味著未來的進步將領先於(yu) 預期的突破性創新。隨著全球範圍內(nei) 持續廣泛的人工智能投資，人工智能和神經網絡將解決(jue) 許多更複雜的問題，包括汽車行業(ye) 的挑戰，這是一個(ge) 不錯的選擇。  

2、人工智能的缺點  

開發和部署人工智能技術的挑戰之一是對神經網絡的充分訓練。一般來說，問題越複雜，神經網絡模型就必須越複雜。這意味著大型模型。培訓需要大量資源和專(zhuan) 業(ye) 知識來設計和測試依賴大型數據集的 AI 模型，以驗證模型是否像宣傳(chuan) 的那樣工作。  

AI 模型需要大量訓練，這意味著需要獲取大型數據庫。更大的訓練數據集變得可用，但訓練仍然是一項耗時且昂貴的任務。大多數訓練數據也必須由人類標記，以使 AI 模型能夠學習(xi) 並變得熟練。人們(men) 越來越擔心偏見正在蔓延到訓練數據中。  

然後是黑盒問題：仍然很難確定 AI 模型如何做出決(jue) 策。對於(yu) 自治係統來說，這種模糊性仍然是一個(ge) 大問題。需要更好的解決(jue) 方案。  

另一個(ge) 問題涉及模型對微小數據變化的敏感性。該漏洞引發了安全問題，包括入侵自主係統的可能性以及由此產(chan) 生的對 AV 安全的威脅。  

缺乏人工智能專(zhuan) 業(ye) 知識是汽車和其他行業(ye) 的另一個(ge) 重大缺陷，這種技能差距不太可能很快得到彌補。  

解決(jue) 問題的推理階段也有缺點。大型模型，尤其是 AV 模型，需要巨大的計算資源來處理傳(chuan) 感器數據並支持複雜的軟件。這些資源還需要電力，這在汽車應用中總是有限的。  

新興(xing) 技術將提高能力並降低推理成本，包括新興(xing) 的人工智能芯片技術、激光雷達價(jia) 格的下降和傳(chuan) 感器性能的提高。  

推理的最大缺點是黑盒問題或 AI 可解釋性。人工智能係統仍然無法解釋它們(men) 是如何做出決(jue) 策的，從(cong) 而產(chan) 生了許多人工智能信任問題。對於(yu) 汽車應用來說，這是行不通的。

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