多年来，未来已经设想飞行汽车。虽然有一天这可能成为现实，但今天不是这种情况。然而，真正的自主，自驾驶车辆肯定是目前的可能性。鉴于AI开始主导世界的方式，很快就会成为现实。然而，虽然技术存在 - 但我们都有所有看到的演示和听到自动驾驶汽车的故事 - 很难描绘我们的道路充满了他们。
作为一个社会无人驾驶汽车的概念仍然，基本上是一种新颖的概念。无人驾驶汽车目前不仅是无人驾驶汽车，而且其存在的监管和法律后果仍在努力。
如果涉及无人驾驶的车辆发生违反事故或对人物或财产造成损坏，谁在法律上是合法的？是不是控制车辆的所有者？或者是制造商的错误吗？或者是控制车辆自治系统和数据库的服务提供商或供应商？在这些前面，仍有很长的路要走，至少在我们可以决定更精细的细节之前。
根据英特尔，预计无人驾驶车辆技术将在未来几十年中为世界经济提供7万亿美元。它也将节省数千美元 - 也许数百万的生命。然而，尽管增加了吸收，但公众情绪仍然是矛盾的。例如，用于使这些车辆成为可能和操作的硬件类型不是可能预期的。大多数人会想象类似的机器人控制，这些控制器连接到基于轨道的或机箱系统，其中所有车辆在道路上运行，这些车辆在道路上想起主题公园。
实际上，数据将为未来的无人驾驶车辆供电。将使用由连接到机器学习或AI连接的大数据平台通过的监控系统和传感器阵列收集的数字信息或数据。它似乎很远，特别是考虑到数字内容或“数据”在性质上没有明确。无形的，可易易易易行的元素有可能控制某种作为无人驾驶车辆的东西，并通过代理人的生命？
自动驾驶车辆与数据之间的关系
直言不讳地，没有连接数据，无人驾驶车辆不会存在。它才能使他们成为可能。这是因为必须收集，处理和部署来自现实世界的所有情境和上下文信息，以便自动化系统执行工作。无人驾驶车辆必须持续警惕其他道路使用者，附近的物品和行人，以及它的方向以及如何与其现在的位置有关。
所需信息由许多设备和传感器收集，然后通过与主系统或集线器的打开连接传输它，然后在整理和处理后再次接收一次。数字数据通过该中央系统转换为可用见解，该中央系统经常由AI或机器学习算法供电。
至关重要的是，这个过程必须以如此快的速度完成，以便车辆的控制单元在瞬间做出决定之前有足够的时间发送和接收相关信息。它需要能够处理一个在它前面的路上滚动的物体(距离不到一英里)是一个球还是一个孩子。此外，它必须知道是否有足够的时间停下来，是否应该转向，或者是否应该保持它的路线。
这意味着，即使在简单的情况下，系统也要对许多生命负责。它负责保证车内乘客以及周围区域的安全，比如丢球的孩子。
即使它可能很难理解，数据也会驱动它。
自驾驶车辆如何利用数据
就总体重要性而言，无人驾驶汽车处理和使用的数据可能是至关重要的，也可能是无关紧要的。例如，对情况和环境环境的了解可能是可靠运行和重大事故之间的区别。
但是，关于汽车乘客的数据也可以有所作为，虽然不用同样的方式。有关乘客的信息可用于改变车辆的温度控制设置或娱乐设备，以及动态配件，如电子窗口色调。
情境信息对于汽车的主要业务和旅程是关键的。收集关于道路，结构或附近地标的数据能够用于辨别汽车的当前位置。结合现代GPS信息，这一过程将使汽车能够精确地确定其地理位置。
在这个行业中，地理信息系统以多种方式使用。他们能够帮助规划路线，识别捷径，以及如何最好地避免交通。它们还能够将信息与远程服务器同步，这可以将其与其他车辆附近的其他车辆相关联。
发生在汽车前方几分钟的事故可以传给附近的车辆，从而使其能够根据需要减速或停止。此外，得益于类似声纳的传感器，该车辆将能够看到、测量和测量周围环境。
通过外部车身、速度、硬件和性能信息，车辆系统能够看到它们当前的位置。在处理环境问题时，这可能变得更加重要。例如，避免被淹没的道路需要车辆不断测量接触底盘的水位，以确定水是否浅到可以通过。
数据也被用来为我们的道路和道路上的车辆做好准备，以迎接无人驾驶汽车的到来。
操作测试和部署数据
在释放这些车辆之前，必须准备社会，制造商必须确定他们按预期工作。在真正的道路和真实城市都需要大量的测试。
为了帮助优化所使用的硬件和系统，所收集的所有数据也被馈送到部署和测试中。例如，如果传感器具有盲点，则必须使用额外的设备进行增强或重新处理以修复漏洞。确定这种设备是否准确地在真正的道路上测量的唯一方法是在它们上测试。
尽可能多地制造和处理两百万千兆字节 - 或者每年由谷歌的自驾车创建和处理数据。这是大量数据。其中一些数据是本地和技术 - 例如汽车在不同情况下的内容 - 而社区或外部数据以及有关汽车乘客的个人数据也存在。
然而，最重要的是要记住，这些系统和车辆不会停止收集、处理或使用数据，直到他们停车和关闭。然而，即使在这一点上，为了提高系统的功率、准确性和安全性，数据仍在继续使用。
如果您有足够的数据，则可以开始部署提供基于事实的正确决策的预测系统。如果一个球在街上滚动，那么很可能是一个孩子或行人很快就会追随它。如果可能，请完整停止。如果没有，那么转弯。它是最能由英特尔首席执行官Brian Krzanich，“数据是新的石油”。未来的车辆将被它推动，以及更加了解，高效，比以前更聪明地更聪明。
进入隐私和安全
如此大规模的数据收集及其在系统之间的自由流动、开放连接和部署，带来了与安全和隐私有关的担忧。
对于一个，我们如何防止黑客访问数据控制系统并造成严重破坏？如果您在高速公路上，您的车辆由外部派对关闭，会发生什么？这一问题可能导致一些严重或致命的事故，这可能对车辆的乘客进行了影响，这些问题是在同一条路上被关闭和其他乘客的乘客。
另一个问题是隐私。如果车辆始终收集和报告有关乘客和司机的信息，它会看到什么？例如，巷道标牌和广告牌可以直接受到此数据的影响。与亚马逊和其他零售商的使用使用您的浏览历史建议产品，动态系统可以挑选您正在讨论的好的或产品，然后在附近的标志上展示它们，以提升广告成功率。
尽管这些因素很重要，但不幸的是，我们需要时间来弄清楚这项技术的症结所在。我们也有必要警惕制造这些汽车的公司如何处理我们的隐私和个人数据。消费者必须得到保护，甚至不受必要和有用的系统的影响，比如驱动无人驾驶汽车的系统。研究、意识、适当的监管和时间是一些必要的要求——然而，这不会在一夜之间发生。
此信息已被源于撰写，审核和调整，由Kolabtree提供的材料，最初由Nathan Sykes撰写。亚博网站下载Nathan Sykes是来自帕特堡，PA的自由职业技术作家。他喜欢写一篇关于AI，大数据，云计算和其他新兴技术的最新消息和趋势。
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