以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先,分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能(Artificial Intelligence,AI)的应用领域,指出AI在自动驾驶应用中面临的挑战。然后,提出一种基于AI的车云协同自动驾驶系统架构,分析了基于AI的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构;结合车端与云端的AI集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术,讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。 两层，提出车云协同自动驾驶系统架构。在云端提供数据存储、数据共享和计算资源，支持深度学习、自主学习、自主维护和个性化适配等复杂AI算法。通过部分软/硬件共享技术，可降低车端成本，使计算量减少，有利于车端嵌入式AI硬件产品的研发，以满足车规级部件的需求。2基于AI的车云协同自动驾驶系统架构及关键技术围绕AI技术应用于自动驾驶中的数据、计算与算法三大要素，面向多车型 

转载 、多场景与个性化智能驾驶需求汽车自动驾驶系统-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机弯管机滚弧机，针对智能驾驶单车系统面临的等问题，提出一种基于AI的车云协同的自动驾驶系统架构方案，如图3所示。感知决策控制车云信息交互协同AI模型算法基于AI的自动驾驶智能终端基于大数据分析的自动驾驶云端系统车云协同自动驾驶系统车云协同AI集成应用技术研究基于AI的自动驾驶系统车云协同技术自动驾驶智能终端的AI技术集成应用车云AI信息数据交互与协同技术基于AI的信息交互协同云平台构建基于AI的自动驾驶云端数据空间构建技术自动驾驶云平台AI算法应用技术实时可靠的自动驾驶AI终端硬件架构可靠自适应的自动驾驶AI终端软件架构车载嵌入式AI应用终端设计车端云端图3基于AI的车云协同自动驾驶系统架构方案示意图该架构方案由基于AI的自动驾驶智能车端设备和基于大数据分析的自动驾驶云端系统两部分组成，共同形成一个集复杂环境精确感知、通行智慧决策与行车控制优化执行的车云协同一体自动驾驶系统。2.1基于AI的自动驾驶智能终端自动驾驶智能终端是一个集环境感知、规划决策、执行控制等多项功能于一体的信息物理融合系统（CPS）［9］。为适应不同场景不同车型汽车自动驾驶的应用需求，需深入研究自动驾驶汽车嵌入式智能控制器软硬件协同设计技术，建立汽车自动驾驶系统-数控滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机弯管机滚弧机  转载