深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用介紹

數(shù)智創(chuàng)新變革未來(lái)深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)感知能力：物體檢測(cè)與跟蹤決策制定：路徑規(guī)劃與預(yù)測(cè)控制執(zhí)行：車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化安全性與可靠性考慮未來(lái)展望與挑戰(zhàn)ContentsPage目錄頁(yè)自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介1.自動(dòng)駕駛汽車(chē)是一種使用傳感器、算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航和控制的智能車(chē)輛。2.自動(dòng)駕駛技術(shù)可以提高交通安全性、緩解交通擁堵、提高出行效率，并帶來(lái)諸多社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。自動(dòng)駕駛技術(shù)分類(lèi)1.自動(dòng)駕駛技術(shù)分為L(zhǎng)0-L5六個(gè)等級(jí)，等級(jí)越高代表自動(dòng)化程度越高。2.L4和L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)需人工干預(yù)的完全自動(dòng)駕駛。自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介1.傳感器技術(shù)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的“眼睛”，包括激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等。2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)用于識(shí)別和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的核心技術(shù)之一。3.深度學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)智能決策和控制的關(guān)鍵技術(shù)。自動(dòng)駕駛的應(yīng)用場(chǎng)景1.城市出行：自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以緩解城市交通擁堵，提高出行效率，減少空氣污染。2.物流運(yùn)輸：自動(dòng)駕駛卡車(chē)和貨車(chē)可以降低物流成本，提高物流效率，促進(jìn)電商和快遞行業(yè)的發(fā)展。自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)自動(dòng)駕駛簡(jiǎn)介1.安全性和可靠性是自動(dòng)駕駛技術(shù)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，需要不斷提高技術(shù)水平和完善法律法規(guī)。2.未來(lái)，自動(dòng)駕駛技術(shù)將與5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加智能化和高效化的交通出行。自動(dòng)駕駛的社會(huì)影響和法規(guī)問(wèn)題1.自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用將對(duì)社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)、交通安全、隱私保護(hù)等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。2.需要建立完善的法律法規(guī)體系，確保自動(dòng)駕駛技術(shù)的合法、合規(guī)發(fā)展，同時(shí)保障公共利益和安全。自動(dòng)駕駛的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，由多個(gè)神經(jīng)元和它們之間的連接組成。2.神經(jīng)元之間的連接權(quán)重決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為和輸出。3.深度學(xué)習(xí)使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)，從而學(xué)習(xí)到高層次的特征表示。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.通過(guò)卷積操作和池化操作，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在圖像中學(xué)習(xí)到局部和全局的特征表示。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動(dòng)駕駛中廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、道路分割等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.通過(guò)記憶單元和循環(huán)連接，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理具有時(shí)序關(guān)系的輸入數(shù)據(jù)。3.在自動(dòng)駕駛中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于預(yù)測(cè)車(chē)輛軌跡、行人行為等任務(wù)。損失函數(shù)與優(yōu)化器1.損失函數(shù)是衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與真實(shí)值之間差距的函數(shù)。2.優(yōu)化器通過(guò)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。3.常用的損失函數(shù)包括均方誤差、交叉熵等，常用的優(yōu)化器包括梯度下降、Adam等。深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)過(guò)擬合與正則化1.過(guò)擬合是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。2.正則化是一種防止過(guò)擬合的技術(shù)，通過(guò)添加正則化項(xiàng)來(lái)限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。3.常用的正則化技術(shù)包括L1正則化、L2正則化、dropout等。數(shù)據(jù)增強(qiáng)與預(yù)處理1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換來(lái)增加數(shù)據(jù)集的方法，可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。2.預(yù)處理是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、轉(zhuǎn)換等操作，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。3.在自動(dòng)駕駛中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)和預(yù)處理對(duì)于提高目標(biāo)檢測(cè)、道路分割等任務(wù)的精度具有重要意義。感知能力：物體檢測(cè)與跟蹤深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用感知能力：物體檢測(cè)與跟蹤物體檢測(cè)與跟蹤的重要性1.提高自動(dòng)駕駛的安全性：物體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更準(zhǔn)確地識(shí)別道路上的物體，包括車(chē)輛、行人和其他障礙物，從而提高行駛的安全性。2.提升自動(dòng)駕駛的決策效率：通過(guò)物體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以更快地做出行駛決策，提高交通流暢度和乘坐舒適性。物體檢測(cè)與跟蹤的主要技術(shù)1.基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測(cè)技術(shù)：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取圖像特征，并訓(xùn)練模型進(jìn)行物體分類(lèi)和定位。2.目標(biāo)跟蹤算法：利用物體的運(yùn)動(dòng)信息和外觀特征，對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤。感知能力：物體檢測(cè)與跟蹤深度學(xué)習(xí)在物體檢測(cè)中的應(yīng)用1.提高檢測(cè)準(zhǔn)確率：深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)訓(xùn)練更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高物體檢測(cè)的準(zhǔn)確率。2.實(shí)現(xiàn)多類(lèi)別檢測(cè)：深度學(xué)習(xí)模型可以同時(shí)檢測(cè)多種類(lèi)型的物體，包括車(chē)輛、行人、交通標(biāo)志等。物體檢測(cè)與跟蹤的挑戰(zhàn)1.復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)與跟蹤：在復(fù)雜交通場(chǎng)景下，如擁堵、霧天、夜晚等，物體檢測(cè)和跟蹤的難度增加。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型泛化能力：需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，并提高模型的泛化能力，以適應(yīng)各種場(chǎng)景。感知能力：物體檢測(cè)與跟蹤未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1.結(jié)合多傳感器信息：綜合利用攝像頭、激光雷達(dá)等多傳感器信息，提高物體檢測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確性。2.實(shí)時(shí)性要求：隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)物體檢測(cè)和跟蹤的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高。實(shí)際應(yīng)用案例1.在自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)輛中的應(yīng)用：物體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)輛中，用于提高道路行駛的安全性和決策效率。2.在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用：物體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)也可以用于智能交通系統(tǒng)中，提高交通管理效率和道路通行能力。決策制定：路徑規(guī)劃與預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用決策制定：路徑規(guī)劃與預(yù)測(cè)路徑規(guī)劃1.路徑規(guī)劃需要綜合考慮車(chē)輛當(dāng)前位置、目標(biāo)位置和障礙物信息。2.深度學(xué)習(xí)算法可以用于提取環(huán)境特征并預(yù)測(cè)可行路徑。3.基于深度學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃方法可以提高規(guī)劃效率和準(zhǔn)確性。路徑規(guī)劃是自動(dòng)駕駛中的重要環(huán)節(jié)，需要綜合考慮車(chē)輛當(dāng)前位置、目標(biāo)位置和障礙物信息，以規(guī)劃出一條安全、高效的行駛路徑。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法通?；谝?guī)則或搜索算法，但在復(fù)雜環(huán)境中難以實(shí)現(xiàn)較好的效果。深度學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，提取環(huán)境特征并預(yù)測(cè)可行路徑，從而提高規(guī)劃效率和準(zhǔn)確性。預(yù)測(cè)其他車(chē)輛和行人行為1.預(yù)測(cè)其他車(chē)輛和行人的行為對(duì)自動(dòng)駕駛決策制定至關(guān)重要。2.深度學(xué)習(xí)算法可以利用傳感器數(shù)據(jù)提取特征和模式，并預(yù)測(cè)未來(lái)行為。3.通過(guò)與其他決策模塊相結(jié)合，可以提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體性能。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，預(yù)測(cè)其他車(chē)輛和行人的行為對(duì)于決策制定至關(guān)重要。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，可以利用傳感器數(shù)據(jù)提取特征和模式，并預(yù)測(cè)未來(lái)行為，從而為決策制定提供更加全面和準(zhǔn)確的信息。與其他決策模塊相結(jié)合，可以提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體性能，確保行駛的安全性和效率。決策制定：路徑規(guī)劃與預(yù)測(cè)決策制定與優(yōu)化1.決策制定需要綜合考慮路徑規(guī)劃、預(yù)測(cè)行為和車(chē)輛狀態(tài)等多方面信息。2.深度學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化決策過(guò)程，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。3.通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，可以不斷提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。決策制定是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需要綜合考慮多方面信息，包括路徑規(guī)劃、預(yù)測(cè)行為和車(chē)輛狀態(tài)等。深度學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化決策過(guò)程，通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，不斷提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。同時(shí)，決策制定也需要考慮倫理和法規(guī)等因素，以確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的合法性和可接受性。控制執(zhí)行：車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用控制執(zhí)行：車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)概述1.車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛中的重要組成部分，負(fù)責(zé)根據(jù)深度學(xué)習(xí)的決策結(jié)果，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行精確的控制。2.系統(tǒng)需要綜合考慮車(chē)輛的物理特性、道路條件、交通規(guī)則等因素，以保證行駛的安全性和舒適性。深度學(xué)習(xí)在車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用1.深度學(xué)習(xí)算法可以處理復(fù)雜的非線(xiàn)性系統(tǒng)，提高車(chē)輛控制的精度。2.通過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型可以適應(yīng)各種駕駛場(chǎng)景，提高車(chē)輛的適應(yīng)性?？刂茍?zhí)行：車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)1.傳感器融合技術(shù)：利用多種傳感器獲取車(chē)輛狀態(tài)信息，提高控制的準(zhǔn)確性。2.實(shí)時(shí)反饋控制技術(shù)：根據(jù)車(chē)輛狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整控制策略，保證行駛的穩(wěn)定性。車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展1.提高控制的魯棒性：對(duì)于復(fù)雜的駕駛環(huán)境，需要進(jìn)一步提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)與優(yōu)化：通過(guò)引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，不斷優(yōu)化控制策略，提高行駛效率。控制執(zhí)行：車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制1.介紹了在實(shí)際路況中，車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)如何根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法的決策，實(shí)現(xiàn)精確控制。2.分析了不同駕駛場(chǎng)景下，系統(tǒng)的表現(xiàn)及優(yōu)化方向。結(jié)論與展望1.深度學(xué)習(xí)在車(chē)輛動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景，可以提高自動(dòng)駕駛的安全性和舒適性。2.隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)將進(jìn)一步優(yōu)化控制策略，提高車(chē)輛的行駛效率和適應(yīng)性。實(shí)際應(yīng)用案例分析深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了提高模型的訓(xùn)練效果，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等操作。2.模型結(jié)構(gòu)選擇：選擇合適的模型結(jié)構(gòu)對(duì)于訓(xùn)練效果至關(guān)重要，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征來(lái)選擇模型。3.超參數(shù)優(yōu)化：超參數(shù)的選擇對(duì)于模型的訓(xùn)練效果有很大的影響，需要使用合適的優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整。深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，因此需要借助高性能計(jì)算平臺(tái)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)，需要針對(duì)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特征來(lái)選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，以提高模型的訓(xùn)練效果。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化1.模型剪枝：通過(guò)剪除模型中的冗余參數(shù)，可以減小模型的規(guī)模和計(jì)算量，提高模型的推理速度。2.知識(shí)蒸餾：通過(guò)將一個(gè)大的教師模型的知識(shí)遷移到小的學(xué)生模型上，可以提高學(xué)生模型的性能。3.量化壓縮：通過(guò)將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度的定點(diǎn)數(shù)，可以減小模型的存儲(chǔ)和計(jì)算成本。深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化可以提高模型的推理速度和減小模型的存儲(chǔ)和計(jì)算成本，有利于深度學(xué)習(xí)在移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)等資源受限的應(yīng)用場(chǎng)景中的部署。同時(shí)，模型優(yōu)化也可以提高模型的泛化能力和魯棒性，提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能。安全性與可靠性考慮深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用安全性與可靠性考慮安全性與可靠性考慮1.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和改進(jìn)，但數(shù)據(jù)的獲取和處理必須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的原則，防止數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用。2.系統(tǒng)穩(wěn)定性與故障容錯(cuò)：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須具有高度的穩(wěn)定性，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜路況和突發(fā)情況，同時(shí)需要具備故障容錯(cuò)能力，確保在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)能夠安全停車(chē)或?qū)で髱椭?.法律法規(guī)與道德倫理：自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展需要與法律法規(guī)和道德倫理相適應(yīng)，確保遵守交通規(guī)則和道德標(biāo)準(zhǔn)，保障行人和其他車(chē)輛的安全。安全性與可靠性考慮的關(guān)鍵技術(shù)1.深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性：提高深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性可以減少模型受到攻擊和干擾時(shí)的誤判和錯(cuò)誤行為，提高系統(tǒng)的安全性。2.傳感器融合技術(shù)：多傳感器融合技術(shù)可以提高自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)周?chē)h(huán)境的感知能力，減少因傳感器故障或誤差引起的安全問(wèn)題。3.V2X通信技術(shù)：V2X通信技術(shù)可以加強(qiáng)自動(dòng)駕駛車(chē)輛與周?chē)?chē)輛和基礎(chǔ)設(shè)施的通信能力，提高行車(chē)安全和道路利用效率。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容還需要根據(jù)實(shí)際情況和研究進(jìn)展來(lái)進(jìn)一步補(bǔ)充和完善。未來(lái)展望與挑戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用未來(lái)展望與挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)1.隨著深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為首要挑戰(zhàn)。必須采取有效的加密和脫敏技術(shù)保障數(shù)據(jù)的安全性。2.需要加強(qiáng)相關(guān)法律法規(guī)的制定和執(zhí)行，確保數(shù)據(jù)收集和使用的合法性和合規(guī)性。3.未來(lái)，需要在技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，兼顧用戶(hù)隱私的保護(hù)，建立起完善的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)體系。技術(shù)成本與商業(yè)化挑戰(zhàn)1.深度學(xué)習(xí)算法需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)支持，帶來(lái)了高昂的研發(fā)成本。企業(yè)需要尋求更高效的算法和硬件解決方案，降低技術(shù)成本。2.自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化落地面臨諸多挑戰(zhàn)，包括技術(shù)可靠性、法規(guī)限制、市場(chǎng)接受度等。企業(yè)需要加強(qiáng)與政府和相關(guān)行業(yè)的合作，推動(dòng)商業(yè)化進(jìn)程。未來(lái)展望與挑戰(zhàn)倫理與社會(huì)接受度1.自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展需要對(duì)倫理問(wèn)題進(jìn)行深入研究，確保技術(shù)的公正使用，避免引發(fā)社會(huì)不公平問(wèn)題。2.社會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的接受程度因各種因素而異，需要通過(guò)科普宣傳和技術(shù)展示，提高公眾對(duì)技術(shù)的認(rèn)知度和接受度?；A(chǔ)設(shè)施與政策支持1.自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展依賴(lài)于完善的基礎(chǔ)設(shè)施和政策支持。政府需要加大投入，建設(shè)智能化交通系統(tǒng)和測(cè)試場(chǎng)地，為自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用提供支持。2.相關(guān)政策的制定需要考慮到技術(shù)的特點(diǎn)和市場(chǎng)需求，為企業(yè)