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　從前人們認(rèn)為“無人駕駛”、 “機(jī)器駕駛員解放人類駕駛員”這樣的概念還遙不可及，然而英特爾正在讓這樣的構(gòu)想落地。為了驅(qū)動(dòng)車輪上的數(shù)據(jù)中心，英特爾當(dāng)前在無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)力用“不積跬步無以至千里”來形容再合適不過，而其中的的六大技術(shù)即是“跬步”，也是助力無人駕駛車輛致千里的關(guān)鍵所在。

　　當(dāng)我們?cè)陂_車的時(shí)候，什么最重要?

　　駕駛技術(shù)?車子性能?不，是一雙眼。

　　在開車的時(shí)候司機(jī)主要通過雙眼來看路，然后迅速經(jīng)由大腦進(jìn)行判斷并做出決策。而隨著自動(dòng)駕駛時(shí)代的來臨，“機(jī)器駕駛員”則會(huì)把采集到的海量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)匯入、更新到高精地圖中，再通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來做出判斷。因此，高精地圖可以將一切路況盡收“眼”底，并告訴車輛，我在哪，周圍的環(huán)境如何，接下來要如何規(guī)劃路線駛向目的地。

　　高精地圖對(duì)于無人駕駛車輛的導(dǎo)航、定位、路徑規(guī)劃與控制至關(guān)重要，直接影響了車輛行駛的效率與安全程度。由英特爾與HERE共同研發(fā)的高精地圖正是無人駕駛車輛實(shí)時(shí)洞察路況、及時(shí)做出決策的關(guān)鍵所在。

　　HERE 高清實(shí)時(shí)地圖充分利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)提供高度精確的最新信息

　　機(jī)器可讀的實(shí)時(shí)地圖，讓無人駕駛汽車預(yù)判拐角及前方路況

　　與我們?nèi)粘？吹降牡貓D不同，機(jī)器讀取的是分層的地圖——在底層可以識(shí)別出主干路網(wǎng)、車道線、海拔高度，以及周圍的路燈或路標(biāo)等;在頂層則是機(jī)器地圖自修復(fù)的情況，在這一階段，高精地圖(HD Map)變成傳感器地圖(Sensor Map)，因?yàn)槊恳惠v無人駕駛汽車在行駛過程中都會(huì)捕捉到新數(shù)據(jù)，并通過影像的方式進(jìn)行計(jì)算，快速分析之后就可以識(shí)別出前方路況的變化，最終進(jìn)行修正再把數(shù)據(jù)傳回到無人駕駛車輛上。在這個(gè)循序漸進(jìn)的過程中，英特爾在高精地圖領(lǐng)域的發(fā)力會(huì)推動(dòng)無人駕駛加速駛向快車道，反過來，無人駕駛各細(xì)分領(lǐng)域的不斷升級(jí)，也會(huì)反哺高精地圖。

　　基于云端的參考模型，實(shí)時(shí)對(duì)比傳感器數(shù)據(jù)和車輛周圍環(huán)境

　　在無人駕駛的高階情景中，云端會(huì)有動(dòng)態(tài)地圖，車端會(huì)有短期靜態(tài)地圖。當(dāng)無人駕駛車輛行駛時(shí)，傳感器和攝像頭實(shí)時(shí)捕捉到的影像會(huì)和云端動(dòng)態(tài)地圖進(jìn)行比對(duì)。前方一切路況的變化都將被捕獲，并反饋到云端，經(jīng)過收集和提煉，來修正車端短期靜態(tài)地圖，這是一個(gè)從動(dòng)態(tài)到靜態(tài)循環(huán)往復(fù)、修正升級(jí)的過程?？梢哉f，這是目前攀登無人駕駛高峰的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，因?yàn)樗馕吨罅柯窙r數(shù)據(jù)的采集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)定。在早些時(shí)候，地圖上顯示的咖啡店、加油站等，都是通過人工來標(biāo)定的，但一旦進(jìn)入到高精地圖階段，人工難以負(fù)荷如此海量的數(shù)據(jù)，更形象來說，高清地圖的人員配置只需100多人，而在傳統(tǒng)地圖中，做標(biāo)定的人員在2400到2500人不等。

　　充分利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，為汽車提供高度精確的一手信息

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)應(yīng)用廣泛、包羅萬象的領(lǐng)域，其中，實(shí)時(shí)交通就是一個(gè)典型并且易于理解的關(guān)鍵點(diǎn)。實(shí)時(shí)交通并不是簡(jiǎn)單地識(shí)別某一路段已發(fā)生的交通狀況，然后把這一信息下發(fā)到每一臺(tái)無人駕駛車輛中。實(shí)際上，實(shí)時(shí)交通是把歷史數(shù)據(jù)與目前整體路網(wǎng)數(shù)據(jù)放在一起，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式做出預(yù)測(cè)。除此之外，車輛周圍景象也會(huì)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)，盡管大部分模型已經(jīng)訓(xùn)練完善，但如果突然捕獲到車前方出現(xiàn)了一個(gè)跑動(dòng)速度超過平均值的人，這一樣本就會(huì)被作為特例傳回服務(wù)器，并建立新的樣本，從而識(shí)別出所有極端情況做到萬無一失。強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)在這一階段大顯身手。

　　不僅高精地圖各技術(shù)要點(diǎn)之間是環(huán)環(huán)相扣、互相推進(jìn)的，高精地圖與無人駕駛的關(guān)系也是如此，因?yàn)橐坏┦チ烁咔宓貓D，路徑規(guī)劃、自定位等動(dòng)作都將無法實(shí)現(xiàn)。如果想用一雙“隱形的手”轉(zhuǎn)動(dòng)無人駕駛車輛的方向盤，由英特爾和HERE合力研發(fā)的高精地圖則是其中不可或缺的助力技術(shù)。