人工智能开启了联网汽车的未来

        实现完全自主的汽车，这条道路会很漫长，我们也只是刚刚开始。而2016年表现出了许多可能的情况，我们还没有达到由公路交通安全管理局（NHTSA）定义的全面自主的4汽车。
　　2017年，随着我们建立数据收集的关键基础设施，并为ADAS制作详细的实时地图，该行业也将会迎来重要的里程碑。今天又两个选择来实现这目标，今年将出现第三个主要的替代方案。
　　个选择是部署高度仪表化的汽车，拍摄静态物体的图像和记录位置。的车道信息和方向需要这种所谓的“毫米精度”。这在钱和时间方面是个非常昂贵的选择，它还需要持续的更新，遍数据不会变得陈旧。
　　第二个选择是部署半自动车辆来收集数据。这需要新代具有先进传感器的汽车，但很少有汽车会在2017年安装这些传感器。
　　今年的 第三个选择是使用新技术 ，从已经在路上的其他非自主汽车手机数据。例如，从相同的位置的多个轿厢检测突然的转向变化，可以指示障碍。当轮滑或挡风玻璃刮水器打开时，注意到将提供与微观天气相关的通知。机器学习的力量是，所有这些数据都可以通知下代汽车的ADAS系统，并为未来的汽车提供更好的模型。
　　2017年出现的技术可能还不能实现完全自主的车辆，但对于奠定未来的基础，是至关重要的。