自动驾驶汽车技术难题，目前无人驾驶技术难点有哪些

1，目前无人驾驶技术难点有哪些

目前，无人驾驶分为Level1（特定功能辅助驾驶）、Level2（组合功能辅助驾驶）、Level3（高度自动驾驶）、Level4（完全自动驾驶、无人驾驶）4个层级。Level3和Level4之间存在“鸿沟”，人工智能可以跨越这道“鸿沟”，“Level3和Level4的一个区别是，廉价的传感器积累的数据不能被全无人驾驶汽车很好地应用，全无人驾驶的汽车一个主要设备是车顶上昂贵激光雷达。”

目前，无人驾驶分为level1（特定功能辅助驾驶）、level2（组合功能辅助驾驶）、level3（高度自动驾驶）、level4（完全自动驾驶、无人驾驶）4个层级。 level3和level4之间存在“鸿沟”，人工智能可以跨越这道“鸿沟”，“level3和level4的一个区别是，目前无人驾驶技术难点有哪些

目前无人驾驶技术难点有哪些

2，如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢

自动驾驶技术听起来很酷炫，不过对于很多车企来说却很难实现，本人在altran亚创任技术开发，也算略知一二吧，我就来谈一下自动驾驶汽车行业目前存在着以下的难点：1、数据量指数级增长我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接收数据的传感器，主要为了检测汽车自身的运转功能。然而自动驾驶汽车还需要实时检测周边交通环境、交换高清地图数据乃至天气的情况、汽车内外的人的情况等各种实时数据，是普通汽车的三千倍。2、数据的挖掘和分析大量的数据，带来的不仅是存储和传输上的困难，更是对电脑运算能力的考研。在自动驾驶汽车研发测试和使用的过程中都需要对数据实时挖掘和分析，为汽车自动驾驶运转提供判断依据。3、数据的管理和传感器演变自动驾驶汽车每天产生的海量数据自然无法像现在一样保存在车身中，而是利用网络通讯传输到云端保存，而对于数据传输与管理过程中的安全及隐私保护也都是生产商们需要解决的问题。同时，随着科技的不断发展，拥有新功能的传感器也在不断出现，数据传输方式和种类也在不断变化增多，这些都是自动驾驶汽车研发的困境。

你说呢...

如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢

3，智能汽车技术难在哪里

智能汽车用到的技术很多，包括各种计算机科技、人工智能技术、传感器技术、云端通讯技术等，是一种比较系统的技术应用。其中每一项技术都可能很复杂，而智能车企很难掌握所有的硬件技术及智能技术，因此智能汽车技术需要要通过产业链的通力合作来实现技术补充。

你好，朋友，智联网汽车，简单来说就是无人驾驶自动化汽车运营，开始要学习无人车的运行原理。个人认为难就难在这是新科技，随着5G时代的到来，各方面的数据还不能稳定，刚吃螃蟹的人肯定是难的。智能网联汽车主要学习:电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。智能网联是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个智能管理系统而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时准确高效的综合交通运输管理系统。2020年智能网联、汽车智能驾驶、自动驾驶势必成为带动汽车相关产业快速发展，成为新的经济增长点。希望我提供的信息能给朋友你带来一点点参考价值，祝你一切顺利。

长沙汽车职业技术学院是一所全日制公办普通高等学校，坐落在历史文化名城长沙，前身为成立于 1956 年的湖南省交通学校，2001 年 8 月，经湖南省人民政府批准，独立升格为长沙汽车职业技术学院。学院占地130亩，建筑面积11万余平方米，学院总资产近1亿元，实训教学设备2500余万元，建有汽车检测与维修、汽车综合实训、模具、数控、车工、钳工、焊接7个具有鲜明技工教育特色的教、学、做、检四位一体的综合技术中心，设有汽车电路、汽车装调、智能楼宇、自动化技术、数控技术、仿真编程、模具拆装和测绘、电子技术、电子产品装调、机床电器、网络工程、动漫设计、电算会计、餐饮、茶艺、客服等22个实训室，学院实习工厂是长沙市规模最大的校内学生实习基地，可容纳3000余人同时实习。

简单一点说，智能汽车难在数据处理计算上，我们也可以理解为AI计算上。至于我们说的传感器硬件到不是很复杂。还有就是行业通信标准，要想实现不同品牌之间的汽车通信，就需要一个统一的标准，这个其实也不难，难于各汽车厂家是否可以合作。

智能汽车技术难在哪里