科技浪潮風起雲湧，給人們生產和生活帶來的影響體現在方方面面。作為廣受關注的前沿技術之一，自動駕駛在投入規模化應用之前還面臨諸多挑戰。跨過「深度學習算法」這一關，已成為了擺在業內人士面前的突出問題。
自動駕駛作為一種高度模仿人類駕駛的技術，實現無人駕駛分為感知、理解、決策和執行四個層次，由ECU、執行器和各類傳感器來實現。智能技術在理解層和決策層中賦能自動駕駛，擔任著「大腦」角色。在諸多技術之中，深度學習算法十分關鍵，已被多國研究人員視為科技研發的重中之重。
在布局深度學習算法方面，一些企業已經積極行動起來。例如，谷歌已經將深度學習算法應用於語音識別和圖像識別，亞馬遜和Netflix則利用深度學習算法來了解用戶的行為習慣。此外，一些汽車製造商也將布局重點放在了車載晶片、深度學習算法上。
日前，特斯拉公布了名為「自動駕駛數據管道和深度學習系統(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)」的專利，專注於優化圖像處理，使其自動駕駛系統更高效。
據悉，該系統將使用車載傳感器或攝像頭捕捉圖像，例如攝像頭傳感器、高動態範圍攝像頭、雷達傳感器或超聲波傳感器。之後，高通或低通濾波器將圖像分解。最終，一系列處理器將破譯圖像的含義。
機器學習與深度學習這一對概念，常常被人們同時提起。機器學習是人工智慧的子領域，也是人工智慧的核心。而深度學習則屬於機器學習的子類，它主要應用於人臉技術、語義分析、文字識別、智能監控等領域。目前在智能硬體、交通、教育、醫療等行業，機器學習正得到快速布局。
一般來說，深度學習算法需要大量時間進行訓練。這是因為該算法包含有很多參數，因此訓練它們需要比平時更久的時間。深度學習網絡相當於是人的大腦，對安裝在車前的攝像頭的圖像進行採集，並通過卷積神經網絡來提出圖像的特徵，通過模型計算來得出幾個輸出量，比如剎車、加速、減速、方向盤的角度等信息。
基於深度學習算法所展開的各類研究，其目的是將車輛、路況等各種數據信息納入統一的管理系統中，提升行車的安全性。不過，深度學習方法雖然有效，但離真正意義上的大腦智能還是有很大差距的。直觀來講，很重要的一點是深度學習算法較為依賴數據，推理能力是有限的，但人腦不需要看大量的樣本就可以對事物進行準確區分。
由此可以看出，深度學習和人腦工作方式並沒有那麼相似，也不是直接借鑑。而自動駕駛的實現，需要車輛遇險自動避讓、便捷行程路線規劃等系統綜合作用。與駕駛員自主決定行車方案相比，自動駕駛較多的會運用到深度學習算法、物聯網傳感等技術。
自動駕駛車能在路上跑，離不開晶片、雷射雷達和深度學習算法。在過去的十年里，自動駕駛汽車技術取得了越來越快的進步，主要得益於深度學習和人工智慧領域的進步。今後，在多方推動下，自動駕駛技術將取得更多新成果。
舒適地坐在車裡、悠閒地聽著音樂、愜意地欣賞著窗外的風景，是很多人腦海中曾經浮現過的關於自動駕駛的美好畫面。也許隨著技術的不斷成熟和法律法規的逐步完善，高度穩定的自動駕駛行車系統終將投入應用。而關於自動駕駛的諸多美好暢想，將從夢想轉變為現實。