汽車行業在其發展歷程中已經走過了很長時間的一段路。現在，制造自動駕駛汽車和自動駕駛汽車的技術已經不再只出現在科幻小說里，現實世界也已在逐漸應用。假如把未來世界想象成一個類似太空時代充滿飛行器的世界，然后每架飛行器都能夠以精心策劃的精準方式自由地穿越地球，汽車線路板小編承認這種假設真的很誘人，令人心神向往。不過小編唯一不希望發生的是，未來的人們都要被迫穿上電影里那樣的閃亮的銀色連身褲——不知道是誰想到的這個主意。

　　當然，現實世界中的實際情況肯定會復雜很多。同樣，對于未來自動駕駛車輛的開發者來說，他們所面臨的技術環境也會很復雜，尤其是在概念驗證階段。除了獨特和苛刻的開發環境外，工程師們還面臨著各種各樣的關于定制的預置和云應用軟件方面的難題——所有這些應用軟件都必須實時地相互通信，這項任務需要一個高度自治的工業物聯網（IIoT）系統來實現。

司機們，發動引擎吧！

　　目前，有很多汽車制造商都在積極參與自動駕駛汽車（AV，Automonous Vehicle）的項目中。隨著開發人員逐漸進入概念驗證階段，他們多多少少都會在實踐過程中遇到一些突發障礙。

　　首先，自動駕駛汽車的系統必須能夠做三件主要的事情： 感知環境、處理有關環境的數據以及根據環境信息采取行動。從本質上講，這就是一個循環，需要一遍又一遍地重復。但是這一過程中生成的數據量和處理這些數據所要求的速度很快就會變得令人難以承受。

自動駕駛汽車開發遭遇的共同挑戰

　　我們需要把上面的問題逐步拆解來看。當我們觀察一輛自動駕駛汽車時，它必須有一個可以觀察環境的傳感器套件（其中既包括簡單的駕駛員輔助技術，也包括較為復雜的高度自動或完全自動的車輛系統）。環境傳感器套件能夠決定數據保真度的高低，還能決定從激光雷達傳感器、雷達傳感器、驅動器和其他輸入點中收集到多少數據。我們稱之為傳感器融合或者數據融合，因為它只有在所有這些組件都能夠彼此互相共享數據并且對結論的準確性達成一致結論時才能真正發揮作用。

　　接下來我們需要思考，系統在哪些場景必須使用人工智能（AI）來解決問題。例如：我該如何處理這些信息？ 我要左轉嗎？我要直走嗎？ 我要右轉嗎？ 環境中發生了什么？

　　除此之外，該系統還需要分析不同的瞬態因素。電路板廠舉個例子，例如，迎面而來的是人，還是自行車，還是汽車？然后根據不同的情況做出決策和應對計劃。當然，當汽車根據環境采取了行動之后，反過來也會改變環境，因此，整個循環又會重新開始。

　　由此可見，真正的挑戰在于高水平的互連性：系統的品質取決于捕獲并處理數據的速度和質量上。然后，當添加外部互連時（例如連接到云系統或者連接到其他系統），它們就成為互連解決方案的一部分。其結果是會構成一個包含許多組件的復雜分布式系統，所有組件都被非常緊湊地打包在一起。