V2V（車與車之間通信）技術(shù)因其有助于聯(lián)網(wǎng)汽車相互通報其位置與狀況、發(fā)出交叉路口迎面而來的交通警告以及提供一系列旨在遏制事故的其他功能而備受贊譽。

以上圖為例，車輛A、B、C三輛車在車道2快速行駛，車輛A的司機突然發(fā)現(xiàn)前面黑咕隆咚很大的一塊東西，可能是石頭，也有可能是故障車輛，于是，下意識就想著向左或向右變換車道，但是通過后視鏡發(fā)現(xiàn)車道1和車道3上都有車快速行駛過來，于是只能緊急踩剎車。這個時候，大貨車B的司機發(fā)現(xiàn)車輛A的剎車燈亮了，因為車輛A的司機踩了剎車，于是，第一時間大貨車B的司機也踩剎車了，但是車輛C的視野被大貨車擋住了，沒看到車輛A的剎車燈，等車輛C的司機反應過來，已經(jīng)慢了半拍，來不及踩剎車了，結(jié)果肯定是追尾。在這種情況下即便A、B、C三輛汽車都有很好的傳感器，有ADAS系統(tǒng)，但車輛C還是被車輛B擋住了，還是避免不了C與B的相撞。

解決這一問題就需要V2V技術(shù)，車輛之間需要傳遞信息給彼此。假設(shè)車輛A、B、C互相之間都已經(jīng)實現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)。雖然車輛C的司機視野被前面的大貨車B擋住了，但好在A、B、C三車之間互相聯(lián)網(wǎng)，通過V2V，車輛C在車輛A緊急制動時就已經(jīng)收到車輛A緊急制動的消息，提前減速，避免了碰撞。功能，將歸結(jié)為連接性，并將這些信息從所有這些車輛傳遞給彼此。

有V2V技術(shù)，其中卡車或任何汽車可以從其他車輛的攝像頭，雷達和激光雷達中獲益。如果有可能，它可能會提供一種解決方法來檢測未連接的事物。想象一下，一條小狗咆哮著進入交通 - 如果只有一輛車看到了動物，那么所有人都會意識到它的存在。

對于高速公路上行駛的車輛，如果可以提前30秒看到車輛前方300米以外的情況，那么很大程度上會減少交通事故。

統(tǒng)一駕駛

高速公路是大多數(shù)交通擁堵的源頭，在不遠的將來，自動駕駛和聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合可以消除這種麻煩。當與傳感器數(shù)據(jù)和信息共享相結(jié)合時，高速公路上就會出現(xiàn)車隊跟馳的現(xiàn)象。車隊跟馳是指當車輛在無法超車的單一車道上列隊行駛，或交通流的密度很大時，車輛之間的間距較小，車隊中任一輛車的車速都受前車速度的制約，這種情況就叫車隊跟馳。如果車隊中的車輛都安裝了車載終端，車輛之間可實現(xiàn)自組網(wǎng)，車輛之間就可以通信，后車根據(jù)前車的行車速度動態(tài)調(diào)整車速。

定義人工智能

AI（人工智能）技術(shù)經(jīng)常被宣傳為使自動駕駛汽車和其他自動化技術(shù)變?yōu)楝F(xiàn)實的關(guān)鍵之一。從理論上講，它將允許機器人自己思考并處理過多的復雜情況。自動駕駛空間中的所有東西都屬于機器學習的范疇，機器正在學習它所看到的各種值的數(shù)學表示，并且這些值來自傳感器。攝像機是彩色的，機器正在學習某些模式的各種顏色代碼，并將這些功能關(guān)聯(lián)起來，然后進行某種動作或操作?！?/p>

數(shù)億公里的測試

事實證明，在試驗路段和其他受限位置測試的數(shù)據(jù)對汽車制造商和科技初創(chuàng)企業(yè)有所幫助，特別是當他們努力完善各種自動駕駛汽車的功能和概念時。盡管這些測試數(shù)據(jù)可能在開始時有效，但僅靠測試數(shù)據(jù)將永遠不足以推進自動駕駛汽車的發(fā)展。

可能最初的測試是有益的，畢竟這是一個安全封閉道路的環(huán)境。收集真實世界的數(shù)據(jù)實際上是要學習人類是如何駕駛汽車的，無論他們的駕駛行為是好是壞。這樣就可以為車輛本身提取出良好的駕駛性能，并提取出不良的駕駛性能，以了解其他人的表現(xiàn)，這為系統(tǒng)提供了關(guān)于期望值的更多洞察。

“我敢放開方向盤，把生命托付自動駕駛汽車嗎？”這或許是每個司機的疑問。因此，自動駕駛車輛上路之前如果沒有數(shù)億公里的測試，那么至少也得有數(shù)百萬公里的測試。因此，在真實的道路上進行自動駕駛體驗是絕對必要的。

編輯：jq