）技术因其有助于联网汽车相互通报其位置与状况、发出交叉路口迎面而来的交通警告以及提供一系列旨在遏制事故的其他功能而备受赞誉。

  以上图为例，车辆A、B、C三辆车在车道2快速行驶，车辆A的司机猛地发现前面黑咕隆咚很大的一块东西，可能是石头，也有一定的可能是故障车辆，于是，下意识就想着向左或向右变换车道，但是通过后视镜发现车道1和车道3上都有车快速行驶过来，于是只能紧急踩刹车。这样一个时间段，大货车B的司机发现车辆A的刹车灯亮了，因为车辆A的司机踩了刹车，于是，第一时间大货车B的司机也踩刹车了，但是车辆C的视野被大货车挡住了，没看到车辆A的刹车灯，等车辆C的司机反应过来，已经慢了半拍，来不及踩刹车了，结果肯定是追尾。在这种情况下即便A、B、C三辆汽车都有很好的传感器，有ADAS系统，但车辆C还是被车辆B挡住了，还是避免不了C与B的相撞。

  解决这一问题就需要V2V技术，车辆之间需要传递信息给彼此。假设车辆A、B、C互相之间都已经实现了联网。虽然车辆C的司机视野被前面的大货车B挡住了，但好在A、B、C三车之间互相联网，通过V2V，车辆C在车辆A紧急制动时就已经收到车辆A紧急制动的消息，提前减速，避免了碰撞。功能，将归结为连接性，并将这一些信息从所有这些车辆传递给彼此。

  有V2V技术，其中卡车或任何汽车可以从其他车辆的摄像头，雷达和激光雷达中获益。如果有可能，它可能会提供一种解决办法来检测未连接的事物。想象一下，一条小狗咆哮着进入交通 - 如果只有一辆车看到了动物，那么所有人都会意识到它的存在。

  对于高速公路上行驶的车辆，若能提前30秒看到车辆前方300米以外的情况，那么很大程度上会减少交通事故。

  高速公路是大多数交通拥堵的源头，在不远的将来，无人驾驶和联网技术的结合可以消除这种麻烦。当与传感器数据和信息共享相结合时，高速公路上就会出现车队跟驰的现象。车队跟驰是指当车辆在无法超车的单一车道上列队行驶，或交通流的密度很大时，车辆之间的间距较小，车队中任一辆车的车速都受前车速度的制约，这样的一种情况就叫车队跟驰。如果车队中的车辆都安装了车载终端，车辆之间可实现自组网，车辆之间就可以通信，后车根据前车的行车速度动态调整车速。

  AI（人工智能）技术经常被宣传为使无人驾驶汽车和其他自动化技术变为现实的关键之一。从理论上讲，它将允许机器人自己思考并处理过多的复杂情况。无人驾驶空间中的所有东西都属于机器学习的范畴，机器正在学习它所看到的各种值的数学表示，并且这些值来自传感器。摄像机是彩色的，机器正在学习某些模式的各种颜色代码，并将这些功能关联起来，接着进行某种动作或操作。“

  事实证明，在试验路段和其他受限位置测试的数据对汽车制造商和科技初创企业起到一定的帮助，特别是当他们努力完善各种无人驾驶汽车的功能和概念时。尽管这些测试数据可能在开始时有效，但仅靠测试数据将永远不足以推进无人驾驶汽车的发展。

  可能最初的测试是有益的，毕竟这是一个安全封闭道路的环境。收集真实世界的数据其实就是要学习人类是如何驾驶汽车的，无论他们的驾驶行为是好是坏。这样就可以为车辆本身提取出良好的驾驶性能，并提取出不良的驾驶性能，以了解其他人的表现，这为系统提供了关于期望值的更多洞察。

  “我敢放开方向盘，把生命托付无人驾驶汽车吗？”这或许是每个司机的疑问。因此，无人驾驶车辆上路之前假如没有数亿公里的测试，那么至少也得有数百万公里的测试。因此，在真实的道路上进行无人驾驶体验是绝对必要的。

  小车，能进入这方面领域，最关键的还是很钟爱这一个mBot机器人，我测试完后可以

  技术还没有成熟，只有少数的实验累积之前，不应该投入商用，不能拿民众生命开玩笑。也有部分网友认为，现在

  需要海量数据，需要对每个城市道路交互与通行情况有充分地认知过程。还需要在感应器、大数据、机器学习、计算机视觉和

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