未来汽车中的AI技术将以多种方式呈现。高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车依赖于处理来自传感器的大量数据，无论是来自摄像头的计算机视觉、雷达、激光雷达、热成像，还是很可能是两者的组合。这将需要一个高性能且强大的汽车网络数据骨干，以确保这些数据在车辆周围的高效传输。
然而，还需要车内外的广泛连接来提高安全性和车内娱乐。这将需要5G通信的广泛可用性，目前正在全球范围内推广。有人估计，自动驾驶汽车每小时将向云端发送多达25GB的数据。然而，采取完全相反的策略，其他公司正在寻求构建无需持续连接互联网的自动驾驶汽车，以减少被黑客攻击的可能性。
然而，大多数智能系统将依赖于车辆连接。这将使**车对基础设施（V2I）和车对车（V2V）**等技术发挥巨大作用。
安全连接
通过车对基础设施，城市本身变得智能——交通信号灯、路灯柱和天桥等帮助创建”智能道路”。我们都曾在高速公路上行驶，经过一个出口匝道并转过弯道，却发现自己遇到了巨大的交通堵塞。目前的导航系统需要将众包数据输入卫星导航应用程序，但这些在自动驾驶汽车的世界中是不够的。数据必须从应用程序中解锁并发送到更广泛的系统，以便所有汽车都能了解情况并采取适当的行动，无论是驾驶员还是汽车本身。
在芬兰的一个例子中，V2X系统会在行人过马路时提醒接近的车辆，从而提高安全性。
俗话说分享就是关爱，车对车（V2V）通信在云端的支持下，将使汽车能够直接相互通信，提供关于前方环境的警告，例如静止的汽车，这样它们就不必仅仅依赖自己的传感器。例如，一辆堵在路上的汽车可能被50米外的汽车发现，但如果这些信息被识别并共享，其他汽车可以更早地知道它。
这都是AI处理，通过连接解决方案得到增强。这些小改进将有助于减少道路上的事故和死亡人数，使我们所有人受益，并大大减轻处理这些事故的经济负担。
汽车当然也会依赖外部连接系统进行空中更新（OTA），就像我们习惯使用智能手机一样。
总结
AI可以通过外部车辆连接、空中更新以及AI模型的更新来增强。在车辆内部，AI需要确保它接收到的信息是完整的，如果有任何东西发生故障或停止工作，AI能够意识到并相应地做出调整。这一切都需要车辆内可靠且安全的汽车网络才能正常运行，需要强大的计算能力和先进的AI设计。
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