自動駕駛，被認為是人工智慧領域中最難以落地的技術之一，自誕生以來就對人類充滿著吸引力，發展自動駕駛也成為全球共識。如果問自動駕駛最大的挑戰是什麼？可能會有人說是“量產”或“法律法規”等等。這些都沒有錯，但或許一個更接近本質的答案是“安全性”。
而不斷改進自動駕駛演算法是工程師們保證安全性最重要和最有效的方式之一。今天的工程師，已經無法僅透過掌握一些經典的程式設計方法，來寫出優秀的程式碼；也難以透過理解幾條不變的規律，工作一輩子。一個通用規律就能解決一切問題的時代，一去不復返了。可以說，不斷地學習和改進自動駕駛技術，是每個自動駕駛工程師的必修課。
作為自動駕駛領域的深度參與者，我們希望盡一份力，和你分享自動駕駛的知識和實戰經驗，歡迎各位來到嬴徹大課堂！
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敲黑板 劃重點
軟：自動駕駛軟體平臺包含演算法軟體、系統軟體和模擬軟體。其中演算法軟體又有感知演算法、定位與地圖演算法、規劃演算法、控制演算法四個部分。
硬：自動駕駛硬體不是一般的電腦就可以勝任的，它需要具有強大的算力、較低的功耗、可控的成本、可靠的質量，還要有足夠的產能。要求嚴苛，缺一不可。
車：自動駕駛車輛畢竟還是一臺車，所以車規級量產的自動駕駛平臺的開發必須結合汽車行業過百年的生產經驗。整車的研發需要遵循嚴格的流程和規章制度，使得最終產品可以滿足人們對安全性、可靠性、燃油經濟性和舒適性等效能的要求。
雲：自動駕駛雲端的重要性體現在車隊級的自動駕駛平臺上。因為當車隊形成規模後，資料量龐大，必須要有一個強大的雲平臺來完成所有計算和操作的自動執行。