汽车行业在其发展历程中已经走过了很长时间的一段路。现在，制造自动驾驶汽车和自动驾驶汽车的技术已经不再只出现在科幻小说里，现实世界也已在逐渐应用。假如把未来世界想象成一个类似太空时代充满飞行器的世界，然后每架飞行器都能够以精心策划的精准方式自由地穿越地球，我承认这种假设真的很诱人，令人心神向往。不过我唯一不希望发生的是，未来的人们都要被迫穿上电影里那样的闪亮的银色连身裤－－不知道是谁想到的这个主意。
当然，现实世界中的实际情况肯定会复杂很多。同样，对于未来自动驾驶车辆的开发者来说，他们所面临的技术环境也会很复杂，尤其是在概念验证阶段。除了独特和苛刻的开发环境外，工程师们还面临着各种各样的关于定制的预置和云应用软件方面的难题－－所有这些应用软件都必须实时地相互通信，这项任务需要一个高度自治的工业物联网（iiot）系统来实现。
司机们，发动引擎吧！
目前，有很多汽车制造商都在积极参与自动驾驶汽车（av，automonous vehicle）的项目中。随着开发人员逐渐进入概念验证阶段，他们多多少少都会在实践过程中遇到一些突发障碍。
首先，自动驾驶汽车的系统必须能够做三件主要的事情： 感知环境、处理有关环境的数据以及根据环境信息采取行动。从本质上讲，这就是一个循环，需要一遍又一遍地重复。但是这一过程中生成的数据量和处理这些数据所要求的速度很快就会变得令人难以承受。
自动驾驶汽车开发遭遇的共同挑战
我们需要把上面的问题逐步拆解来看。当我们观察一辆自动驾驶汽车时，它必须有一个可以观察环境的传感器套件（其中既包括简单的驾驶员辅助技术，也包括较为复杂的高度自动或完全自动的车辆系统）。环境传感器套件能够决定数据保真度的高低，还能决定从激光雷达传感器、雷达传感器、驱动器和其他输入点中收集到多少数据。我们称之为传感器融合或者数据融合，因为它只有在所有这些组件都能够彼此互相共享数据并且对结论的准确性达成一致结论时才能真正发挥作用。
接下来我们需要思考，系统在哪些场景必须使用人工智能（ai）来解决问题。例如：我该如何处理这些信息？ 我要左转吗？我要直走吗？ 我要右转吗？ 环境中发生了什么？
除此之外，该系统还需要分析不同的瞬态因素。例如，迎面而来的是人，还是自行车，还是汽车？然后根据不同的情况做出决策和应对计划。当然，当汽车根据环境采取了行动之后，反过来也会改变环境，因此，整个循环又会重新开始。

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