人工智能的出现，使得图像的输入与输出之间通过深度学习等方法进行特征描述，因此不再需要完全依赖人类专家设计特征，特征本身也可以跟学习器一起进行联合优化

深度学习的特殊优势，即将非结构化的图像数据进行统计和分析，依靠图像语义分割，将大量的数据抽象和形式化，通过计算机可理解的简单概念构建复杂概念，使得其在自动驾驶感知领域取得了广泛的应用。

随着人工智能的发展，模型的泛化能力不断增强，特征提取不仅能够应用于感知，同样能够将类似方法应用于决策技术

在复杂场景下，人工智能尊法自动提取更多的特征，尽可能多的自动学习人类司机的经验，提升算法“拟人化”程度。

自动驾驶决策任务同样具有自己的特征，人工智能方法的引入对自动驾驶决策任务的提升具有潜在优势。

来源：红旗新能源

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