【摘要】：人工智能技术简单来讲可以拆分成算力、算法、数据三大组成部分，提升AI对于自动驾驶的赋能需要从以上三方面展开，下面以自动驾驶技术领军者特斯拉为例：1.算力部分特斯拉已成功开发自动驾驶专用人工智能芯片，该芯片搭载双系统能完全自动操控电脑，其具有的八位元和加速器用于点击计算，可以满足自动驾驶的算力要求。
L5级别的完全自动驾驶虽然不存在底层逻辑的挑战，但不断出现的长尾问题将制约技术的成熟应用。现实的驾驶行为面临着纷繁复杂的场景，需要对各种随机出现的扰动做出快速准确的响应，目前的技术可以处理大多数场景，但无法很好地应对一些发生概率小且复杂的情况，而这些只有靠系统不断地在现实场景中进行训练才能解决，任何模拟都是现实世界复杂性的子集，而系统必须认知与熟悉现实的复杂。
人工智能技术简单来讲可以拆分成算力、算法、数据三大组成部分，提升AI对于自动驾驶的赋能需要从以上三方面展开，下面以自动驾驶技术领军者特斯拉为例：
1.算力部分
特斯拉已成功开发自动驾驶专用人工智能芯片，该芯片搭载双系统能完全自动操控电脑，其具有的八位元和加速器用于点击计算，可以满足自动驾驶的算力要求。
2.算法部分(www.xing528.com)
特斯拉拥有着世界上最出色的自动驾驶算法，此外还开发了特斯拉训练系统，以改善对人工智能系统的训练。
3.数据部分
数据是实现L5级别自动驾驶的最大阻碍，目前特斯拉在全球已经交付超过100万辆电动车，每天、每个地点、每辆车、每一个传感器、每一个“事件”均是数据点，特斯拉拥有着世界上最庞大的自动驾驶数据集，但仍然无法妥善处理随机出现的长尾场景，只有通过不断采样现实中的复杂情形，持续优化算法，才能逐步逼近最终形态的自动驾驶。
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