智能時(shí)代，算法無時(shí)無刻都在影響著我們的生活。而智己汽車?yán)萌斯ぶ悄艹?jí)算法，將智能駕駛的步伐又向前推了一大步。

在前不久剛結(jié)束的成都車展上，智己汽車首次對(duì)外公布了一段“全場(chǎng)景智能駕駛挑戰(zhàn)蓉城晚高峰”的視頻，視頻中，智己汽車IM AD智能駕駛系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜路況時(shí)，臨危不亂、運(yùn)籌帷幄，向我們展示了其智能駕駛的強(qiáng)大，在行業(yè)內(nèi)引發(fā)了不小的討論。大家驚嘆于智己汽車IM AD智能駕駛系統(tǒng)的驚艷表現(xiàn)，同時(shí)也有很多人開始思考其智駕背后人工智能超級(jí)算法的強(qiáng)大。

面對(duì)復(fù)雜、擁堵，前車甚至出現(xiàn)了壓線行駛的違規(guī)情況，智己汽車IM AD智能駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確判斷，通過快速的決策將優(yōu)先級(jí)排序后先緩慢減速讓行行人及非機(jī)動(dòng)車，而后微調(diào)方向盤為同向來車的超車車輛讓出空間。一系列操作全程未進(jìn)行人工接管，智己汽車IM AD智能駕駛系統(tǒng)憑借人工智能超級(jí)算法展現(xiàn)了完全貼合人類駕駛的執(zhí)行邏輯。

關(guān)于人工智能超級(jí)算法，我們先來了解下幾個(gè)簡(jiǎn)單的概念。首先，算法是指由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的一系列獨(dú)立的指令和動(dòng)作。從初始狀態(tài)和初始輸入開始，這些指令描述了完整的計(jì)算步驟——通過一系列有限的、確切的指令，產(chǎn)生并輸出答案和數(shù)據(jù)，最終止于結(jié)束狀態(tài)。

人工智能的算法是一套利用機(jī)器智能解決問題的復(fù)雜手段。過去，我們給計(jì)算機(jī)下達(dá)規(guī)則式的指令來解決問題；現(xiàn)在，我們只要告訴計(jì)算機(jī)想解決的問題，它就可以自行選擇算法來解決問題——這便是人工智能帶來的根本性變革。

　　人工智能最重要的是學(xué)習(xí)能力，即根據(jù)機(jī)器以往的經(jīng)驗(yàn)來不斷優(yōu)化算法。第一次人工智能的浪潮始于上世紀(jì)70年代，當(dāng)時(shí)的人工智能算法采用的是符號(hào)邏輯推理規(guī)則，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)表征。由于缺乏自我學(xué)習(xí)能力，彼時(shí)的人工智能無法解決新領(lǐng)域中出現(xiàn)的問題。第二代人工智能雖然在學(xué)習(xí)和感知能力上表現(xiàn)更佳，但由于當(dāng)時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不具備大量吸收訓(xùn)練數(shù)據(jù)的能力，與人類的水平仍有很大差距。

　　大約在10年前，深層與結(jié)構(gòu)化機(jī)器學(xué)習(xí)，或稱為深度學(xué)習(xí)的新范式，讓人工智能算法的智能程度越來越高。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法讓電腦學(xué)習(xí)的“知識(shí)”，要由人來設(shè)計(jì)并輸入，因?yàn)樾枰莆沾罅康膶I(yè)知識(shí)，導(dǎo)致特征工程成為機(jī)器學(xué)習(xí)的瓶頸。深度學(xué)習(xí)打破了這一瓶頸，通過多層結(jié)構(gòu)算法，機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)集的“特征”進(jìn)行篩選和提取，通過反復(fù)訓(xùn)練，最終獲得了提取抽象概念的能力。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，計(jì)算機(jī)視覺和聽覺等讓人工智能技術(shù)再次迎來發(fā)展的拐點(diǎn)，計(jì)算機(jī)的算法也越來越精進(jìn)。如今，智己汽車采用人工智能超級(jí)算法，讓智能汽車擁有了“人”的學(xué)習(xí)能力，通過深度學(xué)習(xí)，人工智能可以達(dá)到近似或超過人類的識(shí)別精度，為智能駕駛提供了無限可能和想象。

在人工智能時(shí)代，智己汽車?yán)萌斯ぶ悄艹?jí)算法，深入洞察用戶駕駛習(xí)慣、偏好，讓智能駕駛無限接近“人”，這既是科技的進(jìn)步，更是品牌服務(wù)用戶意識(shí)的進(jìn)步，值得更多的品牌思考和借鑒。

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