到了。但，如何在诸多的交通参与者做着合规或者不合规的交通行为的时候做出精准的判断和操控绝对是一个先进技术无解的问题。要不然，很多车企路试，甚至是号称复杂路况路试都还要找一条大道，而且要封闭呢！
韩萱遇到识别和判断上的问题一点儿也不奇怪。识别和判断可谓是自动驾驶里边最复杂的问题了——后续的行为和操作，比如汽车是走还是停是变道还是刹车都是要靠之前的识别和判断作为依据的。行为操作虽然是最终的结果，但整个流程的核心和大脑绝对是识别和判断！
章洋心里也大概有了初步的解决方案。现在的技术无法处理这类问题，无非是两方面原因，一方面就是处理器的性能的确不够强大、所谓人工智能也是宛如智障的存在，根本起不了多大的作用。另一方面，那就是通信的问题了，通信的延迟和不稳定注定了自动驾驶的分析和处理不能依靠网络和服务器——任何交通行为和状况发生的时间可能就是一瞬间，通信延迟和故障绝对是致命的！
这些问题对于章洋来说显然是不存在的。他完全可以让车载处理器只负责信号和影像的采集，后续的判断和处理交给服务中心去解决。即便是这样，后续的识别和判断依然不简单。算法也是需要经过不断地验证和改善的。
这其实就是机器学习的本质——必须让算法经历过所有的情况，然后学习经验充实自己！根据这些经验形成自己的判断和执行力，这个时候自动驾驶才算真正成型——无数老司机的临场经验加上
第131章 自动驾驶的难题(3/5)