2016年中国无人驾驶产业报告

　　Analysys易观分析认为，智能零配件提供方的关键成功要素为：

　　深度学习算法：获取更全更多的学习样本、优化算法模型

　　云服务平台：增强数据安全性保障、提高非结构化及海量数据的存储能力和响应速度

　　车联网技术：需要国家政策支撑，全面构建顶层设计

　　系统平台：提高新事物的响应速度、增强功能性和数据安全、提高启动速度

　　人机交互技术：获取更全更多的学习样本，优化算法模型

　　⑼深度学习算法和云服务加速无人驾驶技术提升

　　深度学习是人工智能的一门学科，指通过外部信息采集，利用算法模型模拟神经网络，让机器不断自我学习。

　　云服务平台使得无人驾驶汽车在不同场景下的路测学习所得的知识能够有效地进行复制和分享，一台无人驾驶汽车所学的知识能快速被其他所有无人车所掌握。

　　深度学习算法和云服务技术的结合，能够大幅推动无人驾驶技术的进步，有效缩短路测时间。

　　同时驾驶经验数据的丰富和完善能够有效提高无人驾驶汽车的安全性。

　　⑽V2X的车联网技术促进无人驾驶技术的不断完善

　　硬件：GPS、RFID、传感器、摄像头

　　技术：互联网技术、计算机技术

　　效果：车辆与更多外界物体相连接，通过各项硬件装置和技术手段，实现汽车与外界的实时互动，提高行驶安全性，增加便捷性

　　⑾人机交互技术让人车交流更简单自然

　　人机交互技术是指将以手势、声音、表情等方式传达出的指令信息转化为机器语言，以便完成指令任务的一项技术。

　　无人驾驶时代，人们希望通过更为简单的语音或肢体动作进行信息交流和指令传达，人机交互技术的不断发展，将推动“汽车即是服务”理念的快速实现。

　　⑿内容提供方关键成功要素

　　Analysys易观分析认为，智能零配件提供方的关键成功要素为：

　　地图导航系统：完善高精度地图、实时更新地图内容

　　娱乐通信生活服务：开发基于LBS技术的深度服务，完善配套移动支付方式

　　⒀高精度地图可降低无人驾驶汽车队硬件的依赖