2016年中國無人駕駛產業報告

　　Analysys易觀分析認為，智能零配件提供方的關鍵成功要素為：

　　深度學習算法：獲取更全更多的學習樣本、優化算法模型

　　云服務平臺：增強數據安全性保障、提高非結構化及海量數據的存儲能力和響應速度

　　車聯網技術：需要國家政策支撐，全面構建頂層設計

　　系統平臺：提高新事物的響應速度、增強功能性和數據安全、提高啟動速度

　　人機交互技術：獲取更全更多的學習樣本，優化算法模型

　　⑼深度學習算法和云服務加速無人駕駛技術提升

　　深度學習是人工智能的一門學科，指通過外部信息采集，利用算法模型模擬神經網絡，讓機器不斷自我學習。

　　云服務平臺使得無人駕駛汽車在不同場景下的路測學習所得的知識能夠有效地進行復制和分享，一臺無人駕駛汽車所學的知識能快速被其他所有無人車所掌握。

　　深度學習算法和云服務技術的結合，能夠大幅推動無人駕駛技術的進步，有效縮短路測時間。

　　同時駕駛經驗數據的豐富和完善能夠有效提高無人駕駛汽車的安全性。

　　⑽V2X的車聯網技術促進無人駕駛技術的不斷完善

　　硬件：GPS、RFID、傳感器、攝像頭

　　技術：互聯網技術、計算機技術

　　效果：車輛與更多外界物體相連接，通過各項硬件裝置和技術手段，實現汽車與外界的實時互動，提高行駛安全性，增加便捷性

　　⑾人機交互技術讓人車交流更簡單自然

　　人機交互技術是指將以手勢、聲音、表情等方式傳達出的指令信息轉化為機器語言，以便完成指令任務的一項技術。

　　無人駕駛時代，人們希望通過更為簡單的語音或肢體動作進行信息交流和指令傳達，人機交互技術的不斷發展，將推動“汽車即是服務”理念的快速實現。

　　⑿內容提供方關鍵成功要素

　　Analysys易觀分析認為，智能零配件提供方的關鍵成功要素為：

　　地圖導航系統：完善高精度地圖、實時更新地圖內容

　　娛樂通信生活服務：開發基于LBS技術的深度服務，完善配套移動支付方式

　　⒀高精度地圖可降低無人駕駛汽車隊硬件的依賴