1、人工智能

AVS，也被称为自动驾驶汽车或无人驾驶汽车，在很大程度上依赖于复杂的人工智能来行驶在复杂的道路上，并安全地将乘客从一个地点运送到另一个地点。这个人工智能还必须学习并遵守当地的交通法规，并执行其他只有人类驾驶员才能执行的复杂操作。AVS不断地学习如何更好地驾驶，而且随着它们在路上的时间越来越多，它们的表现只会越来越好。单个车辆所学的知识可以复制到其他车辆上，从而提高整个车队的效率。

2、云

这种持续学习的关键是云，大量的训练数据被实时保存并继续积累。可以存储在云中的真实驾驶示例越多，系统就越能更好地训练自动驾驶汽车在公共道路上行驶。机器学习模型和深度神经网络在云中分析这些数据，并改进训练模型，使自动驾驶在边缘进行。自动车辆制造商可以集中分析位于其所有车辆中物联网传感器收集的汇总数据，并利用由此产生的见解改善驾驶体验。

3、边缘计算

尽管这里探索的所有融合技术对自动驾驶汽车的成功至关重要，但也许没有哪一种技术比边缘计算更为关键。当外出时，就像人类驾驶员一样，自动驾驶汽车必须在瞬间做出决定，以确保乘客的安全并避免事故。在纯云场景中，这一决策根本不可能实现。想象一下，一辆汽车试图将实时数据传输到云端，并等待左转或停车的决定，尤其是在移动网络有限或没有移动网络的地区。因此，自动驾驶汽车依靠边缘计算在现场进行实时决策，使其能够正常工作。

4、物联网

自动驾驶汽车是物联网的一部分，因此需要与物联网连接才能发挥作用。它们看起来可能是独立的交通工具，但自动驾驶汽车需要连接到边缘计算服务和云计算，以便实时做出决策，并将分析结果发送回其制造商，从而实现性能的持续改进。未来，更快的5G网络将进一步加强这些连接，并使包括自动驾驶在内的一系列创新变得越来越可行。

自动驾驶汽车将何时到来?

随着这四项技术的融合，我们正在接近一个自动驾驶汽车成为日常生活一部分的未来。不过，我们还需要等待时日。据《连线》报道，2018年初，一辆无人驾驶的优步汽车在亚利桑那州坦佩市撞死了一名名叫伊莱恩·汉兹伯格(Elaine Hanzberg)的女子。根据汽车工程师协会的定义，大多数目前正在测试的自动驾驶汽车在地理围栏区域内以4级熟练程度运行，而最终目标是完全自主的L5级能力。

尽管不需要任何人监督的全自动汽车在短期内不可能实现，但我们很可能会在某个时候在街道上看到它们。凭借其持续的学习能力，自动驾驶汽车有朝一日能够像任何人类驾驶员一样出色地在开阔的道路上行驶——这反过来将极大地改变我们对未来几十年交通的看法。