人工智能是由机器展示出来的人类智能，自20世纪50年代就有了，但直到最近，我们还没有足够的数据来训练机器或计算能力来处理这些数据。英伟达提供了价格合理的算力，他们用可编程的GPU改变了游戏规则，可以同时处理大量数据。人工智能和深度学习是无人驾驶的关键技术，我们可以在今天的道路上发现它在物体和图像识别和避碰方面的特点。

Waymo于2009年启动了谷歌自动驾驶汽车项目，现在已经准备好进入下一阶段。从现在开始，Waymo的全自动驾驶技术——目前道路上最先进的自动驾驶技术——将在无人驾驶的情况下在公共道路上试驾。很快，公众就可以在日常生活中使用这些交通工具了。经过8年多的测试和开发，我们已经准备好解锁全自动驾驶技术的潜力，让每个人出行都更容易、更安全。

DASy是一个具有高带宽、计算能力和内存的重要组件。为了满足高安全性和稳定性的要求，车载计算机收集并融合了多种技术（如雷达、视频、激光雷达、超声和高度复杂的功能算法)，创建出一个非常精确的360°环境模型，并以高度复杂的功能算法计算出安全动态的车辆行为——即使速度较快。该控制器体积小，功耗适中。

该视频介绍了跟踪多个对象时出现的两个常见问题：数据关联和跟踪维护。我们介绍了解决这些问题的几种方法，并提供了解决所有多对象跟踪问题的一般方法。我们介绍了数据关联算法，例如全局最近邻（GNN）和联合概率数据关联（JPDA），并介绍了删除和创建轨道的标准。我们还将谈论门控筛选机制，以免浪费计算资源。在视频的结尾，我们展示了一个GNN和JPDA算法在两个紧邻的对象上运行的示例。

Mobileye是一家以色列科技公司，致力于开发自动驾驶技术。放眼谷歌，Cruise，百度，特斯拉，丰田，Aurora，无人驾驶技术的竞争领域是如此广阔，每个公司都希望捧走世界上第一辆全功能自动驾驶汽车大赛的奖杯。在本视频中，我们探讨了英特尔Mobileye这位出其不意的赢家。

在未来，高度自动化的车辆将越来越多地出现在道路上。实现这一目标的一个重要前提是精确定位。这意味着车辆必须始终将自己当前位置的误差控制在几厘米之内，并且绝对可靠。

智能汽车的终极模样是什么？关于这个问题，漫威早就给出了答案。未来的汽车将会搭载一个“私人助理”，拥有高度拟人化的智能交互系统，只要你用交谈式的语言说出命令，TA就可以迅速领会并协助你解决问题，像钢铁侠的“贾维斯”一样聪明伶俐。BMW智能个人助理，就好似这样一位隐形的得力助手，是既懂车又懂你的最佳副驾驶。面对这位“助理”，用户只需说出“你好，宝马”便能与它交流。

本视频概述了什么是传感器融合及其在自主系统设计中的应用。视频中还谈及了一些场景，这些场景介绍了实现传感器融合的各种不同方式。传感器融合是确认定位、位置以及检测和物体跟踪的关键部分。我们将证明传感器融合不仅仅是一个卡尔曼滤波器。它是一整套算法，可以融合来自多个源的数据以更好地估计系统状态。传感器融合的四个主要好处是可以提高测量质量，可靠性和覆盖范围，并能够估算未直接测量的状态。传感器融合在完全不同类型的自主系统中具有如此广泛的吸引力这一事实使它成为一个有趣而又有意义的学习主题。