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人工智能6大核心赛道深度解析（第7页）

- 工业传感器：在传感器本地嵌入AI模型，实时分析设备的振动、温度等数据，判断设备是否存在故障隐患，不需要把原始数据传到远端服务器。

- 工业机器人：机器人本地的AI模型能实时处理视觉传感器数据，实现自主避障、精准抓取。

- 自动驾驶领域：

自动驾驶汽车的端侧AI系统是核心，它需要实时处理摄像头、激光雷达等传感器的数据，做出转向、刹车、加速等决策。这个过程必须在本地快速完成，否则会导致严重后果。

- 农业领域：

智能农机上的端侧AI可以识别农作物的生长状态、病虫害情况，实时调整施肥、喷药策略；无人机上的端侧AI可以识别农田的墒情、作物分布，辅助精准农业管理。

4. 端侧AI的发展趋势

- 模型更轻、更快、更准：随着模型轻量化技术的进步，端侧AI模型的性能会不断提升，在保持小体积的同时，准确率和推理速度会越来越接近云端模型。

- 多模态融合：端侧AI会从单一的视觉或语音识别，向多模态融合发展。比如智能手表不仅能识别你的运动模式，还能结合心率、GPS等数据，给出更全面的健康和运动建议。

- 自主学习能力：未来的端侧AI可能具备一定的自主学习能力，能在本地根据用户的习惯和反馈，不断优化模型，而不需要完全依赖云端的更新。

五、自动驾驶：人工智能的“交通革命”

自动驾驶赛道的目标是**“让汽车成为不需要人类干预的智能移动空间”**，它不仅是技术的突破，更是对整个交通体系的重构。

1. 自动驾驶的技术分层：从辅助到完全自主

自动驾驶的分级（L0-L5）是理解其技术进度的关键：

- L0（无自动化）：完全由人类驾驶，车辆仅提供基本的预警功能（如安全带提醒）。

- L1（辅助驾驶）：车辆可在特定场景下辅助一项操作，如定速巡航（控制速度）或车道保持（控制方向），但人类需全程掌控。

- L2（部分自动化）：车辆可同时控制速度和方向（如自适应巡航+车道居中），但人类需保持注意力，随时准备接管。目前市场上的“高阶辅助驾驶”多处于此级别，如特斯拉的Autopilot、小鹏的XNGP。

- L3（有条件自动化）：在限定场景（如高速路、特定城市区域）下，车辆可完全自主驾驶，人类可短暂脱离监控，但需在系统请求时立即接管。目前L3车型在全球范围内落地较少，主要因法规和责任划分尚未明确。

- L4（高度自动化）：在特定区域（如封闭园区、指定城市道路）内，车辆可完全自主驾驶，人类无需接管，甚至可没有方向盘、踏板等控制装置。如Waymo的Robotaxi、百度的Apollo Go在特定区域已实现L4级运营。

- L5（完全自动化）：在所有场景下（城市道路、乡村小路、极端天气等），车辆均可自主驾驶，真正实现“无人驾驶”。这是行业的终极目标，目前仍处于研发阶段。

2. 自动驾驶的技术架构：“感知-决策-控制”铁三角