走在街上，你可能已经注意到一些没有司机的测试车辆在缓慢行驶。这些车能自己变道、刹车、识别红绿灯，背后靠的不是遥控，而是深度学习技术。
什么是深度学习
简单说，深度学习是让机器从大量数据中“学会”做判断的一种方法。就像人通过看几千张猫的照片认出猫一样，汽车也能通过看无数小时的路况视频，学会识别行人、车辆和交通标志。
自动驾驶怎么“看”世界
车上装着摄像头、雷达和激光传感器，实时采集周围信息。摄像头拍的画面交给神经网络处理。比如一个卷积神经网络（CNN）可以检测画面中是否有行人：
model = Sequential()<br>model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(224, 224, 3)))<br>model.add(MaxPooling2D((2, 2)))<br>model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))<br>model.add(Flatten())<br>model.add(Dense(64, activation="relu"))<br>model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))这段代码训练模型区分图像里有没有人。训练完成后，哪怕天黑或下雨，系统也能较准确地发现前方有行人横穿马路。
预测行为比识别更难
光知道“那里有辆车”还不够，还得猜它下一步会干嘛。这时候会用到循环神经网络（RNN）或Transformer结构，分析目标过去几秒的移动轨迹，预判是否要变道或急刹。这就像你在骑电动车时，会下意识观察旁边那辆自行车是不是要突然拐弯。
现实挑战不少
模型在实验室表现很好，但真实路况复杂得多。比如一个被风吹起的塑料袋，系统得判断它是无害飘过，还是可能被卷进车底造成危险。再比如施工路段临时改道，没有清晰标线，人类司机凭经验能走，AI却容易卡住。
目前多数自动驾驶系统仍需大量路测数据持续优化。每辆车跑过的里程都在反哺模型升级，类似一群人不断分享驾驶经验，集体进步。
离完全无人还有一段路
现阶段L2-L3级别的辅助驾驶已经普及，比如自动跟车、车道保持。这些功能背后都有深度学习支撑。但要做到全场景无人干预，还需要解决极端情况（corner cases）的处理能力。毕竟没人希望自己的车因为没见过路边跳舞的大妈而急停。
技术在一步步靠近理想状态。也许再过几年，你叫的网约车不再有司机，而你可以在后座安心打印刚扫描完的合同文件——前提是车载系统足够靠谱。