作者：禅与计算机程序设计艺术
随着智能手机、平板电脑等移动终端设备的广泛普及，智能汽车也越来越受到关注。作为一款能够带来人性化的交通工具，智能车的研发一直是一个热门话题。近年来，随着智能车的不断涌现，相关的新闻报道也层出不穷。相信不少读者对智能车的研发都有所耳闻，也有不少厂商在开发自己的智能汽车产品。
作为智能汽车行业的一支重要力量，人工智能（AI）是一种用来做任务决策分析的高级技术，可以帮助汽车更加智能地理解环境、识别对象和判断行为。目前，大部分的智能汽车系统都是基于传感器采集的数据进行决策分析，而基于云端实现的“汽车+云”模式则使得汽车的整体系统架构更加复杂、功能丰富。本文将通过图文并茂的方式，从整体架构的角度，介绍智能车辆的人工智能系统架构设计与实现的一些经验。
2.基本概念术语说明
2.1智能车辆的定义和特征
一般来说，智能汽车系统由硬件部件、控制系统、传感系统、信息处理系统、导航系统、安全系统等组成，其系统架构可以分为模糊集成、精密集成、分布式三种类型。模糊集成型系统中，车辆主动探测周围环境，利用遥感、雷达等传感器对障碍物进行识别，并依据障碍物距离和相对位置的大小，进行反馈控制，完成自动驾驶任务。精密集成型系统又称为感知导航系统（PNAS），包括导航、地图、控制、信息传输和存储模块。它主要完成车辆的位置估计、地图构建、路径规划、车辆运动控制和信息交互。分布式系统中，各个子系统之间通过网络通信连接，形成完整的车辆系统。
特别地，“智能”的定义还包括可穿戴式的个人助理机器人，以及具备自学习能力的自动驾驶系统。另外，智能汽车还有很多其他的特性，如按需充电、无限续航、长时间驻车、超级智能电池等等。这些特性虽然