從前人們認為“無人駕駛 ”、“機器駕駛員解放人類駕駛員”這樣的概念還遙不可及，然而英特爾正在讓這樣的構想落地。

節省開車時間

無人駕駛時代到來，人們不僅憧憬著解放雙手、釋放巨大經濟潛能，還在討論著人類是否應該完全信任機器。這無疑凸顯了乘客和無人駕駛汽車之間不可忽視的重要關系。

在乘客真正信任一輛無人駕駛汽車之前，他們必須對自己與車輛交互的基本方式充滿信心。英特爾正在研究不同的人機界面和技術并為其開發原型，以幫助OEM和一級供應商來解決這些信任問題。英特爾GO平臺的人機界面（HMI：Human Machine Interface），可以適應不同乘客的喜好，并且進行安全的變道，同時創建一系列新的交通警告以監控駕駛員、乘客和行人的安全，幫助乘客建立信任，從“司機”完全變成“乘客”。這即是解放雙手的第一步，也是無人駕駛發展必須實時更新升級的關鍵技術。

英特爾對乘客與無人駕駛汽車之間信任的研究著眼于駕馭和管理數據的方式，同時關注如何用將最重要的信息用最高效、簡潔的方式傳達給乘客，從而讓乘客感到安全、放心，對車輛盡在掌控。

節省查詢路線時間

隨著自動駕駛時代的來臨，司機不再需要集中精力用雙眼來看路，面對緊急情況，也不需要立馬經由大腦進行判斷并做出決策。“機器駕駛員”則會把采集到的海量數據，實時匯入、更新到高精地圖中，再通過大數據和機器學習來做出判斷。因此，高精地圖可以將一切路況盡收“眼”底，并告訴車輛具體位置和周圍的環境如何，接下來要如何規劃路線駛向目的地。

高精地圖對于無人駕駛車輛的導航、定位、路徑規劃與控制至關重要，直接影響了車輛行駛的效率與安全程度。由英特爾與HERE共同研發的高精地圖正是無人駕駛車輛實時洞察路況、及時做出決策的關鍵所在。

節省判斷反應時間

未來，一輛無人駕駛汽車在90分鐘之內就會產生4TB的數據量，這些數據可以幫助汽車了解周圍環境，讓車輛可以安全行駛在復雜的道路上。如果沒有車內人工智能利用機器視覺和深度學習實時對數據加以分析，無人駕駛汽車就很難輕松上路。但這類人工智能負載通常需要消耗非常多的電力，并且難以在車內有限的功率下運行。因此，如果能用更低功耗來支撐更強大的計算，就會更有效地利用人工智能幫助汽車做決策。

英特爾研發基于OpenCL*的DLA (Deep Learning Accelerator) 就可以有效解決這一難題，為功耗減負、為計算加碼。在無人駕駛領域，英特爾采用了混合架構，其中包括CPU、FPGA以及未來Mobileye專用的視覺芯片與視覺計算等方式，充分發揮每個芯片的特點來保證計算效果，從而在開放混合的平臺上保證人工智能在無人駕駛上的實現，同時保證了性能、功耗已經工程化的統一。

如果想用一雙“隱形的手”轉動無人駕駛車輛的方向盤，以上三個技術是必不可少的。它們幫助人們建立對無人駕駛車輛強烈的信任感，從而解放雙手，節省時間。