鉴于设备生成数据量的庞大，例如自动驾驶汽车每秒产生的几GB数据，云处理是不可行的。边缘计算在无人驾驶汽车等场景中内置数据解决方案，处理或预处理边缘数据，减轻云数据中心的处理压力。这不仅缓解了功耗过高、带宽不足等问题，还优化了网络通信环境。
此外5G的高传输速率和低延迟，还可以使车辆能够高效快速地与云端、厂端完成数据交互，轻松调用云端的计算能力，和厂端的感知能力。具备5G+V2X能力的自动驾驶汽车，可以进一步降低在感知、决策、执行层面做的硬件冗余，从而降低整车成本，加快量产，让消费者更早地享受自动驾驶带来的便利。
随着各类技术的发展，非结构化数据的价值被越来越重视，感知智能如语音、图像、视频、触点等也在快速发展。无人驾驶汽车、波士顿动力机器人等运用了感知智能，通过各种传感器感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。
有很多工程师和科技公司都在积极研发自动驾驶技术。自动驾驶需要依靠很多传感器和电脑来实现，并且还可能需要依靠互联网。自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-pilotingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
L4级别：高度自动驾驶，除了一些非常特殊的情况外，一般不需要人工控制，汽车可以完全自主驾驶。
开车就是这么简单，无人驾驶技术的实现其实也非常简单。 系统结构 1：强大的电脑替代人！不论用五官采集信息还是用传感器采集信息，最终所有的信息都要由大脑研判分析出结果后，才能通过肢体具象化操作。
应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别 标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。行人识别，如下图。适用：图像 应用：人脸识别，物品识别 区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。
对文本数据进行命名实体识别、依存句法分析、篇章分析、情感分析等标注，用于机器翻译、知识图谱构建等NLPAI任务的数据集。对3D点云数据进行目标检测、实例分割、语义分割等标注，用于无人驾驶、机器人控制等3D视觉AI任务的数据集。
标注员是做使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注的工作的。3D标注员的工作内容：AI智能，无人驾驶等数据标注；标注采集回来的数据，对道路上的车辆及行人等进行标注。
1、美国汽车工程师学会（SAE）制定了六级无人驾驶技术等级标准，从无自动驾驶的0级到完全自动的5级。0级车辆完全依赖驾驶员手动操作，而1级则具备单一自动化功能，如自适应巡航控制。2级车辆能够执行部分自动驾驶任务，但驾驶员仍需保持监控。特斯拉的Autopilot和凯迪拉克的SuperCruise系统符合2级标准。
2、无人驾驶领域的就业市场不仅吸引了众多求职者，也吸引了资本的青睐，企业纷纷加大投入，推动技术进步和创新。这不仅提升了行业整体水平，也为从业者提供了更多职业发展机会。例如，从初级操作员逐步晋升为高级工程师或项目经理，成为企业中的核心人才。
3、该专业毕业生可从事的岗位有：智能网联汽车检修技师、汽车智能产品测试工程师、无人驾驶汽车测试工程师、无人驾驶系统辅助研发工程师等。除就业外，毕业生也可选择报考计算机工程、电子与通信工程等领域的硕士研究生或者出国深造。
4、智能产品开发工程师：他们可以参与到智能家居系统、智能安防系统、无人驾驶汽车等智能产品的设计和开发中。 数据分析师：他们可以使用智能控制技术来提取和分析大量数据，以优化和改进系统的性能。
