为什么需要使用人工智能来开发自动驾驶系统呢？

因为在实际道路上，交通环境非常复杂。人类司机很难同时注意路上的车辆、行人和路标等信息；而自动驾驶汽车可以利用计算机视觉技术实时监测路况并做出相应的决策以保证安全行驶。此外，通过深度学习算法训练模型还可以让自动驾驶汽车具备更好的适应性和灵活性，使其能够更好地应对各种复杂的道路情况和天气条件。因此，人工智能是实现高精度自主驾驶系统的重要手段之一。

因为人工智能可以模拟人类的思维模式，并根据大量数据进行学习和推理。这使得自动驾驶汽车能够更好地理解道路情况、预测其他车辆的行为以及做出更准确地决策。此外，通过深度学习等技术的应用还可以实现更高级别的感知能力（如识别交通标志牌）和更快速的数据处理速度。这些优势都为自主驾驶的发展提供了强大的支持。

因为人脑的计算能力有限，而机器学习和深度学习可以处理大量数据并快速提取特征。此外，AI还可以通过模拟人类驾驶行为进行训练以提高安全性能。2

因为人类在驾驶过程中可能会犯错误，而人工智能可以更好地处理这些错误并保持稳定。此外，它还可以帮助减少交通事故的发生率和提高交通效率。

因为在复杂的道路上，人类司机可能无法预测到的状况很多。而通过机器学习算法和大数据分析可以更好地处理这些情况并做出决策。此外，人工智能还可以提高车辆之间的通信效率、减少交通堵塞等问题。

因为人类司机有太多的限制和不足，而人工智能可以更好地处理复杂的环境信息、快速做出决策并避免事故。同时，通过不断学习优化算法也能提高系统的性能与安全性能.

因为人力无法处理所有情况，而人工智能可以根据各种不同的条件进行决策。例如：如果遇到下雨天或雾天时，司机可能不能看到路标和标志牌；或者在夜间驾驶中发现前方有障碍物但驾驶员没有及时反应的情况下等等这些都属于人类的局限性。通过将人工智能技术应用于自动驾驶汽车上，可以让车辆更好地适应环境并做出更准确、更快速地响应行动计划以避免事故等危险事件发生。

因为人类在开车时容易分心，而人工智能可以更好地保持专注。此外，它还可以处理更多的数据和信息比人类驾驶员能够做到的更多任务更快地做出决策。

小工：为什么要用机器学习算法而不是传统的人工神经网络（ANN）进行训练

因为人类无法完成所有的任务，而这些任务对汽车来说是非常重要的。例如：在高速公路上保持安全距离、自动避让障碍物和紧急停车等操作都需要高度精确的控制能力；此外还有许多其他复杂的功能如道路标志识别等等。只有通过利用先进的技术手段才能实现这样的目标。