汽车也可以自我学习，IM智己采用全流程数据驱动算法

　　[第一车市 新闻]科技快速发展，人工智能高速迭代，而对汽车领域中的智能驾驶技术而言，能否实现更迅速的迭代和进化，取决于系统是否具备学习能力。智己汽车IM AD智能驾驶系统采用了全流程数据驱动算法，让智能驾驶具备了自我学习的能力，通过不断的更新、优化、迭代与升级，为驾驶者带来更人性化、更贴心的驾驶感受。

　　基于强大算法和深度学习能力，智己汽车IM AD在前不久的两次路测中，成功实现了复杂场景路况全程0接管的智能驾驶。对比特斯拉，智己汽车IM AD接管里程以14倍的优势遥遥领先，MPD Cut in领先行业5倍，上下匝道的成功率更是高达99.3%。

　　智己汽车IM AD第一次实测选择在了都市中心，实测工程车在无保护左转场景下的表现值得一看。智己汽车IM AD此时面对的是人车混流的复杂场景，由于此时正处于都市中心且为上下班高峰时段，实测路况极为拥堵与复杂，前车甚至出现了压线行驶的违规情况。面对此场景，智己汽车IM AD做出了准确判断，通过快速的决策将优先级排序后先缓慢减速礼让行人及非机动车，而后微调方向盘为同向来车的超车车辆让出空间。这一系列操作全程未进行人工接管，而智己汽车IM AD的执行逻辑也完全贴合人类驾驶。

　　智己汽车IM AD第二次实测选择在都市晚高峰时段进行，实测工程车在超近距离cut-in场景的表现，同样展现了智己汽车IM AD的自动驾驶能力。突如其来的货车变道，非常考验汽车智能驾驶系统的应变能力。在当时的场景，智己汽车IM AD完全可以开启防加塞模式，但它并没有这么做。这是因为智己的智能驾驶系统很快判断出了货车意图，出于安全考虑第一时间选择了避让。当两车间距极其接近的cut-in场景下，智己汽车IM AD并没有出现一成不变的固化执行，而是因地制宜的选择最优方案，这也充分展示了其“大脑”运转的速度和全局性的思维模式。

　　值得一提的是，实测中还有一个场景让人印象深刻。在高架桥的路段，右侧车辆贴着智己汽车IM AD车头变道。这时智己汽车IM AD并没有急刹避让动作，而是稍稍减速让行，这是非常符合人类驾驶习惯的操作。

　　通过这两次实测不难看出，智己汽车IM AD并不是在进行“机械的自动驾驶”，而是能够根据实际情况和速度差给出最优方案，这正是强大算法和深度学习能力共同作用的成果，通过不断完善自身数据而应对各种场景下的驾驶问题。

　　此外，智己汽车IM AD的全流程数据驱动算法还会通过不断采集数据，“学习”驾驶者的驾驶习惯，让整个操作系统的执行逻辑、手法无限接近于驾驶者本人的驾驶风格，最终让系统进化成为“另一个你”，而这，也正体现了智己汽车IM AD人性化自动驾驶的温度。