詳細掌握和全面精準評估交通狀況是實現高級駕駛員輔助功能和自動化駕駛的基本要求。為確保自動化駕駛汽車能夠從駕駛人手上接過控制權，車輛必須實時預測所有行人和車輛的意圖，以便在適宜的交通狀況下接管。使用深度學習方法的訓練算法是執行這項任務的不二之選。
6月13日，在2018亞洲消費電子展上，大陸集團展出了一款運用人工智能（AI）、神經網絡和機器學習技術來改善先進傳感器技術的計算機視覺平臺。大陸集團的第五代多功能攝像頭將于2020年投產，它將結合人工智能技術和傳統的計算機視覺處理技術。在搭載不同的硬件后，攝像頭可對圖像進行伸縮和優化，并使用智能算法深入細致地理解場景，對行人的意圖和姿勢進行分類。
大陸集團高級駕駛員輔助系統業務單元負責人Karl Haupt表示：“人工智能在接管原本應由人完成的任務這一方面扮演著重要的角色。借助人工智能算法，汽車可以讀懂難以預測的復雜交通狀況——汽車關注的不再是前方狀況是如何的這類問題，而是前方狀況會變得如何的問題。我們將人工智能視為是自動化駕駛的關鍵技術。人工智能將會是是未來汽車的一部分。” 就像駕駛員用他們的感官來感知環境，用他們的智慧來處理感知到的信息，用他們的手腳來操控汽車一樣，自動化駕駛汽車也應該要做到這一切。這意味著汽車必須具備至少與人類相媲美的能力。
場景理解與情境知識
人工智能為計算機視覺平臺帶來了無限的可能性：比如，人工智能可以檢測行人并讀懂他們的意圖和姿勢。大陸集團運用人工智能賦予車輛系統以人的能力。大陸集團高級駕駛員輔助系統業務部門機器學習項目負責人Robert Thiel表示：“汽車將會變得足夠智能到既能讀懂駕駛員，也能理解周圍環境的能力。”舉例來說，在自動化駕駛系統中，基于規則的算法只有在行人真正走上道路時才會作出反應，而人工智能算法可以提前準確探測到正在走近的行人的意圖。人工智能算法就像是一位經驗豐富的老司機，他能本能地意識到潛在的危險情況，并為提前剎車做好準備。充分理解場景是十分關鍵的，基于這些理解，汽車才能對預測未來并作出相應的反應。
把深度機器學習作為虛擬駕駛學校
就像人類一樣，人工智能系統也必須學習新的技能，不同的是人類在駕駛學校學習，人工智能系統采用“監督學習”。為此，軟件會分析大量的數據，得出成功的和失敗的行動策略，然后將所學的知識應用到汽車上。算法的基本學習能力正在不斷提高。就高級駕駛員輔助系統而言，適用于這種學習的數據可從真實駕駛情況下記錄的雷達和攝像頭信號中獲取。這一龐大的數據庫是大陸集團進一步研發人工智能技術的重要支柱。大陸集團的產品研發部門通過人工智能來執行極其復雜的任務，例如使用抽象藍圖檢測行人，從大量數據中了解設計的參數化信息。第一步，我們需要創建一個能夠將數據輸入（即用于檢測行人的攝像頭圖像中的數千個像素）組合起來并對其進行參數化的系統。第二步涉及允許這個系統搜索解決問題的所有參數組合。
科技公司大陸集團將于2020年開始第五代攝像頭的量產，它在前一代攝像頭上加入深度學習算法，這有助于從各個層面簡化自動化駕駛的復雜性，包括車輛環境感知、駕駛路徑規劃、汽車的運動控制等等。深度學習方法也具有可擴展性，這意味著更多的數據、更強的計算能力、更高的性能。
大陸集團擴大全球人工智能活動
2015年，大陸集團成立中央預研部門，負責協調各種以人工智能為主的研究活動。大陸集團與NVIDIA、百度以及包括牛津大學、達姆施塔特工業大學、印度理工學院馬德拉斯分校在內的許多研究機構建立了合作伙伴關系。大陸集團高級駕駛員輔助系統業務部門于2018年5月在匈牙利布達佩斯開設了一家深度機器學習研發中心。到2018年底，大陸集團在全球共聘有約400名精通人工智能領域的工程師，并為人工智能產品和工藝的開發招募更多優秀人才。
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