人工智能那么火，盘点热门的AI申请方向-新东方前途出国

无人驾驶主要依靠视频摄像头、雷达传感器以及激光测距来了解周围的交通状况。无人驾驶的技术架构，主要包括算法，系统和云平台。在车辆端，除了操作系统和硬件平台，就是算法模块，其主要职责是通过传感获取周围的环境数据，通过进一步的定位，物体识别以及追踪等充分的理解车辆的周围环境。最终在了解环境后做出决策，执行下一步的路径规划，躲避障碍物，行为预测等行为。而云端的主要职责是模拟计算和训练，高精地图，数据存储等功能。

 众所周知，在人工智能大浪潮的时代，无人驾驶可谓是炙手可热的领域，不仅因为无人驾驶是人工智能的典型应用，它更是高薪的代名词。如果有计划申请或将来投身该领域，建议大家围绕地图构建（mapping），自主定位（Self-localization），路径规划（path planning），运动控制系统(motion control system)等方向领域做一些开发性的实践工作。诸如自主定位系统（Self-localization System），自主导航系统（Navigation System）都是该领域的典型开发课题。

机器人是高度整合控制论、机械电子、计算机科学、材料和仿生学的产物。集计算机的算法设计，程序编写，自动化的机械控制，硬件衔接等多学科交叉应用。如果说人工智能引领了科技时代，那么机器人就是人工智能应用的代言人和先锋官，其应用领域范畴之广，让人叹为观止。如果希望申请或从事机器人领域，建议在计算机视觉，实时定位与地图构建，图像处理等方面多下功夫，做一些科研实习，打好技术基础。比较有代表性的研究主题如基于全景视觉系统的足球机器人定位，基于RGB-D传感器的室内3D地图构建系统等都是很好的选择。

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、数据分析、算法等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习主要原理是使机器通过读入大量的图像或者视频数据，来训练优化自己，得出一定的解决特定问题的模式。而深度学习是一种特别的机器学习方法，目前训练行之有效。

围绕机器学习或者深度学习的代表性实践课题如手势识别，语音识别，人脸之别等等。如基于深度学习的人脸面部属性特征识别，就是人脸识别的经典实践研究。其工作原理是通过一定技术（如Python爬虫技术）采集大量的面部表情图像，再通过图像处理技术对大量的表情图像数据进行，进行属性标注，从而成为深度学习模型的训练学习样本。最终能够做到对新的人脸进行匹配和识别。