本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研 发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技 术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地 打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车 (收集训练数据)、写车(编写自动驾驶模型)、算车(训练和优化自动驾驶模型)、玩车(部署并验证自动驾驶 模型)6章。初学者可以通过边学习理论知识边动手实践的方式,系统学习人工智能的算法理论和应用实 例。本书没有堆砌艰深晦涩的公式推导,力求将枯燥难解的算法原理及模型进行直观的讲解,希望读者在 学习的过程中,了解现实中自动驾驶技术的发展并获得运用人工智能解决自动驾驶难题的乐趣。 本书适合作为高等院校智能科学与技术、人工智能相关专业的教材,也适合作为人工智能研究人员、 开发人员的参考书。

胡波复旦大学教授、博士生导师。担任工业与信息化部IMT-2030（6G）推进组专家组成员、教育部电子信息类专业教学指导委员会委员、华为无线通信接入技术国家重点实验室学术委员会委员、上海市电子学会副理事长等学术职务。先后主持教育部新工科研究与实践项目、产教协同育人项目及上海市教改项目多项。主要从事智能信息处理与传输、未来无线通信技术、智能传感网的参数估计与跟踪、智能图像与视频处理、基于视频的目标检测与跟踪、智能信息处理系统（图像、视频）设计与实现等方面研究。

前言 毫无疑问，人类社会已经进入了智能时代。人工智能技术的发展迎来了又一波热潮，人脸识别、语音识别等技术的应用已经融入日常生活中的方方面面。各行各业特别是一些科技新兴行业对人工智能领域的研发需求和应用人才的需求急剧增加。 作为向社会输送人才的主要阵地，高校近年来也增设了人工智能相关的专业，以满足各行业对人工智能技术人才的需求。而在人才培养的过程中，我们发现人工智能作为交叉学科，对学习者自身的专业基础要求比较高，前置课程（例如高等数学、工程数学、计算机原理与体系结构、数据结构、计算机编程等）的学习会占用本科生大量的时间和精力。一些学生曾向教师反馈： 前置课程比较理论化，学起来枯燥，很多时候即使学完了，也不太清楚如何应用。由此可知一些学生在还未真正开始学习人工智能技术时，就已经觉得门槛太高，望而却步。 在人工智能技术的学习中，很多初学者最先接触的是神经网络模型的相关理论和算法，其中也有一些经典的模型（例如MNIST手写数字识别）作为实践案例，但是经过多年的发展，类似手写识别、语音识别、人脸识别等应用案例已逐渐变得平淡无奇，无法激发学生更高的学习热情，并且这些实践案例大部分是基于计算机或者手机平台部署实现的，初学者很少有机会将人工智能的学习与计算机或者手机之外的产品连接起来。 随着人们对智能出行等生活需求的不断提升，以及智能汽车制造新势力的不断崛起，自动驾驶技术的研发和应用已经成为当今社会关注的热点。自动驾驶技术不但对传统汽车产业的升级十分重要，而且是在终端产品中进一步提升芯片算力性能、发展高端集成电路技术的支撑，同时也是在高端生活消费...