（圖片來源：英偉達官網）

　　據外媒報道，在汽車上路之前，汽車需要具備的第一個基本能力就是判斷該車與相鄰汽車或是遇到的物體之間的距離。但是，當路上有事情打斷時，甚至有電話打過來時，駕駛員的注意力往往會被分散。為了克服該問題，英偉達的研究人員提出了一個利用神經網絡的解決方案。

　　英偉達利用深度神經網絡，從單個攝像頭中提取數據，探測物體距離。可能有人會問為什么英偉達不利用大多數汽車上配備的雙攝像頭，提高物體距離檢測效率，英偉達有充分的理由不這么做，因為雖然雙攝像頭能夠主動判斷各種參數，但是，如果其中一個攝像頭不同步，就會導致“時間失調”的情況，從而得出不準確的探測結果，在危險情況下可能會導致嚴重的生命財產損害。

　　英偉達利用基于雷達和激光雷達傳感器數據的卷積神經網絡，作為估計物體距離的基礎，從而能夠在不考慮地形的情況下，進行距離計算，能夠讓駕駛員依賴神經網絡預測出來的物體距離數值。

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　　上圖中的綠色方框表示探測到的物體，方框中快速變化的數字代表車輛與被探測物體間的距離。探測物體不僅限于車輛，還能夠探測路上的行人，從而避免交通事故。英偉達的目標是利用此種3D距離計算方法，為自動巡航控制和自動變道等任務提供支持。但是，現在還需要等到該技術成熟，提供完全可靠的結果，應用于日常駕駛中。