AI技術演進與突破

    從圖像識別到智慧賽車

    長久以來，許多人對人工智慧的認知局限於“圖像識別”等單一任務，認為AI僅能完成給圖片分類、識別物體這類簡單工作。但當人工智慧與智慧賽車結合，其技術的深度與廣度才真正得以彰顯。

    智慧賽車的自動駕駛、避障超車功能，背後是AI大模型多維度能力的融合。它絕非簡單的圖像識別工具，而是一套集感知、決策、學習於一體的智慧系統：通過圖像識別模組捕捉賽道線、其他車輛等視覺資訊，依靠路徑規劃演算法計算最優行駛軌跡，再由決策模型判斷加速、避讓、超車時機。在此過程中，AI大模型通過海量賽道資料訓練，持續優化感知精度與決策效率，實現了從“識別圖像”到“自主行動”的跨越。

    以人工智慧賽車參與的“校際人工智慧EDGE級方程式”賽事為例，參賽車輛需在複雜場景中自主完成賽道行駛、動態避障與超車，這要求AI不僅能“看懂”環境，更要“思考”策略。這類實踐清晰表明，AI已從單一任務執行者進化為複雜場景的決策者。

    從對圖像識別的認知局限，到智慧賽車展現的多模態智慧，AI的發展正突破單一功能的桎梏，向複雜系統的自主決策邁進。

    未來，隨着技術反覆運算，AI在智慧駕駛、機器人等領域的應用將愈發深入，持續將人類對智慧的想像轉化為改變世界的技術現實。

    莫欣睿   青洲  高二

    梅駿鴻   青洲  高二

    李嘉鑫   青洲  高二