自动驾驶是交通运输领域的未来发展方向，而计算机视觉技术则在其中发挥着核心作用。我们来看看AI视觉在自动驾驶中的具体应用。

1. 环境感知

在自动驾驶中，首先需要对周围环境进行准确感知。计算机视觉技术通过处理摄像头捕捉的图像数据，可以识别和检测道路标志、交通信号灯、行人、车辆等各种交通参与者。同时，它还能检测道路状况、车道线、障碍物等，为自动驾驶系统提供丰富的环境信息。

2. 目标跟踪和定位

计算机视觉技术在自动驾驶中还可以实现对周围目标的跟踪和定位。通过分析连续的图像序列，可以追踪其他车辆、行人等目标的运动轨迹，为自动驾驶车辆提供准确的目标位置和速度信息。这对于车辆的路径规划、决策制定和行为预测至关重要。

3. 导航和地图构建

计算机视觉还可以用于导航和地图构建。通过视觉里程计技术，可以利用图像信息推算车辆的位置和姿态，实现精确的车辆定位。同时，结合其他传感器数据，计算机视觉技术可以构建高精度地图，为自动驾驶提供准确的导航信息。

4. 行为预测和决策

基于计算机视觉感知的数据，自动驾驶系统可以进行行为预测和决策。例如，根据前方车辆的行驶轨迹和速度，预测其未来的行驶状态，从而调整自身的行驶策略。此外，结合交通规则、道路状况等多源信息，计算机视觉还可以辅助自动驾驶系统进行决策，如选择合适的行驶路径、遵守交通信号等。

综上所述，计算机视觉在自动驾驶中扮演着至关重要的角色。它通过感知、定位、导航、决策等多个环节，为自动驾驶系统提供准确、实时的视觉信息，助力自动驾驶技术走向成熟和商用。