是的，群体智能可以应用于自动驾驶汽车。群体智能指的是去中心化的系统，其中多个代理（如车辆）使用简单的规则和本地交互进行协调，以实现集体目标。 这种方法避免了依赖中央控制器，使系统更具可扩展性和鲁棒性。 对于自动驾驶汽车，这可能意味着通过利用车辆和基础设施之间的实时数据共享来改善交通流量、避免碰撞和自适应路由。
一个实际的例子是车辆队列，其中汽车或卡车成组地紧密行驶。每辆车根据附近车辆的行为调整其速度和距离，类似于鸟群或鱼群的聚集方式。这减少了空气动力阻力，节省了能源，并增加了道路容量。 另一个例子是交通信号灯优化：交通信号灯可以通过处理来自接近车辆的数据来动态调整，而不是预先编程的计时器。 例如，如果群体算法检测到一个方向的拥堵，它可以优先考虑那里的绿灯，同时平衡总体等待时间。车辆对车辆 (V2V) 和车辆对基础设施 (V2I) 等通信协议支持这种数据交换，使车辆能够作为一个有凝聚力的系统而不是孤立的单元运行。
但是，仍然存在挑战。 安全至关重要——确保车辆之间交换的数据不会受到损害。 可扩展性是另一个问题；群体算法必须实时处理数千辆车辆而不会出现滞后。 诸如突然出现的障碍物或混合的人工驾驶和自动驾驶交通等极端情况需要强大的故障模式。 目前的研究，例如麻省理工学院对去中心化路口管理或沃尔沃的队列试验的实验，显示出希望。 开发人员可以使用 SUMO（城市交通模拟）等模拟器来原型化这些系统，以在将它们部署到实际车辆中之前对群体行为进行建模。 通过专注于去中心化算法、高效通信和严格测试，群体智能可能成为自动驾驶汽车系统的关键组成部分。