深度学习是现代自动驾驶系统的基础组成部分，它使得车辆能够理解复杂的环境并做出实时决策。自动驾驶汽车的核心在于处理大量的传感器数据（例如，摄像头、激光雷达、雷达）以感知物体、预测行为并安全导航。传统算法难以应对现实世界场景的多样性，而深度学习模型在识别非结构化数据中的模式方面表现出色。例如，卷积神经网络（CNNs）用于检测摄像头图像中的行人、车辆和交通标志，而循环神经网络（RNNs）或 Transformer 模型有助于预测附近物体的轨迹。没有深度学习，像保持车道、避开障碍物以及理解模糊路况等任务的准确性或可扩展性将大大降低。
深度学习在自动驾驶中的一个关键优势在于其能够泛化到多种多样的场景。在大型数据集上训练的模型能够在不同的光照、天气或遮挡条件下识别物体。例如，特斯拉的 Autopilot 使用在数百万个真实世界驾驶片段上训练的神经网络来处理边缘情况，例如褪色的车道线或不规则的交叉路口。类似地，Waymo 的感知系统通过深度学习融合模型结合激光雷达和摄像头数据，提高了物体检测的可靠性。这些系统也会随时间推移而进行调整：当车辆遇到罕见场景（例如，施工区域）时，这些数据可用于重新训练模型，从而逐步提高性能。这种适应性对于实现全自动驾驶所需的鲁棒性至关重要。
然而，深度学习并非没有挑战。训练需要庞大的标记数据集和大量的计算资源，而实时推理则需要优化的硬件（例如，NVIDIA GPU 或特斯拉的 Dojo 等定制芯片）。此外，确保安全关键的可靠性仍然是一个障碍——深度学习模型在未训练的场景中可能表现出不可预测的行为，这就是为什么许多系统将其与基于规则的安全防护措施结合使用的原因。例如，车辆可能使用神经网络来建议转向角度，但会根据预定义的安全边界对其进行验证。尽管存在这些限制，深度学习对于自动驾驶仍然不可或缺，因为目前没有其他方法能够匹敌其处理现实世界驾驶的复杂性和不确定性的能力。在此领域工作的开发者必须平衡其优势与严格的测试和混合架构，以确保安全。