AI 在提高自动驾驶汽车安全方面扮演着关键角色，通过增强威胁检测、实现实时决策以及通过持续学习适应不断演变的风险。通过处理海量传感器数据和识别模式，AI 系统可以检测异常、减轻攻击，并确保在复杂或对抗性环境中安全运行。这些能力对于保护车辆的内部系统及其与外部世界的交互至关重要。
AI 提升安全性的一个关键领域在于实时识别和应对威胁。自动驾驶汽车依赖摄像头、激光雷达和雷达等传感器感知周围环境，但这些系统可能会受到欺骗、干扰或数据篡改的攻击。卷积神经网络 (CNN) 等 AI 模型分析传感器输入以检测不一致性。例如，如果 GPS 信号突然报告一个不可能的位置（例如，在几秒钟内跨越大陆），AI 可以通过交叉引用轮速传感器或摄像头数据将其标记为欺骗尝试。同样，对抗性攻击——例如旨在混淆物体检测的道路标志上的贴纸——可以通过在包含此类篡改输入的多种数据集上训练 AI 模型来应对。这使得系统能够识别和忽略恶意修改，同时保持准确的感知能力。
AI 的另一个关键作用是在不可预测的条件下确保安全的决策。当检测到威胁时，车辆必须快速反应以避免碰撞或系统遭到破坏。例如，强化学习 (RL) 算法使车辆能够模拟场景并选择将风险降至最低的行动。如果摄像头画面被污垢或黑客攻击遮挡，AI 可能会优先使用激光雷达数据或降低速度，直到问题解决。此外，AI 驱动的冗余检查确保关键系统，例如制动或转向，即使一个组件发生故障也能保持运行。例如，特斯拉的 Autopilot 使用多个神经网络交叉验证传感器数据，减少对任何单一输入源的依赖。这种分层方法限制了潜在安全漏洞的影响，并保持了操作的完整性。
最后，AI 通过自适应学习实现车辆安全性的持续改进。随着新的攻击载体出现——例如针对车路协同 (V2I) 通信的新型恶意软件——AI 模型可以通过空中下载 (OTA) 进行更新以解决漏洞。例如，Waymo 的自动驾驶系统定期将来自真实世界边缘案例的数据（例如行人异常行为或不寻常的道路障碍）纳入其训练管道。这使得 AI 能够在未来更有效地识别和处理类似场景。此外，由无监督学习驱动的异常检测系统可以识别车辆内部系统中的异常网络流量模式，在潜在入侵升级之前进行标记。通过迭代优化这些模型，开发者可以在不断演变的威胁面前保持领先地位，同时保持强大、实际的性能。