这所让华为砸钱，被苹果自动驾驶频繁挖人的学校，应该被你所熟知

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来（Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)），自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展，但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个：首先，在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境，从而进行实时推论。第二，信息性决策需要准确的感知，目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率，这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是自动化载具的一种，具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具，自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

云计算（英语：cloud computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

动态系统（dynamical system）是数学上的一个概念。动态系统是一种固定的规则，它描述一个给定空间（如某个物理系统的状态空间）中所有点随时间的变化情况。例如描述钟摆晃动、管道中水的流动，或者湖中每年春季鱼类的数量，凡此等等的数学模型都是动态系统。 在动态系统中有所谓状态的概念，状态是一组可以被确定下来的实数。状态的微小变动对应这组实数的微小变动。这组实数也是一种流形的几何空间坐标。动态系统的演化规则是一组函数的固定规则，它描述未来状态如何依赖于当前状态的。这种规则是确定性的，即对于给定的时间间隔内，从现在的状态只能演化出一个未来的状态。 若只是在一系列不连续的时间点考察系统的状态，则这个动态系统为离散动态系统；若时间连续，就得到一个连续动态系统。如果系统以一种连续可微的方式依赖于时间，我们就称它为一个光滑动态系统。

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制，多用途，需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接，刷漆，组装，采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性，持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人，SCARA机器人，并联机器人和直角坐标机器人等。

无人机（Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone）或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

通常是指机器人领域的定位技术，see SLAM for details

第五代移动通信系统（5th generation mobile networks），简称5G，是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日，圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制，5G 的网络也将会与其他通信技术并用，包含长距离的其他传统电信波段。

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革：信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算，某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界，是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

数据融合技术将来自多个传感器（信息源）的数据和相关数据的信息相结合，以实现比单独使用单个传感器（信息源）所能实现的更高的准确性和更具体的推论。