在自动驾驶技术的发展史上，机器视觉扮演了至关重要的角色。它不仅仅是一个术语，更是一种融合计算机科学、电子工程和人工智能等多个学科精华的技术。通过将传感器捕捉到的图像数据转化为有用的信息，机器视觉使得自动驾驶汽车能够实时理解并响应周围环境。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。在自然界中，人类通过眼睛观察世界，而在人工智能领域，机器视觉就是让计算设备“看”世界的一种方法。其核心任务之一便是对图像进行分析，以识别对象、检测动态变化以及理解场景结构。这项技术广泛应用于工业生产中的质量控制、医疗诊断以及安全监控等领域。
对于自动驾驶汽车来说，其目的是确保车辆能够安全、高效地移动，并与其他车辆、行人和交通信号系统协同工作。为了实现这一目标，它们需要具备强大的感知能力，这正是机器视觉提供的解决方案。
然而，不同于普通的人类视力，车辆所需的“见识”要更加广泛和深入。此外，由于速度快且操作复杂，所以必须保证即时性和准确性。如果只依靠单一传感器或单一算法，那么很难达到足够高水平的性能，因此通常会结合多种传感设备（如雷达、激光扫描仪）与各种算法（包括但不限于深度学习模型）。
在实际应用中，对象检测、大规模场景解析以及动态路线规划都是关键功能。而这些功能都离不开强大的图像处理能力，这正是由专业软件开发人员设计以适应特定用途而成熟的心智模拟过程所支持的手段。
当涉及到更复杂的情境，如恶劣天气下的行驶或者夜间行程，以及极端情况下，比如事故发生时如何迅速做出反应，使得设计者需要考虑到更多可能出现的情况，从而不断更新改进现有的算法库，并且持续集成新的技术进步。
总结来说，当我们说某些系统完全依赖“新型”的高级AI或专门针对此目的训练过的大型神经网络，我们其实是在谈论一个更为全面而精细化的人工智能处理流程，其中包含了大量先进之处，如跨层次训练策略，还有一系列经过验证优选用于特定情境下的子模型组合方式。
当然，在这条道路上还有许多挑战：例如，在不同时间条件下保持稳定的性能；如何平衡成本效益——因为这些系统非常昂贵；还有隐私保护的问题，因为这类数据敏感性极大；最后，还有法律问题，比如责任归属等待进一步明确。此外，即便所有困难被克服，也仍然存在着关于使用哪一种具体类型工具的问题，因为每种工具都有其独特优势，但也伴随着不同的限制条件。
综上所述，可以清楚地看到，无论从哪个角度来看，“是否依赖”这样的问题本身并不正确，因为现代自动驾驶已经建立了一套高度集成、高度互补的人工智能生态系，其中machine vision只是众多组件之一，它们共同构成了一个全面的解决方案体系。
