人工智能在汽车行业中的应用越来越广泛，主要包括以下几个方面：

自动驾驶：人工智能技术被广泛应用于自动驾驶领域，通过使用激光雷达、摄像头和其他传感器等设备来感知周围环境，使车辆能够自主行驶和避免碰撞。

智能辅助驾驶：人工智能技术也可以用于开发各种智能辅助驾驶系统，如车道保持辅助、自动泊车、自动变道等功能。

车辆维护：人工智能可以帮助车主和维修技师监测和诊断车辆问题，例如通过对车辆传感器的分析来检测机械故障或警告灯的故障。

车内智能系统：人工智能技术也可以被用于车内智能系统，例如智能语音助手、智能导航和娱乐系统等，这些系统可以提高车辆的便利性和舒适性。

预测交通流量：人工智能可以通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测交通流量和拥堵情况，从而帮助驾驶员规划最佳路线。

人工智能技术在汽车行业中的应用正在不断增加，可以提高驾驶的安全性、舒适性和便利性。

目前自动驾驶技术已经在实际车辆中应用到了不同的阶段。以下是目前自动驾驶技术在实际车辆中的应用情况：

基础自动驾驶：目前，基础自动驾驶技术已经在市场上得到了广泛应用，例如高速公路上的自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助系统（LKA），这些系统可以控制车辆的加速、制动和转向，从而提高驾驶员的舒适度和安全性。

高级自动驾驶：一些汽车制造商已经在实车中展示了高级自动驾驶技术，例如特斯拉的“自动驾驶”（Autopilot）系统，它可以在特定条件下完全代替驾驶员进行驾驶。

自主驾驶：目前还没有商用自主驾驶汽车问世，但是很多汽车制造商和科技公司正在研究和开发自主驾驶技术，这些技术可以实现车辆的完全自主驾驶，无需人类干预。

即使是高级自动驾驶和自主驾驶技术，也需要在特定条件下使用，例如特定道路类型、天气条件和交通情况等。同时，在实际应用中，自动驾驶技术仍然存在一些挑战和限制，例如安全性、法规和道路基础设施等问题，需要持续改进和完善。

自动驾驶汽车通常会使用多种传感器来实现环境感知和决策控制，其中包括摄像头和雷达等传感器。不同的汽车制造商和自动驾驶系统供应商在传感器的数量和类型上可能有所不同，但一般情况下，自动驾驶汽车需要使用多个摄像头和雷达来实现。以下是一些常见的摄像头和雷达数量和类型的例子：

摄像头：自动驾驶汽车通常会使用前、后、左、右和顶部等多个摄像头来捕捉车辆周围的图像信息。例如，特斯拉的自动驾驶系统配备了8个相机，包括一个前置摄像头、两个后视摄像头、两个侧面摄像头和三个前置广角摄像头。

激光雷达：激光雷达是一种主要用于测距和三维建模的传感器，可以快速获取车辆周围的环境信息。自动驾驶汽车通常会使用多个激光雷达来实现环境感知。例如，Waymo的自动驾驶汽车配备了多达29个激光雷达。

毫米波雷达：毫米波雷达是一种主要用于探测障碍物和测量速度的传感器，可以在各种天气条件下工作。自动驾驶汽车通常会使用多个毫米波雷达来提高环境感知的准确性。例如，通用汽车的自动驾驶系统配备了多达16个毫米波雷达。

传感器数量和类型的选择可能会影响自动驾驶汽车的成本和性能，不同的汽车制造商和自动驾驶系统供应商可能会根据市场需求和技术能力做出不同的选择。

车机的智能应用主要使用的是嵌入式操作系统和智能手机操作系统，下面我分别解释一下：

嵌入式操作系统：嵌入式操作系统是一种专门为嵌入式系统设计的操作系统，其主要特点是高度精简和定制化。许多汽车制造商使用嵌入式操作系统作为车载系统的操作系统，这些系统可以支持多种应用程序，例如导航、娱乐、车辆诊断等。嵌入式操作系统的优势在于其稳定性、安全性和效率，可以满足汽车行业对操作系统可靠性和实时性的高要求。

智能手机操作系统：智能手机操作系统如Android和iOS也被广泛用于车机系统。这些操作系统具有大量应用程序和良好的用户体验，可以为车机系统提供更多的功能和服务。此外，智能手机操作系统的开发环境和开发工具也更加成熟和易用，可以加速车机应用的开发和发布。

嵌入式操作系统和智能手机操作系统各有优势，根据具体应用需求和汽车制造商的偏好选择不同的操作系统。此外，车机系统的智能应用还需要解决安全性、数据隐私和兼容性等问题，需要持续改进和完善。