在自动驾驶技术中，卷积神经网络（CNN）扮演着至关重要的角色。CNN是一种深度学习神经网络，其独特设计使其成为处理图像和视频等二维数据的理想选择。在自动驾驶系统中，传感器如摄像头产生大量的视觉数据，而CNN能够通过学习这些数据的特征来帮助车辆识别道路、车辆、行人以及其他障碍物。

通过在大规模数据集上进行训练，CNN能够逐渐提高自身对不同对象和场景的识别能力，从而使得自动驾驶系统更加智能和可靠。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，有效地学习到图像中的特征，并将这些特征映射到输出层，实现对不同对象的分类和检测。

在自动驾驶技术中，CNN还广泛应用于实时目标检测、车道线识别、交通标志识别等关键任务。它可以帮助车辆感知周围环境并做出相应反应，从而提高行驶安全性和效率。此外，CNN还可以用于预测其他道路使用者的行为，帮助自动驾驶系统做出更加准确的决策。

总的来说，CNN在自动驾驶技术中的角色是至关重要的。通过深度学习和不断优化网络结构，CNN能够有效地处理视觉数据，帮助自动驾驶系统实现智能化、高效化的驾驶，从而推动整个行业的发展和进步。