人工智能驾驶技术的原理是通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器采集路面和周围环境信息，然后通过计算机视觉、深度学习、强化学习等技术实现车辆自主行驶和决策。具体来说，深度学习模型通常使用卷积神经网络和循环神经网络等模型实现，主要用于对路面和周围环境进行图像识别和目标检测等任务；强化学习模型则主要用于对车辆的决策进行优化，包括行驶路线的规划、车速控制、障碍物避让等任务。以下是一个简单的卷积神经网络模型的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=‘relu’, input_shape=(28,28,1)),
keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation=‘relu’),
keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax’)
])

model.compile(optimizer=‘adam’,
loss=‘categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在以上代码示例中，我们使用了卷积神经网络对手写数字进行分类。其中，Conv2D层用于卷积操作，MaxPooling2D层用于池化操作，Flatten层用于将特征图展平，Dense层用于全连接操作，softmax激活函数用于多分类问题。

以下是一个简单的强化学习模型的代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax’)
])

model.compile(optimizer=‘adam’, loss=‘categorical_crossentropy’)

for i in range(num_episodes):
episode = random.randint(1, 10)
# action 0 means no action
action = random.randint(0, 9)
rewards = [random.randint(0, 9) for _ in range(num_actions)]
states = np.random.randint(10, size=(num_steps, state_size))
next_states = np.random.randint(10, size=(num_steps, state_size))
if action == 0:
return rewards
model.predict(states)
preds = model.predict(next_states)
max_index = np.argmax(preds)
reward = rewards[max_index]
# if next state is different, start a new episode
if np.random.randint(0, 10) < next_states_similarity:
episode += 1
return episode

在以上代码示例中，我们使用了强化学习模型来训练自动驾驶车辆进行行驶决策。其中，Dense层用于输出车辆行驶决策的概率分布，adam优化器用于更新模型参数，categorical_crossentropy损失函数用于计算模型预测结果与实际结果之间的差距。
人工智能驾驶技术的应用场景包括智能物流配送、智能出租车、智能公交车、自动驾驶卡车等。其中，智能物流配送可以通过人工智能驾驶技术实现无人配送，提高配送效率和准确性；智能出租车可以通过人工智能驾驶技术实现无人驾驶出租车，提高乘客体验和交通效率；智能公交车可以通过人工智能驾驶技术实现自动驾驶公交车，提高公交车运营效率和准确性；自动驾驶卡车可以通过人工智能驾驶技术实现自动驾驶卡车，提高卡车运输效率和安全性。