邱智麗

“無論對于AI的存在致以多大的懷疑，在一兩年之后，大家都不得不接受機器的學習能力要遠遠超過人類學習能力這樣一個事實。”近日，優達學城(Udacity)聯合創始人兼總裁，原谷歌副總裁、Google X實驗室聯合創始人Sebastian Thrun在來華的演講中強調。

他相信，2050年自動駕駛會超過人類駕駛行為。未來AI技術在包括癌癥診斷、遠程醫療等領域發揮重要作用。

但對于傳統汽車而言，這無疑將汽車本質屬性、生產方式和商業模式帶來變革。

無論是互聯網造車、還是傳統汽車廠商，首先建立起一個循環，可以獲取數據，通過對這些數據進行機器學習提升汽車的能力，再反過來改善自動駕駛體驗。在這樣一個循環里，誰擁有的數據量大，誰更新數據的頻率高，誰最有可能勝出。

2050機器駕駛將超過人類

Thrun在2007年加入谷歌，曾擔任Google X和無人駕駛汽車項目的聯合創始人，同時也是斯坦福大學計算機科學與工程專業教授，已經在機器人和汽車技術方面有過重要的探索。現在，他所負責的Udacity也主要向世界傳授無人車的技術知識。

為什么說AI比人類的學習速度快得多?

在Thrun看來，AI比人類的學習速度更快。以深度學習為例，人工智能、機器學習與人類學習完全不同，“人或多或少都可能碰到交通錯誤，人們希望自己不會第二次犯錯，但對于人而言，只有親身體會犯錯后才能吸取經驗，但同樣的錯誤在不同程度上會使人喪命。”

而谷歌的人工智能通過駕駛功能的記憶輸入到計算機里面，然后計算機進行學習，通過機器人的不停學習，通過車聯網的方式使所有其他的人也學習了這樣的功能和掌握了交通事故的模型，因此AI比人類學習速度更快。

Thrun堅信，2050年自動駕駛會超過人類駕駛行為。同時，隨著深度學習概念的誕生和發展，AI技術在包括癌癥診斷、遠程醫療等領域發揮了重要作用，有了深度學習就會使技術不斷向前推進。“假如自動駕駛真的成為現實的話，大概有10%的工作將會發生改變，比如說卡車司機的工作可能會被代替，不管是幾歲小孩或者是百歲老人，都有可能實現自由的駕駛。”

據Thrun透露，谷歌無人車團隊曾和Uber一起測試了一項自動駕駛共享汽車項目EZGO，即用戶可以用APP召喚一輛自動駕駛共享汽車來到面前，用戶可以選擇手動駕駛該車，也可以讓其自動駕駛，而當到達目的地，共享汽車可以自動駕駛至停車場，解決停車問題。

“我們是把車看作是一個服務端?還是把它看作是一個私有的物品?即客戶是想要擁有這輛車，還是只享有這輛車給他帶來的服務，這個就涉及到了商業模式。”Thrun說道。

傳統汽車的反擊

對于傳統汽車產業鏈而言，這無疑會給汽車本質屬性、生產方式和商業模式帶來變革。“自動駕駛技術會讓汽車變成一個智能移動空間，并從根本上改變汽車產業的商業運作模式，人們無需購買汽車，而是呼叫一臺自動駕駛共享汽車。”北汽集團董事長徐和誼指出。

目前，發展人工智能被視為提升國家競爭力、維護領土安全的重要戰略，汽車領域作為AI重點賽道始終受到密切關注。全球汽車行業形勢愈加復雜，傳統車企間的競爭正逐步向AI領域轉移，而科技公司始終以顛覆式的姿態進入。

“既然AI定義未來的汽車，那么汽車行業未來的比拼就是AI人才。北汽這類公司強于制造，但是面臨AI方面的挑戰。而蔚來汽車這類新造車公司，由于擁有更好的科技與互聯網企業的基因，更容易吸引AI人才。”在回答傳統車企北汽和蔚來汽車產品哪家更強的問題時，蔚來汽車董事長李斌如此回復。“所以這樣看來，蔚來汽車更容易勝出，就像是亞馬遜打敗沃爾瑪一樣。”

徐和誼則回應“我原則上同意李斌的話，但是競爭不僅僅在人才，還包括其他資源。”

從技術落地的角度來看，奧迪毫無疑問走在了自動駕駛的產業前沿。但奧迪中國自動駕駛與底盤研發總負責人Stefan Greiner認為，過去幾年自動駕駛熱度與日俱增，卻少有從業車出自車企。直到兩年前，這一現象逐漸出現變化，主機廠意識到自動駕駛技術的日趨成熟，開始紛紛著手自動駕駛研究，考慮如何推動相關技術快速落地。從這個角度來講，車企的思考方式更為現實。

“對車廠來說，安全是第一關鍵要素，它指代的不只有基礎設施，還包括車輛的整套傳感器系統。比如，自動駕駛汽車有不同的雷達、攝像頭和激光系統，要將這些放置在車上，需要首先驗證其安全性。”Stefan Greiner說。

Thrun則認為，主機廠在無人駕駛領域的發展過程中發揮著重要的作用。經過多年的造車經驗，主機廠如今面臨著一個全新的問題，那就是如何更好得在制造過程中強調AI軟件的重要性，以保證汽車零件能夠適應20年后的自動駕駛技術。

仍處技術爆發期

中國自主汽車品牌緊跟國際領先企業步伐，但自動駕駛的未來發展，目前來看還需要突破法律法規、倫理與基礎設施等挑戰，目前技術應用的安全性是消費者主要思考的痛點。

在騰訊公司副總裁陳菊紅看來，目前，行業正邁進第一階段技術爆發期。“未來四年間，5G通訊、全新的經過不斷修正改進輔以大數據訓練支持后進化的AI算法、低成本激光雷達、全新的客戶端OS界面、云端技術都將爆發式發展，刺激商用化的人工智能無人駕駛車輛在2021年左右出現。”

技術爆發期后，人工智能無人駕駛車輛受制于電池能量密度以及其他能源行業問題，基礎交通設施需要、人工操作車輛壽命等因素，人工操作車輛與商業化人工智能無人駕駛車輛將經歷一個12年左右混合過渡時期，最后正式步入第三階段智能交通時代。

當下汽車AI進化路徑仍面臨政策法規、基礎設施、高精地圖、技術標準與接受程度五大維度的挑戰。

中國國際貿易促進委員會汽車行業分會會長、中國國際商會汽車行業商會會長王俠表達了同樣的看法，“人工智能的復雜性決定了其發展不可能一蹴而就，現在也有不少的汽車產品上開始裝上了語音的交互系統，但是它都不具備這樣自學習的能力，而且和汽車的物理工況，我們的路況，人的需求，車聯網等等功能還沒有被集合到一個平臺上，汽車人工智能還處在發展的初級階段。”

同時行業大大小小的并購以及密集的投資熱潮，讓智能汽車成為了一個風口，但是許多的產品技術都比較雷同，缺乏核心的原創的東西，要知道我們所面臨的是一場技術引領的變革，如果沒有核心的技術，盲目的跟風，即使一朝被風吹起，終究也難有大的作為。