邱智丽
“无论对于AI的存在致以多大的怀疑，在一两年之后，大家都不得不接受机器的学习能力要远远超过人类学习能力这样一个事实。”近日，优达学城(Udacity)联合创始人兼总裁，原谷歌副总裁、Google X实验室联合创始人Sebastian Thrun在来华的演讲中强调。
他相信，2050年自动驾驶会超过人类驾驶行为。未来AI技术在包括癌症诊断、远程医疗等领域发挥重要作用。
但对于传统汽车而言，这无疑将汽车本质属性、生产方式和商业模式带来变革。
无论是互联网造车、还是传统汽车厂商，首先建立起一个循环，可以获取数据，通过对这些数据进行机器学习提升汽车的能力，再反过来改善自动驾驶体验。在这样一个循环里，谁拥有的数据量大，谁更新数据的频率高，谁最有可能胜出。
2050机器驾驶将超过人类
Thrun在2007年加入谷歌，曾担任Google X和无人驾驶汽车项目的联合创始人，同时也是斯坦福大学计算机科学与工程专业教授，已经在机器人和汽车技术方面有过重要的探索。现在，他所负责的Udacity也主要向世界传授无人车的技术知识。
为什么说AI比人类的学习速度快得多?
在Thrun看来，AI比人类的学习速度更快。以深度学习为例，人工智能、机器学习与人类学习完全不同，“人或多或少都可能碰到交通错误，人们希望自己不会第二次犯错，但对于人而言，只有亲身体会犯错后才能吸取经验，但同样的错误在不同程度上会使人丧命。”
而谷歌的人工智能通过驾驶功能的记忆输入到计算机里面，然后计算机进行学习，通过机器人的不停学习，通过车联网的方式使所有其他的人也学习了这样的功能和掌握了交通事故的模型，因此AI比人类学习速度更快。
Thrun坚信，2050年自动驾驶会超过人类驾驶行为。同时，随着深度学习概念的诞生和发展，AI技术在包括癌症诊断、远程医疗等领域发挥了重要作用，有了深度学习就会使技术不断向前推进。“假如自动驾驶真的成为现实的话，大概有10%的工作将会发生改变，比如说卡车司机的工作可能会被代替，不管是几岁小孩或者是百岁老人，都有可能实现自由的驾驶。”
据Thrun透露，谷歌无人车团队曾和Uber一起测试了一项自动驾驶共享汽车项目EZGO，即用户可以用APP召唤一辆自动驾驶共享汽车来到面前，用户可以选择手动驾驶该车，也可以让其自动驾驶，而当到达目的地，共享汽车可以自动驾驶至停车场，解决停车问题。
“我们是把车看作是一个服务端?还是把它看作是一个私有的物品?即客户是想要拥有这辆车，还是只享有这辆车给他带来的服务，这个就涉及到了商业模式。”Thrun说道。
传统汽车的反击
对于传统汽车产业链而言，这无疑会给汽车本质属性、生产方式和商业模式带来变革。“自动驾驶技术会让汽车变成一个智能移动空间，并从根本上改变汽车产业的商业运作模式，人们无需购买汽车，而是呼叫一台自动驾驶共享汽车。”北汽集团董事长徐和谊指出。
目前，发展人工智能被视为提升国家竞争力、维护领土安全的重要战略，汽车领域作为AI重点赛道始终受到密切关注。全球汽车行业形势愈加复杂，传统车企间的竞争正逐步向AI领域转移，而科技公司始终以颠覆式的姿态进入。
“既然AI定义未来的汽车，那么汽车行业未来的比拼就是AI人才。北汽这类公司强于制造，但是面临AI方面的挑战。而蔚来汽车这类新造车公司，由于拥有更好的科技与互联网企业的基因，更容易吸引AI人才。”在回答传统车企北汽和蔚来汽车产品哪家更强的问题时，蔚来汽车董事长李斌如此回复。“所以这样看来，蔚来汽车更容易胜出，就像是亚马逊打败沃尔玛一样。”
徐和谊则回应“我原则上同意李斌的话，但是竞争不仅仅在人才，还包括其他资源。”
从技术落地的角度来看，奥迪毫无疑问走在了自动驾驶的产业前沿。但奥迪中国自动驾驶与底盘研发总负责人Stefan Greiner认为，过去几年自动驾驶热度与日俱增，却少有从业车出自车企。直到两年前，这一现象逐渐出现变化，主机厂意识到自动驾驶技术的日趋成熟，开始纷纷着手自动驾驶研究，考虑如何推动相关技术快速落地。从这个角度来讲，车企的思考方式更为现实。
“对车厂来说，安全是第一关键要素，它指代的不只有基础设施，还包括车辆的整套传感器系统。比如，自动驾驶汽车有不同的雷达、摄像头和激光系统，要将这些放置在车上，需要首先验证其安全性。”Stefan Greiner说。
Thrun则认为，主机厂在无人驾驶领域的发展过程中发挥着重要的作用。经过多年的造车经验，主机厂如今面临着一个全新的问题，那就是如何更好得在制造过程中强调AI软件的重要性，以保证汽车零件能够适应20年后的自动驾驶技术。
仍处技术爆发期
中国自主汽车品牌紧跟国际领先企业步伐，但自动驾驶的未来发展，目前来看还需要突破法律法规、伦理与基础设施等挑战，目前技术应用的安全性是消费者主要思考的痛点。
在腾讯公司副总裁陈菊红看来，目前，行业正迈进第一阶段技术爆发期。“未来四年间，5G通讯、全新的经过不断修正改进辅以大数据训练支持后进化的AI算法、低成本激光雷达、全新的客户端OS界面、云端技术都将爆发式发展，刺激商用化的人工智能无人驾驶车辆在2021年左右出现。”
技术爆发期后，人工智能无人驾驶车辆受制于电池能量密度以及其他能源行业问题，基础交通设施需要、人工操作车辆寿命等因素，人工操作车辆与商业化人工智能无人驾驶车辆将经历一个12年左右混合过渡时期，最后正式步入第三阶段智能交通时代。
当下汽车AI进化路径仍面临政策法规、基础设施、高精地图、技术标准与接受程度五大维度的挑战。
中国国际贸易促进委员会汽车行业分会会长、中国国际商会汽车行业商会会长王侠表达了同样的看法，“人工智能的复杂性决定了其发展不可能一蹴而就，现在也有不少的汽车产品上开始装上了语音的交互系统，但是它都不具备这样自学习的能力，而且和汽车的物理工况，我们的路况，人的需求，车联网等等功能还没有被集合到一个平台上，汽车人工智能还处在发展的初级阶段。”
同时行业大大小小的并购以及密集的投资热潮，让智能汽车成为了一个风口，但是许多的产品技术都比较雷同，缺乏核心的原创的东西，要知道我们所面临的是一场技术引领的变革，如果没有核心的技术，盲目的跟风，即使一朝被风吹起，终究也难有大的作为。
