如果你還記得80年代，你可能會驚訝地發現你可以走到電腦前，輸入以下基本信息，然后就會發生一些事情：10 PRINT？"Robbie is rad"，20 GOTO 10。
這在當時似乎是一種魔力(這很好，因為這也是我的編程技能的程度)。這是2017年汽車工業的發展方向。人工智能正處于將未來的計算機推向生命的尖端，這種計算機能夠識別、分析和應對現實世界的駕駛場景。
但就像科技行業的所有事情一樣，這是一個炒作周期，數十家大大小小的公司都在爭相確保自己的技術能在未來的汽車中使用。過去的一年，我有一群不停歇的創業公司向我推銷他們的人工智能自動駕駛系統。他們中的許多人都是可疑的，而像AImotive和Comma AI這樣的少數，似乎注定要被一個更大的實體吞并，或者成為行業標準的一部分。但別指望2018年會有很多改變。
“自動駕駛汽車行業才剛剛起步，這將是幾十年乃至數十年的發展，”英偉達汽車業務高級總監Danny Shapiro表示。正如Shapiro所言，自動駕駛的任何標準都會在游戲的早期壓制創新。
相反，在未來10年左右的時間里，你可以期待看到整合。汽車制造商或大型科技公司將會吞并小型創業公司，以獲取他們的人工智能技術或人才。這是一個在硅谷不斷上演的故事。在過去的一年里，英特爾收購了MobileEye。通用汽車(曾在Lyft投入巨資)對優步進行了大量投資。與此同時，Waymo目前正在與Lyft合作。
但自動駕駛汽車的風險要高得多。自動駕駛汽車有拯救生命的潛力，為無法駕駛的人提供交通選擇，改變城市和車輛處理停車的方式。當然，他們也會減少二氧化碳的排放，要么是電動汽車，要么是混合動力車，要么就是比人類駕駛更保守。
但最終還是需要一個標準。在某個時候，自動駕駛汽車將上路，如果沒有一個聯邦政府監管的標準來管理這些汽車與世界的互動，那么將會出現混亂，因為消費者、城市和汽車制造商的競爭系統遵循著略微不同的規則。例如，如果每輛車都以不同的方式處理一個十字路口，那么由此產生的混亂將不會比人類在駕駛時更好。汽車制造商明白這一點。
盡管這些公司從根本上以同樣的方式使用人工智能，但在數據分析方式和硬件部署方式上存在一些差異。例如，梅賽德斯-奔馳從激光雷達中獲取信息，用于測量和繪制現實世界中的物體的激光。它沒有試圖在生成的圖像中處理單個像素，而是創建了一個被它稱為“Stixels”的數據塊。與此同時，特斯拉并不認為它需要激光雷達數據來指導或駕駛它的汽車。
寶馬目前正在開發自己的人工智能技術，但其也看到了共享的未來。“我們認為將會有一個行業標準，”寶馬公司負責數字業務創新的董事會成員Peter Schwarzenbauer說。“但我們還不知道結果會怎樣。”我不認為你會在這個星球上看到太多不同的系統。”除了安撫美國監管機構以外，汽車公司還必須調整自己的人工智能系統，以適應每一個銷售汽車的地區。這并不容易，但如果在某一時刻他們能夠達成協議，這將有利于所有相關方的利益。
在2018年，預計將有更多的自動駕駛新聞從Waymo、奔馳、通用汽車、英特爾和其他大型科技和汽車公司傳出。幾乎所有的公司都在兜售他們的人工智能系統，而不是在道路上進行模擬，因此我們預計會有更多關于云技術的消息。但也會有很多小公司。想想吧：像AImotive和Comma AI這樣的創業公司，要么奮起反抗，要么因過度承諾和交付而崩潰。但大多數時候，他們都在尋找更多的合作伙伴，比如福特和英特爾之間的合作，或是通用汽車和Lyft(現在是Uber)之間的合作。
2017年的一切都是關于人工智能的炒作，2018年，公司將不得不開始兌現他們的承諾，讓無人駕駛汽車成為現實。因為最終，我們的生活將依賴無人駕駛汽車。
這在當時似乎是一種魔力(這很好，因為這也是我的編程技能的程度)。這是2017年汽車工業的發展方向。人工智能正處于將未來的計算機推向生命的尖端，這種計算機能夠識別、分析和應對現實世界的駕駛場景。
但就像科技行業的所有事情一樣，這是一個炒作周期，數十家大大小小的公司都在爭相確保自己的技術能在未來的汽車中使用。過去的一年，我有一群不停歇的創業公司向我推銷他們的人工智能自動駕駛系統。他們中的許多人都是可疑的，而像AImotive和Comma AI這樣的少數，似乎注定要被一個更大的實體吞并，或者成為行業標準的一部分。但別指望2018年會有很多改變。
“自動駕駛汽車行業才剛剛起步，這將是幾十年乃至數十年的發展，”英偉達汽車業務高級總監Danny Shapiro表示。正如Shapiro所言，自動駕駛的任何標準都會在游戲的早期壓制創新。
相反，在未來10年左右的時間里，你可以期待看到整合。汽車制造商或大型科技公司將會吞并小型創業公司，以獲取他們的人工智能技術或人才。這是一個在硅谷不斷上演的故事。在過去的一年里，英特爾收購了MobileEye。通用汽車(曾在Lyft投入巨資)對優步進行了大量投資。與此同時，Waymo目前正在與Lyft合作。
但自動駕駛汽車的風險要高得多。自動駕駛汽車有拯救生命的潛力，為無法駕駛的人提供交通選擇，改變城市和車輛處理停車的方式。當然，他們也會減少二氧化碳的排放，要么是電動汽車，要么是混合動力車，要么就是比人類駕駛更保守。
但最終還是需要一個標準。在某個時候，自動駕駛汽車將上路，如果沒有一個聯邦政府監管的標準來管理這些汽車與世界的互動，那么將會出現混亂，因為消費者、城市和汽車制造商的競爭系統遵循著略微不同的規則。例如，如果每輛車都以不同的方式處理一個十字路口，那么由此產生的混亂將不會比人類在駕駛時更好。汽車制造商明白這一點。
盡管這些公司從根本上以同樣的方式使用人工智能，但在數據分析方式和硬件部署方式上存在一些差異。例如，梅賽德斯-奔馳從激光雷達中獲取信息，用于測量和繪制現實世界中的物體的激光。它沒有試圖在生成的圖像中處理單個像素，而是創建了一個被它稱為“Stixels”的數據塊。與此同時，特斯拉并不認為它需要激光雷達數據來指導或駕駛它的汽車。
寶馬目前正在開發自己的人工智能技術，但其也看到了共享的未來。“我們認為將會有一個行業標準，”寶馬公司負責數字業務創新的董事會成員Peter Schwarzenbauer說。“但我們還不知道結果會怎樣。”我不認為你會在這個星球上看到太多不同的系統。”除了安撫美國監管機構以外，汽車公司還必須調整自己的人工智能系統，以適應每一個銷售汽車的地區。這并不容易，但如果在某一時刻他們能夠達成協議，這將有利于所有相關方的利益。
在2018年，預計將有更多的自動駕駛新聞從Waymo、奔馳、通用汽車、英特爾和其他大型科技和汽車公司傳出。幾乎所有的公司都在兜售他們的人工智能系統，而不是在道路上進行模擬，因此我們預計會有更多關于云技術的消息。但也會有很多小公司。想想吧：像AImotive和Comma AI這樣的創業公司，要么奮起反抗，要么因過度承諾和交付而崩潰。但大多數時候，他們都在尋找更多的合作伙伴，比如福特和英特爾之間的合作，或是通用汽車和Lyft(現在是Uber)之間的合作。
2017年的一切都是關于人工智能的炒作，2018年，公司將不得不開始兌現他們的承諾，讓無人駕駛汽車成為現實。因為最終，我們的生活將依賴無人駕駛汽車。
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