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人工智能是未来自动驾驶汽车的核心。前不久阿尔法狗（AlphaGo）（第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”）吸引了社会广泛关注。从工业角度来看，半导体和IT行业正在向传统汽车公司转型，更有意思的是CES国际消费电子产品展，现在也已经成为了“车展”，成为各家厂商竞争的舞台。

人工智能实现自动驾驶

由于高分辨率摄像机和计算机的发展，计算机的“深度学习”经在识别和判断方面迅速发展。汽车“深度学习”是许多汽车制造商在2020年实现的4级或更高级的自动驾驶汽车的重要因素。

尽管这是由一台高分辨率的摄像机当做眼镜，计算机当做大脑的机器。并且深入学习可以学会很多技能，但它并不完美，目前这套系统还不能识别两条腿的是人类还是袋鼠。对道路上出现的男性和女性，也很难进行判断。

目前，汽车公司正在与英特尔，美孚一号和英伟达等公司合作，共同开发他们的技术。优秀的学习能力已经通过Alpha Go得到了证明。关键在于如何将其应用到汽车上，以及如何提高认识和判断力，从而将其作为最终的汽车安全设备。

人工智能比人驾驶汽车更靠谱！

NVIDIA已经在奥迪和福特的测试基础上进行了“深入学习”平台的实验，证明了4小时的学习将识别率提高了96％，学习效率提高了30倍。目标是让认知能力接近人眼。

直到现在，我还是认为人眼的识别能力是最强的。然而，奥迪证明了这个想法是错误的，机器在特定环境下的识别能力超过人眼。比如在一个非常糟糕的道路上通过深入的学习来识别前车，就比人眼的识别率高。因此，深度学习越来越被认为是自主驾驶技术的一个基本要素。

就在1~2年前，自动驾驶汽车的研发过程种，还遇到过这样的问题。例如，汽车正在行驶，突然出现动物，此时刹车已经来不及，那么汽车到底是应该转向避让？还是为了乘客安全向动物撞去？如果汽车能够深度学习的话，那么汽车就可以根据周围环境的情况做出不同的判断。

汽车厂商与三星，IBM等互联网公司合作是必然

深入学习的基础是模拟人类神经网络功能的“神经网络”。这个人造神经元是神经形态计算，三星电子正在进行研发，并且为了防止技术泄露，拒绝了政府研究基金的支持。除了三星电子，高通和IBM也在研究新的芯片。IBM研发的TrueNorth是2014年发布的仿人脑芯片，在这个只有邮票大小的硅片上，集成了100万个“神经元”，256个“突触”，4096个并行分布的神经内核，用了54亿个晶体管，然而功耗却只有70mW。目前IBM这个项目已经被美国国防部部门的研究所看中。

汽车厂商要参股地图公司？

作为实施自动驾驶汽车的重要因素，汽车行业已经显示出相当的技术进步。戴姆勒股份公司已经通过各种方法展示了其接近人类认知能力的深度学习能力。

自动驾驶车辆的处理器具有识别，判断和控制的功能。同时，在车辆移动过程中，通过结合高精度地图来推导出汽车的确切位置。目前技术的难点是除静态地图以外不时变化的动态地图，和识别车辆周围环境的变化。所有这些当然都是基本的数字地图数据。这就是为什么宝马，奥迪和奔驰在2016年初全面收购Here地图公司的原因。

到目前为止，自动驾驶汽车在安全性方面已经超越了人类。因为人开车时会分心，会思考，但是自动驾驶系统是不会的。当然，前提是智能系统具有充分的识别能力和以此为依据的判断能力。

汽车厂商将会变成移动互联网公司？

未来汽车厂商不会像现在一样单纯的生产销售汽车，而是越来越像一家移动互联网公司。厂商和消费者之间的联系更加密切。现阶段也已经有部分厂商为消费者提供了远程服务，但是只限娱乐和救援。

而最近，丰田总裁丰田章男表达了他的观点，丰田汽车将不仅与用户保持单纯的销售关系，丰田将变成“一家移动公司，而不是汽车制造商”。韩国现代汽车也宣布进入移动业务。

总结：

谁也不知道未来汽车的形态会如何发展，谁也说不准现在的汽车巨头们下一个10年20年会怎么样。但是很明显的是，现在的汽车厂商都已经在寻找突破，努力转型。朝着他们自己认为对的方向努力。