如果你還記得上個實際80年代發(fā)生的事情，大家都驚嘆于來到電腦前，在鍵盤上噼里啪啦輸入一些內容，然后就會有奇妙的事情發(fā)生。

而當時這種神奇的感受，在2017年也發(fā)生在了自動駕駛領域。人工智能即將成為未來計算機的基礎，它可以識別、分析現(xiàn)實世界的駕駛場景。

但就像科技領域的必然趨勢一樣，這是一個熱門周期的開始，大家一窩蜂的開始研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)。目前全球已經(jīng)有數(shù)十家公司，無論大小，都在開發(fā)或合作開發(fā)屬于自己的自動駕駛技術。在過去的一年里，有很多創(chuàng)業(yè)公司都展示了自己的人工智能驅動系統(tǒng)。其中很多人非常值得懷疑，還有少數(shù)的公司，比如AImotive和Comma AI，似乎注定也是被收購的命運，或者有希望成為行業(yè)標準的一部分。但我們不要指望這種局面在2018年發(fā)生太大的變化。

“自動駕駛行業(yè)剛剛起步，還需要經(jīng)歷多年的發(fā)展?！盢VIDIA汽車業(yè)務高級總監(jiān)Danny Shapiro表示。在很多公司打造人工智能硬件系統(tǒng)的時候，NVIDIA則致力于軟件算法的研發(fā)。就像Shapiro介紹的額那樣，任何一家關于汽車人工智能技術的標準，在游戲的早期都有可能成為未來的主角。

其實在未來的10年里，我們希望看到的是整合。汽車廠商或大型科技公司將會逐漸吞并或收購規(guī)模比較小的初創(chuàng)公司，將這些人工智能人才和技術收入囊中。這是一個在硅谷每年都會發(fā)生的故事，比如2017年，英特爾收購了MobileEye，通用在投資Lyft之后又與Uber合作?，F(xiàn)在，Waymo也開始與Lyft進行合作了。

但對自動駕駛技術來說，這樣的風險很高。自動駕駛技術除了擴展開車方式，改變城市交通出行之外，還有挽救生命的使命。當然，如果是電動汽車，還會減少二氧化碳的排放。目前絕大部分的無人駕駛測試汽車都是電動汽車，或者是混合動力汽車，但駕駛風格比人類駕駛更保守。

但最終整個行業(yè)還是需要一個標準，在未來的某一天，自動駕駛汽車會上路，但沒有政府相關部門的標準來管理這些汽車與城市的互動，就會出現(xiàn)混亂的現(xiàn)象。因為消費者、城市管理者與汽車廠商在競爭的同時都需要遵守統(tǒng)一的規(guī)定。例如，如果不同的廠商在對待十字路口的策略不同，那就后果有可能比人類駕駛員形成的局面還要亂，相信大家都么明白這一點。

不同的公司，在人工智能技術上的使用、數(shù)據(jù)的分析以及硬件部署上，都存在一定程度的差異。比如梅賽德斯·奔馳通過激光雷達提取信息，用來測量和繪制現(xiàn)實世界中的目標。它并沒有試圖在畫面中處理單個元素，而是創(chuàng)建了名為Stixels的數(shù)據(jù)塊。與此同時，特斯拉卻認為自己的系統(tǒng)并不需要激光雷達數(shù)據(jù)來幫助無人駕駛技術研發(fā)。

寶馬目前正在開發(fā)自己的人工智能技術，并且讓我們看到了未來?！拔覀冋J為一定會有一個行業(yè)標準，”寶馬董事會成員、負責數(shù)字商業(yè)創(chuàng)新業(yè)務的Peter Schwarzenbauer表示?！暗Y果如何目前還無法預判?！蔽磥聿粦撛谌澜绺鞯乜吹教嗖灰粯拥臉藴剩藖碜杂诒O(jiān)管機構的措施之外，汽車廠商還需要針對不同的銷售國家和地區(qū)，調整自己的人工智能系統(tǒng)算法和規(guī)則。這不是一件容易的事情，但如果未來能夠達成這樣的協(xié)議，對各方面的利益都有好處。

預計在2018年，我們會看到更多的自動駕駛技術新聞，無論是Waymo、梅賽德斯、通用、英特爾、日產(chǎn)還是其它大型科技公司。幾乎所有的公司都表示自己擁有最先進的人工智能訓練系統(tǒng)，不僅僅是在路上，還有很多基于云技術的新嘗試。但市面上也會出現(xiàn)一些小角色，比如AImotive和Comma AI。這些公司要么異軍突起、要么曇花一現(xiàn)慢慢消失。但它們最主要的歸宿還是尋找合作伙伴，比如英特爾和福特的合作，或者是通用與Lyft的合作（現(xiàn)在是Uber）。

2017年一切都來自于人工智能，明年各個公司就應該開始兌現(xiàn)自己的承諾，讓自動駕駛技術慢慢變成現(xiàn)實。因為最終我們的生活會被這些新技術所改變。