圖/百度無人車
隨著車載娛樂信息和先進駕駛輔助系統（ADAS）變得越來越普遍、越來越精密，以人工智能（AI）為基礎的各種車載硬件和軟件解決方案方興未艾。人工智能是以電子和軟件來模擬人類大腦的功能，根據市場機構IHS Automotive的數據，車載人工智能系統出貨量將從當前的700萬件到2025年上升至1.22億件。人工智能技術是實現自動駕駛汽車的關鍵所在，將帶領自動駕駛實現技術突破，實現商業化的核心。
大眾、豐田、寶馬等主流汽車制造商均表示，計劃到2020年推出自動駕駛量產汽車，這意味著在人工智能引領下的自動駕駛汽車已經離我們的生活不遠了。為了實現完全自動駕駛，感知、決策與控制三大系統缺一不可，而人工智能在這其中發揮著不可或缺的作用。
IHS Technology首席分析師盧卡·德· 埃姆博格表示：“人工智能具備強大的識別能力，而且可以不斷從經驗中學習。“與人類一樣，人工智能可以從周圍真實的聲音、圖像、動作和感官輸出中學習。“一直以來，人工智能被視作是實現無人駕駛汽車商業化的關鍵推動技術，整個汽車供應鏈都為之振奮。”埃姆博格說。
■車企巨擘、IT巨頭加碼投資
近日，外媒報道，蘋果公司正在積極開發人工智能深度學習技術，將主要應用于自動駕駛汽車以及智能家居應用，蘋果欲將其虛擬語音助理 Siri 打造得更加智能化。據悉，蘋果將開發一個可以具備視覺化功能的智能系統，結合深度影像辨識技術，以幫助 Siri 辨識使用者的動作和活動，觀察使用者與周圍環境的互動關系。
據悉，蘋果的該智能系統還結合了即時 3D 感測功能，可以辨識使用者的手勢指令，或是接收深度地圖資訊、感測使用者當下的場景，在自動駕駛汽車應用中可以做出更精確的智能反應。除了蘋果，包括谷歌、IBM、微軟、亞馬遜、臉書、乃至中國的百度、騰訊，都在加快在人工智能領域的布局，以推動其在自動駕駛汽車的研發。
近日，福特向美國一家人工智能技術初創企業Argo AI投資10億美元，未來五年將主要聚焦在自動駕駛領域的合作。針對這筆投資，福特人力資源總監朱莉·賈勒特表示，福特投資Argo AI，是因為汽車業對于人工智能領域的專家需求增長。據悉，Argo AI創始人之一曾是谷歌無人駕駛汽車部門的硬件負責人——布萊恩·舍爾斯基，該公司另一位創始人皮特·蘭德曾任Uber無人駕駛汽車中心工程總監。除此之外，大眾、豐田、本田等車企均加碼在人工智能領域的投資，希望盡快推出旗下自動駕駛量產汽車。
■人工智能也是合法“駕駛者”
此前，美國國家高速公路安全交通管理局（NHTSA）曾在一封公開信中稱，在聯邦法律下，一輛汽車的“駕駛者”并不一定就是人類不可，人工智能也可以扮演這個角色。谷歌自動駕駛汽車項目負責人克里斯·烏爾森向NHTSA遞交了一份請愿書，希望能將旗下無人駕駛汽車的人工智能判定為合法的駕駛者，NHTSA的這封公開信為自動駕駛汽車的發展掃除了一大障礙。
同時，這也是自動駕駛汽車邁向商業化的關鍵一步。不過，雖然NHTSA公開為人工智能“站街”，但并不意味著自動駕駛汽車現在就可合法供公眾使用。不管是汽車巨擘還是IT巨頭，他們要面臨的下一個難題是，如何證明旗下自動駕駛汽車的人工智能系統符合目前適用于人類駕駛者的各種標準。也就是說，未來交通監管機構需要采取各種措施來不斷驗證自動駕駛汽車人工智能作為駕駛者的合規性。總而言之，一個長期的監管障礙仍然擺在眼前。
在實現完全自動駕駛的過程中，基于人工智能的深度學習系統發揮著不可或缺的作用：人工智能必須時不時根據周圍環境的調整，作出無數戰略抉擇，比如汽車應該以多快的速度行駛，在一個信號燈前面如何應對，面對超車應該如何處理，特殊情況下是否應該主動改變車道。這些都是與安全高度相關的決定性問題，也許在道路上將是生與死的差異。
谷歌認為，人工智能駕駛系統會持續為一輛自動駕駛汽車的乘客作出最聰明、最安全的決定，可以與行人或者其他使用者共享道路信息，因此比人類駕駛者更加安全，而且人工智能也不會面臨疲勞駕駛、分心駕駛的問題。
■深度學習加快自動駕駛時代到來
業內人士認為，通過基于人工智能的深度學習是處理自動駕駛汽車決策問題的最好方式。在人工智能系統中，自動駕駛汽車并不是根據人類已詳細編好的輸入程序（比如“在紅燈的時候停下”這樣的指令）而運作。相反，計算機只是為人工智能系統提供了大量數據，囊括了各種各樣的駕駛場景。待人工智能吸收數據并識別模式，它會逐步“推斷”出正確的駕駛方式，而且這種方式大部分時間都運作得很好。現在涌現出很多自動駕駛技術前沿公司，例如Drive.ai、AImotive和FiveAI都走的是該技術路線。
與人類一樣，自動駕駛汽車需要傳感器來感知周圍的世界，并需要一個智能中樞來收集、處理信息，進而采取具體行動。幾乎每一輛自動駕駛汽車都配備了各種先進設備來收集信息，包括遠程雷達、激光雷達、攝像頭和超聲波等。人工智能在未來的自動駕駛汽車中到底能做多少事？在燃料不足時，人工智能會將自動駕駛汽車引導到加油站或者充電站；根據已知的交通狀況隨時調整行程路線，找到最佳、最快的出行線路；結合語音識別、手勢控制與同乘者進行交流等等。
人工智能是一種模仿人類大腦學習的復雜算法。也就是說，軟件工程師不需要編出數千個代碼來控制一輛自動駕駛汽車，而是制定出一個算法，該算法具備深度學習的功能。未來，不僅完全自動駕駛汽車的實現取決于先進的人工智能算法，而且其標準化也依賴于算法的統一。
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