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AI已經來到了，它現在已經融入到了我們生活的方方面面。如果它在一夜之間消失，那么我們的經濟和社會將會崩壞，很難再次起飛。
今天，我想向大家分享一下AI驅動的交通的未來。
風起云涌的智駕疆域
自動駕駛時代將要來臨。
Google已經在此領域測試了數年，并在2009年到2015年之間行駛了1001338英里，中途只出現過一個錯誤。日前，Google為其自動駕駛汽車提交了一項新的專利申請，該技術能對道路上其他汽車的行為作出預判，從而避免出現追尾等事故。判斷前車是否會在下個路口轉彎或減速是人類駕駛員的基本技能，也是確保不會追尾的關鍵。通過前置攝像頭，這種技術能讓Google無人駕駛汽車預判其他汽車的運動狀態。同時，車載電腦會檢測汽車燈的亮度變化，從而判斷司機是否打開指示燈。從計算機的角度講，Google將通過一套算法來識別攝像頭中圖像的像素，分析其顏色，以確定里面是否有脈沖。如果有脈沖，這套算法將判斷司機可能如何操作指示燈，然后將信息反饋給中央系統。 如果這樣的專利技術最終能發展成為行業標準，將擁有廣泛的應用潛力。Google在專利申請文件中稱，前面的車輛可以是汽車、卡車、摩托車或公交車。
特斯拉Model S發光發熱，Model 3也是預訂火爆，Elon Musk迎來人生巔峰。近日，Musk宣稱，特斯拉的自動駕駛儀比人類司機駕車安全1倍。 “如果你使用自動駕駛儀，發生交通事故的危險將下降50%。即使我們第一個版本的自動駕駛儀，其駕車安全性也是人類司機的2倍。”援引特斯拉汽車的早期數據，在發生交通事故前，使用自動駕駛儀行駛的平均路程是人類司機的2倍。這些數據都是從特斯拉第一代自動駕駛儀中獲得的。自從2015年10月份推出以來，車主們已經利用自動駕駛儀行駛了7500多萬公里。特斯拉的自動駕駛儀使用攝像頭、雷達以及超聲波傳感器履行基本職能，包括在高速公路上自動行駛、變道、根據交通狀況變速以及泊車等。這項技術已經被應用到特斯拉公司最新款車型Model S上，隨著時間推移將越來越好。
從科技巨頭Google到新銳汽車公司特斯拉，從老牌汽車公司雪弗蘭、沃爾沃到中國公司樂視，自動駕駛領域，可謂風起云涌。更重要的是，在智能駕駛上風生水起的公司并不是科技或是汽車大頭。
第一款iOS越獄工具的著名黑客Geohot，也在研發無人駕駛的相關技術。最近，他決定成立一家名為Comma的初創公司，目標是讓現有的汽車都可以變成無人駕駛的形態。為此他招聘了一批業界頂尖高手來組建團隊，風險投資公司Andreessen Horowitz對Comma公司的估值為2000萬美元，汽車部件供應商Delphi和英偉達CEO黃仁勛也對Geohot創立的公司表示很感興趣。而據相關消息，黑客們已經造出來一輛能夠自動駕駛的汽車，但是這輛汽車的自動駕駛邏輯是基于對路面司機的行車進行模仿和學習，雖然能夠較短時間的實現自動駕駛，但是對模仿車輛有比較高的要求，所以真正實現無人駕駛還是需要智能汽車有一套自己的算法。
下一個十年會怎樣
雖然你也許會懷疑此無人車的安全性，但是你會忍不住驚訝現在智能駕駛產業的云起云涌。然后，你會開始思考，下一個十年，智能駕駛的發展又是怎樣的。
在接下來的十年中，手動到自動駕駛，將成為社會最大的變革之一。我們對于交通的思維方式將會大大改變。
所以，這個建立在輪子上的自動化技術，將會把我們帶到哪里呢？
讓我們來想象這樣一種畫面：你在周五晚上9點從亞特蘭大的加蓬機場上車，關上車門，告訴你的車“車啊車，帶我去紐約”。當車開始行駛，你的座椅靠背開始自動下降，好讓你舒舒服服睡一覺。你在第二天上午9點醒來，發現車已經停在了紐約目的地。你昨晚睡眠充足，開始迎接新的一天，有信心能完成當天老板交代的任務，還能多出幾個小時逛逛紐約城。當你準備返程時，你的車將自動載你順利回去，而在此過程之中，你將會進入甜甜的夢鄉。當然，工作狂也許會在此期間工作加班。
這種駕駛方式的轉變將會改變人車關系，我們再也不會因為工作地點的緣故來將家安在喧鬧的市中心。上班、出差、自駕游將會變得更加容易，也更安全。
讓我們的思維到達2020年。那時候，特斯拉Model 3產量巨大，自動駕駛已融入到公共交通。
Uber每年七月會召開一次發布會。他宣布了兩件事情：
Uber收購了160萬自動駕駛汽車；
Uber發布了自動駕駛訂購服務，用戶可以無限制使用。
那時，你可以使用Uber的新服務，隨時隨地叫Uber自動汽車。
突然之間，汽車所有權并不是件和經濟有關的事兒，因此很多人選擇不買車，因為這時候Uber可以滿足你擁有車的愿望。當然，這種趨勢并不是新鮮事兒。我們不會像衡量互聯網或iPhone一樣衡量汽車，汽車可是花銷巨頭，它太貴了。購買或更換汽車花費巨大，如果你將省點錢，那么你就會去買個舊點的車，但很多人都不會這樣。日常保養、更換輪胎、加油、修車、事故、保險等，將會讓你的錢包大放血?，F在擁有一臺車的成本其實頗高，但是人們買它，就是因為它能載我們去目的地。而隨著Uber發起了這樣的服務，這種買車的狀況將會改變。
除了解決了買車成本問題，Uber此項服務的另一個優點就是不會讓車生命中99%的時間都在停車場或車庫度過，苦苦等著主人上它。Uber自動汽車在某地下了某位乘客，那么它能立即在此地接單另一外乘客。目的地變出發地，全程無縫對接，不用浪費時間或空間。這樣一來，你便無須將車停在距離商場1英里的停車場，然后步行去購物。
那么，如何實現呢？
這種轉變也許現在看來不切實際，并不會在短時間內實現。但是這種核心技術，就像很多其他的科技革命一樣，是由AI驅動。它要實現，首先需要滿足兩個條件。
一種是硬件足夠硬，比如傳感器把探測做的非常好，可以在一定程度上脫離地圖引導。這需要大量的高精尖科技，比如實驗性質的自動駕駛車輛，上面掛著激光陀螺儀、定位設備、傳感器等等，但800萬一輛車，到真正實用還早。成本下不來，普及不了，那怎么辦？就用另一種，用稍微低精度的傳感器，加上高精度的地圖，可能也能達到一個非常好的狀態。這種方式可以在低成本的車輛上面大規模使用，需要的關鍵能力就是高精度地圖和云計算服務。
拿地圖來說，按照精度可以分成三種層級：最低層級是民用級產品, 現在手機用的就是民用級的導航地圖產品；第二層級叫工業級，車出廠之前要把這個導航地圖軟件裝上去，穩定性，質量、品質一定要跟車是同級別的; 最高層級是軍事級的，高精度地圖，又面向自動駕駛，安全級別很重要。中國的基礎建設大家都有感受，用日新月異形容一點也不夸張。中國目前有28萬公里高速公路，高德花了大量的精力，已經成為國內高精度地圖積累里程最多的企業，將在今年底完成全國高速公路的高精度地圖數據建設。但也僅此而已，如果我們再算上普通公路，再加上路況信息更新，要真正完成自動駕駛的普及，這個過程的難度和時間跨度可想而知。
除了高精度地圖，自動駕駛也需要云計算服務。只有和云計算平臺結合在一起時，高精度地圖才能夠真正發揮效果。采集錄入的地圖冷數據要經過大數據、云計算處理，才能變成更全，更準，更新，更鮮的具備交互能力的數據；云計算服務平臺還需要具備進行海量數據的收集、運算、交互與分發的能力，實時更新交通路況信息，只有當同時具備了海量數據和實時處理能力之后，云計算平臺才能真正的為自動駕駛服務；而無論是數據的積累學習，還是實時處理能力，現有的云計算平臺都需要有長足的進步。這也是阿里云和高德一直在不停建設交通大數據的原因。
總而言之，自動駕駛很是誘人，試過一次便難以忘懷，我們對它滿懷期待?，F在，我們已經看到了自動駕駛時代的曙光，但是，要到達那里，我們還要克服重重阻礙。
Via:Medium
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