關於汽車AI，騰訊希望做一個賣水者

自130年前，世界上第一台汽車誕生以來，人類出行方式就此改變。而隨著人工智慧與汽車產業的疊加，汽車AI正在再一次改變人們的出行習慣。在眾多分析師和專家眼中，汽車AI的變革並不亞於當初以內燃機取代畜力和人力的進步。

在不久之前的全球汽車AI大會上，騰訊汽車將汽車AI的進化路徑概括為了3個階段、5大維度，而我們則正身處最急劇變化的第一階段——技術爆發期。

新技術的爆發總會帶來新的新機會，早在2016年互聯網女皇瑪麗·米克爾就預言汽車將成為新的計算中心，而Uber、滴滴兩大移動出行服務商業紛紛在過去一年中押寶智能駕駛。

騰訊同樣在汽車AI領域給出了自己的解決之道——做一個淘金熱中的賣水者。

賣水者的生意經

在19世紀中葉的美國，西進運動為美國西部帶去了大量的移民，而薩克拉門托河中發現的金砂，則讓更多的美國人，乃至世界各地的淘金者湧入加州。在這個過程中，從中收穫財富的不僅僅是一夜暴富，成功淘到黃金的幸運兒，還有一些馬夫、旅館老闆、船夫、中介等「賣水者」們，也隨之受益。

於是關於賣水者的故事便成為了商學院中經典的案例，而如今的騰訊則同樣希望在汽車AI的技術爆發期中，承擔這樣的責任，成為行業的服務者，汽車AI生態中不可或缺的一部分。

儘管這個過程中，汽車AI依然面臨著很多現實的問題，等待騰訊汽車這個賣水者一同來面對和解決。

汽車AI的那些痛處

任何一個創新都會面臨巨大的阻力，不僅僅來自於技術進步本身的巨大困難，同時還來自於眾多外部的阻礙，以及原有生產關係的束縛，汽車AI領域也不例外：

1、法律法規

不久之前的百度AI開發者大會上，百度創始人李彥宏通過視頻直播展示了一段自己乘坐「駕駛」百度無人車的情景，這輛駛上五環的百度無人車不僅僅吸引了眾多科技媒體的注意，同樣也引起了北京市交警和交管局的注意。

在視頻放出不久，北京交警便在微博上表示，已經介入了此事的調查，儘管最終並沒有處理結果展示在公眾面前，但無人駕駛與現有法律法規之間的不適應，甚至是衝突卻被生動地展示給了公眾。

其實早在2016年全國政協會議上，李彥宏就曾提交過關於完善無人駕駛相關法規的提案，但時至今日，實際仍沒有相應的新法規出台。

在中國政法大學朱巍教授看來，「法律幫助不了新技術,但是也不能拖後腿」，而如今，關於無人駕駛、智能駕駛的相關法律法規無疑是滯後的。在這個過程中，也需要有人能夠協調行業與法規制定者，來解決原有法律法規與處於爆發期的新技術之間的矛盾。

2、倫理問題

著名科幻作家阿西莫夫曾在70年前提出過著名的阿西莫夫機器人三定律，而這一定律的第一條便是「機器人不得傷害人類，或因不作為使人類收到傷害」。

可以說，從機器人誕生第一天起，關於機器人與人之間的倫理問題便出現了。如今隨著智能駕駛越來越多出現在公眾視野中，關於智能駕駛帶來的倫理問題也成為人們關注和討論的焦點。

在倫理學中有一個著名的「電車難題」，這是1967年由哲學家菲利帕·福特在《墮胎問題和教條雙重影響》中提到的，即5個普通人被瘋子綁在電車軌道A上，而一輛失控的電車正飛馳而來，被訪問者可以選擇拉起軌道拉杆，讓電車開到另一條軌道B上，但也有1個人此時被綁在軌道B上了。

這對於普通人而言是一個值得討論的問題，但對於機器人而言卻不然，大多數機器人在這種情況下都會基於程序作出效用最大化的決定，這背後存在著巨大的倫理風險。

而不僅僅是決定層面，當事情真正發生之後，人工智慧決策帶來的結果，責任是由自動駕駛的汽車本身承擔，還是由車上的乘客來承擔？汽車又該如何承擔這種責任，這些倫理問題似乎都沒有明確的答案。

3、基礎設施

除了法律和倫理這些虛擬的約束之外，現實的汽車AI現實的基礎設施依然不夠成熟。國內目前大多數的道路都不具備普及L5級，甚至是L4級智能駕駛的基礎條件。

而另一方面，智能駕駛技術在一些特殊情況下，也依然存在諸多問題，此前就曾出現過無人駕駛汽車無法判斷塑料袋與普通障礙物區別這樣的事情。正如在全球AI大會上騰訊汽車總結的那樣，我們目前仍然還處在技術爆發期，大量的技術還處在不成熟的階段。現階段的智能駕駛更多的還只是實驗室中的試驗品，如何從試驗品到大眾消費品，這其中還有很長的路要走。

汽車AI熱中的賣水者

為了與行業一同解決這些痛點，在2017年全球汽車AI大會上，騰訊也拿出了自己的解決方案：一方面騰訊汽車提出了汽車AI的「三階五維」概念，希望從定義角度釐清行業發展階段，為身處其中的玩家們提供參考。

「三階五維」分別指的是：技術爆發期、混合過渡時期、智能交通時代這三個汽車AI發展階段，以及政策法規、基礎設施、高精地圖、技術標準與民眾的接受程度這五大維度。

基於這樣的行業發展階段判斷，騰訊汽車也有了自己參與其中的玩法，成立全球汽車AI俱樂部，吸引了包括蔚來汽車創始人李斌、谷歌無人車之父Sebastian Thrun、中國工程院院士李駿、北汽集團董事長徐和誼、奧迪自動駕駛與底盤研發總監Stefan Greiner等AI與汽車行業的專家及企業領袖代表，希望通過將汽車AI領域的的優質資源進行整合，打造集產學研為一體的泛產業聯盟。

很多人將AI看作是像互聯網一樣的技術革命，將在未來構建一張智慧網路。但相比於從創建之初就秉著開放精神的互聯網而言，人工智慧卻要顯得產業集中度更高。技術被少數的行業巨頭和科研機構掌握，彼此之間缺少足夠的溝通。而在技術和實際的應用場景之間，則又存在著一道鴻溝。

這也使得行業需要有人為他們構建平台，充當一個服務者、賣水者的角色，而騰訊汽車無論是從行業影響力來看，還是騰訊自身的AI技術實力方面，都是一個合適的人選。

騰訊本身在AI領域中就有著多方位的探索，2016年4月，騰訊AILab成立，此後「絕藝」圍棋便嶄露頭角；而在今年5月，騰訊又成立了西雅圖AI實驗室，吸納了北美50位AI科學家和200多位應用工程師，在AI方面表現出極大的野心。

面對駕駛出行這個目前人工智慧最現實，也是最大的應用場景之一，騰訊自然不希望錯過這場汽車AI熱潮中，於是他們選擇了陳菊紅所言的「連接器」這個角色，作為了騰訊切入這一領域的方式。

無論對於騰訊而言，還是對於汽車AI的行業參與者而言，這無疑都是一個雙贏的選擇。

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