自動駕駛會不會是個偽需求？

隨著人工智慧和新能源技術的發展，從智能駕駛向無人駕駛技術的發展、車聯網、汽車大數據的應用將會顛覆傳統的汽車產業。汽車的「電動化、智能化、網聯化、共享化」正在帶來革命性的變化，改變的不僅僅是汽車產業，還有汽車出行方式。

而出行方式的改變會引發整個社會形態的巨大變化，這是一場技術革命。據了解2020年左右，初級的自動駕駛技術會普及，到2030年高級別智能駕駛技術會出現。隨著整個產業生態和競爭模式的變化，新能源汽車的競爭對手不再是寶馬、豐田這樣的公司，而是蘋果、谷歌這樣的公司。

但，我們有沒有想過，自動駕駛技術會不會是個偽需求？

需求也是分類的，比如個體需求、資本需求、人類社會需求。可以看得出的是，目前關於自動駕駛技術的推進，應該是技術驅動>需求驅動。

從個體需求上來看，短期內大眾對於自動駕駛技術更多的是處在一個噱頭當中。目前市面上進入 L3 級別以上的自動駕駛的消費級汽車均以 ADSD 系統為基礎，配備部分輔助、半自動駕駛的功能來降低駕駛員操作需求。消費者能夠接觸到的相關車型其實也不多，最入門的都是今年新款的 E 級、5 系之類的豪華車。

但是對於資本來說，自動駕駛的意義則比較重大。按照目前的自動駕駛實現方式，以大數據、地圖功能、感測器技術、視覺識別、人工智慧等幾項主要技術協作完成。

考慮到近幾年的資本增長點，從 2000 年初的電子硬體，到互聯網，再到移動電子設備和移動互聯網，目前手機等個人消費電子設備的增長已經到頂，資本必須尋找新的技術增長點。

而剛才提到了幾項實現自動駕駛的協作技術，無論是大數據還是地圖服務，還有視覺識別、人工智慧等都是下一波科技商業化的熱潮。

對於資本來說，這幾項技術代表著科技的發展趨勢，也是下一波備受看好的增長率和回報率。所以我們能看到英偉達的股票以 250% 的增幅領跑 2016 年，這裡面和老黃關於人工智慧和自動駕駛技術的戰略部署密切相關的。

說到社會需求的話，這裡就涉及到不同地區的文化、科技、政策等因素了。對於美國而言，現在是資本（華爾街）、技術（矽谷、底特律）均到位，美國政府也成立了自動駕駛委員會以監管自動駕駛系列問題，成員包括通用 CEO、谷歌無人車子公司 CEO、Uber 北美總經理、LA 市長等商、政屆精英。

傳統的汽車強國德國的話，三大集團不僅收購了 HERE 地圖股份，也和 Mobileye 就 ADSD 系統深度合作，包括 CES 上大量展出的技術，看得出都在為自動駕駛做戰略布局。

我們可以看一下中國人工智慧創業公司 TOP50，其中從事計算機視覺識別的公司佔比 40%，大數據（商業智能）公司數量和語音識別（自然語言處理）公司數量次之，分別為 20% 和 18% 左右。此外還有涉及自動駕駛的（6%），以及圍繞 AI 相對更專註底層晶元和演算法的、提供人工智慧方案的公司（4%）。

可以說，從個人角度來看，自動駕駛無非就是躺著看報紙這種誇張噱頭的東西，當然還有惜命怕死等比較基礎的感情元素。

按照目前的發展狀況，傳統車企就自動駕駛的態度還是相對「曖昧」。比如大部分家用轎車只敢停留在 L2 級別的自動駕駛，這裡面除了成本因素之外，也有著消費者受教育程度的限制。

例如進入 L3 級別的特斯拉 autopilot 1.0 系統，除了在指定路況下使用之外，對駕駛員也有諸如手握方向盤等限制，遠不及 L4 級別的 Eye Off 和 L5 級別的 Mind off。按照目前自動駕駛級別的劃分來看，L3 級別最為模糊，也最容易出現用戶濫用功能導致危害公共安全等情況發生。

所以從宏觀角度來看，自動駕駛是對政府基礎建設（路況、交通管理）、車企技術和資本配合、消費者觀念的更新的一項綜合考驗。隨著人口老齡化的加劇，生產力在將來肯定會受到約束。

從政府的角度來看，自動駕駛屬於人工智慧在單一專業領域的一次先行試驗，也是對國家生產力提升、資源配置改善優化的一次綜合挑戰。

能夠在自動化這個浪潮中走在前端的國家也會面臨失業率和人員配置的問題。例如剛過去的 2016 年美國大選，民粹主義的勝利和英國退歐的黑天鵝，這裡面充當票倉的不少人正是因為自動化生產和全球化資產配置而失去了工作機會。

所以緊盯著什麼「女司機」、「特斯拉車禍」這種狹隘的層次來看待自動駕駛的話，那自然是一個很市井的新潮技術，吹過牛就忘了。

但是上升到哲學，或者宏觀經濟學角度來看的話，自動駕駛作為人工智慧領域的先行者，第一次提出了人很有可能是多餘的這個觀念。接下來引用幾句廢話，純當總結了吧。

工作本應該有人類來完成，現在越來越多的工作開始由機器輔助人類完成，甚至部分開始由機器獨立完成。決定也本來應該由人類憑感覺和直覺作出，然而現在越來越多的決定是建立在演算法和實驗上的。在此過程中，人類逐漸變得無用和多餘，這就是為什麼世界正在發生非常嚴重的變化。

人類渴望對混亂的現實建立起理性與秩序，演算法的判斷力則是建立在計算機海量的儲存能力和迅捷無比的數據挖掘能力之上的。

在資本主義生產的鏈條中，個體人被規訓以機器為模版的生產工具，一切以高效率、準確性、低成本為衡量個體價值的標準，將所有個性化行為悉數抹去，只剩下能夠倍流程化和優化的操作步驟。

無人駕駛不需要任何慾望或者感情就能替代司機，因為按照現實世界經濟系統的設定，司機的工作就是吧人、物從 A 送到 B，廉價迅速即可。

對於一個資本和技術都就位的東西，對於一個由全世界最聰明的一群人在努力推進的技術，我沒有理由認為這是一個「偽需求」。

而自動駕駛有一個優勢是目前全世界所有技術、教育都無法做到的，即可以將路上行駛的所有車輛的駕駛水準統一在一個水平，或者之上。

（來源：知乎日報）

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