無人駕駛，未來世界？
2017年的下半年，新車造車新勢力來了，蔚來、小鵬、車和想、威馬……還有不知名的更小品牌，已經汽車大廠成立的新能源汽車公司。
智能汽車已經提出了超過半個世紀，科技、時間、政治資本等等相互交織，汽車仍然是一個國家重要的經濟命脈，牽扯到的上下游太多，又因為與安全相關，所以法制的推動也一定會各種挑戰。大家會說手機的顛覆、相機的顛覆從來都是一個新品，汽車呢，也許是，但路不會那麼順。特斯拉走了8年，也還只是很酷的小眾車。但我們還是希望看到這些新的變化，畢竟這些年隨便一個車來一次小小的改版就來炒新車上市這樣的噱頭，我們也實在膩了。希望有更多好玩有趣的車、人來推動這場科技變革。
《無人駕駛》這本書更像是科普書，因為兩位作者胡迪·利普森，梅爾芭·庫曼都是從事人工智慧實驗的專家。他們談的美國，我覺得也非常適合這個節點，了解國內的新車造車勢力。
1.自動駕駛的路已經走了很久
自動駕駛汽車的發展里程碑
今天的自動化駕駛汽車是人工智慧和機器學習領域研究者們數十年科研的成果匯聚，對於前人這段漫長而豐富的研究過程重新領略。
通用汽車早在1939年世界博覽會上展出「未來世界」吸引了數百萬人的參觀。世界博覽會上展現的其他高科技成就最終都走進了人們的日常生活，與之不同的是「未來世界」的自動化高速公路雖然精彩奪目，但也正如《綠野仙蹤》中的飛天猴子一樣不那麼現實。對於這些「解放雙手」的汽車的具體工作技術細節語焉不詳，只是將這種引導汽車自動駕駛的能力含糊地歸結為「無線電和電子學的某種巧妙結合」。隨著二戰的爆發，通用汽車也隨之將自己的精力從建造自動化高速公路上移出，轉向為同盟國製造坦克、飛機以及其他武器。自動化高速公路項目在20世紀40年代幾近中止。
通用.未來世界
1973年，隨著幾個石油出產國為了對抗美國給予以色列的支持，將每桶石油的出口價格上調了70%。廉價石油的時代突然結束了，美國汽車工業曾經的輝煌便一去不復返。大型汽車公司逐漸放棄了曾經對「解放雙手、解放雙腳」的自動化高速公路的大膽幻想，轉而關注更加切實的挑戰難題，如制定汽車安全標準，提升燃油效率，減少尾氣排放。
20世紀餘下的幾十年里，受限於當時信息溝通技術的不成熟，無人駕駛汽車的發展依然舉步維艱，始終無法突破達·芬奇難題。
21世紀初，現代無人駕駛汽車誕生在一片荒蕪的沙漠里，遠離電子高速公路和煤渣磚塊鋪成的小道。它不受高速公路設施的束縛，並取得重大突破——把智能設備安裝在車本身的輪式移動機器人。這種新型的無人駕駛汽車就是機器人。
在人工智慧研究領域原地踏步多年之後，一種被稱為「深度學習（DeepLearning）」的新型軟體於2012年誕生了，它可以對隨機的數千個數碼圖像信息進行準確分類，並達到人類水平的精準度。
2012年以來，深度學習發展日漸成熟，現在已經能夠應用到多個領域。在無人駕駛汽車方面，深度學習能夠為車輛提供視覺能力，並提升語言識別軟體的語言理解能力。
2016年，深度學習軟體在一次備受矚目的活動中顯示了其多才多藝——該活動就是谷歌公司的Alpha Go圍棋項目——人工智慧軟體擊敗了世界上最頂尖的棋手——要知道圍棋可是被公認的比國際象棋比賽更有挑戰性。
無人駕駛還有很長的路要走。
2.汽車公司勝出還是軟體公司勝出？
影響未來汽車行業發展的最大疑問，就在於哪家公司（不管是汽車公司還是軟體公司），會首先研發出一套完善的智能操作系統，而其成功的標誌就在於摘下人工智慧研究領域的桂冠，擁有準確的人工識別能力。
汽車企業有兩個選擇：一方面他們可以探索研發自己的軟體系統；另一方面他們與提供汽車操作系統的科技公司建立合作夥伴關係，自身只負責製造汽車機體。
（1）傳統汽車公司偏愛一條十分緩慢的人工智慧推進過程？
第一個階段是持續優化駕駛員輔助技術；
第二個階段是在少數高端車型上安裝只在特定情境下使用的、自主能力有限的駕駛模塊，這些模塊大多隻應用於高速公路行駛；
第三個階段是這些自主能力有限的模塊向下滲透，應用於便宜的車型。
汽車公司偏愛這種漸進方案的主要原因，就是該方案可以延長他們對汽車行業的主導權。
汽車公司已經過於習慣製造複雜的機械系統，它們缺少人才儲備和知識儲備，也缺少在人工智慧研究的叢林中進行有效挖掘的運營管理經驗。
（2）軟體公司和汽車公司之間的合夥關係會成為汽車行業里的慣例？
當無人駕駛汽車真正走向大眾市場的時候，預計那時也將會出現一批新型汽車公司，它們是由軟體公司和汽車企業聯合組建而成的，這樣雙方各展所長以實現互補。比如谷歌和福特、沃爾沃和微軟、通用和Lyft。國內出現了廣汽和蔚來，阿里和上汽等。
汽車公司將它們的「車身框架」平台出售給下游科技公司，由科技公司將它們升級為自動駕駛汽車。比如之前的蔚來和江淮、小鵬和海馬。
(3)以谷歌為代表的科技公司變成主導者？
汽車公司喜歡漸變的發展方式，即研發駕駛員輔助模塊，逐漸延長軟體系統對方向盤的掌控時間。相反，谷歌的策略則直接指向完全自動化駕駛。
如果谷歌先一步到達，它研發的全自動化汽車將先在一些特定的環境中實現商業化運營。一旦這批早期的無人駕駛汽車被證明安全可靠，隨後就會進入日常生活的街道實現常規運營，最終引發變革。
如果結果真的是這樣，那麼，微軟的模式將再次勝利：隨著現在的青少年逐漸成長為未來消費者，汽車的軟體將成為最重要的特徵，車身車架只不過是後續插曲。
谷歌在汽車領域的經驗不足反而可能正是其核心優勢之一。分析師凱文·魯特（Kevin Root）撰文說：「不同於汽車製造廠商，即使目前漸進式自動化駕駛新功能成為主流，他們（谷歌）也不會因而損失利潤，畢竟他們研發的是全自動化駕駛汽車這一終極版的產品，而且已經取得了明顯的領先優勢。
「充裕的科研預算、天才般的研發團隊、預留的訓練時間」，受益於這三大因素，人們看起來谷歌似乎輕而易舉就創造出了優秀的無人駕駛車隊。谷歌公司成功的原因里，還有一樣和以上三大因素同等重要：絕佳的時機。事實上在過去的幾年內，摩爾定律的無形而強大的影響力與日俱增，重組創新進入全盛時期。今天，無人駕駛汽車的發展終於步入正軌：智能軟體來指路，數據支持有保障。提供數據來源的設備包括高速數碼攝像機、高清數字地圖、激光雷達和GPS定位系統。
（4）汽車公司的「蘋果模式」？
汽車公司仍能掌控汽車產品研發和銷售的全局。將來的消費者中總會有不滿足於大眾性交通工具的，有些消費者還是想要購買為特定用途定製設計的自有高價車型，比如移動辦公室，或者充當離開家後的專屬迷你居所，另外還要鑲上鮮明易識別的個人Logo。想要購買這些昂貴專屬車型的消費者往往特徵鮮明——一擲千金而面不改色，他們通常會有單獨的度假別墅，或者去旅遊時寧願包架飛機也不會去坐普通民航客機。由於銷售的焦點是整車的質量，既包括硬體也包括軟體，那麼就仍需維持與軟體公司的合作關係。如果蘋果模式行得通，汽車行業里的實際生產者還是能夠從未來的汽車產業里獲取小部分市場份額。
3.政府的態度至關重要
美國無人駕駛汽車的命運掌控在美國交通運輸部，及其兩個關鍵的分支機構——聯邦公路管理局和美國高速公路安全協會手上。
在過去，美國交通運輸部並不保守。事實上就在十幾年前，該部門還曾大力推進智能汽車的發展。但問題在於這群思想超前的交通運輸專家，犯了與當時的通用汽車工程師同樣的錯誤：他們對於無人駕駛汽車的願景設想大大超前於現實，導致缺乏完備的駕駛技術來支撐。
「Demo 97」是美國交通運輸部在發展迅猛的高速公路技術上最後的投資。但這次活動依舊有主要有兩個問題：當時的無人導航駕駛技術還不夠成熟，不足以保障安全；展示中的自動高速公路系統仍然需要配置昂貴的專門基礎設施。這次活動不經意間葬送了自動高速公路系統的前途。「Demo97」之後，人們認為自動駕駛的想法不切實際。
2016年美國交通運輸部（USDOT）還是對無人駕駛的應用前景釋放了積極信號，宣布對各個州的機動車管理局在無人駕駛管理方面提供指導建議。美國已經有四個州——加利福尼亞州、內華達州、佛羅里達州和密歇根州——會頒發官方的無人駕駛許可證，同時也有幾個州在考慮效仿。
國內新勢力造成也正是趕上了政府支持的時間點。
無人駕駛也許很遠，也許很近，致敬那些心懷夢想，致力於新技術，將我們帶入更酷時代的人們。
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