人工智慧會如何改變汽車廠商？
人工智慧是未來自動駕駛汽車的核心。前不久阿爾法狗（AlphaGo）（第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發。其主要工作原理是「深度學習」）吸引了社會廣泛關注。從工業角度來看，半導體和IT行業正在向傳統汽車公司轉型，更有意思的是CES國際消費電子產品展，現在也已經成為了「車展」，成為各家廠商競爭的舞台。
人工智慧實現自動駕駛
由於高解析度攝像機和計算機的發展，計算機的「深度學習」經在識別和判斷方面迅速發展。汽車「深度學習」是許多汽車製造商在2020年實現的4級或更高級的自動駕駛汽車的重要因素。
儘管這是由一台高解析度的攝像機當做眼鏡，計算機當做大腦的機器。並且深入學習可以學會很多技能，但它並不完美，目前這套系統還不能識別兩條腿的是人類還是袋鼠。對道路上出現的男性和女性，也很難進行判斷。
目前，汽車公司正在與英特爾，美孚一號和英偉達等公司合作，共同開發他們的技術。優秀的學習能力已經通過Alpha Go得到了證明。關鍵在於如何將其應用到汽車上，以及如何提高認識和判斷力，從而將其作為最終的汽車安全設備。
人工智慧比人駕駛汽車更靠譜！
NVIDIA已經在奧迪和福特的測試基礎上進行了「深入學習」平台的實驗，證明了4小時的學習將識別率提高了96％，學習效率提高了30倍。目標是讓認知能力接近人眼。
直到現在，我還是認為人眼的識別能力是最強的。然而，奧迪證明了這個想法是錯誤的，機器在特定環境下的識別能力超過人眼。比如在一個非常糟糕的道路上通過深入的學習來識別前車，就比人眼的識別率高。因此，深度學習越來越被認為是自主駕駛技術的一個基本要素。
就在1~2年前，自動駕駛汽車的研發過程種，還遇到過這樣的問題。例如，汽車正在行駛，突然出現動物，此時剎車已經來不及，那麼汽車到底是應該轉向避讓？還是為了乘客安全向動物撞去？如果汽車能夠深度學習的話，那麼汽車就可以根據周圍環境的情況做出不同的判斷。
汽車廠商與三星，IBM等互聯網公司合作是必然
深入學習的基礎是模擬人類神經網路功能的「神經網路」。這個人造神經元是神經形態計算，三星電子正在進行研發，並且為了防止技術泄露，拒絕了政府研究基金的支持。除了三星電子，高通和IBM也在研究新的晶元。IBM研發的TrueNorth是2014年發布的仿人腦晶元，在這個只有郵票大小的矽片上，集成了100萬個「神經元」，256個「突觸」，4096個並行分布的神經內核，用了54億個晶體管，然而功耗卻只有70mW。目前IBM這個項目已經被美國國防部部門的研究所看中。
汽車廠商要參股地圖公司？
作為實施自動駕駛汽車的重要因素，汽車行業已經顯示出相當的技術進步。戴姆勒股份公司已經通過各種方法展示了其接近人類認知能力的深度學習能力。
自動駕駛車輛的處理器具有識別，判斷和控制的功能。同時，在車輛移動過程中，通過結合高精度地圖來推導出汽車的確切位置。目前技術的難點是除靜態地圖以外不時變化的動態地圖，和識別車輛周圍環境的變化。所有這些當然都是基本的數字地圖數據。這就是為什麼寶馬，奧迪和賓士在2016年初全面收購Here地圖公司的原因。
到目前為止，自動駕駛汽車在安全性方面已經超越了人類。因為人開車時會分心，會思考，但是自動駕駛系統是不會的。當然，前提是智能系統具有充分的識別能力和以此為依據的判斷能力。
汽車廠商將會變成移動互聯網公司？
未來汽車廠商不會像現在一樣單純的生產銷售汽車，而是越來越像一家移動互聯網公司。廠商和消費者之間的聯繫更加密切。現階段也已經有部分廠商為消費者提供了遠程服務，但是只限娛樂和救援。
而最近，豐田總裁豐田章男表達了他的觀點，豐田汽車將不僅與用戶保持單純的銷售關係，豐田將變成「一家移動公司，而不是汽車製造商」。韓國現代汽車也宣布進入移動業務。
總結：
誰也不知道未來汽車的形態會如何發展，誰也說不準現在的汽車巨頭們下一個10年20年會怎麼樣。但是很明顯的是，現在的汽車廠商都已經在尋找突破，努力轉型。朝著他們自己認為對的方向努力。
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