如果你还记得上个实际80年代发生的事情,大家都惊叹于来到电脑前,在键盘上噼里啪啦输入一些内容,然后就会有奇妙的事情发生。
如果你还记得上个实际80年代发生的事情,大家都惊叹于来到电脑前,在键盘上噼里啪啦输入一些内容,然后就会有奇妙的事情发生。
而当时这种神奇的感受,在2017年也发生在了自动驾驶领域。人工智能即将成为未来计算机的基础,它可以识别、分析现实世界的驾驶场景。
但就像科技领域的必然趋势一样,这是一个热门周期的开始,大家一窝蜂的开始研发自动驾驶系统。目前全球已经有数十家公司,无论大小,都在开发或合作开发属于自己的自动驾驶技术。
在过去的一年里,有很多创业公司都展示了自己的人工智能驱动系统。其中很多人非常值得怀疑,还有少数的公司,比如AImotive和Comma AI,似乎注定也是被收购的命运,或者有希望成为行业标准的一部分。但我们不要指望这种局面在2018年发生太大的变化。
“自动驾驶行业刚刚起步,还需要经历多年的发展。”NVIDIA汽车业务高级总监Danny Shapiro表示。在很多公司打造人工智能硬件系统的时候,NVIDIA则致力于软件算法的研发。就像Shapiro介绍的额那样,任何一家关于汽车人工智能技术的标准,在游戏的早期都有可能成为未来的主角。
其实在未来的10年里,我们希望看到的是整合。汽车厂商或大型科技公司将会逐渐吞并或收购规模比较小的初创公司,将这些人工智能人才和技术收入囊中。这是一个在硅谷每年都会发生的故事,比如2017年,英特尔收购了MobileEye,通用在投资Lyft之后又与Uber合作。现在,Waymo也开始与Lyft进行合作了。
但对自动驾驶技术来说,这样的风险很高。自动驾驶技术除了扩展开车方式,改变城市交通出行之外,还有挽救生命的使命。当然,如果是电动汽车,还会减少二氧化碳的排放。目前绝大部分的无人驾驶测试汽车都是电动汽车,或者是混合动力汽车,但驾驶风格比人类驾驶更保守。
但最终整个行业还是需要一个标准,在未来的某一天,自动驾驶汽车会上路,但没有政府相关部门的标准来管理这些汽车与城市的互动,就会出现混乱的现象。因为消费者、城市管理者与汽车厂商在竞争的同时都需要遵守统一的规定。例如,如果不同的厂商在对待十字路口的策略不同,那就后果有可能比人类驾驶员形成的局面还要乱,相信大家都么明白这一点。
不同的公司,在人工智能技术上的使用、数据的分析以及硬件部署上,都存在一定程度的差异。比如梅赛德斯·奔驰通过激光雷达提取信息,用来测量和绘制现实世界中的目标。它并没有试图在画面中处理单个元素,而是创建了名为Stixels的数据块。与此同时,特斯拉却认为自己的系统并不需要激光雷达数据来帮助无人驾驶技术研发。
宝马目前正在开发自己的人工智能技术,并且让我们看到了未来。“我们认为一定会有一个行业标准,”宝马董事会成员、负责数字商业创新业务的Peter Schwarzenbauer表示。“但结果如何目前还无法预判。”未来不应该在全世界各地看到太多不一样的标准,除了来自于监管机构的措施之外,汽车厂商还需要针对不同的销售国家和地区,调整自己的人工智能系统算法和规则。这不是一件容易的事情,但如果未来能够达成这样的协议,对各方面的利益都有好处。
预计在2018年,我们会看到更多的自动驾驶技术新闻,无论是Waymo、梅赛德斯、通用、英特尔、日产还是其它大型科技公司。几乎所有的公司都表示自己拥有最先进的人工智能训练系统,不仅仅是在路上,还有很多基于云技术的新尝试。
但市面上也会出现一些小角色,比如AImotive和Comma AI。这些公司要么异军突起、要么昙花一现慢慢消失。但它们最主要的归宿还是寻找合作伙伴,比如英特尔和福特的合作,或者是通用与Lyft的合作(现在是Uber)。
2017年一切都来自于人工智能,明年各个公司就应该开始兑现自己的承诺,让自动驾驶技术慢慢变成现实。因为最终我们的生活会被这些新技术所改变。
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