【太平洋汽車網(wǎng) 行業(yè)頻道】或許，你沒注意從什么時(shí)候開始，自動(dòng)駕駛成為了人們茶余飯后熱門的談資，但近年來(lái)自動(dòng)駕駛真真切切的成為了最熱門的話題，并且已經(jīng)開始走入了我們的日常生活。

　　本月初，在國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》中，我們看到中國(guó)的新能源汽車規(guī)劃已經(jīng)不僅僅是能源形勢(shì)的變革，自動(dòng)駕駛和智能化已經(jīng)正式進(jìn)入了未來(lái)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃。在本屆廣州車展期間，太平洋汽車網(wǎng)打造了《打開想象系列策劃》，為您呈現(xiàn)廣州車展上最精彩、最好玩、最有料的智能汽車新鮮趣聞。在車展正式開幕之前，我們先來(lái)了解一下自動(dòng)駕駛發(fā)展之路上的趣聞。

• 早期：妄想or暢想

　　自動(dòng)駕駛本身并非新鮮的概念，但近年來(lái)自動(dòng)駕駛概念的火熱也并非老調(diào)重彈，想搞清楚自動(dòng)駕駛為何近來(lái)如此火熱，不妨了解一下自動(dòng)駕駛的發(fā)展歷史。

　　最早的自動(dòng)駕駛車誕生于什么時(shí)候？很多國(guó)人可能會(huì)想到諸葛孔明發(fā)明的“木牛流馬”，“木牛流馬”可不是《三國(guó)演義》杜撰的，根據(jù)歷史文獻(xiàn)記載確有其事。不過在其所處的公元231-234年，人類還沒有發(fā)明穩(wěn)定的動(dòng)力源，“木牛流馬”自然也不會(huì)是我們所說的自動(dòng)駕駛。

　　不過，最早的自動(dòng)駕駛車真的誕生在汽車發(fā)明之前，發(fā)明人是大名鼎鼎的達(dá)芬奇。

　　達(dá)芬奇在1478年設(shè)計(jì)了一款發(fā)條驅(qū)動(dòng)，用齒輪“編碼”預(yù)設(shè)軌跡的“自動(dòng)駕駛車”，后人根據(jù)他的設(shè)計(jì)復(fù)制出的實(shí)車確實(shí)可以實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能。彼時(shí)距離尼古拉斯古諾制造出第一款蒸汽汽車相差291年，距離卡爾本茨制造最早的實(shí)用內(nèi)燃機(jī)汽車相差了408年。

　　達(dá)芬奇的故事太過玄幻了，人類真正開始嘗試自動(dòng)駕駛要等到二十世紀(jì)來(lái)臨時(shí)了。

　　和很多科技產(chǎn)品一樣，自動(dòng)駕駛最早也是基于戰(zhàn)爭(zhēng)的需要被提出來(lái)的。不過二十世紀(jì)初科技水平有限，最早發(fā)展出來(lái)的是無(wú)線電遙控的小車，用以運(yùn)送火藥等。1912年美國(guó)科學(xué)家用一對(duì)光感性硒光電管，設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)駛向光源的小車，被命名為“戰(zhàn)爭(zhēng)狗”，功能當(dāng)然是自動(dòng)駛向敵營(yíng)自爆。

　　1921年美國(guó)軍方的Raymond E. Vaugha設(shè)計(jì)了一個(gè)無(wú)線電遙控的三輪牽引車。四年后，美國(guó)陸軍前工程師Francis P. Houdina把無(wú)線電遙控裝置裝在了一輛Chandler牌汽車上，成功的從百老匯開到了第五大道。他本人坐在后面的一輛車上進(jìn)行遙控，前車便可以“無(wú)人”前進(jìn)、轉(zhuǎn)向、剎車等。

　　這一事件當(dāng)時(shí)引起了轟動(dòng)，這臺(tái)車被命名為“美國(guó)奇跡”(American Wonder)。雖然與無(wú)人駕駛相去甚遠(yuǎn)，不過這臺(tái)車實(shí)現(xiàn)了在汽車上的“電控”，也就是今天自動(dòng)駕駛汽車重要的一環(huán)——控制。

　　此后，資本主義世界經(jīng)歷了慘痛的大蕭條時(shí)期（1929-1933），此后的三十年代自動(dòng)駕駛概念意外在飛機(jī)上開始得到應(yīng)用。

　　為了減少飛行員的駕駛疲勞，飛機(jī)開始使用三軸穩(wěn)定的自動(dòng)駕駛儀來(lái)保持平直飛行，并且飛機(jī)自動(dòng)駕駛在此后快速發(fā)展和完善。

　　受航空業(yè)的啟發(fā)，人們對(duì)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)生了濃厚的興趣。不過飛機(jī)飛行在“空曠”的空域，僅需要完成自身狀態(tài)的感知和控制，而汽車面對(duì)的環(huán)境要復(fù)雜的多。

• 三十到六十年代：在高速埋電纜解決自動(dòng)駕駛

　　1939年紐約世界博覽會(huì)上，通用展示了一個(gè)名為“Futurama”（未來(lái)世界）的作品，暢想六十年代“智慧城市”的圖景。

　　細(xì)心的讀者可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，這些相當(dāng)“朋克”的老海報(bào)上，自動(dòng)駕駛汽車都是壓在虛線正中行駛的。這是因?yàn)楫?dāng)時(shí)設(shè)想通過在道路上埋設(shè)電纜等，通過車輛內(nèi)的傳感器識(shí)別，在高速上就可以沿著規(guī)劃的線路實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，駛出高速后再交由人駕駛。這是最早的真正的自動(dòng)駕駛概念，也可以說是最早的V2X理念雛形。

　　這種預(yù)埋電纜的理念影響了此后數(shù)十年自動(dòng)駕駛的發(fā)展方向。但Futurama更深遠(yuǎn)的影響是對(duì)高速公路體系基礎(chǔ)的規(guī)劃。

　　這種自動(dòng)駕駛看起來(lái)可能有點(diǎn)像有軌汽車，不過這一理念仍是今天L3級(jí)自動(dòng)駕駛汽車特殊場(chǎng)景落地的嘗試方向之一。及自動(dòng)駕駛汽車在專用的封閉道路（專用車道）實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，區(qū)域外交由人類接替駕駛。

　　此后，人類又經(jīng)歷了更為慘痛的第二次世界大戰(zhàn)。二戰(zhàn)后距離Futurama預(yù)想的六十年代已經(jīng)不再遙遠(yuǎn)。

　　1956年，通用又帶來(lái)了第二代作品Futurama II，并在隨后發(fā)布了具備自動(dòng)駕駛功能的Firbird II概念車，這臺(tái)車的一大創(chuàng)舉是設(shè)計(jì)了自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)。兩年后發(fā)布的Firbird III概念車進(jìn)一步完善了高速公路上預(yù)埋的線纜與車端的接收器通過電子脈沖信號(hào)進(jìn)行通訊，不過可惜這兩款車都只停留在了概念階段。

　　不過在1957年，美國(guó)人已經(jīng)在內(nèi)布拉斯加州一條高速公路上試驗(yàn)了預(yù)埋電纜與車端的接收器通過電子脈沖信號(hào)進(jìn)行通訊的自動(dòng)駕駛試驗(yàn)。

　　同時(shí)期，英國(guó)政府資助也資助了同樣的實(shí)驗(yàn)，使用包括Austin Mini、Vanguard和雪鐵龍DS19等車型改裝的測(cè)試車進(jìn)行預(yù)埋電纜自動(dòng)駕駛的測(cè)試，成功控制汽車自動(dòng)轉(zhuǎn)向、加速或制動(dòng)。研究得出的結(jié)論是，該技術(shù)能夠減少英國(guó)道路上40%的事故。但因?yàn)槌杀竞图夹g(shù)難度巨大，最終在七十年代被迫中止。

• 六十年代之后：人工智能左右自動(dòng)駕駛

　　在道路上預(yù)埋電纜的路線陷入泥潭時(shí)，另一股力量正在悄然崛起。

　　1956年達(dá)特茅斯學(xué)院的會(huì)議上，來(lái)自不同領(lǐng)域的科學(xué)家正式提出人工智能概念，人工智能成為了一門專門的學(xué)科。

　　在1956-1974年第一輪人工智能高潮時(shí)期，誕生了圖靈、麥卡錫、塞繆爾等一批人工智能大師。當(dāng)時(shí)的人工智能研究方向是希望借助機(jī)器智能解決代數(shù)應(yīng)用題、證明幾何定理、學(xué)習(xí)和使用英語(yǔ)等等。

　　不過當(dāng)時(shí)人們對(duì)人工智能的預(yù)期相當(dāng)高，認(rèn)為“二十年內(nèi)，機(jī)器將能完成人能做到的一切工作”，開車當(dāng)然也是其中之一。

　　1969年，麥卡錫（John McCarthy）發(fā)表了一篇名為《電腦控制汽車（Computer Controlled Cars）》的文章，提出了依靠視覺感知環(huán)境的無(wú)人駕駛汽車，并且還提出了無(wú)人駕駛汽車相比人類駕駛員更安全的理念（文章中認(rèn)為事故發(fā)生概率降至五分之一）。

　　在此之前，1961年，斯坦福大學(xué)研究院試制了一臺(tái)依賴視覺感知的無(wú)人駕駛小車，該車后來(lái)被稱為Stanford Cart，但由于圖像過長(zhǎng)的延時(shí)并沒能取得成功。

　　1967年，Stanford Cart終于實(shí)現(xiàn)了依賴攝像頭捕捉白線，沿白線自動(dòng)行駛。1977年Stanford Cart實(shí)現(xiàn)了立體視覺感知，并在1979年成功地越過了一個(gè)沒有人為干擾的充滿椅子的房間，使其成為最早的自動(dòng)駕駛汽車的例子之一。

　　值得一提的是，斯坦福研究院（Stanford Research Institute）后來(lái)改名為斯坦福國(guó)際研究院（SRI International），如今以發(fā)明了電腦鼠標(biāo)和語(yǔ)音助手Siri聞名于世。

　　1974年之后，人工智能受制于理論和硬件的水平，并沒能像預(yù)期取得輝煌的成果，進(jìn)入了第一次AI寒冬，相關(guān)領(lǐng)域的研究投入大幅縮水。自動(dòng)駕駛在這一時(shí)期也發(fā)展緩慢。

　　八十年代，專家系統(tǒng)的提出讓人工智能再次獲得了新生，在1980-1987年迎來(lái)了第二次AI高潮。

　　同時(shí)期，美國(guó)的國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、日本的筑波工程研究實(shí)驗(yàn)室、德國(guó)的慕尼黑國(guó)防軍大學(xué)與梅賽德斯聯(lián)合團(tuán)隊(duì)等，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也取得了不俗的成績(jī)，通過“ 攝像頭為主、其他傳感器為輔 ”的方式開發(fā)出了各種自動(dòng)駕駛汽車原型。

　　而八十年代的電視劇《霹靂游俠》（Knight Rider）中的 KITT 自動(dòng)駕駛汽車也風(fēng)靡一時(shí)，自動(dòng)駕駛在科研科和社會(huì)影響力上都取得了一次躍進(jìn)。

　　但專家系統(tǒng)依賴人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決問題的方式有很大的局限性，例如在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域人類根本無(wú)法將全部的可能情況全部傳授給機(jī)器。同時(shí)隨著個(gè)人計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的興起也沖淡了人們對(duì)人工智能的興趣，1987年之后第二次AI寒冬來(lái)臨。

　　1965年，英特爾創(chuàng)始人戈登摩爾提出了摩爾定律，及集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目在大約每經(jīng)過18個(gè)月便會(huì)增加一倍，而價(jià)格下降一倍。這一機(jī)遇觀察得出的經(jīng)驗(yàn)在此后不斷得到印證，隨之而來(lái)的是芯片的飛速發(fā)展。

　　隨著計(jì)算機(jī)性能的快速提升，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言和機(jī)器視覺等領(lǐng)域興起，人工智能并沒有徹底沉淪，在寒冬中繼續(xù)不斷發(fā)展。1997年，IBM的國(guó)際象棋機(jī)器人深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，人工智能也再次被公眾較為廣泛關(guān)注。而自動(dòng)駕駛在這段時(shí)間取得了不少突破。

　　九十年代末，意大利帕爾馬大學(xué)視覺實(shí)驗(yàn)室VisLab完成了一次創(chuàng)舉，他們開發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車?yán)秒p目攝像頭組成的立體視覺系統(tǒng)，在高速公路上實(shí)現(xiàn)了 2000 公里的長(zhǎng)距離試驗(yàn)，無(wú)人駕駛占比 94 % ，而車速則達(dá)到了 112 公里/小時(shí)。

　　而在九十年代初，北京理工大學(xué)、南京理工大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、清華大學(xué)和浙江大學(xué)五家單位聯(lián)合研發(fā)了中國(guó)第一款動(dòng)駕駛汽車ATB-1（Autonomous Test Bed-1）。

　　2006年，Hinton在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域取得了新的突破，人工智能也在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的加持下在2010年左右迎來(lái)了第三次高潮，并不斷邁向?qū)嵱没?/p>

　　在前人的基礎(chǔ)上，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）在2004年曾斥巨資懸賞：誰(shuí)能打造一輛能穿越 300 英里沙漠的自動(dòng)駕駛汽車，誰(shuí)就能拿走100萬(wàn)美金獎(jiǎng)金。第一屆Grand Challenge大賽在美國(guó)莫哈韋沙漠舉辦，21支參賽隊(duì)伍無(wú)一幸免，全部未能完賽。第一名也僅行駛了7.32英里。

　　2005年，第二屆Grand Challenge參賽隊(duì)伍增加到了195支，有5支隊(duì)伍成功完賽。其中Sebastian Thrun帶領(lǐng)的斯坦福團(tuán)隊(duì)打造的Stanley自動(dòng)駕駛汽車以30.7km/h的的平均速度奪冠，拿走了200萬(wàn)美元的獎(jiǎng)金。

　　Grand Challenge對(duì)自動(dòng)駕駛的影響不亞于深藍(lán)擊敗卡斯帕羅夫，而來(lái)自斯坦福的Sebastian Thrun隨后高調(diào)加盟谷歌，谷歌無(wú)人駕駛汽車在2009年開始上路測(cè)試，成為當(dāng)今自動(dòng)駕駛里程碑式的事件。

　　不過，自動(dòng)駕駛?cè)缃竦幕鸨€依賴于技術(shù)方面的突破。2006年，Geoffrey Hinton提出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法。到2013年，深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺識(shí)別率獲得突破性進(jìn)展。

　　語(yǔ)音、視覺，這簡(jiǎn)直是為智能汽車量身打造的。

　　總有人問，到底什么才算“智能汽車”，這其實(shí)并不容易去定義。自動(dòng)駕駛的概念已經(jīng)誕生逾百年，自然語(yǔ)音對(duì)話早已在手機(jī)、智能音箱等民用設(shè)備上普及，裝在車上怎么就“高級(jí)”了？

　　就像最早時(shí)，會(huì)下跳棋的簡(jiǎn)單程序就算是人工智能，但這種可以窮盡步驟的算法在如今強(qiáng)大的硬件下變得格外簡(jiǎn)單，和在圍棋上戰(zhàn)勝李世石的alphago相比已經(jīng)很難再把他當(dāng)做人工智能。智能汽車的概念也許一直會(huì)發(fā)生變化，但今天深度學(xué)習(xí)加持的強(qiáng)人工智能催生的自動(dòng)駕駛和自然語(yǔ)音對(duì)話，以及5G等技術(shù)突破賦予汽車的車聯(lián)網(wǎng)概念已經(jīng)讓汽車又了完全不同的可能性，這種有無(wú)窮可能的汽車就是不同于之前汽車的“智能汽車”。

　　基于自動(dòng)駕駛的快速發(fā)展，2014年美國(guó)機(jī)動(dòng)車工程師學(xué)會(huì)（SAE）制定自動(dòng)駕駛的 International SAE J3016標(biāo)準(zhǔn)，也就是我們今天非常熟悉的L0-L5自動(dòng)駕駛等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。此前我們?cè)凇稛o(wú)人驅(qū)》系列文章中介紹過，除了直奔L4、L5級(jí)無(wú)人駕駛的企業(yè)，更多的傳統(tǒng)車企其實(shí)一直在從L1起步不斷演進(jìn)。在這條賽道上的故事，很長(zhǎng)一段時(shí)間都與人工智能無(wú)關(guān)。

　　1945年，一位不會(huì)開車的美國(guó)盲人發(fā)明家Ralph Teetor發(fā)明定速巡航（CCS）。Ralph Teetor在乘坐朋友的車時(shí)，敏銳的發(fā)現(xiàn)司機(jī)一旦開始聊天車速就會(huì)不穩(wěn)，對(duì)他而言感受十分差勁。經(jīng)過十年的打磨終于取得了定速巡航的發(fā)明專利。

　　1957年，克萊斯勒為其高端車型“帝國(guó)”（Imperial）配備了定速巡航功能，成為最早量產(chǎn)該功能的車型，而克萊斯勒給其取的名字正是AutoPilot（自動(dòng)駕駛）。

　　但定速續(xù)航只能保持固定速度，1992年，三菱在旗艦車型第三代Debonair上裝備了一款激光雷達(dá)（沒錯(cuò)，就是激光雷達(dá)），雖然不具備控制剎車、油門的功能，但可以實(shí)現(xiàn)行進(jìn)中的距離預(yù)警。

　　1999年，奔馳S級(jí)（W220）和CL級(jí)轎車率先裝備了依賴毫米波雷達(dá)的ACC自適用巡航。

　　同年，在遙遠(yuǎn)的以色列誕生了一家并不起眼的初創(chuàng)公司。希伯來(lái)大學(xué)教授 Amnon Shashua 以他的視覺識(shí)別研究項(xiàng)目為基礎(chǔ)，在以色列耶路撒冷與 Ziv Aviram 共同創(chuàng)立Mobileye。

　　Mobileye著力開發(fā)搭載圖像識(shí)別算法的EyeQ芯片，此后在單目視覺算法領(lǐng)域取得了巨大的突破。2006年開始，EyeQ系列芯片開始在量產(chǎn)車上裝備，從最初的5款車型以每年成倍，甚至更多的速度快速普及。

　　此后幾年中，車道偏離預(yù)警、車道保持、全速域自適應(yīng)巡航等不斷普及，漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛路線開始與變革式自動(dòng)駕駛路線開始在人工智能賽道上出現(xiàn)了交匯。

　　2013年，包括奧迪、福特、沃爾沃、日產(chǎn)等傳統(tǒng)車企開始認(rèn)真發(fā)力自動(dòng)駕駛，同時(shí)期還出現(xiàn)了一大批自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司。

　　也是這一年，埃隆馬斯克發(fā)了一條推特：“特斯拉要為Model S開發(fā)輔助駕駛系統(tǒng)，緊張的工作正在進(jìn)行中”。兩年后，特斯拉Autopilot正式問世，成為市面上最好用的L2級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)，量產(chǎn)車領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛之戰(zhàn)打響。

　　僅僅5年的時(shí)間，高階的L2級(jí)輔助駕駛已經(jīng)得到了普及。而特斯拉最新的FSD理論上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了L3，甚至更高等級(jí)的自動(dòng)駕駛功能（受制于法規(guī)，仍然需要駕駛員監(jiān)視路面，保持手握方向盤并隨時(shí)接管車輛），當(dāng)然還有國(guó)內(nèi)蔚來(lái)的NOP和小鵬的NGP。

　　今天的自動(dòng)駕駛早已完全不同于早期鋪設(shè)電纜的粗暴方式，也不同于基于早期人工智能的笨拙。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的突破進(jìn)展賦予了如今自動(dòng)駕駛更加強(qiáng)大的功能。

　　自動(dòng)駕駛能夠如此快速的取得實(shí)用化的進(jìn)展遠(yuǎn)不止是人工智能領(lǐng)域的突破，更依賴各個(gè)科技領(lǐng)域的飛躍式發(fā)展。芯片如今已經(jīng)進(jìn)入5nm時(shí)代，而大數(shù)據(jù)方面，近年來(lái)數(shù)據(jù)量的衡量單位已經(jīng)從TB躍升至PB、EB乃至ZB的量級(jí)。IBM在2016年之前的的研究表明，整個(gè)人類文明產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量，90%來(lái)自近5年。而此后短視頻等社交網(wǎng)絡(luò)的興起讓這一數(shù)據(jù)量變得更加可觀，這就為深度學(xué)習(xí)提高了硬件和海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

　　而5G網(wǎng)絡(luò)、高精度地圖、車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)等等技術(shù)的落地，也進(jìn)一步促進(jìn)了自動(dòng)駕駛的成熟。我們此前曾介紹過今天的自動(dòng)駕駛汽車如何運(yùn)轉(zhuǎn)，點(diǎn)擊下圖了解。

　　縱然在實(shí)用層面取得了豐碩的成果，但自動(dòng)駕駛直到今天仍然還不是一項(xiàng)成熟的技術(shù)，關(guān)于自動(dòng)駕駛未來(lái)如何發(fā)展存在著巨大的爭(zhēng)議，沒有誰(shuí)能給完全確定到底誰(shuí)是對(duì)的。無(wú)人駕駛汽車終將實(shí)現(xiàn)或許是唯一可以確定是事情。

　　在二十世紀(jì)三十年代之前，人類對(duì)自動(dòng)駕駛的初級(jí)探索主要集中在“單車自動(dòng)駕駛能力”上；1939年通用Futurama概念展示了車與路、車與城市互聯(lián)協(xié)同的V2X路線；六十年代之后隨著人工智能的發(fā)展，依賴視覺感知等傳感器的單車自動(dòng)駕駛能力再次成為主流。

　　對(duì)于未來(lái)，業(yè)界目前就發(fā)展單車能力還是包括車路協(xié)同的V2X技術(shù)路線存在著巨大的爭(zhēng)議。

　　包括特斯拉等品牌，認(rèn)為依賴車路自身視覺感知和不斷升級(jí)的算法，便可以實(shí)現(xiàn)在任意環(huán)境的無(wú)人駕駛。特斯拉甚至不依賴激光雷達(dá)等感知硬件，認(rèn)為僅依靠攝像頭視覺感知為主，毫米波雷達(dá)為輔的硬件基礎(chǔ)便能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人駕駛。

　　而國(guó)內(nèi)目前正大力發(fā)展車路協(xié)同的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、智慧城市、高精度地圖/定位等V2X路線，依托中國(guó)強(qiáng)大的基建能力，爭(zhēng)取在V2X領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)制定取得話語(yǔ)權(quán)。

　　在信息化高度發(fā)達(dá)的今天，萬(wàn)物互聯(lián)已經(jīng)成為了時(shí)代主流。單車自動(dòng)駕駛能力固然十分重要，但車與外界的信息交流也是必不可少的，兩者之間的權(quán)重還需要更多的實(shí)踐加以證明，但包括V2V車與車(vehicle)，V2I車與基礎(chǔ)設(shè)施(vechile to infrainstructure)，V2G車與電網(wǎng)（Vehicle-to-grid），V2P車與人(vehicle to people)，V2N車與云（vehicle to network）的V2X技術(shù)能夠更高效的解決未來(lái)出行的效率問題。

　　自動(dòng)駕駛時(shí)代，私家車或許將成為用戶購(gòu)買私人空間的奢侈消費(fèi)，而出行的需求可以更多的交給效率更高的無(wú)人駕駛車隊(duì)，車的總量和利用率將大大提升。通過云端大數(shù)據(jù)、強(qiáng)人工智能的高效分配，堵車等問題或許將得到徹底的解決。

　　自動(dòng)駕駛概念歷經(jīng)逾百年，我們或許第一次真正的看到了無(wú)人駕駛時(shí)代的曙光。

　　不管是新能源還是智能汽車，我們正處在汽車產(chǎn)業(yè)百年變革的風(fēng)口。今天我們看到的智能汽車或許還不夠“智能”，以至于大家仍然會(huì)疑惑智能汽車究竟是什么。

　　或許就像在iPhone4問世之前，我們并沒有覺得Java的諾基亞有何不妥，塞班系統(tǒng)就足夠的智能了。但智能手機(jī)引領(lǐng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，今天手機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能在當(dāng)年完全不可想象。

　　基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)而來(lái)的自動(dòng)駕駛和語(yǔ)音控制在今天看來(lái)并沒有太多的稀奇，但OTA讓他們有了更多的可能。明天的智能汽車能干什么，我們?cè)诮裉爝€很難預(yù)測(cè)，但不妨基于今天的技術(shù)打開想象，或許你也能創(chuàng)造一個(gè)新時(shí)代。

　　就從關(guān)注廣州車展上的智能科技，關(guān)注我們的《打開想象系列》開始吧。（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng) 郭睿）