AI已经来到了，它现在已经融入到了我们生活的方方面面。如果它在一夜之间消失，那么我们的经济和社会将会崩坏，很难再次起飞。
今天，我想向大家分享一下AI驱动的交通的未来。
风起云涌的智驾疆域
自动驾驶时代将要来临。
Google已经在此领域测试了数年，并在2009年到2015年之间行驶了1001338英里，中途只出现过一个错误。日前，Google为其自动驾驶汽车提交了一项新的专利申请，该技术能对道路上其他汽车的行为作出预判，从而避免出现追尾等事故。判断前车是否会在下个路口转弯或减速是人类驾驶员的基本技能，也是确保不会追尾的关键。通过前置摄像头，这种技术能让Google无人驾驶汽车预判其他汽车的运动状态。同时，车载电脑会检测汽车灯的亮度变化，从而判断司机是否打开指示灯。从计算机的角度讲，Google将通过一套算法来识别摄像头中图像的像素，分析其颜色，以确定里面是否有脉冲。如果有脉冲，这套算法将判断司机可能如何操作指示灯，然后将信息反馈给中央系统。 如果这样的专利技术最终能发展成为行业标准，将拥有广泛的应用潜力。Google在专利申请文件中称，前面的车辆可以是汽车、卡车、摩托车或公交车。
特斯拉Model S发光发热，Model 3也是预订火爆，Elon Musk迎来人生巅峰。近日，Musk宣称，特斯拉的自动驾驶仪比人类司机驾车安全1倍。 “如果你使用自动驾驶仪，发生交通事故的危险将下降50%。即使我们第一个版本的自动驾驶仪，其驾车安全性也是人类司机的2倍。”援引特斯拉汽车的早期数据，在发生交通事故前，使用自动驾驶仪行驶的平均路程是人类司机的2倍。这些数据都是从特斯拉第一代自动驾驶仪中获得的。自从2015年10月份推出以来，车主们已经利用自动驾驶仪行驶了7500多万公里。特斯拉的自动驾驶仪使用摄像头、雷达以及超声波传感器履行基本职能，包括在高速公路上自动行驶、变道、根据交通状况变速以及泊车等。这项技术已经被应用到特斯拉公司最新款车型Model S上，随着时间推移将越来越好。
从科技巨头Google到新锐汽车公司特斯拉，从老牌汽车公司雪弗兰、沃尔沃到中国公司乐视，自动驾驶领域，可谓风起云涌。更重要的是，在智能驾驶上风生水起的公司并不是科技或是汽车大头。
第一款iOS越狱工具的著名黑客Geohot，也在研发无人驾驶的相关技术。最近，他决定成立一家名为Comma的初创公司，目标是让现有的汽车都可以变成无人驾驶的形态。为此他招聘了一批业界顶尖高手来组建团队，风险投资公司Andreessen Horowitz对Comma公司的估值为2000万美元，汽车部件供应商Delphi和英伟达CEO黄仁勋也对Geohot创立的公司表示很感兴趣。而据相关消息，黑客们已经造出来一辆能够自动驾驶的汽车，但是这辆汽车的自动驾驶逻辑是基于对路面司机的行车进行模仿和学习，虽然能够较短时间的实现自动驾驶，但是对模仿车辆有比较高的要求，所以真正实现无人驾驶还是需要智能汽车有一套自己的算法。
下一个十年会怎样
虽然你也许会怀疑此无人车的安全性，但是你会忍不住惊讶现在智能驾驶产业的云起云涌。然后，你会开始思考，下一个十年，智能驾驶的发展又是怎样的。
在接下来的十年中，手动到自动驾驶，将成为社会最大的变革之一。我们对于交通的思维方式将会大大改变。
所以，这个建立在轮子上的自动化技术，将会把我们带到哪里呢？
让我们来想象这样一种画面：你在周五晚上9点从亚特兰大的加蓬机场上车，关上车门，告诉你的车“车啊车，带我去纽约”。当车开始行驶，你的座椅靠背开始自动下降，好让你舒舒服服睡一觉。你在第二天上午9点醒来，发现车已经停在了纽约目的地。你昨晚睡眠充足，开始迎接新的一天，有信心能完成当天老板交代的任务，还能多出几个小时逛逛纽约城。当你准备返程时，你的车将自动载你顺利回去，而在此过程之中，你将会进入甜甜的梦乡。当然，工作狂也许会在此期间工作加班。
这种驾驶方式的转变将会改变人车关系，我们再也不会因为工作地点的缘故来将家安在喧闹的市中心。上班、出差、自驾游将会变得更加容易，也更安全。
让我们的思维到达2020年。那时候，特斯拉Model 3产量巨大，自动驾驶已融入到公共交通。
Uber每年七月会召开一次发布会。他宣布了两件事情：
Uber收购了160万自动驾驶汽车；
Uber发布了自动驾驶订购服务，用户可以无限制使用。
那时，你可以使用Uber的新服务，随时随地叫Uber自动汽车。
突然之间，汽车所有权并不是件和经济有关的事儿，因此很多人选择不买车，因为这时候Uber可以满足你拥有车的愿望。当然，这种趋势并不是新鲜事儿。我们不会像衡量互联网或iPhone一样衡量汽车，汽车可是花销巨头，它太贵了。购买或更换汽车花费巨大，如果你将省点钱，那么你就会去买个旧点的车，但很多人都不会这样。日常保养、更换轮胎、加油、修车、事故、保险等，将会让你的钱包大放血。现在拥有一台车的成本其实颇高，但是人们买它，就是因为它能载我们去目的地。而随着Uber发起了这样的服务，这种买车的状况将会改变。
除了解决了买车成本问题，Uber此项服务的另一个优点就是不会让车生命中99%的时间都在停车场或车库度过，苦苦等着主人上它。Uber自动汽车在某地下了某位乘客，那么它能立即在此地接单另一外乘客。目的地变出发地，全程无缝对接，不用浪费时间或空间。这样一来，你便无须将车停在距离商场1英里的停车场，然后步行去购物。
那么，如何实现呢？
这种转变也许现在看来不切实际，并不会在短时间内实现。但是这种核心技术，就像很多其他的科技革命一样，是由AI驱动。它要实现，首先需要满足两个条件。
一种是硬件足够硬，比如传感器把探测做的非常好，可以在一定程度上脱离地图引导。这需要大量的高精尖科技，比如实验性质的自动驾驶车辆，上面挂着激光陀螺仪、定位设备、传感器等等，但800万一辆车，到真正实用还早。成本下不来，普及不了，那怎么办？就用另一种，用稍微低精度的传感器，加上高精度的地图，可能也能达到一个非常好的状态。这种方式可以在低成本的车辆上面大规模使用，需要的关键能力就是高精度地图和云计算服务。
拿地图来说，按照精度可以分成三种层级：最低层级是民用级产品, 现在手机用的就是民用级的导航地图产品；第二层级叫工业级，车出厂之前要把这个导航地图软件装上去，稳定性，质量、品质一定要跟车是同级别的; 最高层级是军事级的，高精度地图，又面向自动驾驶，安全级别很重要。中国的基础建设大家都有感受，用日新月异形容一点也不夸张。中国目前有28万公里高速公路，高德花了大量的精力，已经成为国内高精度地图积累里程最多的企业，将在今年底完成全国高速公路的高精度地图数据建设。但也仅此而已，如果我们再算上普通公路，再加上路况信息更新，要真正完成自动驾驶的普及，这个过程的难度和时间跨度可想而知。
除了高精度地图，自动驾驶也需要云计算服务。只有和云计算平台结合在一起时，高精度地图才能够真正发挥效果。采集录入的地图冷数据要经过大数据、云计算处理，才能变成更全，更准，更新，更鲜的具备交互能力的数据；云计算服务平台还需要具备进行海量数据的收集、运算、交互与分发的能力，实时更新交通路况信息，只有当同时具备了海量数据和实时处理能力之后，云计算平台才能真正的为自动驾驶服务；而无论是数据的积累学习，还是实时处理能力，现有的云计算平台都需要有长足的进步。这也是阿里云和高德一直在不停建设交通大数据的原因。
总而言之，自动驾驶很是诱人，试过一次便难以忘怀，我们对它满怀期待。现在，我们已经看到了自动驾驶时代的曙光，但是，要到达那里，我们还要克服重重阻碍。
Via:Medium
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