要說當今科技圈最熱門的一個詞那就是“人工智能”，正如李彥宏在今年的世界人工智能大會上所說的“人工智能無疑會影響未來40年人類發(fā)展的進程，這個力量今天正在不斷積蓄，在交通、金融、工業(yè)、能源等各個行業(yè)，人工智能技術的應用都給出了行業(yè)數(shù)字化升級的新思路和新解法，甚至已經(jīng)開始重塑整個行業(yè)的面貌，進而影響人類社會的未來。”

未來40年這個時間界限設定的還是比較寬泛，但是我們已經(jīng)感受到了人工智能對我們的生活產(chǎn)生出了一定的影響。比如，瀏覽器會根據(jù)不同人的閱讀喜好來推薦相關文章；購物平臺也會通過你的購物習慣也展示你所感興趣的商品；入住酒店會有機器人上門為住客帶來他們所需要的物品。

而在汽車智能技術領域，AI更是賦予汽車以“靈魂”，在沒有人工智能的時代，汽車只是一臺冰冷的出行代步工具。而人工智能技術的加入，讓汽車成為車主身邊“有血有肉”的伙伴，智能汽車可以自主行動、和車主進行及時地交流，具有深度學習能力，讓愛車越來越懂你。如果說當前自動駕駛還處于L2級的水平下的話，那么百度“汽車機器人”Apollo則向我們展示了L5級的自動駕駛體驗，顛覆了所有人的認知。

同樣，在本月特斯拉在美國舉辦的AI Day活動中，也帶來了一場前所未有的科技盛宴。特斯拉期望在未來讓汽車擁有一個類似動物視覺皮層的神經(jīng)網(wǎng)絡連接，能夠模擬大腦信息輸入和輸出的過程。通過環(huán)繞在車身、覆蓋周圍360°的8個攝像頭，借助人工智能來獲取交通信號燈、信號牌、匝道、路緣等周邊信息，系統(tǒng)通過逐幀分析視頻畫面，了解物體的縱深、速度等信息，再將這些數(shù)據(jù)交給車隊學習。最終，以“路網(wǎng)”形式呈現(xiàn)道路狀況信息，幫助車輛把握駕駛環(huán)境，更精準地尋找最優(yōu)駕駛路徑。

通過人工智能的自主學習和大數(shù)據(jù)的信息篩選，未來汽車的自動駕駛水平勢必會取得全面的飛躍。未來的藍圖分外美好，但當下自動駕駛還處于一個成長期，技術研發(fā)還需要提升，交通安全的法規(guī)法令還有待完善。就如此次在網(wǎng)絡上引發(fā)熱議的蔚來汽車自動駕駛事故，不能將責任全部歸咎到自動駕駛系統(tǒng)，畢竟現(xiàn)有量產(chǎn)車型自動駕駛最高級別僅為L2級的情況下，保證駕駛員對于車輛的監(jiān)控就很重要。而這次事故所引發(fā)的悲劇就在于駕駛者林文欽先生過度信任車輛的自動駕駛系統(tǒng)，最終釀成了慘劇。

蔚來的這次車輛事故是林文欽駕駛的蔚來ES8追尾了前方同車道“正在施工作業(yè)”的貨車后側，這也說明了毫米波雷達識別靜態(tài)物體存在缺陷。換句話說，目前市面上L2級別的輔助駕駛車輛，在高速行駛下遇到前方有不規(guī)則的靜止物體，只能靠司機主動采取措施應對。

除了蔚來汽車，特斯拉也曾多次發(fā)生自動駕駛所引發(fā)的車禍，同樣也是自動駕駛輔助系統(tǒng)識別有誤所引發(fā)。歸根結底，要真正實現(xiàn)自動駕駛可操作化，必須要在多方面做全局考量，在大數(shù)據(jù)的幫助下數(shù)據(jù)可以得到不斷地豐富和精準，讓技術能力實現(xiàn)更大的標準化。但同時，大量的輔助因素也要全盤考慮，這牽涉到駕駛環(huán)境中的其它各方因素，包括道路狀況、天氣因素、突發(fā)情況等等，而這些是無法用標準化來界定的。由此來看，要徹底落實自動駕駛，還是要進行大量的線下模擬測試、完善自動駕駛系統(tǒng)的各項功能、對于不同天氣狀況下的各種路況進行反復試驗，提升自動駕駛系統(tǒng)的技術完整度，因此要完全實現(xiàn)自動駕駛還需要較長的時間。

不過任何的技術進步背后都會遭受阻力，甚至犧牲，蔚來汽車事故是讓我們對當前的自動駕駛有一個清醒的認識，警示我們?nèi)诉€是駕駛的主體。但是，我們也不能被這個事件的影響所裹挾，造成因噎廢食的情況。技術的腳步還是不斷向前，未來的路還很漫長，我們還是無法想象當自動駕駛真正實現(xiàn)的那一刻，世界究竟會變成什么樣子，就像古人無法想象我們當下數(shù)字化的生活一樣。正如我們上文所述，自動駕駛的實現(xiàn)和落地應該經(jīng)過現(xiàn)實復雜路況的反復錘煉，也需要道路建設和法律法規(guī)的完善。最高級別的自動駕駛L5級雖然還離我們很遙遠，但是只要人類追求科技的腳步不懈，持續(xù)攻堅，相信終有一天自動駕駛會從“科幻”轉(zhuǎn)為現(xiàn)實。