人工智慧商業化太難 百度欲棄自動駕駛

【硬度快訊 3.12日】自動駕駛已經成為各大科技廠商角逐的新領域，谷歌、特斯拉等廠商已經在自動駕駛領域研發多年，但是在自動駕駛汽車的商業化上一直都沒有實質性進展。

例如，特斯拉儘管在旗下所有汽車上都配備了第二代自動駕駛技術所需要的全部硬體，但是，由於自動駕駛技術的緣故，特斯拉一再限制自動駕駛系統的使用，並將官網上的自動駕駛系統變成輔助自動駕駛系統。

谷歌在自動駕駛領域默默研發了六年之久，一直都沒能將自動駕駛汽車進行商業化，日前，谷歌將自動駕駛業務獨立出來，成立獨立公司---- Waymo。

百度也進入自動駕駛汽車領域，最初聯合寶馬共同研發自動駕駛汽車，隨後與北汽合作，並在世界互聯網大會上，讓百度自動駕駛汽車上路服務。

近日，百度李彥宏正式對外表示，當商業前景足夠光明，已經到了適合將自動駕駛業務獨立的階段，或者引入更多戰略投資人會更有效的話，百度也將拆分自動駕駛汽車業務。

從李彥宏的這段話中就可以得知，自動駕駛汽車商業化太難，否則李彥宏早就獨立拆分自動駕駛汽車。但正是由於自動駕駛的商業化太難，所以百度需要引入其它投資人，加速自動駕駛汽車的商業化。

其實自動駕駛汽車商業化難，主要還是因為技術不成熟。

其一是數據的收集。

在自動駕駛汽車上，準確收集汽車周邊信息是汽車實現自動駕駛的前提，如果不能有效收集汽車周邊信息，那麼行車的安全就無法保證。

特斯拉汽車已經具備輔助自動駕駛特性，但是在用戶使用過程中，總是問題頻發。

例如在2016年，美國一特斯拉車主在使用輔助自動駕駛系統時，由於光線以及貨車顏色等的問題，導致特斯拉汽車上配備的攝像頭以及雷達都沒有有效收集到對面而來的白色貨車，導致特斯拉直接撞上貨車，車主當場身亡。

在此事件之後，特斯拉限制了輔助自動駕駛系統，隨後在系統更新中，聲稱增加了雷達和攝像頭的識別率，提高了安全性。

但是，日前一位用戶在開啟特斯拉自動輔助駕駛系統后，由於特斯拉汽車沒能有效收集到道路上的臨時路墩，導致特斯拉汽車直接撞了上去。

由於特斯拉採集周邊汽車信息不完整，發生的車禍不止以上幾起。另外，UBER頻繁測試自動駕駛汽車，但是卻經常發生自動駕駛汽車闖紅燈的現象。

無論是特斯拉還是UBER，其自動駕駛技術都是行業內領先的，但是卻頻頻發生數據收集不完整的情況。而且，特斯拉採用的毫米波雷達，BUER採用的激光雷達，目前沒有一種準確說法，證明孰優孰劣。

其次，對數據的分析與判斷。

自動駕駛汽車通過車上的雷達和攝像頭收集周邊數據，將收集而來的數據交給機載計算機分析處理，從而做出指令引導汽車安全行駛。

機載計算機其實就是人工智慧，通過將攝像頭和雷達探測周邊其它物體或者汽車行駛速度以及距離等信息輸送給人工智慧，由人工智慧程序分析與判斷，然後做出指令控制汽車行駛。

在人工智慧領域，谷歌絕對是領先者，其推出的阿爾法狗一戰成名。但阿爾法狗這樣的人工智慧目前僅運用在圍棋上，並沒有運營用到其它領域中。

而且，在谷歌自家自動駕駛汽車上，谷歌依舊沒能實現自動駕駛汽車的商業化。谷歌還在不斷的教會人工智慧學習識別更多物體。

例如，日前谷歌又教會人工智慧識別腳踏車、警車以及騎者手勢等，這些對於人工智慧而言是遠不遠不夠。

最主要的是，人類的科技的發展都是爆發性的，但是在爆發之前需要很長時間的積累，例如第一部手機是在1973年出現的，但手機大規模爆發增長卻是在2010年，中間隔了三十多年。

而人工智慧以及自動駕駛技術都是這兩年新出現的高科技，想要在短時間內成功運用也是不現實的。（硬度簽約作者 囧爺）