为什么BAT都看上了无人驾驶,不惜重金投入业界

/ 陈剑锋 / 2017-12-28 15:29
这一次BAT是押足了无人驾驶,只是在这一次造车的赛场上,不会像之前那样匆匆而来、匆匆而过。此次相聚,在短期内恐怕很难分开了。

启动 、再打开天窗、紧接着放一首轻松音乐,然后妥妥的睡上一觉,等你醒来时,你已经到了公司。这是大众、特别是老司机们对梦想中的 最理想的状态『自动驾驶』。可现在看来,这已经不是一种幻想,从特拉斯第一款无人驾驶 正式投入市场到李彦宏驾驶无人 上北京5环,自动驾驶就已经成为现实,成为突破 变革的最好见证。但是目前的无人驾驶还只是『弱无人驾驶』,属于辅助驾驶状态,要想实现完全的、开发的无人驾驶,还需要漫长的路要走。

即使这样,仍然吸引大量的AI创业公司投身其中,就如AI创业公司商汤科技于12月初与本田签订了合作协议,共同深耕自动驾驶技术,加速智能 的研发进程,打造适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。与此同时,互联网巨头BAT也都同时看好无人驾驶,不惜花费大量的财力和物力也要布局。

无人驾驶再一次让BAT相聚,只是这一次不会在轻易分开

众所周知,在互联网这个大环境下,BAT几经分分合合、已然成为一种常态。在同一时期、看中同一产业、并且同时杀入,已经是BAT一起玩的老套路,但是一起玩的时间很短,几乎不会超过3年就会分开。比如在过去几波被认为是风口浪潮的团购时代、网约车时代都只是让BAT出现短暂的相聚,甚至如今火热的共享单车百度干脆不玩儿了。为什么会出现这种状况,笔者认为主要是由于这些所谓的风口其实只是当下经济形态所催生的一种短期的泡沫,只是在被资本的炒作后被无限的放大成为所谓的风口。

反观无人驾驶,它和之前的几波浪潮不同,团购、网约车、共享单车属于同一个时代在被不同时期、不同经济所催生出的一种短期现象,因此会很快的消失。而无人驾驶是时代变革,从互联网时代升级到人工智能时代过程中的见证者,也是参与者。而如果回到人工智能的本身,目前的人工智能还处于发展的初级阶段,大部分相关技术的创新和应用仍在弱人工智能范畴,像 学习、人脸识别、语音识别等还无法达到绝对的高度。因此无人驾驶和人工智能一样,要达到强人工智能需要一个漫长的时期。

另外,BAT在人工智能上的争夺战早已经打的水深火热,无人驾驶作为人工智能变革的产物,也是AI最好的应用场景,BAT自然不会放过。近期BAT对无人驾驶 的频繁动作也正好说明了这一点。一星期前,阿里投资了新造车公司小鹏 ,至此,互联网三巨头 BAT 的战火,已经从网上烧到了车上,百度投资了威马 、阿里巴巴投资了小鹏 、腾讯投资了蔚来 ,而近期又有传言,腾讯要领头威马 。

显然,这一次BAT是押足了无人驾驶,只是在这一次造车的赛场上,不会像之前那样匆匆而来、匆匆而过。此次相聚,在短期内恐怕很难分开了。

为什么BAT都看上了无人驾驶

大家知道,人工智能的发展目前已经处于爆发时期,产业落地和场景应用是人工智能是否能够发展顺利和实现自身技术创新、突破的关键。就像百度总裁陆奇说的:“百度 All in AI,而在这个战略里,他们更强调的是「人工智能的产品化和商业化落地」”。那么能够实现AI产业落地的项目和产品众多,比如智能手机,最实用也是最接触大众的产品,BAT为什么选择无人驾驶而放弃智能手机呢?笔者认为有以下几个方面。

其一、可以从目前整个 市场需求的大环境分析。随着人们经济实力的不断增长、消费观念的不断提高。从之前的没能力购买,到有能力购买却不舍得花钱,到如今已经把 当作必要的代步工具,几乎稍有能力的都会毫不犹豫的购买。这一系列过程的演变,使得人们对 的需求也越来越高。据相关数据显示,2016年全球 产销量分别为9497.66万辆和9385.64万辆,增速分别为4.5%和4.7%。其中2016年有多个单一市场的产销量都实现增长。并且随着 技术的成熟以及新兴国家人均收入和购买力越来越高,未来十年全球 会进入一个高手增长期。可以说这为无人驾驶的发展做了铺垫。

其二、可以从人工智能技术分析,这也是自动驾驶是AI最佳嵌入场景的主要原因。AI的发展有几个关键要素,计算力、海量数据、 学习、以及传感器的数据采集,而这些均在自动驾驶领域发挥着重要作用。因为AI本身是无法体现出这些技术的价值,需要与应用场景结合才能最大限度地转化技术上的创新和突破,而 从有人到无人演变的过程中就需要AI技术的各方面集成到一个最佳状态,必须要有好的数据、强大的算法、数据采集设备,刚好也是AI发展中的关键要素,因此应用到 上最吻合,会产生的价值巨大,是人工智能的终极场景。

实现真正的无人驾驶任重而道远

虽然无人驾驶是人工智能产业落地最佳的场景,但是由于目前AI技术的有限和整个外围环境的限制,要想真正的实现无人驾驶,及强人工智能,还需要很长的一段时间发展。因为真正的无人驾驶是完全开放的,将对周围环境的判断、紧急状况的处理,对不同天气、路况如何适度驾驶完全由机器来完成,然而目前来说,AI还根本无法达到要求,比如光从技术上说,目前最为先进的激光雷达传感器,也无法保证能够对周围环境百分百的识别准确,还有其相对其他传感器稍高的费用也是众多 厂商止步的原因。

当然除此之外,还有外围因素,比如像经常谈到的无人驾驶 还没有出台相关的交通法规、如何确保无人驾驶 安全性等,这些都是公开的亟需解决的难点,但也是影响无人驾驶 实现产业落地的重要因素。

【作者:陈剑锋,非知名科技自媒体人、专栏作者,长期关注AI、TMT领域的发展与研究,微信公众号:陈剑锋,微信号:784580609】



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