如果你還記得上個實際80年代發生的事情，大家都驚嘆于來到電腦前，在鍵盤上噼里啪啦輸入一些內容，然后就會有奇妙的事情發生。

而當時這種神奇的感受，在2017年也發生在了自動駕駛領域。人工智能即將成為未來計算機的基礎，它可以識別、分析現實世界的駕駛場景。

但就像科技領域的必然趨勢一樣，這是一個熱門周期的開始，大家一窩蜂的開始研發自動駕駛系統。目前全球已經有數十家公司，無論大小，都在開發或合作開發屬于自己的自動駕駛技術。在過去的一年里，有很多創業公司都展示了自己的人工智能驅動系統。其中很多人非常值得懷疑，還有少數的公司，比如AImotive和Comma AI，似乎注定也是被收購的命運，或者有希望成為行業標準的一部分。但我們不要指望這種局面在2018年發生太大的變化。

“自動駕駛行業剛剛起步，還需要經歷多年的發展。”NVIDIA汽車業務高級總監Danny Shapiro表示。在很多公司打造人工智能硬件系統的時候，NVIDIA則致力于軟件算法的研發。就像Shapiro介紹的額那樣，任何一家關于汽車人工智能技術的標準，在游戲的早期都有可能成為未來的主角。

其實在未來的10年里，我們希望看到的是整合。汽車廠商或大型科技公司將會逐漸吞并或收購規模比較小的初創公司，將這些人工智能人才和技術收入囊中。這是一個在硅谷每年都會發生的故事，比如2017年，英特爾收購了MobileEye，通用在投資Lyft之后又與Uber合作?，F在，Waymo也開始與Lyft進行合作了。

但對自動駕駛技術來說，這樣的風險很高。自動駕駛技術除了擴展開車方式，改變城市交通出行之外，還有挽救生命的使命。當然，如果是電動汽車，還會減少二氧化碳的排放。目前絕大部分的無人駕駛測試汽車都是電動汽車，或者是混合動力汽車，但駕駛風格比人類駕駛更保守。

但最終整個行業還是需要一個標準，在未來的某一天，自動駕駛汽車會上路，但沒有政府相關部門的標準來管理這些汽車與城市的互動，就會出現混亂的現象。因為消費者、城市管理者與汽車廠商在競爭的同時都需要遵守統一的規定。例如，如果不同的廠商在對待十字路口的策略不同，那就后果有可能比人類駕駛員形成的局面還要亂，相信大家都么明白這一點。

不同的公司，在人工智能技術上的使用、數據的分析以及硬件部署上，都存在一定程度的差異。比如梅賽德斯·奔馳通過激光雷達提取信息，用來測量和繪制現實世界中的目標。它并沒有試圖在畫面中處理單個元素，而是創建了名為Stixels的數據塊。與此同時，特斯拉卻認為自己的系統并不需要激光雷達數據來幫助無人駕駛技術研發。

寶馬目前正在開發自己的人工智能技術，并且讓我們看到了未來。“我們認為一定會有一個行業標準，”寶馬董事會成員、負責數字商業創新業務的Peter Schwarzenbauer表示?！暗Y果如何目前還無法預判?！蔽磥聿粦撛谌澜绺鞯乜吹教嗖灰粯拥臉藴?，除了來自于監管機構的措施之外，汽車廠商還需要針對不同的銷售國家和地區，調整自己的人工智能系統算法和規則。這不是一件容易的事情，但如果未來能夠達成這樣的協議，對各方面的利益都有好處。

預計在2018年，我們會看到更多的自動駕駛技術新聞，無論是Waymo、梅賽德斯、通用、英特爾、日產還是其它大型科技公司。幾乎所有的公司都表示自己擁有最先進的人工智能訓練系統，不僅僅是在路上，還有很多基于云技術的新嘗試。但市面上也會出現一些小角色，比如AImotive和Comma AI。這些公司要么異軍突起、要么曇花一現慢慢消失。但它們最主要的歸宿還是尋找合作伙伴，比如英特爾和福特的合作，或者是通用與Lyft的合作（現在是Uber）。

2017年一切都來自于人工智能，明年各個公司就應該開始兌現自己的承諾，讓自動駕駛技術慢慢變成現實。因為最終我們的生活會被這些新技術所改變。