人工智慧加速汽車業轉型

在不少國家，人工智慧已上升為國家戰略，而汽車行業是人工智慧的重要應用産業，目前主要體現在自動駕駛和車聯網等領域，未來可能在更多方面助推汽車業的發展，並且重新定義汽車業。

全球性創新平臺“ Plug and Play”的研究發現，雖然全球各個地區對汽車技術發展的側重點不盡相同，但人工智慧卻始終貫穿于所有技術領域中，成為每一項先進技術不可或缺的核心組成部分。

在汽車業界，有這樣一句口號：智聯世界、無限可能。今年在 2019年亞洲電子消費展上，在日産汽車策劃的一場跨界 “座談會”上，企業高管們暢想汽車行業人工智慧的發展趨勢，人工智慧+汽車形形色色的不同應用。

日産汽車研究中心專家負責人上田哲郎認為，當前汽車行業普遍將人工智慧視為一種工具。日産汽車的“無形可視化技術”已經能夠實現部分效果，如通過虛擬現實搜尋停車位、導航，甚至與虛擬人物聊天。

微軟全渠道事業部首席技術官徐明強認為，隨著機械操作的深度學習，人工智慧、自動駕駛等技術在未來將能讓所有車輛幾乎同時啟停，為道路帶來成倍的容量增長。

對於消費者來説，人工智慧將帶來非常貼心的體驗，比如通過微軟的office軟體，能讓行駛的汽車“變身”移動辦公室，隨時隨地安排會議，高效辦公。

對於車企來説，人工智慧則可以更好地預測車輛設備的運作情況，從而讓企業進行預測性維護。

當然，人工智慧在汽車領域的應用絕對不止於此，比如，在以客戶為中心，實現個性化定制方面，人工智慧也大顯身手。在汽車安全領域，對人工智慧介入的需求十分迫切。智慧汽車，智慧道路的結合也是一種可以暢想的組合。“人工智慧＋汽車”有可能存在巨大的商業價值。

不過，傳統行業的人工智慧滲透率還僅是個位數。而車企在人工智慧方面的投入仍然落後，有很大的發展空間。

人工智慧正在推動汽車行業的兼併。有分析認為，汽車製造商正在引領人工智慧領域的兼併趨勢，這些兼併主要集中在諸如電腦視覺、手勢識別以及基於人工智慧的數據分析等補充技術領域。

根據統計，電腦視覺由於其對目標檢測、分類和語義分割的能力，成為並購案例發生最多的領域。而基於人工智慧的數據分析、對話式人工智慧、智慧硬體和軟體解決方案以及分辨技術也是收購趨勢比較突出的關鍵技術領域。

近兩年來，在“汽車+人工智慧”領域的並購案例層出不窮。比如英特爾以153億美元收購以色列自動駕駛初創企業Mobileye，以提高自動駕駛的安全性。僅一年多的時間後，英特爾就宣佈Mobileye同大眾和冠軍汽車集團一道，推動自動駕駛計程車的商業化。

就在10月初，美國特斯拉公司收購了一家名為DeepScale的小型人工智慧初創公司，以幫助開發自動駕駛技術，並實現打造一支龐大的自動駕駛車隊的目標。

DeepScale專注于“深度神經網路”（Deep Neural Network，DNN）。這家公司因開發了一款名為Carver21的電腦視覺人工智慧軟體而聞名。其技術旨在幫助汽車製造商使用低功率處理器，來驅動非常精確的電腦視覺系統。這些處理器與感測器和控制系統一起工作，幫助車輛完成對周圍環境的感知。技術領域出現形形色色收購案例顯示，汽車業正在積極準備，以迎接一場轉型。

對於人工智慧産業化過程與傳統行業之間的合作關係，也有比較保守的看法。整體來看，人工智慧技術現在仍處於嬰兒階段，正在快速成長，未來才會日趨成熟。（周武英）