好像從今年開始，不少新車都開始打上了“AI”的旗號。“AI”似乎已經(jīng)成了萬金油，就像夸小孩聰明一樣，沒什么別的特點就按上個AI的頭銜。但等我們真上了車，往往感覺是，也沒覺得怎么智能啊。那這人工智能到底體現(xiàn)在哪呢？

AI到底是什么？

至今沒有一個嚴格統(tǒng)一的定義，MIT的人工智能實驗室和計算機科學學院Ptrick Winston教授認為，人工智能是“研究如何利用計算機去做過去只有人才能做的智能工作”。簡單來說就是，它可以通過智能設(shè)備像人類一樣學習、創(chuàng)造、進化。在普遍意義上，我們認為AI的范疇包括邏輯推理、知識表示、規(guī)劃、學習能力、自然語言處理、認知能力、運動和操縱、社交能力等等。

人工智能其實不只是電影里的那些神奇，在上世紀末互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展、最初一代的碼農(nóng)開始敲代碼的時候，人工智能就已經(jīng)隨著各種軟件和網(wǎng)站的出現(xiàn)開始發(fā)展了。從目前來看，如果按照人工智能的實力來分類的話，大致有三種等級。

第一層被稱作是弱人工智能（Artificil Nrrow Intelligence, ANI），擅長某一項功能上的單一技能。比如下棋，就像戰(zhàn)勝了國際象棋大師的深藍。但它只會下棋，你讓它搜索一下這禮拜的熱詞之類的，它就完全不會了。

第二層被叫做強人工智能（Artificil Generl Intelligence, AGI），已經(jīng)可以達到人類級別的人工智能。“Generl”就已經(jīng)說明它已經(jīng)達到了普遍意義上的智能，可以在各方面與人類相媲美，可以完全代替人類各個方面的活動，具有自我學習和認知的能力，跟弱人工智能是個質(zhì)的變化。目前我們在現(xiàn)實生活還無法完全達到。

第三層為超人工智能（Artificil Superintelligence, ASI）。牛津哲學家、人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定義為“在包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能等幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦聰明很多”。也就是說，這是一個各方面碾壓人類的“上帝”，人類失去了或者說很容易失去對世界的控制。就像電影《機械姬》里的伊娃成功愚弄了人類，這也是為什么霍金、蓋茨等人要提醒我們警惕人工智能的原因。

現(xiàn)在，我們生活中已經(jīng)有了許許多多的弱人工智能，比如用手機導航、與電腦游戲?qū)?zhàn)、音樂軟件向我們推薦歌曲、與像Siri一樣的語音助手聊天等等，這也是為什么我們從原來的功能機用上了現(xiàn)在的智能機。在汽車上也是一樣，整個系統(tǒng)里對ABS和ESP、節(jié)氣門開閉、油氣混合比例的控制這些都是底層駕駛中AI的應用，自動駕駛就是個更明顯的例子了。

我們可以說處在一個從弱人工智能向強人工智能努力的過程中，車上也有一定的AI功能。但現(xiàn)在的問題是，本來也沒見誰提過人工智能，但現(xiàn)在開始大肆宣傳AI之后，我們也沒在這些新產(chǎn)品上見到哪些值得一提的新技術(shù)。

現(xiàn)在的“AI”只是對“互聯(lián)網(wǎng)汽車”的再次包裝

看一下現(xiàn)在主打所謂AI的新車，其實依然是我們已經(jīng)非常熟悉的東西，無外乎遠程控制、語音識別、車載互聯(lián)，再加上一些主動安全的配置，并沒有比其他車多出什么逆天的功能。像這種更多的只是一種功能的羅列，其實就跟幾年前我們經(jīng)常見到的“互聯(lián)網(wǎng)汽車”在本質(zhì)上是一個東西，只不過經(jīng)過“AI”來了個二次包裝。至于為什么現(xiàn)在突然要搭上AI這條線了？因為AI火嘛，可以吸引更多消費者的眼光，連國家層面都重點提及。

AI相比人腦相對難的是對于事情的感知和認知，比如看到一幅畫，知道上面是個人而不是一個由不同色彩組成的圖案。所以，自動駕駛能真正體現(xiàn)出AI的能力，知道前面的是輛車、是個人，而且即使是數(shù)據(jù)庫中沒有錄入的車型，也能通過大致圖像識別的判斷知道那至少是個“類車”，進而采取相應的動作。顯然，這需要的技術(shù)研發(fā)儲備規(guī)模比較大，目前除了幾家走在前面的主機廠和供應商，大家基本也都在L2級別，都是那些車上常見的輔助功能，并沒有誰特別有建樹。而且有不少品牌其實并沒有自己專門的研發(fā)團隊，只是把供應商的模塊打包拿來裝上而已。

而現(xiàn)有的一些所謂AI功能其實也并不是真正的AI。像某些標榜自己支持自然語言識別技術(shù)的語音系統(tǒng)，可以聽懂“我餓了”、“我熱了”這種表述并可以推薦附近飯店和調(diào)整空調(diào)溫度。但是其實你對著屏幕里的各種“小X”抒發(fā)感情的時候，你發(fā)現(xiàn)它似乎也就只能聽懂餓了、熱了、冷了、沒油了這些功能相關(guān)性非常明顯的詞，無法撫慰你想跟它交流的心靈。這不免讓我們懷疑其實只是把執(zhí)行指令的出發(fā)關(guān)鍵詞從“附近的飯店”換成“餓了”、從“加油”變成了“沒油了”，似乎也只是借了AI的假智能。

另外，為了能讓車上更多一些AI的元素，我們也可以見到一些不合時宜的功能，比如首當其沖的社交功能，作為智能的一部分引入車機。從支持將微信投屏，到微信、釘釘近期都宣布要推出車載版，似乎誰要阻止不了這著急上馬的車上社交了。

語音交互自然是無論第三方還是官方都選擇的處理方式，首先現(xiàn)在語音技術(shù)的發(fā)展遠沒有我們想象得成熟，識別率和響應速度均有很大提高空間。而語音技術(shù)上帶來的不良體驗更會增加重復操作而分散精力，反而會與標榜的安全產(chǎn)生截然相反的效果。而且，很多人因為隱私以及其他原因并不愿意在車上使用語音操作，尤其是車上還有其他乘客的情況下。

但即使前面這些問題都可以解決，車上到底需不需要這樣的社交功能才是最值得討論。為什么一定要在車上用微信？到底有多少功能無法代替它實現(xiàn)？在目前人們已經(jīng)有許多不良駕駛習慣的時候，依然進一步分散駕駛注意力是不是應該提倡，其實已經(jīng)有不少觀點認為，在自動駕駛來臨之前我們應該盡可能減少車上功能，讓人們專心在駕駛上才是提高交通安全的有效做法。像這種，雖然是新東西，但是沒琢磨明白就刻意而為之的，也算不上AI，甚至算不上一個合適的車載功能。

自我學習能力幾乎沒有的AI有點弱

之前我們說了人工智能的分級，現(xiàn)在依然在本質(zhì)上還是弱人工智能的功能上做文章實在是沒意思，向強人工智能過渡才對得起現(xiàn)在喊的口號。從技術(shù)研發(fā)的角度來說，兩個AI里主要也是很重要的組成部分是數(shù)據(jù)和以機器學習為代表的算法，凡是沒有大量的數(shù)據(jù)來源或嚴謹完善的機器學習模型，那這個AI就不能說是合格的AI。

數(shù)據(jù)層面上隨著大家對大數(shù)據(jù)的越來越重視，主機廠們是有能力收集到自己的數(shù)據(jù)的。但在機器學習方面，除了通過計算機來實現(xiàn)“機器”，更重要的還是基于數(shù)據(jù)分析的“學習”能力，能擁有自我優(yōu)化和更新的能力。如果只是寫好一套程序讓電腦來一遍遍執(zhí)行，最多只能算自動化的范疇，弱人工智能都算不上，與AI相比是完全不同的概念。

就像一個初生嬰兒一樣，誰的算法和程序在最初都不見得好用，需要在后期有一個學習的過程，但正是因為計算機強大的計算力，它的成長速度遠超過我們。谷歌、特斯拉們的系統(tǒng)在測試的過程中，很大一部分工作就是在通過遺傳算法、深度學習等方式訓練自己的算法，令其可以不斷更新和迭代。就像AlphGo VS 柯潔、Open AI Five VS 人類Dot2戰(zhàn)隊一樣，雖然在一開始顯得無比稚嫩被碾壓，但都能以驚人的成長后來居上。

所以從這個角度來說，雖然數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)庫的管理同樣重要，但對于目前國內(nèi)車廠們來說，對于算法的訓練是更欠缺和需要技術(shù)積累的，目前絕大部分的車機都不具備這種能力。

何為學習？至少要能舉一反三、吃一塹長一智，做到像人腦一樣思考和行動，才叫“人”工智能。比如我經(jīng)常下班先買個咖啡再回家，我一打開導航系統(tǒng)可能就會先問我是不是規(guī)劃一個途徑咖啡廳回家的路線，或者我哪天不去了，系統(tǒng)會提示我還買不買咖啡了。這是系統(tǒng)根據(jù)我之前的駕駛習慣而學習到的，并不是預先給它設(shè)定了有關(guān)咖啡館的條件。

而現(xiàn)在的這些車機上，我唯一能想到類似的是可以根據(jù)過去的油耗、駕駛路況給出一些如何可以使駕駛更經(jīng)濟的建議，雖然跟“經(jīng)濟”的駕駛相比也是預先設(shè)好的，但至少對于過去的數(shù)據(jù)有了一點點分析。其實在更加底層的架構(gòu)中的ECU、TCU程序中，雖然普通人無法直觀感受到，但是在一些大品牌的產(chǎn)品上是會根據(jù)駕駛習慣來調(diào)整發(fā)動機或變速箱程序邏輯、令其更適應和貼近駕駛者的。但這卻反而不是那些喊著“AI”口號的廠家們提供和宣傳的，當然也是因為這才需要深層次的功力，弄一塊大屏、接上一些在線娛樂自然是簡單得多。

總之，一切可以參考之前鋼鐵俠的Jrvis，或者現(xiàn)在的Fridy。能主動提供服務(wù)、建議、不用我們自己操心一切，這是能給人最直觀“智能感”的。而現(xiàn)在的這些，只是一些新功能的堆砌。

車云小結(jié)

發(fā)展AI的核心意義在于幫助我們出勤通行。嚴格意義上來說，各家在車機系統(tǒng)已經(jīng)在發(fā)展AI的道路上成功入門了，但以目前依然停留在命令與執(zhí)行的層面來看，很難說在AI上有什么真正的成果。不過如果現(xiàn)在就拿“AI”把目前的這些技術(shù)包裝的話，噱頭肯定是言過其實的，所以誰也不用大肆宣揚多么AI。

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