汽车巨头进攻人工智能领域

    当前，随着互联网、大数据、云计算等信息技术的快速发展，以深度学习为基础的人工智能在机器人、智能汽车、智能家居等领域的应用日益广泛和深入，正逐渐成为新一轮信息技术革命的核心。人工智能与无人驾驶、车联网的紧密结合，将对汽车领域产生重大变革，传统汽车厂商为此积极开展战略布局。

    4月5日，丰田宣布与微软合作成立Toyota Connected公司，用于研究人工智能等技术，利用微软的Azure云计算平台收集并分析数据，最终实现无人驾驶。针对于此，结合当前全球智能制造的发展现状，围绕汽车巨头加快人工智能领域布局的推动因素及趋势，简要分析如下：

    一、汽车巨头加快人工智能领域布局的推动因素

    1、智能汽车领域技术及产品的不断成熟是基础

    智能汽车领域新技术新产品层出不穷，使得汽车智能化水平不断提升，为人工智能在汽车领域的推广应用奠定了基础。当前，传感器、移动互联网、大数据等信息技术及产品不断推陈出新，汽车制造商在传感及控制技术研发的基础上，结合移动互联网、地图导航软件、车载操作系统、GPS模块等，通过软硬件系统集成、云端互联和大数据分析，实现安全辅助驾驶、自动泊车、定速巡航等，推动智能汽车在车联网和安全驾驶等领域不断成熟，为汽车厂商加快人工智能布局奠定了软硬件基础。

    2、人工智能领域的快速发展和创新应用是条件

    深度学习、大数据、云计算等技术的突破，推动了人工智能的快速发展，为人工智能在汽车领域的创新应用创造了条件。云计算能力的大幅提升、计算成本的持续下降、神经网络算法的不断优化以及大数据提供的海量学习样本，使得人工智能的深度学习能力实现了快速突破。数据显示，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%。人工智能的创新应用将引发汽车产业结构的深刻变革，催生新的业态和商业模式，推动无人驾驶、车联网、智能交通系统等新兴领域实现飞跃式发展。

    3、无人驾驶面临的技术瓶颈和市场需求是动力

    人工智能在汽车领域的创新应用，能够突破当前无人驾驶面临的技术瓶颈，解决交通出行服务领域的市场需求。根据罗兰贝格的研究报告显示，到2030年，无人驾驶将带来300-400亿美元的市场。当前，ADAS、自适应巡航控制系统、车道偏离预警系统、超车警示系统、车道保持系统、自动泊车等智能驾驶技术及系统，离无人驾驶阶段还有一段距离。人工智能与无人驾驶的结合有望实现真正的汽车智能化和共享化，使汽车从单纯的移动载体变为可自主学习和分析决策的智能移动联网机器。

    二、下一阶段发展趋势分析

    1、无人驾驶领域竞争逐渐激烈，跨界资源整合将成为抢占新兴市场的重要手段

    当前，人工智能正逐渐成为推动无人驾驶发展的重要力量，跨国巨头为此积极开展战略布局，资本运作与跨界合作将成为争夺市场话语权的重要手段。无人驾驶是传统汽车技术与人工智能、车联网等新一代信息技术的高度结合，涉及整车制造商、零部件生产商、半导体芯片厂商、软件开发商、互联网公司等众多领域企业，资本运作与跨界合作将成为弥补技术短板、整合行业资源的重要手段。目前，微软、谷歌、IBM等信息技术企业正加大资本投入，积极搭建深度学习平台，借助人工智能切入无人驾驶领域。通用汽车、沃尔沃、丰田等传统汽车厂商将通过加大对人工智能、无人驾驶领域初创企业的投资收购，或与互联网巨头开展跨界合作，实现人工智能+无人驾驶的深度布局。通用汽车拟以超过10亿美元收购无人驾驶初创公司Cruise Automation；丰田与微软合作成立Toyota Connected公司，用于研究人工智能等技术。

    2、人工智能与车联网加速融合创新，人车交互体验与安全驾驶水平将逐渐提高

    随着深度学习、云计算等技术的创新发展与成熟应用，基于人工智能的车联网技术将通过大数据分析处理、云端共享提升人车交互体验和安全驾驶水平。一方面，语音识别、图像识别、手势识别等技术逐渐成熟，人车交互方式将日趋多元化和智能化，人脸识别、指纹识别等技术将进一步增强人车交互的便捷性和安全性，人工智能依靠海量数据挖掘和精准匹配，以及基于对个人驾驶习惯的数据分析和学习，将大幅提升人车交互体验；另一方面，依靠智能传感器和互联网地图，深度学习赋予汽车更好的环境感知和情景分析能力，汽车通过V2V、V2I、V2P等技术辨识汽车、行人和道路基础设施，并根据路况做出实时反应，实现车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与行人之间的信息互联与感知协同，并结合周边行人车辆速度、位置等环境信息，预测事故概率，提高行车安全性。

    3、机器学习与大数据结合日益紧密，人工智能将推动车联网保险行业快速发展

    通过复杂的机器学习和大数据挖掘分析，人工智能技术将在车险行业的定价、营销、服务、驾驶行为特征识别等方面引发变革。人工智能算法与大数据相结合，可得到更精确的预测结果，主要体现在精准定价、精准营销、风险的大数据分析、保险欺诈识别等领域，如UBI车险（基于驾驶行为定价的保险）可根据车主的个人信息、历史出险信息、实时驾驶数据动态地厘定保费。人工智能将推动车联网技术在保险领域产生三个应用价值：一是引入行为定价的新模式，使机动车保险产品更加丰富；二是通过远程通讯、诊断，为驾车人提供更及时、全面的客户服务；三是加强对驾驶行为特征的识别，鼓励安全的驾驶习惯，降低交通风险并减少事故频率。未来可以将传感器、摄像头、RFID等设备采集的车辆、道路、人员等数据进行互联互通，服务于物流、客运、维修、租赁、紧急救援等，实现车辆管理的网络化和智能化。

    三、对国内企业的建议

    1、加大技术研发投入，前瞻布局新兴市场

    注重传感与控制等基础技术研发，通过软硬件系统集成、云端互联和大数据分析，加快推动车联网和安全驾驶等成熟应用。加强新一代信息技术研发投入，将深度学习、大数据、云计算等作为重要突破口，注重信息技术与传统应用领域的融合创新，前瞻布局人工智能、无人驾驶等新兴市场。

    2、把握行业市场需求，提升用户服务体验

    深挖行业市场需求，针对语音识别、图像识别、手势识别等技术开展应用创新，促进人车交互方式的多元化和智能化发展。加强人工智能与车联网技术融合创新应用，利用V2V、V2I、V2P等技术实现车辆、基础设施、行人之间的感知互联，通过大数据分析、云端共享提升安全驾驶水平。

    3、积极开展跨界合作，推动行业资源整合

    充分发挥制造企业和信息技术企业各自优势，围绕云计算、大数据、车联网等关键技术，积极搭建深度学习平台，加强信息资源共享与协同研发。通过加大对人工智能、无人驾驶领域初创企业的投资收购，或与互联网企业开展跨界合作，实现人工智能、无人驾驶等领域优势资源的深度整合。