BAT扎堆自动驾驶,谁能抢占先机?

上周,李彦宏在2018百度世界大会上提出,互联网的思维是一个过时的思维,我们的思维方式是AI思维。

而对于“All in AI”的百度来说,首当其冲的自然是自动驾驶。


如今,自动驾驶早已成为科技巨头争夺的新兴市场。

特斯拉不仅是新能源汽车的“一哥”,而且也与自动驾驶有着千丝万缕的关系,甚至因其玩起了“文字游戏”。

而在国内,BAT三家也将汽车视为全新的智能终端、入口,甚至生态,都在积极布局。

然而,从车联网到智能汽车,再到自动驾驶,包括BAT在内的国内互联网及科技巨头纷纷扎堆其中。

各种令人眼花缭乱的应用、方案及平台层出不穷,究竟是为了跟风,还是抢占先机,让人不禁要梳理梳理。

是车联网、智能汽车,还是自动驾驶?

在互联网流量和人口红利即将饱和的当下,互联网巨头们都早已开始寻找新的蓝海。

汽车,是衡量一个国家工业制造水平的标杆,也是国家经济高速发展和消费升级的象征。

如果将汽车视为智能终端的话,能够控制这样一个移动的庞然大物,不用想就令人激动不已。

随即,车联网的概念随之在互联网上涌现开来。

车联网,顾名思义就是将汽车接入互联网或者汽车之间通过专用的平台实现互联互通。

如此一来,汽车就成为了奔跑中的智能终端,无疑让BAT这样的互联网巨头垂涎。

不过,没过多久,智能汽车成为全新的热门话题。

智能汽车,不仅仅局限于联网,而更需要汽车迈进智能化的大门。


阿里最早推出了AliOS开放平台,与汽车制造商合作,为汽车打造操作系统,缔造新一代的智能汽车。

随着自动驾驶在AI和科技界大热的同时,人们也立刻将视野从智能驾驶转向自动驾驶。

自动驾驶,其实可以理解为人工智能驾驶,是让机器模仿和学习人类的驾车行为和习惯,并实现自动、甚至无人驾驶。

但是,其难度非常高,即便特斯拉仍然难以做到真正意义上的自动驾驶。

而百度却宣传做到的L4级别!


仔细一看,原来是自动驾驶巴士,还有自动驾驶挖掘机!

说白了,就是需要在特定的路况和场景里,才能实现一定的自动驾驶。

显然,不是人们理解的能现金娱乐够真正“上路”的自动驾驶汽车,也包括所谓“无人驾驶汽车”。

是赋能,还是彻底改变?

赋能,已成为目前互联网最潮,且已被用烂的词,其热度几乎和互联网思维不相上下。

赋能的含义,可以指代为传统行业赋予信息化、互联网及智能化的能力。

也可以指To B业务,为企业提供某种行业某方面能力,这就类似腾讯之前提供的产业互联网。

此外,赋能甚至可以看作为投资、输血,以资金赋能,毕竟这样做最直接、最接近成功。

对于汽车来说,赋能同样是一种能力的赋予,也就是互联网、智能和AI+。


除了阿里的AliOS,百度的Apllo开放平台、腾讯的“AI in Car”系统等,均是将数字技术或能力赋予传统汽车厂商,解决汽车互联和智能化转型上的软件问题。

从而使得汽车成为一辆互联及智能化的汽车。

但是,如此的赋能,是否是彻底的改变呢?

众所周知,为了打造智能汽车和自动驾驶汽车,都需要大量的传感器,例如摄像头、雷达及激光雷达等等。

因此,厂商就遇到了一个现实的问题,就是软硬结合的问题。

软件如何从传感器获得信息,如何转化为有用的数据,同时还要避免危险。

显然,此类关键的研发需要软件与硬件环环相扣,做到天衣无缝,才能发挥作用。

而如果将软件交由BAT这样的第三方的话,产生的必然是通用化的版本,需要和汽车制造是一起优化和改善,才能使之环环相扣,密不可分。

这里,不禁让人想到了Android操作系统,以及在国内的各种定制版。

而苹果的iOS始终被拽在苹果自己手里,牢牢不放,为的就是原汁原味。


孰优孰略,从Android和iOS多年的争斗中,就能略知一二了。

所以,赋能只能是锦上添花,但难免出现水土不服,而彻底改变的要求则有更高的要求。

除了传统车企来说,另一个能彻底改变汽车的,恐怕只有人工智能了。

就像李彦宏所说的“人工智能将真正改变汽车行业”,AI在其中扮演着重要的作用。

自动驾驶需要一个生态

自动驾驶,并非是简单的驾驶的自动化,而是需要大量的尖端技术储备、数据积累以及软硬件结合,同时离不开人工智能、深度学习的推动,甚至需要智慧公路、智慧城市以及庞大生态的助力,才能真正“上路”。


例如,汽车制造、互联设备、物联网、传感器、控制器、软件、云平台、数据中心等等,自然还离不开人工智能,以及衍生出的AI芯片、深度学习、神经网络等相关的技术和理念的支撑。

所以,自动驾驶行业很难做到一家独大,而需要整个生态的支持。

每一家企业都会在这一生态中扮演着一个或多个角色,但做到垄断几乎不可能。

就目前BAT在自动驾驶的发展来看,百度从软件平台到实际应用场景,稍稍领先一步。

阿里也从软件平台向智能公路迈进,其解决的就是自动驾驶的场景问题,同样有广阔的前景。

腾讯则进一步围绕应用出发,高精地图、仿真、数据云等,显然是要将自动驾驶相关的软件和数据做深做实,是目前的流行趋势。

然而,究竟哪一方押对了宝,自然需要通过竞争和时间来检验了。

毕竟,造车不是那么容易的,AI汽车更是难上加难。

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