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在未来的某天，人们打开浏览器时，也会看到一则关于无人移动座舱的广告：“进来吧，这有个人等待你认识。”
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 第二章 终极的移动设备
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2014年，谷歌发布新产品的号角声直达“汽车城”底特律。谷歌的最新版无人驾驶汽车原型既没有方向盘也没有刹车。它所传达的信息很明确：未来的汽车就是为全自动化而生的，无须人类驾驶员，或者说也不期望由人类来驾驶。
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这种设计引发了更大的热议，谷歌并未再按照其前两代无人驾驶汽车的设计思路——改造普锐斯或雷克萨斯等既有品牌车辆——而是对新一代的无人驾驶汽车的车体进行全新的设计，并将各个组件分包给不同的汽车制造供应商来完成。最为难得的是，这个汽车本身就自带一名“专业驾驶员”——其人工智能软件从前两代的处理器中继承了至少130万英里的驾驶经验，相当于已经以每年15,000英里的路程行驶了90年。
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几十年来，汽车行业一直在保护性壁垒中运作，借由较高的进入门槛和专属供应商的排他关系，将外界的竞争者挡在门外。随着新一代汽车的吸引力和价值越来越依托软件系统，传统汽车公司将第一次面临汽车行业外的公司所发起的挑战。谷歌（或者说它的母公司Alphabet）是领跑者，而有消息称苹果公司也正在招募汽车工程师和软件研发人员来建造自己的自动化汽车。近期的一场技术讨论大会上，苹果的副总裁杰夫·威廉姆斯（Jeff Williams）曾将汽车比喻为“终极的移动设备”，更是加深了人们的猜测。
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与此同时，许多汽车公司也投入了数十亿美元的资金用于软件研发，并且汽车创新设计的研发中心已经从底特律迁到了硅谷。梅赛德斯-奔驰公司设立在硅谷的分部有将近300名员工，专门负责先进的工程项目设计和用户体验设计。大众公司则投入了工程师、社会学家以及产品设计师等140名研发人员，研究如何将谷歌地图整合到奥迪系列汽车的导航系统中，并持续研发新型的信息娱乐系统。丰田近期也宣布将在未来五年内投入10亿美元用于人工智能研究，并分别在斯坦福大学和麻省理工学院附近，各设立了一个实验室开展研发。
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目前，有四种流行趋势，迫使汽车企业不得不重新思考它们的商业模式，这些趋势是电动汽车、无处不在的无线网络、汽车共享以及自动驾驶汽车。随着无人驾驶汽车技术逐渐成熟，这四大趋势将逐渐聚焦、整合为自主化这一个特征。为了生存，汽车企业不得不从自主化运输机器人的角度重新规划他们的产品，而这种定位的调整就需要在员工配置和产品研发过程中做出重大变革。
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汽车企业有两个选择：一方面他们可以探索研发自己的软件系统；另一方面他们与提供汽车操作系统的科技公司建立合作伙伴关系，自身只负责制造汽车机体。
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汽车和代码
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请等一下，现在的汽车不是已经自动化了吗？如今即使一辆廉价的轿车上也会装载复杂的传感设备，而那些设备在十年前只有喷气式战斗机才能安装。今天，一辆普通的汽车用于管理刹车、定速巡航以及动力传输的微处理器也多达上百个。有的软件模块还能在行人突然出现时，或者车辆偏离路线向驾驶员发出报告。实际上，新一代的汽车平均都加载了500万到1000万条代码，这个数字十分惊人。但问题在于代码类型是“错误的”。
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汽车软件系统是模块化的，这意味着它们彼此之间大多数时候是独立运行的，也就很少进行信息交换。然而，更为严峻的问题是，今天的汽车缺少适合的人工智能。只有人类驾驶员掌握方向盘时，现代的车载软件才能正常运作，一旦脱离人类的驾驶，这些汽车就几近瘫痪。当今这些依赖人类驾驶的汽车缺少的是一套强大的机器人操作系统，这个系统应该包含必备的人工智能使其能够灵活应对新情况，并能从过往经历中“学习”提升。
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想要把汽车驾驶得同人类一样好或者比人类更好，无人驾驶汽车的软件系统必须足够聪明——能够知道自己在哪里，知道周边有什么，能够预计将会发生什么并做出如何应对的计划……但这还不够。除了作出正确的判断——在哪里转向、何时停下、何时刹车以及何时变道等，自动化驾驶汽车的操作系统还必须能监控汽车底层的运动状态，例如告知汽车的人造“肌肉”（制动器）踩刹车，或者对方向进行微调。影响未来汽车行业发展的最大疑问，就在于哪家公司（不管是汽车公司还是软件公司），会首先研发出一套完善的智能操作系统，而其成功的标志就在于摘下人工智能研究领域的桂冠，拥有准确的人工识别能力。
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让汽车公司高管惶恐不安的一个风险因素，就在于未来车辆的“硬件”——汽车的金属框架（底盘）、引擎以及内部装潢等，都必须优先服务于计算机硬件的布置，并且彻底沦为汽车软件的附庸。如果在消费者眼里，汽车的软件系统成为了最具区分意义的挑选特征，汽车公司将失去汽车市场的掌控权。
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为了解更多的细节，我们赶到加利福尼亚州的伯林盖姆市（Burlingame）参加了由国际无人车系统协会（Association for Unmanned Vehicle Systems International，AUVSI）组织的“自动车研讨会（Automated Vehicles Symposium）”。汽车行业巨头悉数到场，展示着各自公司最新、最强大的自动化驾驶技术。会议的氛围让人不禁回忆起俱乐部里男人们的扑克牌游戏——玩家之间看似欢声笑语、一片祥和，但表象之下的事实是大家互相之间都不清楚对方的底牌。
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无人驾驶汽车领域的玩家都把自己的底牌藏得很严实，这是我们的第一个发现。我们通过邮件联系了五六家汽车公司的相关人员，结果没有一家回应我们的采访请求。当我们抵达谷歌公司专门负责研发无人驾驶汽车的Google X实验室分部，几番提出采访请求无果后，一名行政助理委婉地建议我们可以到邻近的帕洛阿托（Palo Alto）的计算机历史博物馆里看一下无人驾驶技术的发展历史。
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我们认识到的第二点是，汽车无愧为陆地霸主。三天里，我们匆忙地往返于会议酒店和住所两地，那是一段惨痛的步行经历——顶着硅谷炎热的气候在几条十车道的公路上来回穿行。每天早上抵达会议厅时，大家都已是汗流浃背、头晕目眩，但还是庆幸自己已经从烦躁不安的驾驶员的魔掌中逃出，而他们还在那里催动着各自重达两吨的钢铁猛兽，随时可能夺去行人的性命。
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第三，我们发现汽车公司和汽车零部件供应商才刚刚涉足机器人操作系统的创建。演讲者轮番登场，用漂亮的设计和精湛的口才展示着各自公司的研究成果，如自动泊车软件能够识别路标的机器视觉技术。可是在对无人驾驶汽车的大肆宣传之下，汽车巨头呈现的所谓的“自动化汽车”项目实质上只是驾驶员辅助系统。
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而讽刺的是，汽车公司可是机器人应用领域的专家，只不过是另一种机器人。机器人工人主要应用于汽车行业，它们的手臂无休止地在产线上组装汽车，给汽车喷漆，并制造汽车。衡量一个产业或一个国家对机器人劳动力依赖程度的一个标准就是机器人用工密度，即机器人员工与人类员工的比例。美国汽车行业的机器人用工密度要比其他行业高出许多，基本可以达到每10,000名人类工人都有1100个机器人共同劳作。随着全球汽车行业的机器人用工密度持续以每年27%的高速率增长，汽车公司每年都会增加使用更多的机器人。
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虽然汽车的制造过程中已经大范围推广自动化，但是无人驾驶汽车可不会将这些生产线上粗犷的、单线条的机器人视作同类。制造车间、装配线以及仓库里那些辛勤工作的机器人既不能走出来，也不能自主化。它们都被固定在那里，并且由人类技术人员精心编写工作程序，使其只是在高度结构化的环境中执行某项特定的任务。如果它们的环境中突然出现一个抛过来的球，它们也不会偏离预设的工作任务，也不能从过往经历中学习提升。
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大动荡
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如果汽车公司有能力制定向无人驾驶汽车发展的过渡进程，它们可能会偏爱一条十分缓慢的推进过程：第一个阶段是持续优化驾驶员辅助技术；第二个阶段是在少数高端车型上安装只在特定情境下使用的、自主能力有限的驾驶模块，这些模块大多只应用于高速公路行驶；第三个阶段是这些自主能力有限的模块向下渗透，应用于便宜的车型。
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德勤咨询公司认为这种渐进的过程所带来的增值也是缓慢递进的，“因为汽车制造商会先在高端车型上投入新技术，如防抱死系统（ABS）、车身电子稳定系统（ESP）、倒车摄像头以及车载通信系统，然后随着规模经济发挥作用，再向下覆盖低端市场”。然而，这种谨慎的进程可能并不明智。实际上，逐步增加计算机引导的安全技术来帮助人类驾驶员更好地掌控方向盘、刹车以及加速，以这种方式逐步实现对人类驾驶的辅助的方案存在着安全隐患，而这种隐患需要从长期角度考虑人的生命价值和汽车行业的资金回报才能发现。但汽车公司偏爱这种渐进方案的主要原因，就是该方案可以延长他们对汽车行业的主导权。
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