1700044351
汽车和代码
1700044352
1700044353
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”。
1700044354
1700044355
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。
1700044356
1700044357
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。
1700044358
1700044359
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。
1700044360
1700044361
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。
1700044362
1700044363
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。
1700044364
1700044365
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。
1700044366
1700044367
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。
1700044368
1700044369
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。
1700044370
1700044371
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。
1700044372
1700044374
大动荡
1700044375
1700044376
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。
1700044377
1700044378
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。
1700044379
1700044380
无人驾驶汽车需要车载智能操作系统以便感知汽车周围环境，分析接收到的信息并做出恰当的反应。想要开发能实现人工智能（尤其是人工识别）的软件，企业需要具有技能型人才和一定深度的知识资本储备。而汽车公司已经过于习惯制造复杂的机械系统，它们缺少人才储备和知识储备，也缺少在人工智能研究的丛林中进行有效挖掘的运营管理经验。
1700044381
1700044382
无人驾驶汽车给汽车行业带来了未知和不确定性。过去一个世纪以来，将汽车直接卖给消费者是个效益不错的生意。然而，如果无人驾驶汽车使消费者更愿意为每次出行单独付费，而不再购买自己的专属汽车，那么也很难再把这些普通的非智能汽车卖给出租无人驾驶汽车的运输公司。如果某一天汽车公司不得不与软件公司建立合作关系来制造无人驾驶汽车，那么这种结合的结果就是汽车公司只能从最终的销售利益中分一小部分。
1700044383
1700044384
在一场通宵牌局里，桌面上的赌注会越来越大，同样，现在无人驾驶汽车领域的市场中也蕴藏了巨大的商机。曾任教于密歇根大学、现通用汽车公司总经理的拉里·伯恩斯（Larry Burns）认为，在人们每年驾车出行的3万亿英里（美国境内）行程中潜藏着一座金矿等待发掘。他说：“如果率先进入无人驾驶汽车领域的公司能够从每年3万亿英里的行程中获取10%的份额，并且每英里收取10美分费用，那么它的年收益就能达到300亿美元，大致相当于苹果公司、埃克森美孚石油公司这些世界最赚钱公司的丰收之年的收益。”
1700044385
1700044386
汽车公司对于人类主导驾驶的顽固迷恋，在某种程度上可能是一种战略手段，但这背后还是有很多因素影响的。汽车公司需要对消费者的人身安全承担重大责任。过去几十年来，福特平托车事件（The Ford Pinto Case）以及2014年的通用汽车点火开关故障等工程事故让人印象深刻，迫使汽车公司必须优先考虑产品的安全性。安全性是一项重大的责任，这意味着如果发生问题，一家汽车公司可能要支出数十亿美元召回问题产品、进行危机公关以及处理集体诉讼。除了安全性以外，汽车公司还承载着全球宏观经济稳定的责任。单是在美国，汽车行业及延展产业价值链——汽车租赁、石油公司、汽车经销商、保险公司、媒体以及医疗——可以累加形成2万亿美元的产业价值，这个数值占到了2014年美国国内生产总值（GDP）的11.5%。大型汽车制造商所犯下的每个重大错误都会耗费整个产业价值链的大量资金，并且有损所有参与公司的名誉。
1700044387
1700044388
1979年，当时全球第十大公司克莱斯勒公司的CEO李·艾柯卡（Lee Iacocca）向国会提出15亿美元的借贷申请以挽救公司困境，此骇人一举已经载入史册。当被国会问及，为何他这样一个长期倡导自由市场体系的人会寻求政府援助之时，艾柯卡给出的回答是：“我们公司的14万员工及其家属，4700家经销商及其15万员工，19,000家供应商和其25万员工，都依赖着我们公司的正常运营。简单地说，我今天不是为自己发言，而是代表着数十万依靠克莱斯勒的工作来养家糊口的大众。”
1700044389
1700044390
正如克莱斯勒公司牵涉到的经济体量所展现的，大型汽车企业持续几十年来充当着国家经济的支柱性产业。然而，由于汽车行业的封闭发展，制造并销售安全可靠、价格实惠的汽车并不是一件容易的生意。几次访谈之后我们发现，汽车公司的高管普遍表示：“行业以外的人根本不了解现今研发一款新车的复杂性，将新技术嵌入车体架构的困难度，而且人们对监管部门的严苛要求和滞后反应也所知甚少。”
1700044391
1700044392
即使只是一辆简单的汽车，制造起来也是十分困难的，它需要先进的物流系统、高端的技术和精准的制造工艺，这是一个世纪以来人们在汽车制造过程中大量宝贵经验的汇聚。为了采购所需的原材料和零部件，每个汽车公司都与全球数千家供应商有着商业往来。一辆汽车上有着大约3万个零部件，既有车门这种大配件，也有用于车子稳固铆合的螺母这些小零件，而且单是将这些零部件组装成一辆车就需要十七八个小时。
1700044393
1700044394
讽刺的是，由于传统汽车行业在制造汽车主要硬件上优势过大，最终它们也许只能依靠此类业务维持生计。所以，对于没有汽车制造优势的纯科技公司而言，也就没有承担公众人身安全这样重大责任事务的经验了。而即使是无人驾驶汽车，也仍需要有一个安全节能的汽车车身才能满足精准化管理的需求。当无人驾驶汽车真正走向大众市场的时候，预计那时也将会出现一批新型汽车公司，它们是由软件公司和汽车企业联合组建而成的，这样双方各展所长以实现互补。就在本书写作之时，一些尝试性的联合已经出现，比如谷歌和福特、沃尔沃和微软、通用和Lyft。
1700044395
1700044396
实际上在汽车行业里，不同的汽车公司形成紧密的合作关系已经是经过时间验证的一种商业模式。汽车制造的过程本身就涉及层层重叠的供应商网络，以及不同汽车公司之间错综复杂的贸易往来。一家汽车公司为自家车辆打造的一部分配件随后被打包塞到另一家公司的车里，这种情况是很常见的。前不久我们租了一辆房车去长途旅行，旅程中的长期使用让我们对这车的仪表盘非常熟悉。一星期后，当我们登上机场巴士时，看到了一模一样的仪表盘。后来我们查询了房车和巴士的制造公司，发现它们都用的是福特公司的“E系列”平台——福特公司售卖给产业链下游公司一套标准化机柜和仪表盘，而采购者可以利用该平台自行定制车身外观。
1700044397
1700044398
迟早有一天，软件公司和汽车公司之间的合伙关系会成为汽车行业里的惯例。最有可能出现的情形是，汽车公司将它们的“车身框架”平台出售给下游科技公司，由科技公司将它们升级为自动驾驶汽车。这样一种商业模式最终使得投入的双方实现共赢。剩下的问题就是如何向汽车公司证明这种探索性的伙伴关系会取得成功。这种局面不禁让人想起了曾经发生在个人电脑市场领域的竞赛角逐。20世纪80年代早期我购买自己的第一台电脑时，影响购买决策的最重要因素是电脑的硬件。面对数十种电脑品牌，它们有着各自的操作系统和专属软件，以及互不兼容的外设配件。我的朋友们大多选择购买康懋达公司的Commondore 64电脑，但我选择的是Acorn电脑公司的BBC Micro。随着时间的推移，微软公司对个人电脑的硬件市场进行了大洗牌。微软当时研发的DOS操作系统和后续的Windows系统实现了跨硬件运行，这意味它们可以在任何一台IBM兼容版个人电脑上运行。微软为了推广其操作系统的应用价值，还开放了Windows的应用程序接口（API），并鼓励第三方软件供应商研发为个人台式电脑和服务器平台研发相应的应用程序。
1700044399
[
上一页 ]
[ :1.70004435e+09 ]
[
下一页 ]