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草莓园与机器甲虫
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采草莓听起来似乎很简单，但是在自主人工智能出现之前，寻找、判断以及摘采草莓根本不可能自动化，只能靠几万名低薪劳工，整天弯腰驼背地在草莓园用眼睛与双手劳作。这个工作既辛苦又枯燥，加州许多农场主找不到愿意做这个工作的工人，只能眼睁睁看着草莓在地里腐烂。为了解决这个问题，加州的创业公司Traptic研发出了能够胜任这个工作的机器。将这个机器架在一台小型拖拉机上，使用先进的视觉算法，在无数叶子中寻找草莓，查看草莓颜色以判断草莓的成熟度，并用机器手臂轻巧地从藤上摘下草莓，完全不伤及果实。
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亚马逊的仓储中心也是一个很好的例子。仅仅5年前，亚马逊的仓储中心还是传统仓库的样子：一排排固定的货架，员工步行或驾驶小车，沿途拿取货架上的货物。现在，员工在原地不动，货架会主动来到他们面前。现在的亚马逊仓储中心地板上，有许多甲虫般的机器人，举着商品货架快速行进。这些机器甲虫到处穿梭，彼此之间擦肩而过，把商品货架运至拣货员面前。员工只需从货架上拣取商品，扫描后放进箱中。这场景就像人类站着不动，而在他周围上演着一场精心设计的机器人芭蕾舞。
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这些机器人有一个共同点：它们为所有者创造直接的经济价值。自主人工智能将首先应用于商业领域，因为这些机器人创造了可预见的投资回报，它们执行的是人工成本更昂贵或是找不到人执行的工作。
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在美国，家政工作者如清洁工、厨师、护理员等也大致符合这一类别，但短时间内自主人工智能还无法用在家政服务上。尽管科幻片让我们相信家政机器人很快就会问世，但实际上还差得很远。我们杂乱的生活环境对不灵巧的机器人来说就像障碍训练场。清理房间或做饭之类的工作看似简单，其实已经远远超出人工智能目前的能力。
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蜂群智慧
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不过，随着自主人工智能越来越灵巧、越来越有智慧，会出现更多不可思议的应用，尤其是在无人机方面。成群的自主无人机能够一起合作，用几小时的时间就能粉刷好房子的外墙。耐热的无人机群可以合力扑灭森林火灾，效率是传统消防队的数百倍。另外，无人机也可以在飓风及地震后进行搜救，把食物及水递给受困者，或者和附近的无人机合作，把受困者空运出来。
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毫无疑问，中国将在自主无人机技术领域取得领先地位。大疆创新科技公司（DJI）的总部在深圳，该公司是全球最大的无人机制造商，知名科技新闻工作者克里斯·安德森（Chris Anderson）曾赞誉该公司是他所见过的最棒的公司。(7) 据估计，大疆创新已占据50%的北美无人机市场，在高端市场的占有率更高。该公司在研发上投入了庞大资源，已经开发出一些工业及私用的自主无人机。蜂群智慧技术目前虽然刚刚起步，不过和深圳无可匹敌的硬件生态系统结合起来后，效果会非常惊人。
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无人机群将改变我们的天空，而自动驾驶汽车将改变我们的道路。这些科技革命还将延伸至交通运输之外，改变城市环境、就业市场，以及我们的日常生活。包括谷歌在内的一些公司已经证明，自动驾驶汽车将远比人工驾驶更安全、更有效率。现在，数十家创业公司、科技巨头、传统汽车制造公司以及电动车制造公司都争相力图把这项技术商业化。谷歌、百度、Uber、滴滴、特斯拉以及许多其他公司纷纷组建团队，测试技术，收集数据，准备把人类驾驶员赶下驾驶座。这场竞赛中有两个领跑者——谷歌下属的自动驾驶公司Waymo，以及特斯拉，它们分别代表不同的技术应用模式，而这两种模式也体现了人工智能超级大国美国与中国的不同政策。
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谷歌模式与特斯拉模式
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谷歌是第一家研发自动驾驶技术的公司，但大规模应用的脚步有些缓慢。这种谨慎态度背后的理念是：打造出完美产品，在自动驾驶的安全性大大超过人类驾驶后，再直接跃入人工智能全自主化。这是一种完美主义的模式，不允许任何危及人类生命或企业声誉的可能发生。埃隆·马斯克的特斯拉则采取渐进模式：在部分功能（高速公路上自动驾驶、自动转向以避免车祸以及自动泊车等）开发完成后，就马上应用在自己生产的汽车上。这种渐进模式加快了商业化节奏，同时也带来了一定程度的风险。
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这两种模式背后的驱动力都是数据。自动驾驶汽车必须用数百万，甚至数十亿公里的驾驶数据来训练，使它们学会辨识物体，预测车辆及行人的动作。这些数据来自无数路上行驶的车辆，然后全部输入中央的“大脑”——做出决策的核心算法集群。这意味着，任何一辆自动驾驶汽车遭遇新状况时，所有依靠这些算法驱动的汽车都能同步学习新案例的处理方式。
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谷歌在收集这部分资料的过程中，采取缓慢稳定的步速，他们用小规模车队装备高级传感设备，上路测试、收集数据。特斯拉则在其商业车款上安装较便宜的设备，让车主在使用特定自动驾驶的同时，也为特斯拉收集了数据。这两种不同的模式导致谷歌与特斯拉的数据收集量产生了巨大差距。截至2018年6月，谷歌花了8年收集到800万英里的现实世界驾驶数据，而特斯拉仅用了2年就收集到12亿英里的现实世界驾驶数据。
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也许是感受到来自特斯拉及其他对手的竞争热度，最近谷歌的模式向特斯拉靠近了一些，加快了全自动驾驶汽车的应用，而自2016年5月的一起事故（特斯拉车主因自动驾驶遭遇车祸身亡）后，特斯拉在自动驾驶的应用上反而放慢了脚步。不过，两种模式的根本差异还存在。尽管谷歌研发的系统在有些场景已经比人开车更安全，他们仍然在追求无懈可击的安全性，牺牲了应用速度。特斯拉实行更加技术权宜性的模式，一旦自动驾驶在某一方面超过了人类驾驶员，就立刻应用在现实中，希望用更快的速度搜集数据，把算法训练得更好，以拯救更多的生命。
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中国的特斯拉模式
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中国有13.8亿人口，平均每年有26万人死于车祸。与其等待完美的自动驾驶问世，中国更愿意在可控的环境中使用性能有限的自动驾驶汽车。而这种策略的“副作用”就是数据收集量呈指数成长，连带推动人工智能技术的精进。
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渐进应用模式的关键是兴建新的基础设施以容纳自动驾驶汽车。美国的做法是根据现有道路研发自动驾驶汽车。中国则在调整现有道路，改变货车形态，甚至建设能够容纳自动驾驶汽车的新城市。比如，浙江省已经宣布计划兴建全国第一条智能超级高速公路，一开始就可容纳自动驾驶汽车及电动车。这项计划将整合道路、车辆与驾驶人之间的传感器及无线通信，使汽车行驶的速度提高20%至30%，并显著减少车祸事故。这条超级高速公路将在路面铺设光伏板，把集成的太阳能输送至充电站，供电动车充电，长期目标是让电动车能够在行进间持续充电。此计划若成功，可加快自动驾驶汽车及电动车的应用。在自主人工智能驶入都市混乱的交通之前，可以先在高速公路上试验，并在这个过程中收集更多数据。
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再如位于北京以南100千米处的雄安新区，该区域包含了原属于三个县的一片寂静村镇。现在，在中央政府的政策引领下，这个地区将兴建为展示科技进步与环境可持续发展的示范城市。政府预计投入约4万亿元人民币的基础建设经费(8) ，吸引250万人口迁移至此，相当于芝加哥的人口总量。从无到有地建造一个新的芝加哥，这种壮举在美国不可想象。但在中国，这只是城市规划的一项手段而已。雄安新区将成为全球第一个从开始就容纳自动驾驶汽车的城市，百度已经和当地政府签约，打造“人工智能城”，聚焦于交通管理、自动驾驶汽车及环境保护。混凝土中需要加入传感器，交通信号灯装备计算机视觉硬件，十字路口可以知道每一位行人的年龄，泊车所需的空间明显减少。当人人都能随时随地召唤自动驾驶的出租车时，甚至可以把停车场改成城市公园。
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像雄安新区这样全新建造的城市甚至可以更进一步，把市中心的交通运输搬至地下，地面保留给行人及自行车。这种可控环境内的自动驾驶将比人类司机更安全。人工智能接手交通管理及自动驾驶汽车后，整个地下交通网甚至可以逼近高速公路的速度，而地面上的生活则还是人类的节奏。若计划可以实现，类似这样的新城市将与自主人工智能一起成长。它们在享受自主人工智能技术带来高效的同时，也会回馈给算法更多的数据。美国现有的基础设施要求自主人工智能必须先适应并应用于现有的城市，但在中国，政府的积极作为把应用变成了城市与人工智能共同进化。
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围绕自主人工智能技术的较量
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在自动驾驶汽车的核心技术方面，美国的公司仍然领先中国企业两三年。在科技界，这个差距可以说是天文数字了。美国领先地位的构成部分源自大量的顶尖专业技术人才。在第四波人工智能浪潮中出现安全问题的复杂性，使研发自动驾驶汽车成为很难攻克的工程难题，这需要世界一流的工程师团队。这使得优势倒向了美国，因为全球最优秀的工程师仍然聚集在谷歌之类的公司。谷歌早在2009年就开始测试自动驾驶汽车，谷歌的许多工程师后来独立创立了自动驾驶汽车创业公司。中国到2016年左右才开始出现自动驾驶汽车创业公司。不过，百度之类的巨头和北京初速度科技（Momenta）及驭势科技（UISEE）等自动驾驶汽车创业公司正在技术与数据方面快速迎头赶上。百度的“阿波罗计划”——与50家自动驾驶汽车领域的伙伴合作及分享数据的开源平台，包括英伟达等芯片设计公司和福特及戴姆勒（Daimler）之类的汽车制造商，这与Waymo的封闭模式形成了鲜明对比。
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究竟哪个国家将在自主人工智能领域取得领先地位，主要取决于一个问题：全面应用这些新技术的主要瓶颈是技术本身还是政府政策？如果是技术，那么谷歌的Waymo有可能先于竞争对手解决这个问题。不过，如果计算机视觉等领域的每个新进展快速传播，这相当于整个行业的技术水平整体水涨船高，那么硅谷在核心技术上的领先地位可能变得无足轻重。这么一来，许多公司都将能够打造出安全的自动驾驶汽车，中国的一系列特斯拉风格的政策将占据优势。
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当下，我们还不知道瓶颈将出现于何处，第四波人工智能竞赛的局势还不明朗。我个人认为，美国和中国在自动驾驶汽车这个领域胜出的机会是五五开，至于自主无人机之类的硬件密集型应用领域，中国将具备优势。上图是我对中、美两国在四波人工智能浪潮中的实力评估，包含当下以及5年之后的发展趋势。
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