河南
作者：中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉
几天前谷歌发布了2024年第二季度财报，通过人工智能赋能实现了云业务收入首超100亿美元的里程碑。收入远超预期的积极影响下，谷歌决定继续向旗下自动驾驶部门Waymo投资50亿美元，巩固其在美国湾区的无人驾驶出租车业务。可见美国科技巨头对该项技术的发展前景充满自信，也希望以无人驾驶为人工智能技术最重要的落地场景之一，重仓未来。
美国政府布局早、支持无人驾驶规模化应用
美国科技企业不遗余力的投入无人驾驶，一定程度上来自于各级政府部门在相关政策上的支持。随着大模型快速渗透，美国早早意识到无人驾驶是人工智能的最大应用场景之一。早在2013年，美国政府就颁布了首个关于自动驾驶分级的政策法规《自动驾驶汽车政策》，旧金山地区更是在2023年8月批准Robotaxi全区域全天候规模化运营，开全球先例。积极的政策下催生美国企业在无人驾驶领域不断进行落地尝试，目前谷歌Waymo每周可完成超过50,000次付费出行，累计完成超过100万次的乘客出行服务。
无人驾驶竞争的本质是人工智能的竞争
美国之所以大力推进无人驾驶发展，是因为无人驾驶的竞争本质就是人工智能的竞争。无人驾驶越发达，其背后的人工智能一定程度上也就越领先。作为无人驾驶的重要驱动力量，人工智能的每一个重要技术突破都对无人驾驶能力的提升产生了重要影响。无人驾驶早期以高精地图、激光雷达等作为基本技术路线，直到2011年谷歌引入了智能驾驶技术，但其规则算法依旧以人工编写为主导。2016年特斯拉组建AI团队，自研AI算法取代传统规则算法。2021年特斯拉推出基于Transformer+BEV技术的FSD V11，开始用自动化程度更高的大模型取代人工规则代码，大模型在感知环节的重要性逐步提升。2023年特斯拉FSD使用大模型实现端到端的解决方案，大模型在感知环节和决策环节的重要性进一步彰显。人工智能令无人驾驶拥有更高的智能性，也加速了其在实际场景中的落地应用。
无人驾驶累积数据，反哺人工智能
无人驾驶的发展也会督促人工智能的迭代。大模型井喷式发展需要大量数据进行训练，Epoch AI Research 团队的研究人员预测图像数据将在2030 年至 2060 年枯竭。除数据缺失，对物理环境缺乏认知也是限制大模型发展的瓶颈。无人驾驶是典型的应用驱动技术发展，测试的道路数据、环境视频越多，其成熟度越高，也就越「聪明」，能够形成正向飞轮。无人驾驶可提供多变的道路环境、真实的物理世界反馈，都是大模型突破瓶颈的养料。所以无人驾驶跑起来，数据飞轮也就转起来了，人工智能也就有了优质数据。
美国大力发展无人驾驶，对中国采取打压手段
美国大力发展无人驾驶的同时也在警惕中国，对于逐渐崛起的中国企业，美国不断进行打压与扼杀。美国两党在限制中国发展人工智能上的态度高度一致，他们都试图打造从算力层、模型层到应用层的全方位卡脖子策略抑制中国发展。今年7月美国议员更是直接呼吁限制中国企业的无人驾驶发展，以雷达、摄像头等设备可收集美国人民基础设施数据为由，大力打压。这也直接导致中国无人驾驶汽车在美国加州道路测试中的行驶里程下降了约70%。美国交通部长皮特更是直言，无论我们谈论硬件还是软件，就像对电信或Tik Tok的担忧一样，对交通技术也存在担忧。除了政策上的打压，更有市场上的抢夺，近期马斯克宣布特斯拉无人驾驶出行服务Robotaxi将在10月发布，并预计年底前入华，试图通过抢占市场的方式占得先机，其更加激进的目标是在全球范围内跑通。
知名咨询公司麦肯锡在其研究中指出，中国有潜力成为全球最大的自动驾驶市场。我们也拥有萝卜快跑、小马智行等一批优秀的无人驾驶技术和服务提供厂商，发展的基础已经基本奠定，本土无人驾驶发展起来远比被迫接受海外技术要更安全可控。而国内丰富的真实道路数据与环境数据也不会流入海外企业手中。这不仅仅是无人驾驶的战场，更是最前沿的人工智能的比拼。未来必将是人工智能的时代，将关键技术握在自己手中才是自主自强的体现。中国在这场科技较量中不容有失。
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