AlphaGo退役了。

但人工智能的开发还在继续。

电脑依旧只是辅助？人脑依旧会主宰世界？

不久前AlphaGo在乌镇宣布了退役的消息，终于，一段神话就此告一段落。当人们争论着人脑与电脑谁才是最强者的时候，我想到的则是为AlphaGo写代码的背后的最强大脑们，他们不仅通过各种棋谱的分析以及更为智能的自我学习，让AlphaGo拥有了几乎不可能战神的实力，也让世界了解到了人工智能的可怕。

通过AlphaGo的实例可以看出，会深度学习的智能电脑将会是未来智能开发的方向。还记得老电影里的人工智能《AI》以及《i,Robot》里，人类对于智能机器人的担忧吗？那时候他们就在担心深度学习背后的危险。

在自动驾驶即将接管人类的操控时，我一直在思考这样的一个问题，我们离真正的自动驾驶缺的不是法律的约束，缺的是真正的技术解决方案。

目前，传感器仅限于摄像头、雷达。其中又分单摄像头、双摄像头和多摄像头的组合；雷达又分长距离雷达、中短距离雷达以及激光雷达。它们伴随着超声波和GPS等技术的一同为自动驾驶服务。尽管，就各大研发团队的技术革命来看，看似殊途同归的研发成果，却因为百度的“阿波罗计划”而变得格局大乱。此项开放计划，将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个“开放、完整、安全”的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。

作为一级供应商，博世对百度的阿波罗计划表现出极大的兴趣。因为从未来的自动驾驶来看，成本依旧是“大头”，包括硬件和软件的成本，开发商认为如果真的要到 L4、L5 级别的自动驾驶，软件成本会占大头，而硬件成本在 L3 以后基本上就够用，之后就是软件的升级。

目前参与自动驾驶的公司基本覆盖了汽车全产业链（OEMs、零部件/技术提供商，以及运营和服务提供商）。基于ADAS 开发是全产业的基础，目前主要实现在 SAE 标准的 L0-L3 阶段，简单说就是从定速巡航到高阶版的ACC，从L0-L3我们经历了10年有余，L3-L4我们则要需要更长的时间。因此打破壁垒的唯一方式就是合作，软件商与芯片商无缝合作、地图公司与软硬件公司合作，当然了，之所以还停留在长短距离雷达的使用，也是因为激光雷达的成本太高。随着越来越多的汽车搭载上更高阶的自动驾驶系统，各项成本也会随之降低，只是时间的问题。达成共识和互相学习也是百度的阿波罗计划的目标。

据统计，2015年，美国驾驶传统汽车(SAELevel0)的司机因开车时分心而引发的交通事故造成了近3500人死亡，39万余人受伤。当有了初级ACC时（即自动刹停系统）后，事故发生率则降低了15%。

未来的5-10年，会逐步出现属于SAELevel4级别的自动驾驶汽车。目前L4的技术开发以及路试正在新加坡进行，未来零事故的愿景也会随着壁垒的打破与合作共赢的未来有关。会有更多像谷歌、百度、德尔福、大陆、博世、特斯拉、 Waymo 、Intel以及Mobileye这样的研发企业开展合作。