10月17日，豐田汽車公司對外表示，將于2020年左右開始測試自己的自動駕駛電動車，這種電動車將會使用人工智能技術（AI）與司機進行互動交流和接觸。作為當前“風口”的人工智能，正在與另一市場焦點“自動駕駛技術”深入融合。有觀點指出，自動駕駛是人工智能的終極場景，沒有之一。
“人工智能+自動駕駛”漸入深入融合階段
自動駕駛需要人工智能輔助實現
根據美國電氣和電子工程師協會（IEEE）日前發布的預測數據，自動駕駛汽車時代將在2040年左右到來，屆時自動駕駛汽車在汽車總數中的比例將達到75％以上。受良好市場前景鼓舞，從Google、百度等互聯網公司，特斯拉、豐田等新老汽車品牌，到英特爾、高通、恩智浦等半導體公司，都在自動駕駛技術上均投入了巨大研發力量。“自動駕駛化、互聯化和電氣化正成為全球汽車產業的三大主要趨勢。”恩智浦全球副總裁兼汽車微控制器和處理器業務線市場及分銷總經理Ross McOuat在接受記者采訪時指出。
然而，真正的自動駕駛仍然任重道遠。從技術角度分析，自動駕駛面臨的主要問題是感知與決策算法本身仍不可靠。一旦實用，自動駕駛所面對的環境將完全開放，天氣、光線、突發的路況以及和有人駕駛汽車的共存等問題，都將提出挑戰。因此，真正自動駕駛的實現必須依賴強大的計算力、海量數據、算法與決策、以及傳感器的數據采集。
而人工智能的實現同樣高度依賴于這四個基本要素。因此，人工智能與自動駕駛的結合，具有得天獨厚的優勢。汽車將成為人工智能的主要應用領域。新思科技董事長暨共同執行長Aart de Geus表示，將傳統汽車中加入AI，這將是一個有趣的概念，將顛覆過去幾千年人們對于出行、移動的認識，車輛的人機交互性將得到強化，甚至在未來十年中，會出現AI與人腦連接的全新革命性旅程。Ross也表示，人工智能，也包括自動駕駛，毫無疑問將是未來汽車行業一個非常重要的組成的因素，人工智能特別是對安全的自動駕駛非常重要。
國際廠商深入布局“人工智能＋自動駕駛”
正是由于看好人工智能在自動駕駛中的應用，越來越多廠商開始投入大量資源進行深入布局，并且已有部分實用化的產品被推出。面對來自傳統汽車制造商和高科技企業競爭對手們在自動駕駛、智能汽車領域的競爭壓力，豐田汽車承諾，到2020年時，將會投入10億美元發展先進的自動駕駛技術和人工智能技術。豐田電動車業務規劃部門總經理岡部誠表示：“通過人工智能技術的應用，我們希望能夠擴展和增強汽車的駕駛體驗，讓汽車能夠成為人們進行情感交流的次生對象”。
在芯片廠商方面，10月10日，人工智能芯片廠商英偉達發布全球首款為驅動自動駕駛出租車而設計的人工智能計算系統。這套名為Drive PX Pegasus的新系統將面向Level 5級別的自動駕駛汽車，即能夠完全由傳感器和計算機操控，無需駕駛者的介入。英偉達稱，整套Pegasus的尺寸只有“汽車牌照大小”，其性能較現有系統提升超過10倍。10月17日，全球最大的汽車電子廠商恩智浦也發布針對互聯汽車、電動汽車和自動駕駛汽車的全新控制和計算平臺S32。Ross表示，S32平臺供了微控制器／微處理器（MCU／MPU）的統一架構，是全球首個完全可擴展的汽車計算架構，即將被高檔和普通量產汽車品牌采用。至于稍早之前，英特爾以153億美元收購Mobileye，更是將“人工智能＋自動駕駛”的熱度推至高峰。
中國對于這一發展趨勢也非常重視，日前國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》。值得注意的是，《規劃》中多次提及到要重點發展汽車產業中的自動駕駛技術，并且要在智能交通建設和自主無人駕駛技術平臺等方面實現突破。《規劃》中首次將人工智能提升為了國家戰略，為汽車產業的智能化進程提供了一條明確的發展道路與方向。
中國工程院李德毅在日前召開的“2017中國汽車產業發展（泰達）國際論壇”演講中指出，汽車人已經把汽車里的自動控制做到了極致，同時也觸碰到了自動化的天花板，下一步需要依靠人工智能來完成，必須通過一個物化駕駛員在線認知的智能代理——“駕駛腦”研究駕駛員、學習駕駛員、分析駕駛員行為大數據，然后代替駕駛員。
自動駕駛需要“強人工智能”的實現
盡管“人工智能＋自動駕駛”的趨勢日益被看好，但是距離它的成熟應用階段還有很長的路要走。有咨詢機構估算，目前車廠只在高端車型中安裝人工智能對駕駛者進行部分輔助，2015年新車型的AI系統安裝率只有8％。
聯想之星投資副總裁高天垚撰文指出，目前大部分相關技術的創新和應用仍在弱人工智能范疇。自動駕駛作為人工智能的終極場景，自動駕駛與強人工智能的實現一樣，是一個需要長期發展的過程。完全的、開放的自動駕駛也許不是目前所能想到的樣子，甚至最終實現自動駕駛的載體也不會是“汽車”，亦或很難被定義為“汽車”。
針對芯片角度的支持，Ross指出，芯片和軟件正在成為主導一輛汽車的核心力量，推動汽車朝電子化、網絡化，以至自動駕駛化發展。“這導致汽車將面臨巨大的數據處理量。今后五年內，汽車面臨的軟件復雜程度將進一步提升，這在以下幾個方面對未來汽車提出了更高的要求：更大帶寬的以太網支持，更強的環境認知能力，更高的計算能力。” Ross說。這些都需要軟硬件的配合方能實現，也限定了人工智能＋自動駕駛”的應用將是一個長期的過程。