中美人工智能戰況升級，無人駕駛成重要分水嶺

作者：中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、中國市場學會副會長歐陽日輝

幾天前谷歌發布了2024年第二季度財報，通過人工智能賦能實現了云業務收入首超100億美元的里程碑。收入遠超預期的積極影響下，谷歌決定繼續向旗下自動駕駛部門Waymo投資50億美元，鞏固其在美國灣區的無人駕駛出租車業務。可見美國科技巨頭對該項技術的發展前景充滿自信，也希望以無人駕駛為人工智能技術最重要的落地場景之一，重倉未來。

美國政府布局早、支持無人駕駛規模化應用

美國科技企業不遺余力的投入無人駕駛，一定程度上來自于各級政府部門在相關政策上的支持。隨著大模型快速滲透，美國早早意識到無人駕駛是人工智能的最大應用場景之一。早在2013年，美國政府就頒布了首個關于自動駕駛分級的政策法規《自動駕駛汽車政策》，舊金山地區更是在2023年8月批準Robotaxi全區域全天候規模化運營，開全球先例。積極的政策下催生美國企業在無人駕駛領域不斷進行落地嘗試，目前谷歌Waymo每周可完成超過50,000次付費出行，累計完成超過100萬次的乘客出行服務。

無人駕駛競爭的本質是人工智能的競爭

美國之所以大力推進無人駕駛發展，是因為無人駕駛的競爭本質就是人工智能的競爭。無人駕駛越發達，其背后的人工智能一定程度上也就越領先。作為無人駕駛的重要驅動力量，人工智能的每一個重要技術突破都對無人駕駛能力的提升產生了重要影響。無人駕駛早期以高精地圖、激光雷達等作為基本技術路線，直到2011年谷歌引入了智能駕駛技術，但其規則算法依舊以人工編寫為主導。2016年特斯拉組建AI團隊，自研AI算法取代傳統規則算法。2021年特斯拉推出基于Transformer+BEV技術的FSD V11，開始用自動化程度更高的大模型取代人工規則代碼，大模型在感知環節的重要性逐步提升。2023年特斯拉FSD使用大模型實現端到端的解決方案，大模型在感知環節和決策環節的重要性進一步彰顯。人工智能令無人駕駛擁有更高的智能性，也加速了其在實際場景中的落地應用。

無人駕駛累積數據，反哺人工智能

無人駕駛的發展也會督促人工智能的迭代。大模型井噴式發展需要大量數據進行訓練，Epoch AI Research 團隊的研究人員預測圖像數據將在2030 年至 2060 年枯竭。除數據缺失，對物理環境缺乏認知也是限制大模型發展的瓶頸。無人駕駛是典型的應用驅動技術發展，測試的道路數據、環境視頻越多，其成熟度越高，也就越「聰明」，能夠形成正向飛輪。無人駕駛可提供多變的道路環境、真實的物理世界反饋，都是大模型突破瓶頸的養料。所以無人駕駛跑起來，數據飛輪也就轉起來了，人工智能也就有了優質數據。

美國大力發展無人駕駛，對中國采取打壓手段

美國大力發展無人駕駛的同時也在警惕中國，對于逐漸崛起的中國企業，美國不斷進行打壓與扼殺。美國兩黨在限制中國發展人工智能上的態度高度一致，他們都試圖打造從算力層、模型層到應用層的全方位卡脖子策略抑制中國發展。今年7月美國議員更是直接呼吁限制中國企業的無人駕駛發展，以雷達、攝像頭等設備可收集美國人民基礎設施數據為由，大力打壓。這也直接導致中國無人駕駛汽車在美國加州道路測試中的行駛里程下降了約70%。美國交通部長皮特更是直言，無論我們談論硬件還是軟件，就像對電信或Tik Tok的擔憂一樣，對交通技術也存在擔憂。除了政策上的打壓，更有市場上的搶奪，近期馬斯克宣布特斯拉無人駕駛出行服務Robotaxi將在10月發布，并預計年底前入華，試圖通過搶占市場的方式占得先機，其更加激進的目標是在全球范圍內跑通。

知名咨詢公司麥肯錫在其研究中指出，中國有潛力成為全球最大的自動駕駛市場。我們也擁有蘿卜快跑、小馬智行等一批優秀的無人駕駛技術和服務提供廠商，發展的基礎已經基本奠定，本土無人駕駛發展起來遠比被迫接受海外技術要更安全可控。而國內豐富的真實道路數據與環境數據也不會流入海外企業手中。這不僅僅是無人駕駛的戰場，更是最前沿的人工智能的比拼。未來必將是人工智能的時代，將關鍵技術握在自己手中才是自主自強的體現。中國在這場科技較量中不容有失。