當前，隨著互聯網、大數據、云計算等信息技術的快速發展，以深度學習為基礎的人工智能在機器人、智能汽車、智能家居等領域的應用日益廣泛和深入，正逐漸成為新一輪信息技術革命的核心。人工智能與無人駕駛、車聯網的緊密結合，將對汽車領域產生重大變革，傳統汽車廠商為此積極開展戰略布局。

    4月5日，豐田宣布與微軟合作成立Toyota Connected公司，用于研究人工智能等技術，利用微軟的Azure云計算平臺收集并分析數據，最終實現無人駕駛。針對于此，結合當前全球智能制造的發展現狀，圍繞汽車巨頭加快人工智能領域布局的推動因素及趨勢，簡要分析如下：

　　一、汽車巨頭加快人工智能領域布局的推動因素

　　1、智能汽車領域技術及產品的不斷成熟是基礎

　　智能汽車領域新技術新產品層出不窮，使得汽車智能化水平不斷提升，為人工智能在汽車領域的推廣應用奠定了基礎。當前，傳感器、移動互聯網、大數據等信息技術及產品不斷推陳出新，汽車制造商在傳感及控制技術研發的基礎上，結合移動互聯網、地圖導航軟件、車載操作系統、GPS模塊等，通過軟硬件系統集成、云端互聯和大數據分析，實現安全輔助駕駛、自動泊車、定速巡航等，推動智能汽車在車聯網和安全駕駛等領域不斷成熟，為汽車廠商加快人工智能布局奠定了軟硬件基礎。

　　2、人工智能領域的快速發展和創新應用是條件

　　深度學習、大數據、云計算等技術的突破，推動了人工智能的快速發展，為人工智能在汽車領域的創新應用創造了條件。云計算能力的大幅提升、計算成本的持續下降、神經網絡算法的不斷優化以及大數據提供的海量學習樣本，使得人工智能的深度學習能力實現了快速突破。數據顯示，2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元，年復合增速約19.7%。人工智能的創新應用將引發汽車產業結構的深刻變革，催生新的業態和商業模式，推動無人駕駛、車聯網、智能交通系統等新興領域實現飛躍式發展。

　　3、無人駕駛面臨的技術瓶頸和市場需求是動力

　　人工智能在汽車領域的創新應用，能夠突破當前無人駕駛面臨的技術瓶頸，解決交通出行服務領域的市場需求。根據羅蘭貝格的研究報告顯示，到2030年，無人駕駛將帶來300-400億美元的市場。當前，ADAS、自適應巡航控制系統、車道偏離預警系統、超車警示系統、車道保持系統、自動泊車等智能駕駛技術及系統，離無人駕駛階段還有一段距離。人工智能與無人駕駛的結合有望實現真正的汽車智能化和共享化，使汽車從單純的移動載體變為可自主學習和分析決策的智能移動聯網機器。

二、下一階段發展趨勢分析

　　1、無人駕駛領域競爭逐漸激烈，跨界資源整合將成為搶占新興市場的重要手段

　　當前，人工智能正逐漸成為推動無人駕駛發展的重要力量，跨國巨頭為此積極開展戰略布局，資本運作與跨界合作將成為爭奪市場話語權的重要手段。無人駕駛是傳統汽車技術與人工智能、車聯網等新一代信息技術的高度結合，涉及整車制造商、零部件生產商、半導體芯片廠商、軟件開發商、互聯網公司等眾多領域企業，資本運作與跨界合作將成為彌補技術短板、整合行業資源的重要手段。目前，微軟、谷歌、IBM等信息技術企業正加大資本投入，積極搭建深度學習平臺，借助人工智能切入無人駕駛領域。通用汽車、沃爾沃、豐田等傳統汽車廠商將通過加大對人工智能、無人駕駛領域初創企業的投資收購，或與互聯網巨頭開展跨界合作，實現人工智能+無人駕駛的深度布局。通用汽車擬以超過10億美元收購無人駕駛初創公司Cruise Automation；豐田與微軟合作成立Toyota Connected公司，用于研究人工智能等技術。

　　2人工智能與車聯網加速融合創新，人車交互體驗與安全駕駛水平將逐漸提高

　　隨著深度學習、云計算等技術的創新發展與成熟應用，基于人工智能的車聯網技術將通過大數據分析處理、云端共享提升人車交互體驗和安全駕駛水平。一方面，語音識別、圖像識別、手勢識別等技術逐漸成熟，人車交互方式將日趨多元化和智能化，人臉識別、指紋識別等技術將進一步增強人車交互的便捷性和安全性，人工智能依靠海量數據挖掘和精準匹配，以及基于對個人駕駛習慣的數據分析和學習，將大幅提升人車交互體驗；另一方面，依靠智能傳感器和互聯網地圖，深度學習賦予汽車更好的環境感知和情景分析能力，汽車通過V2V、V2I、V2P等技術辨識汽車、行人和道路基礎設施，并根據路況做出實時反應，實現車輛之間、車輛與基礎設施之間以及車輛與行人之間的信息互聯與感知協同，并結合周邊行人車輛速度、位置等環境信息，預測事故概率，提高行車安全性。

　　3、機器學習與大數據結合日益緊密，人工智能將推動車聯網保險行業快速發展

　　通過復雜的機器學習和大數據挖掘分析，人工智能技術將在車險行業的定價、營銷、服務、駕駛行為特征識別等方面引發變革。人工智能算法與大數據相結合，可得到更精確的預測結果，主要體現在精準定價、精準營銷、風險的大數據分析、保險欺詐識別等領域，如UBI車險（基于駕駛行為定價的保險）可根據車主的個人信息、歷史出險信息、實時駕駛數據動態地厘定保費。人工智能將推動車聯網技術在保險領域產生三個應用價值：一是引入行為定價的新模式，使機動車保險產品更加豐富；二是通過遠程通訊、診斷，為駕車人提供更及時、全面的客戶服務；三是加強對駕駛行為特征的識別，鼓勵安全的駕駛習慣，降低交通風險并減少事故頻率。未來可以將傳感器、攝像頭、RFID等設備采集的車輛、道路、人員等數據進行互聯互通，服務于物流、客運、維修、租賃、緊急救援等，實現車輛管理的網絡化和智能化。

　　三、對國內企業的建議

　　1、加大技術研發投入，前瞻布局新興市場

　　注重傳感與控制等基礎技術研發，通過軟硬件系統集成、云端互聯和大數據分析，加快推動車聯網和安全駕駛等成熟應用。加強新一代信息技術研發投入，將深度學習、大數據、云計算等作為重要突破口，注重信息技術與傳統應用領域的融合創新，前瞻布局人工智能、無人駕駛等新興市場。

　　2、積極開展跨界合作，推動行業資源整合

　　充分發揮制造企業和信息技術企業各自優勢，圍繞云計算、大數據、車聯網等關鍵技術，積極搭建深度學習平臺，加強信息資源共享與協同研發。通過加大對人工智能、無人駕駛領域初創企業的投資收購，或與互聯網企業開展跨界合作，實現人工智能、無人駕駛等領域優勢資源的深度整合。

　　3把握行業市場需求，提升用戶服務體驗

　　深挖行業市場需求，針對語音識別、圖像識別、手勢識別等技術開展應用創新，促進人車交互方式的多元化和智能化發展。加強人工智能與車聯網技術融合創新應用，利用V2V、V2I、V2P等技術實現車輛、基礎設施、行人之間的感知互聯，通過大數據分析、云端共享提升安全駕駛水平。