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尽管造车的新来者还没有一家能成气候的,甚至连量产车也没有,但回看整车企业近期的战略,就不难发现：传统车企愈加受到所谓的互联网思维影响,它们越来越重视出行共享、用户大数据；高层讲话也越来越像是互联网人.
这些改变不过短短两三年的时间.在这之前,传统车企和互联网企业的交集很少,可以说是两个完全不同的领域,一方面互联网企业的新思维模式不断涌现,另一面传统车企相对封闭,谈的永远是产品力、品牌力和销售网络这老三样.
后来者的杀招
薛定谔的猫告诉大家,我们的世界和那只在箱子里的猫一样,是不确定的叠加态.只有意识（观察）加入进来,才会坍缩成现在的样子.当互联网思维加入传统的汽车行业后,就会大相径庭,且会越发不同.
凡事都有正反两面,汽车行业最大的优势就是卖车赚钱,而这个优势在互联网企业看来,就成了劣势.何出此言呢？
整车企业的销售模式一直是汽车批发给经销商,然后由经销商再卖给消费者,对车企而言,这实际上是B2B模式.而互联网人感兴趣的基本都是B2C或C2C模式.比如优步和滴滴出行,就是C2C.
是的,互联网企业最想要的就是“C”.百度近期对外免费开放了他们的自动驾驶技术,懂行的人对其打的是什么算盘心知肚明.百度没有汽车,没有车在外面跑,也就没有数据,没有出行数据谈什么自动驾驶？如何能打破这个现状？对后来者而言,最好办法就是免费,这也是互联网企业一贯的伎俩,用户越多,自动驾驶技术才越靠谱.
百度的做法是向大家开放技术源代码和开放“封闭场地自动驾驶”能力.开放源代码容易理解,无非是向合作伙伴开放源代码,跟一般开源软件一样,代码公开,大家可以运用.开放能力则是百度提供整体开发工具和开发工具里最核心的能力,范围包括,感知体系、路径规划、车辆控制体系等方面.这样可以让合作伙伴有能力共同参与开发,能在比较短的时间里快速建立自己的自动驾驶能力.
根据介绍,阿波罗计划有四个组成部分,第一个是软件平台.第二个是硬件平台,这里的硬件平台不是指开放用于自动驾驶的芯片源码.实际上,百度并不像高通、英特尔、英伟达那样开发用于自动驾驶的芯片,百度开放的是整合控制CPU、GPU、传感器等芯片的能力；第三个是提升汽车感知能力；第四个是核心服务,如高精地图.
转型技术公司
就算法来说,对自动驾驶这种深度学习技术而言,90分很容易,后面的分就越来越难.99分和98分的难度差,远远不是看起来的这一分,而是高出一个量级的数据.虽然99.1和99.2看起来差不多,但对自动驾驶这种人命关天的事儿来说,差别可就大去了.百度贸然免费开放自动驾驶技术,就是后来者的杀招.互联网公司习惯了内测、公测、版本迭代,错了再改.但自动驾驶却丝毫马虎不得.
和AlphaGo不一样,没有真正上路的大数据支撑,自动驾驶的深度学习很难在实验室中得到模拟训练.更复杂的是,这些事情不是单一的,而是联动的,前面的一辆车犯错误,会接连影响到后面的车突然改变,这无疑令复杂程度大大提高.路上的每一个个体都可能突然做出不符合预测的事儿,而每件事都可能影响一系列的事儿.
所以,对自动驾驶的深度学习来说,先由驾驶员上路,机器默默跟着学习和统计方是靠谱之计.
可以想像,很快能够看到更多的互联网企业、技术公司和百度一样,把自己的技术免费开放,目的就是能向更多的车要出行大数据.车企也意识到了这一点,像宝马、大众这些企业都在向技术公司转型.可即便整车企业掌握了自动加速的深度学习技术,也会碰到瓶颈.只要有合适的工具和反馈系统,技术问题都会被解决.但现实是,考虑到未必能做到,当务之急就是有了算法以后,如何拿到更多C端出行数据.自动驾驶的未来,惟有大数据最领先的那个,才会赢者通吃.
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参考文献：
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