互联网数据“枯竭”之后：汽车将成人工智能新燃料？
当人工智能以令人难以置信的速度渗透进我们生活的时候，汽车行业无疑站在了这场变革的最前沿。从驾驶辅助系统到完全自动驾驶，再到车辆本身成为人工智能模型获取物理世界数据的全新来源，汽车的未来正在被人工智能深度重塑。
然而，支撑人工智能发展的“燃料”——数据，正在悄然发生转变。一度被视为取之不尽用之不竭的互联网数据，如今正面临着“枯竭”的风险。
SenseTime（商汤科技）联合创始人兼首席科学家王晓刚的观点掷地有声：当互联网数据“被榨干”时，汽车将成为人工智能通向具身智能的关键过渡点。这不仅仅是一种技术预测，更预示着人工智能发展方向的重大转变。
数据枯竭与具身智能的迫切需求
过去，人工智能的发展主要依赖于数字世界的数据进行训练。例如，图像识别、自然语言处理等技术都受益于海量的互联网数据。然而，随着技术的不断进步，人工智能模型对于数据的需求也越来越高。仅仅依赖互联网数据已经无法满足人工智能进一步发展的需求，尤其是要实现真正理解和适应物理世界的“具身智能”。
具身智能是指人工智能系统能够像人类一样，通过与物理世界的互动来学习和理解环境。这需要人工智能模型能够感知、推理和行动，并在真实的环境中进行学习和适应。而要实现这一点，仅仅依靠数字世界的数据是远远不够的。
汽车：人工智能的下一代“数据矿”
那么，谁能成为人工智能新的数据来源呢？答案是：汽车。
联网汽车正成为一个移动的传感器平台，它们时刻收集着周围环境的各种数据。每辆车每小时产生的数据量高达25GB，这些数据包含了道路状况、交通流量、行人行为、天气情况等丰富的信息。这些数据对于训练人工智能模型，使其能够更好地理解和应对现实世界的复杂情况至关重要。
王晓刚指出，汽车提供的物理世界数据是互联网数据无法比拟的。互联网数据更多的是静态的、抽象的信息，而汽车数据则是动态的、具体的、与物理世界紧密相关的。这些数据能够帮助人工智能模型更好地理解物理规律、学习人类行为模式，从而更好地服务于人类。
从辅助驾驶到世界模型：人工智能在汽车领域的应用
人工智能在汽车领域的应用已经初见端倪。我们现在常见的自动泊车、车道保持辅助、自适应巡航控制等高级驾驶辅助系统（ADAS）都是人工智能技术的初步应用。这些功能极大地提高了驾驶的安全性、舒适性和便利性。
然而，人工智能在汽车领域的潜力远不止于此。Meta最近推出了一种新的AI“世界模型”，旨在更好地理解三维环境和物理对象的运动。这项技术对于机器人技术和自动驾驶汽车的发展至关重要。通过“世界模型”，人工智能系统能够更好地预测和理解周围环境的变化，从而做出更合理的决策。
行业专家王先生认为，AI驱动的机器人将逐步进化，产品需要精准地满足市场需求。这意味着人工智能在汽车领域的应用将是一个循序渐进的过程，从辅助驾驶到完全自动驾驶，再到更高级的智能应用，人工智能将不断地与汽车融合。
挑战与未来：自动驾驶的机遇与风险
尽管人工智能在汽车领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战。
Nature Physics的研究表明，与人类司机相比，自动驾驶汽车的事故发生频率至少高六倍。这表明，尽管人工智能在某些方面表现出色，但在安全性方面仍然存在差距。传感器技术的可靠性、算法的鲁棒性、以及对复杂环境的感知和理解能力仍然需要不断提高。
此外，自动驾驶汽车还面临着伦理和法律层面的挑战，例如自动驾驶汽车发生事故时的责任认定、以及数据隐私保护等问题。这些问题需要社会各界共同努力，制定合理的法律法规，保障用户的权益。
展望未来，自动驾驶汽车的普及将主要集中在美国、中国和欧洲等关键市场。与此同时，机器人出租车/班车和自动驾驶卡车的广泛应用似乎比完全自动驾驶汽车更接近现实。这些应用场景具有更高的商业价值和更明确的市场需求，因此更容易得到投资和推广。IBM的一项研究表明，到2035年，74%的汽车行业高管认为汽车将由软件定义并由人工智能驱动，软件定义体验将成为品牌价值的核心。到2035年，预计80%的新车将采用某种程度的电动动力系统，进一步推动汽车行业的智能化和电动化转型。
总而言之，当互联网数据逐渐“枯竭”时，汽车将成为人工智能发展的新引擎。人工智能正在深刻地改变着汽车行业，并将在未来几十年内继续发挥重要作用。虽然挑战依然存在，但人工智能在汽车领域的潜力是巨大的，它将为我们带来更安全、更高效、更便捷的出行体验，也将推动人工智能技术向着更加智能、更加贴近人类的方向发展。
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