英伟达预测自动驾驶汽车2030年前难以上路，观点是否偏保守？

如果有人预测完全自动驾驶汽车在2030年前难以上路，相信大多数“汽车极客”都会嗤之以鼻；因为现在有许多试运行的无人驾驶出租车，甚至已经出现了小马智行运营的无人驾驶卡车编组。事实摆在这里，所以不认可也并不奇怪。

但是如果抛出这个观点的是业内翘楚NVIDIA（英伟达）则另当别论。

该公司汽车部门负责人Ali·Kani（阿里·卡尼）在接受英国汽车媒体Autocar采访时表示：完全自动驾驶汽车还很遥远，不太可能在本十年内（2030年前）在公共道路上全面投入使用；要实现汽车真正的自主驾驶，仍需在计算能力和技术上取得进一步突破。

怎样看待Ali·Kani的观点和现实情况的差异呢？

首先需要确定一点，英伟达在汽车智能驾驶方面是有发言权的；可以说这个观点一定程度等于权威观点。并且其观点与现实情况并不矛盾。因为目前运营的无人或自动驾驶汽车都有预设条件：在规划区域内试运行。客观上并没有将完全自动驾驶汽车投放到个人用户（C端）市场，至少截止目前为止还买不到符合L5级（完全自动驾驶）的商品车；现在只有梅赛德斯奔驰的旗舰车型推出过符合L3级的有条件自动驾驶的商品车。即便是在智能驾驶方面投入很大且将其视为产业战略目标的中国汽车产业也还没有实质性的跨越，直到本年度4月1日起，北京也才认可达到或超过L3级的个人乘用车。

一座城市对自动驾驶汽车的认可看似有着标志性的意义，但是想要让700座左右的城市都去认可这种车型却是难上加难。

因为满足自动驾驶汽车的基础不只是车辆自身有足够高的计算能力和对应的硬件平台，同时还需要有对应标准的“路侧单元。”简而言之就是需要道路本身也达到对应的智能程度，道路硬件设施是需要配套建造的；其成本是可想而知的高，所以不可能所有城市都具备这个能力。

想要让完全自动驾驶汽车全面铺开，最终还是要看车辆自身的技术水平。

笔者并不抱有积极的态度。

汽车的自动驾驶说到底还是依托于“电脑。”这就决定了自动驾驶汽车在行车安全性和驾驶稳定性与舒适性等方面很难做到高水平。

反之，人工驾驶总可以做到高水平；哪怕初期的驾驶技术不娴熟以影响驾乘体验，但也只需要短短的时间就能练就出高水平——因为人脑非常强大，强大到超出大多数人的想象。道路场景还是非常复杂的，驾驶汽车的过程会产生大规模的数据；但是这些数据对于大脑而言可以很轻松的处理。大脑首先有巨大的“储存空间。”一个神经元的容量大约为0.0769TB，成年人的大脑约有1000亿个神经元，所以仅仅储存的空间就能达到大约77亿TB——大多数普通电脑的储存硬盘不过是1TB而已。

所以大脑可以储存超大规模的数据，并且能够以极低的能耗去分析处理这些数据。

大脑实际上并不像电脑一样的有单独的储存设备，比如硬盘；大脑的数据分散储存在神经元里。而神经元又是一非常复杂的神经网络互联。也就是说储存的信息可以在运算的过程中灵活高效地调用，并且能够实现多任务同时运行；比如感知、思考、判断、分析、想象等等。

可是电脑却需要以传感器进行感知，通过储存的预设数据进行调用和校验，随后分析执行操作才能开始执行。

电脑在驾驶行为中“反应速度”是远不及大脑的，能够做出的判断和操作也绝对达不到“灵活感性。”毕竟所有分析出的操作行为都是在预设程序中衍生，电脑并不懂得真正的“想象与创造。”但是人工驾驶则是在不断的预设、想象与创造，人工驾驶并没有完全不变的预设程序，所以人工驾驶才能灵活应对不断变化的场景。

总结：

人工驾驶汽车可以灵活应对不断变化的场景，面对新场景可以以极快的速度创造出新的程序；大脑可以以“初始预设程序”不断创造新程序，且依托几近完美的神经元网络系统，能够在极短的时间内进行程序的创造和相应的分析，一切都是主动的，在驾驶行为中有着关键的“提前量。”

然而电脑的自动驾驶是建立在一套不变的预设平台之上，即便预设平台也能够衍生出新程序；只是其效率、能耗和操作执行能力依然远不能与人工驾驶相提并论。

如果说自动驾驶有什么优势的话，无非是电脑不会疲劳从而影响行车安全罢了；可是这样的汽车依然像是“书呆子。”那么想要让自动驾驶汽车全面普及就不能有人工驾驶汽车，否则“书呆子”面对“机灵鬼”总会做出错误的判断，“书呆子”的预设程序就算也有想象与创造的能力，其远不及预设程序（规则）可以随时变换的“机灵鬼。”

或许自动驾驶汽车很有可能是一场梦，最终只有运输领域才需要它。