自动驾驶领域是否还有黑马？马斯克表明自动驾驶太难了

难过总是在梦醒时分，最乐观的AI支持者开始转向，曾经轻下诺言的马斯克乐观不再

文／智物

好消息是，经过了几次失败的预测之后，特斯拉FSD 9测试版要来。马斯克对天发誓，FSD 9即将到来。

坏消息是，连马斯克本人都对FSD 9没有信心。7月3日，马斯克在Twitter上说，通用自动驾驶是一个如此难的任务，因为这要求去解决很大一部分现实世界的AI问题。

马斯克承认，没有想到这会这么难。“Nothing has more degrees of freedom than reality”。

是辅助驾驶，不是自动驾驶

过于乐观者总是轻下诺言，而当绝望时，总是发现借口是那么容易。

不久前，马斯克已经发过类似的一个Twitter了：要想期待有真正的自动驾驶，得创造出类似人类的人工智能技术。看到这里，一向对技术演进保持乐观的专栏作家Mims直接给出结论，马斯克此前多次吹嘘的真正的自动驾驶，也许最近10年都不是目标。

不要着急嘲笑马斯克。饶是如此，特斯拉的自动驾驶技术和水平，应该是所有公司当中最好的，拥有最多的自动驾驶数据和车队，算力和计算架构都远好于中国的新势力、欧美日的传统车厂。

人工智能和自动驾驶可以创造奇迹，但是在技术演进和真正实力上，没有奇迹。

FSD 9一度让人期待

梳理马斯克的Twitter，针对FSD 9，马斯克的表态高低起伏，绝对乐观，再渐渐悲观。

到如今，他自己也开始信心不在，开始为自己找台阶。

4月11日，马斯克就已经发布过一次FSD 9将上线的信息。

为了这一次FSD 9的发布，特斯拉取消了FSD 8．3的更新，特斯拉方面称是有重大架构调整。

FSD 9不需要激光雷达，是一个纯粹视觉的方案，可以优化特斯拉车恶劣天气以及复杂路况的处理能力。

特斯拉汽车将会像人一样，纯粹靠“看”。其好处和意义不只是降低成本，还会真正开启自动驾驶的路径，之所以说真正开启，是对比此前固定道路的自动驾驶方案，以及简单的泊车、召唤、尾随等简单的辅助驾驶。

FSD 9会真正让汽车看起来有点智能的味道，而不是简单的规则设定下的规定动作完成，可以self drive。从马斯克的话来看，应该不会那么乐观。以他的风格，但凡有一点进步，有一点希望，或者看到一点实现自动驾驶的机会，他应该就不会这么谦虚。

只是，在涉及到消费者生命关天的重要领域，马斯克以及中国那些所谓的追随者，是否应该很明确地告诉用户，FSD 9能做什么，不能做什么。自己做的不是自动驾驶……

为什么AI这么难？

数年之前，英国《经济学人》杂志已经解读过Driverless Car范畴下的两个词汇的区别：Autonomous和Self drive。虽然，该杂志自己也说，在他们的使用习惯当中，两个词是可以替换的。

用户可能也未必能明白。但是，车厂不这么看。非要做个区别的话，Autonomous是说汽车可以做辅助驾驶的一些动作，固定路线、泊车、召唤、尾随，等等。

而SelfDrive，汽车可以取消方向盘，用户可以坐在后座，汽车可以可以自己开车，用户就是个乘客而已。

问题也来了，SelfDrive模式下，汽车厂是不是应该承担所有的安全损失和责任？特斯拉、华为、阿里、百度，这些车厂是self drive还是autonomous？卖车的时候，车主出事故的时候，所说的话似乎不一样？

谷歌旗下的Waymo明确宣布将在沟通当中不再使用Self Drive，而是统一使用Autonomous。

所有的传统汽车厂相对本分，都说未来是自动驾驶的。上世纪30年代、70年代，通用汽车就开始展示自己的自动驾驶方案，但是没有什么实际动作。今年CES，通用汽车将其变成了自己的主场，多数吹嘘都是围绕电动汽车展开，对自动驾驶相对来说较为低调。

马斯克将自动驾驶的责任推脱给学术界。学术界没有将AI变成真正的智能，所以，特斯拉的车也实现不了自动驾驶。这与其2017、2019年斩钉截铁的话有很大的出路。

AI学术界则把责任推给了全世界。近期，美国圣达菲研究所的Melanie Mitchell写了一篇文章，解释AI的兴衰。该文的题目算是对马斯克的回应《Why AI is Harder Than We Think》。

Why？

为什么现在开始对人工智能失望的情绪蔓延。为什么人们现在觉得AI除了人脸识别也做不了什么？为什么AI比人们想象的难？

看完这篇巨长的文字，答案是，AI本来就是很难，以统计学为基础的AI本来就能做的不多，本来就没有智能……是全世界将AI想象的过于容易和全能。

印象当中，Melanie Mitchell一直都是AI趋势的强烈鼓吹者。所有人都注意到了马斯克在自动驾驶方面的多次失言，另外，扎克伯格、DeepMind创始人、Open AI的CEO等等也一样，他们在5年前的预测，统统成为虚言。

马斯克将责任推诿给学界，学界将难题甩给所有人。自动驾驶领域是否还有黑马？还有其他路径和选择？

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