自动驾驶车辆也许会重新塑造车内经济新版图。

这一幕也许可以从英特尔刚刚发布的“乘客经济”报告中一窥端倪。

英特尔“乘客经济”报告显示，在 2035 年到 2045 年的乘客经济时代，自动驾驶汽车将挽救 58.5 万条生命，与交通事故相关的公共安全成本可能会节约超过 2340 亿美元。在全球最拥堵的城市，自动驾驶汽车每年预计将节省 2.5 亿小时的消费者通勤时间，为新的经济增长提供时间机会。

同时英特尔认为也将产生巨大的社会效益，到2050年，“乘客经济”的规模预计将达到7万亿美元。

这一信号再次表明自动驾驶技术的发展不但不会带来失业还能产生新经济。

可以说以自动驾驶为基础的“乘客经济”，让人们完全脱离与汽车的一对一关系，转向出行即服务，从而加快新兴服务模式和商业模式的兴起。

而英特尔正在自动驾驶技术上展现其优势。

今年3月英特尔公司正式对外宣布，他们把旗下所有有关人工智能的业务整合到一起，成立了人工智能产品事业部（AIPG），希望能够通过融合的方式来进一步的发展人工智能，他们还将按其他事业部的需求分配各项资源，制定一项覆盖英特尔Xeon、Nervana和XeonPhi以及软件产品的AI计划。

Fiaz Mohamed是英特尔人工智能产品事业部业务拓展以及解决方案部署主要负责人，FiazMohamed试图通过与世界五百强企业合作，大规模部署人工智能解决方案。

在刚刚（8月24日）结束的2017全球汽车AI大会上Fiaz Mohamed表示，“人类社会的交通出行方式正面临深刻变革，这一切皆源于自动驾驶，它也将带来经济、社会的重构。机器视觉和深度学习等人工智能技术正在促进自动驾驶水平的升级，推动自动驾驶汽车的技术完善和路测。英特尔正在积极引领自动驾驶的科技创新，结合自身人工智能优势，推动自动驾驶从愿景到现实的转变。”

他解释说，“在我们实现自动驾驶的进程中，依然有很多挑战。在数据方面，数据本身、数据的处理，每一台车每天将产生4TB的数据量，我们怎样处理这些数据、理解这些数据？并基于这些数据做出决策？这都是我们面临的挑战。除此之外还有云端的服务、模型训练、机器学习，所以这是一个非常复杂的过程，自动驾驶车辆还需要海量的基础设施建设。”

在Fiaz Mohamed看来，英特尔为推动自动驾驶发展要在车载云端计算、5G网络、云计算基础设施三个方向做出努力。

过去几年，英特尔一直在投资自动驾驶系统初创企业并与主机厂进行合作，收购Mobileye后英特尔在自动驾驶技术方面的产品覆盖摄像头、传感器芯片、车载网络、绘图、云软件和数据集成与管理，使英特尔直接切入潜力巨大的汽车市场，而与宝马、OEM的合作则逐渐实现端到端的全范围的一个覆盖。

可以说多方面的深度整合将成为英特尔AI时代制胜关键路径。

Fiaz Mohamed表示，“Mobileye有很多专长和技术经验，包括在计算机视觉、深度学习等领域，英特尔的专长在高性能计算、数据中心、云服务方面，所以英特尔GO和Mobileye技术结合后将大有所为，现在我们也在考量如何最大化发挥两个团队的特长，一起开发下一代的计算平台。”

其中业界最关注的英特尔与宝马合作的iNext将于2021开始量产，这也是宝马第一款能够使用三级自动驾驶的车。

不过，Fiaz Mohamed称，在2021年量产之前还有很多问题要解决。

Fiaz Mohamed表示，“目前最大的挑战就是数据采集，因为每辆车产生的数据量非常非常庞大，我们要考虑，怎样从车辆上采集数据，然后有恰当的连接网络，云端的设施，进行传递、分析，然后传递到AI模型里，对模型进行进一步的优化，再把决策返回到车上。这是一个整体的循环，它是不断改进、提升的一个过程。宝马有自己的车队，进行数据采集、分析，对算法模型进行进一步的优化。而我们要完成的是在计算、基础设施、基础架构方面。”

“第二个挑战，就是软件方面，主要是指对消费者的教育，包括驾驶员、乘客，他们以后进到一辆车里以后，要愿意接受这个车是自动驾驶的，不是由他们驾驶的。对我们来说，这种思维方式的转变，也是比较大的一个挑战。”

相比奥迪即将上市搭载L3级别的车辆，宝马与英特尔在推出时间上显得更为谨慎。

而在标准化建设上，Fiaz Mohamed强调，“标准化是整个体系上的标准化，涉及英特尔，还有OEM厂商、供应商，也包括软件企业，我们希望是所有的汽车厂商都可能使用一个算法，如果出现错误，对这个错误进行及时的修正、改进，在平台上针对所有的车辆、汽车厂商，都可以进行推广，他们都可以进行应用。所以不只是指软件或硬件、某一个具体的领域，应该是大家在这样一个行业里，都使用的一致性的开发平台，所以这种标准化，不只是涉及硬件，而是整个平台化的标准化，标准化对于加速自动驾驶至关重要。”

多数公司预计实现L5级别自动驾驶的时间在2021年左右，并且有数据显示到2025年，汽车销售将会达到1.1亿辆的车，对此在销售的1.1亿辆车中自动驾驶汽车可能会占到一个很大的比例。

英特尔给出的数据显示，现有的L2级、L3级车辆，它们的运算能力在0.5到10万亿次之间，达到L5级别，运算能力至少是10倍的提升，而且自动驾驶达到L5等级，像素也必须要是1000倍的增长，也就是会达到10亿级别的像素，对此自动驾驶汽车一天会产生4T的数据。

数据传输将会是自动驾驶车辆行驶安全的保障。

正是基于这一判断，Fiaz Mohamed认为，“未来数据传输将是必不可少的，在5G技术还没有全面实现前我们加快5G技术的投入，现在很多电信企业对5G的投入都非常大，也是因为他们看到了自动驾驶对5G的巨大需求。我们认为，当自动驾驶能大规模应用的时候，英特尔5G可以能做到端到端的解决方案的提供。”

英特尔5G数据端到端解决方案是在英特尔® GO™平台技术上建立起来的，这个解决方案是为了让汽车互联互通性更加强，也可以说让车辆更加智能。

英特尔® GO™平台可以提供了一种灵活的架构，包括中央处理单元（CPU）、现场可编程门阵列（FPGA）及面向深度学习的硬件加速技术。这种架构同时具有独特、优化的并行和顺序处理能力，能够将自动驾驶工作负载归类为需要高效处理的计算类型。

而国内中国移动等通讯商也在加强5G建设，这将与英特尔形成正面竞争。

让无人驾驶融入人类社会，即首先要预测并感知人类的行为，这一步对于任何以此为目标的企业都是困难重重。

人类的行为，用人工智能之父赫伯特·西蒙的话说则是“社会环境中人类行为的原子现象”，具有不稳定性和随意性。

在英特尔看来前期的自动驾驶汽车没有司机是不正确的。

而英特尔首先将会对自动驾驶司机进行培训。

Fiaz Mohamed表示，“针对自动驾驶汽车司机通过教育课程，就是来培训这些司机怎么样最大化减少车祸的可能性，英特尔未来会在驾校布置专门的教练来教新的司机怎么样来开车，怎么样避免车祸的发生。”

“同时针对乘客，英特尔要加强与HMI方的合作，要在硬件、软件方面找到解决方案，对HMI方面进行改进。”

毫无疑问，英特尔愿意从最基础做自动驾驶的推动者，而在现阶段英特尔通过一系统整合和自身在通讯与芯片领域优势正在通过人工智能为自动驾驶带来价值。

中国要在2030年发展为世界主要人工智能创新中心。

《新一代人工智能发展规划》明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。

而中国也将会成为英特尔战略性市场。

Fiaz Mohamed表示，“在自动驾驶市场中，中国企业不断涌现出来，在中国，我们有很多很重要的战略合作伙伴，虽然我们还没有考虑在中国部署自动驾驶车辆，但是现在我们还要关注AI如何加速自动驾驶，也要关注基础设施领域，我们怎样构建模型，怎样对模型进行训练。这对我们未来实现自动驾驶是非常关键的。这是我目前跟合作伙伴在中国做的，也就是AI在自动驾驶方面的应用。”