人工智能技術(shù)得到突破后肠仪，就迅速開始了商業(yè)化過程岸军，并開始逐步對我們的生活帶來改變奋刽。人們最耳熟能詳?shù)氖侨斯ぶ悄茉谧詣玉{駛領(lǐng)域的應(yīng)用瓦侮。
早在上世紀的二三十年代，一些工程技術(shù)人員就提出了無人駕駛汽車的概念佣谐，但由于技術(shù)水平的限制肚吏，始終無法真正得到應(yīng)用。八九十年代狭魂，德國慕尼黑和意大利帕爾瑪都出現(xiàn)過無人駕駛的演示罚攀。當時的無人車在換擋、變速等各種技術(shù)動作上都已經(jīng)毫無障礙雌澄，完全可以在演示場地中自如駕駛斋泄。但是缺乏人工智能的加持，它無法進入實際道路镐牺，否則將秒變馬路殺手炫掐。
即使有這么多的困難，可還是有非常多的公司和團隊積極投入到自動駕駛領(lǐng)域睬涧。其最大原因自然是這里面存在的巨大商業(yè)價值募胃。根據(jù)世界著名的國際金融服務(wù)公司摩根士丹利的一份報告，自動駕駛汽車僅僅在美國畦浓，就將帶來1.3萬億美元的經(jīng)濟效益痹束。如果自動駕駛汽車的技術(shù)得到突破，而且價格降低到合理水平讶请，將完全顛覆現(xiàn)有的汽車市場祷嘶。對于駕車本身就存在緊張感甚至恐懼的人士自不用說，肯定會優(yōu)先選擇自動駕駛汽車秽梅。即使是那些酷愛駕駛的愛車人士抹蚀，也肯定不會拒絕讓自己的愛車擁有自動駕駛功能，這樣既能在平時充分享受操縱愛車的快感企垦，又能悠閑地度過堵車等無聊時刻环壤。
另一方面，從社會的角度看钞诡，自動駕駛將大大降低整個社會的運行成本郑现。首先是降低每年因車禍而致死和傷殘的人數(shù)。2015年世界衛(wèi)生組織表示荧降，中國每年有超過26萬人死于交通事故接箫，居世界第一，其中90%的事故是人為失誤導致朵诫。自動駕駛汽車有望將車禍數(shù)量降低到現(xiàn)在的1%辛友。其次，自動駕駛汽車如果與智能交通管理系統(tǒng)結(jié)合，將大大緩解城市中的堵車废累、污染等問題邓梅，解決通勤壓力。更進一步來說邑滨，現(xiàn)在很多人的汽車就是用于上下班時的通勤使用日缨，平時都是待在車庫里，使用效率很低掖看。如果自動駕駛汽車的調(diào)度足夠靈活高效匣距，人們可能就會更傾向于使用網(wǎng)約車輛，而不是自己購買哎壳。這也是為什么優(yōu)步和滴滴等網(wǎng)約車公司在自動駕駛領(lǐng)域正在不惜血本地大力投入的原因毅待。
為了區(qū)分自動駕駛汽車的智能水平，業(yè)內(nèi)也對汽車的智能水平劃分了等級耳峦。目前恩静，比較通行的等級劃分是由SAE（國際汽車工程師協(xié)會）給出的。根據(jù)SAE的定義蹲坷，自動駕駛汽車的發(fā)展可以分為6個等級：
Level 0級驶乾、完全人類駕駛
該層次汽車的駕控主體為駕駛員，在任何道路循签、環(huán)境條件下级乐，均由駕駛員進行感知、操縱县匠、監(jiān)控风科，包括方向盤、油門踏板乞旦、制動踏板贼穆。
Level 1級、高級輔助駕駛
該層次汽車的駕控主體為駕駛員和汽車兰粉，在限定道路故痊、環(huán)境條件下，汽車具有一個或多個特殊自動控制功能玖姑，例如自適應(yīng)巡航系統(tǒng)愕秫、車道保持系統(tǒng)、碰撞警示焰络，緊急情況制動戴甩，盲區(qū)監(jiān)測和彌補夜間行車的視力弱勢等，但感知接管闪彼、監(jiān)控干預仍需駕駛員完成甜孤。
Level 2級、部分自動駕駛
該層次汽車的駕控主體為汽車，車輛能在高速公路或是堵車這種相對規(guī)律的環(huán)境中自動駕駛缴川。在限定道路囱稽、環(huán)境條件下，不需要駕駛員汽車進行控制二跋，但駕駛員仍需要一直對周圍環(huán)境感知，并監(jiān)視系統(tǒng)情況流昏，準備在緊急情況下進行人工干預扎即。
Level 3級、有條件自動駕駛
該層次汽車的駕控主體為汽車况凉，在限定道路谚鄙、環(huán)境條件下，汽車能夠讓駕駛員完全不用控制汽車刁绒，而且可以自動檢測環(huán)境的變化以判斷是否返回駕駛員駕駛模式闷营，駕駛員無需一直對系統(tǒng)進行監(jiān)視，但仍需在系統(tǒng)請求時進行人工干預知市。這個等級之上傻盟，監(jiān)控路況的任務(wù)將由自動駕駛系統(tǒng)來完成。這是個巨大的飛躍嫂丙。技術(shù)人員也通常將第2級和第3級之間的分界線娘赴，視作“輔助駕駛”和“自動駕駛”的區(qū)別所在。
Level 4級跟啤、高度自動駕駛
該層次汽車的駕控主體為汽車在限定道路诽表、環(huán)境條件下，由自動駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作隅肥。這個階段下竿奏，在自動駕駛可以運行的范圍內(nèi)，駕駛相關(guān)的所有任務(wù)和駕乘人已經(jīng)沒關(guān)系了腥放，感知外界責任全在自動駕駛系統(tǒng)泛啸。
Level 5級、完全自動駕駛
該層次汽車的駕控主體為汽車捉片，在任何道路平痰、環(huán)境條件下，系統(tǒng)完全自動控制車輛伍纫，乘坐人員只需輸入目的地宗雇，系統(tǒng)自動規(guī)劃路線，檢測道路環(huán)境莹规，最終到達目的地赔蒲。理論上，在這個階段，汽車將撤掉方向盤和剎車舞虱。
目前來說欢际，真正量產(chǎn)的汽車最高等級為全新奧迪A8，這輛車已經(jīng)達到了Level 3矾兜。其搭載的Traffic Jam Pilot系統(tǒng)通過24個傳感裝置损趋，在時速60km/h以內(nèi)可以通過電腦自動控制車輛，將科幻電影才出現(xiàn)的自動駕駛實現(xiàn)了椅寺。雖然這已經(jīng)大大減輕了人類的負擔浑槽，甚至比人為操控更安全，但畢竟在實際路況上突發(fā)情況比較多返帕，駕駛員還是必須做好隨時接手駕駛汽車的準備桐玻。因此，在開車時可以做一些簡單的工作荆萤，比如處理個郵件镊靴，朋友圈點個贊之類。但想打個盹或者玩?zhèn)€游戲链韭，還是不太現(xiàn)實的偏竟。
2018年3月，在福建的平潭綜合實驗區(qū)頒發(fā)了福建省首批自動駕駛路測牌照梧油，百度和金龍客車各拿下3張苫耸。值得注意的是，沒有方向盤儡陨、剎車和駕駛座位的無人駕駛小巴“阿波龍”將在這里測試褪子。這款小巴已經(jīng)是接近Level 4的自動駕駛車輛。它完全靠人工智能自主駕駛骗村，但是僅能在規(guī)定區(qū)域內(nèi)行駛嫌褪。由于還是在測試階段，車上必須配置有安全員胚股，并具備安全警告及人工緊急制動功能笼痛，使安全員在無人駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)故障或發(fā)出警告提醒時，能夠迅速控制車輛琅拌。
雖然各個廠家的自動駕駛車輛發(fā)展迅猛缨伊，市場上已經(jīng)開始銷售的達到Level
2和Level 3的車輛得到了很多人的追捧。但是所有新技術(shù)的推廣都是需要付出代價的进宝。在2016年1月刻坊，特斯拉自動駕駛汽車的第一起致死事故就在中國發(fā)生。在行車記錄中党晋，這輛具有自動駕駛系統(tǒng)的汽車谭胚，面對前方明顯的清掃車徐块，沒有絲毫減速跡象，導致追尾事故灾而。2018年3月23日胡控，特斯拉Model X車主在加州山景城附近駕駛處于自動駕駛狀態(tài)（Autopilot模式）的車輛，在行駛過程中突然撞向高速公里隔離帶并起火旁趟，車主在被送往附近醫(yī)院后傷重不治昼激。
2018年3月18日，著名的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)約車公司優(yōu)步開發(fā)的自動駕駛汽車導致了世界上首例致第三者死亡的事故锡搜。優(yōu)步的測試車輛在自動駕駛狀態(tài)下撞向一位突然推著自行車橫穿馬路的婦女癣猾，導致這位婦女死亡。優(yōu)步這次事故其實反映出了當前人工智能的很多問題余爆，特別是對于實際路面這種復雜系統(tǒng)，人工智能還是無法達到人類的智能水平夸盟。
除了集萬千寵愛于一身的自動駕駛蛾方，人工智能其實已經(jīng)給很多產(chǎn)業(yè)帶來巨大影響。
在金融行業(yè)上陕，由于金融業(yè)在自動化工作流與相關(guān)技術(shù)的運用上都有大規(guī)模的運用經(jīng)驗桩砰，而且在各種金融業(yè)務(wù)上積累了非常豐富的數(shù)據(jù)。這些都為人工智能的應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)释簿。在風險控制亚隅、資產(chǎn)配置、智能投資顧問等方向庶溶，人工智能都大有作為煮纵。
在公共安全行業(yè)，現(xiàn)在的人臉識別和車牌識別系統(tǒng)已經(jīng)非常發(fā)達偏螺，在中國的大小城市中無處不在的各種攝像頭已經(jīng)組建起了一張智能的天網(wǎng)行疏，讓犯罪分子無所遁形。
在傳媒行業(yè)套像，以“今日頭條”為代表的新聞推送類應(yīng)用酿联，早就開始了人工智能的應(yīng)用。通過對用戶興趣愛好的分析識別夺巩，智能推送用戶最希望看到的內(nèi)容贞让，這種模式幫助“今日頭條”打敗了互聯(lián)網(wǎng)時代主導市場的新浪、搜狐等門戶新聞網(wǎng)站柳譬，成為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的新寵喳张。在傳媒行業(yè)最新的進展是自動新聞機器人，它們通過自動采集網(wǎng)絡(luò)上的原始內(nèi)容征绎，自動組織文字蹲姐，生成用戶想要的內(nèi)容磨取，在十分鐘內(nèi)可出十萬篇文章，并且進行有效的傳播柴墩。傳統(tǒng)記者的飯碗在一夜間開始岌岌可危忙厌。
在教育行業(yè)，人工智能也將大有作為江咳。目前已經(jīng)有一些公司在校園里測試電子化教學和考試逢净。學生的所有練習和考試都在電子設(shè)備（一般是平板電腦）上進行。這樣歼指，每個學生對知識點的掌握情況都能被后臺收集處理爹土。后臺人工智能系統(tǒng)再對這些數(shù)據(jù)進行分析，就能很容易分析出老師整體的教學情況踩身，對老師教學中可能遺漏或沒講清楚的內(nèi)容就能及時提出胀茵，讓老師有的放矢地進行后續(xù)的教學工作；系統(tǒng)還可以針對每個學生提出他們知識的遺漏點挟阻，合理地布置針對性的作業(yè)琼娘。人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用將可以讓老師可以從無窮無盡的改卷、分析考分等重復勞動中解脫出來附鸽，更加關(guān)注學生的學習質(zhì)量和學習效果脱拼。學生也可以從疲于奔命的題海中抬起頭來，針對性地補缺補漏坷备，有效提高自己的成績熄浓。
在醫(yī)療領(lǐng)域省撑，人工智能更能大顯身手。
首先是新藥研發(fā)方面竟秫。
我們都知道西方很多大制藥公司每開發(fā)出一款新藥，都價格高昂石景，似乎都是暴利拙吉。但是在這后面隱藏的是新藥研發(fā)的超長周期（平均為10年）和高昂費用（每款新藥研發(fā)費約15億美元）。這也是為什么小的制藥公司很難制造出新藥的原因筷黔。但是人工智能進入這個領(lǐng)域后，將大大改變這種局面椎例，藥物研發(fā)將會顯著提高研發(fā)效率并降低成本。
美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計算機订歪，在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治療方法，評估出820萬種藥物研發(fā)的候選化合物盖高。2015年眼虱，Atomwise應(yīng)用人工智能算法對現(xiàn)有的候選藥物進行篩選喻奥，在不到一天時間內(nèi)就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物捏悬，而以往類似研究需要耗時數(shù)月甚至數(shù)年時間和伴隨時間持續(xù)上升的高額研發(fā)費用。
其次是輔助疾病診斷和治療方面诈豌。
現(xiàn)代醫(yī)學引入了大量的檢查手段抒和，從基因測序到影像圖片分析彤蔽，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)摧莽。以往這些數(shù)據(jù)的分析都要依靠臨床醫(yī)生的經(jīng)驗判斷顿痪，不僅耗費大量的人力成本，而且經(jīng)常會發(fā)生誤判征懈，耽誤了治療揩悄。而這種對數(shù)據(jù)的精確分析正是機器學習的強項。引入人工智能后删性，病理診斷方法將更加精確和具有可預測性亏娜。
被《MIT科技述評》評為全球最智慧的50家公司之一Enlitic公司蹬挺，這家公司利用深度學習來幫助醫(yī)生更快速、更準確溯泣、更方便地來進行疾病診斷。在醫(yī)療影像中垃沦，肺癌是最難診斷癌癥之一。一旦被診斷為晚期肺癌起愈，80%-90%的患者將會面臨死亡译仗。但如果發(fā)現(xiàn)及時，那么患者的生存率將會提高十倍纵菌。Enlitic第一次將深度學習用于胸部CT圖像來自動檢測肺癌結(jié)節(jié)，并且檢測準確度要高于胸部放射科專家小組50%咱圆，并且假陰性率為0，而人類專家的假陰性率則為7%序苏。除此之外，Enlitic還能為其是否會發(fā)展為惡性腫瘤的危險程度進行評級围来。
