在未來中美將成為自動駕駛技術的引領者，隨著人工智能的爆發，自動駕駛的實現，未來算法將是未來競爭的焦點。商湯和本田的合作，將開啟中國AI原創技術的出海新時代，也是中國技術的一個里程碑。

　　人工智能領域的熱度和競爭持續上升，成為全球科技界最具活力的一個領域。

　　商湯科技這家在人工智能視覺識別領域低調潛行的公司，自7月宣布獲得4.1億美元的融資后受到了中外媒體的關注。12月8日《日本經濟新聞》的報道稱，商湯科技基于深度學習的的圖像識別技術獲得了行業高度的認可，日本本田的研發子公司本田技術研究所與商湯科技簽訂了為期5年的聯合研發協議，雙方將共同研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。此外，本田未來還將與商湯科技在機器人方面展開合作。

　　這多少超出了中國車企和媒體的預期，中國人工智能領域的原創技術已經開始為全球汽車巨頭的智能駕駛業務提供服務。同時這也顯示出，在真正能符合L4級自動駕駛的技術領域，更依賴于深度學習算法的突破。

　　一、自動駕駛是人工智能的終級場景，算法將是未來競爭的焦點

　　自動駕駛的實現，幾乎關聯到了人工智能最核心的要素——計算力、數據、算法和決策，而自動駕駛高度依賴的這四個基本要素，也幾乎要涉及到目前人工智能領域的各種技術方向。自動駕駛是人工智能最重要的落地場景方向，而目前自動駕駛發展的主要瓶頸在于人工智能底層技術的突破。

　　無論從傳統汽車巨頭的自動駕駛布局看，還是其依賴的上游供應鏈，在算法層面的競爭持續升級。全球前14大的技術公司里有12家已經宣布開發自動駕駛相關的技術，在汽車領域全球前14家的車廠已經有13家宣布要進軍自動駕駛的領域。

　　作為自動駕駛技術的上游，英特爾以173億美元收購以了以色列的Mobileye公司，獲得了針對專用的ADAS算法所設計的專用處理器IP，更重要的是英特爾借助Mobileye彌補了自身算法的不足，改寫了行業格局。類似的故事也在傳統汽車業不斷上演，福特不僅投資了激光雷達制造商Velodyne，還對Argo AI人工智能公司進行了10億美元的投資；2016年通用投資了Lyft，之后又對Cruise Automation投資了5.81億美元；寶馬投資自動駕駛初創公司Nauto等等，這些投資或收購，都顯示出了自動駕駛領域對核心算法的爭奪。

　　在構成自動駕駛的三大技術中，感知、決策和控制，都繞不開人工智能的算法，但恰恰算法卻是需要長期的積累和研發的，不能短時間彌補。頂尖的公司已經可以確保汽車發動機使用一百萬公里，但是面對洶涌而至的機器學習熱潮，傳統汽車界突然發現自己嚴重缺乏技術儲備，面對特斯拉和谷歌激進的策略，顯得力不從心。算法上的短板，已經成為制約傳統車廠開發自動駕駛的最大短板，這就是傳統車廠或者大肆收購人工智能公司，或者展開合作的核心原因。對于傳統汽車企業向智能汽車轉型的路徑來看，補齊算法的短板是無法逾越的障礙。

　　現實也是如此，對于在美國加州進行路測的L4級自動駕駛測試車而言， L4級相比L3級自動駕駛汽車，車輛要適應更多復雜的場景，對環境物體的識別、定位和預測以及可靠性要求更高。L4級的計算量和數據超過了L3級50倍以上。要從根本上解決智能駕駛的智能決策，仍然需要在核心算法上的突破。

　　從本田和商湯科技的合作來看，商湯科技不僅將為本田提供可靠的視覺識別技術，而且還將提供用于自動駕駛的芯片和嵌入式自動駕駛系統，有效地提高了本田在L4級自動駕駛技術方面的實力，很可能極大地縮短本田自動駕駛車輛的路測和量產的時間。

　　二、商湯和本田的合作，將開啟中國AI原創技術的出海新時代

　　從目前商湯和本田公開的信息來看，此次雙方合作研發的L4級自動駕駛技術解決方案主要針對乘用車市場場景，基于可靠的視覺技術而非高精地圖，可以覆蓋更廣場景的區域。即便車輛行駛至無精細采集的高精度地圖覆蓋的區域，車輛自動駕駛功能依然可以使用。這套自動駕駛技術解決方案在乘用車市場的場景通用性和傳感器成本上有很大優勢。

　　本田與商湯合作的技術思路，與其它廠商的自動駕駛技術思路有明顯的區別，商湯視覺感知領域在全球領先，這一技術應用到自動駕駛領域的安全傳感器上，將可能是本田自動駕駛技術的一個突破。

　　正如商湯科技日本公司CEO勞世竑所說“商湯把核心技術提供給本田這樣的全球領軍企業，可以說是中國技術走向世界的一個里程碑。”

　　確實如此。

　　行業普遍的觀點認為，未來智能汽車和自動駕駛的技術引領只有中國和美國，而目前的情況是，就自動駕駛的算法和系統方案而言，主要技術提供方仍然集中在美國。可以說，商湯科技的這次突破性合作，正是中國原創技術走向世界的一個里程碑。

　　智能汽車是個萬億美元的廣闊市場，中國在AI領域的原創技術，正在和谷歌、蘋果等全球科技巨頭并駕齊驅。商湯科技憑借在計算機視覺領域的原創技術積累，以及世界領先的深度學習超算平臺，正在成為這一領域的全球領先者。商湯科技在視覺算法、自動駕駛的芯片和嵌入式系統以及自動駕駛技術領域取得國際性的突破，未來很可能影響到很多傳統車廠進軍智能駕駛領域的進程。