來源：36Kr 作者：宇多田
Model S 引發的一場致命車禍在7月被披露後，除了世界的口誅筆伐，特斯拉與老夥計MobileEye(為特斯拉所有車型提供攝影機及輔助駕駛技術)的關係，也變得撲朔迷離。
作為世界ADAS領域排名第一的供應商，其專利技術正在被全球多家汽車製造商使用。
事後對於此次車禍，MobileEye的態度似乎很堅決——放棄合作，甚至在上周通過華爾街日報公開發表了「散伙」聲明。而特斯拉一方則態度溫和委婉地表達了自己的「遺憾」。因此，國內媒體紛紛用「特斯拉被MobileEye甩了」以及「MobileEye不想給特斯拉背黑鍋」來試圖給雙方分道揚鑣的安一個理由。
但根本原因卻可以從特斯拉總裁Musk的一句話中窺探端倪：
MobileEye的技術進步，建立在長期與其他傳統汽車製造商合作基礎之上，而這影響了其與特斯拉保持同步發展。特斯拉需要大力研發基於整合平台的自動駕駛系統。
換言之，MobileEye對於特斯拉來說已經過時了。特斯拉的新自動駕駛技術可能要問世了。
因此，不管是MobileEye想甩掉特斯拉，還是MobileEye因特斯拉密謀的新技術而羞惱成怒，亦或者是特斯拉就是想踹開MobileEye後自力更生或尋找更「聰明」的合作夥伴，總之我們應該期待一下出現在Model 3中的新技術了。
特斯拉的新技術究竟會是什麼樣子?
此前MobileEye所提供的技術相當於一個先進的圖像識別系統，其能夠能識別前進道路上的標誌、車輛或行人等障礙物。公司表示，其使用的「深度學習」是一項非常流行的機器學習技術，該技術原理是使用大量樣本訓練多層模擬神經網絡，使其能夠識別各種輸入項。
據MIT科技評論報道，特斯拉還沒有公佈自主研發的半自動駕駛技術的使用效果，但它很可能會從MobileEye系統提取信息，並結合來自雷達和超聲波傳感器的數據做出駕駛決策。
此外，特斯拉也可以自己設計僅用於自動駕駛的視覺系統及深度學習模型。對於這個消息特斯拉拒絕發表評論，但從特斯拉最近的研發及招聘動向來看，除了正在積累機器視覺方面的專業知識，公司也正在招募這一領域的專家。
從歷史來看，自動駕駛系統曾利用工程師手工編碼的規則來識別障礙並做出關鍵的路途決策。然而這些規則正漸漸被機器學習技術取代，這項技術能夠利用大量數據來告訴系統如何運轉。
而深度學習不僅僅用於辨別路況，也能「訓練」汽車怎樣正確駕駛。MIT科技評論表示，通過深度學習技術，特斯拉即將問世的新系統能夠做到識別道路障礙以外的事，比如識別車輛和障礙物之間的距離，甚至可以辨識別(追蹤)障礙物軌跡。此外，它還可以制定汽車運動規劃或控制汽車的駕駛系統。
牛津大學教授Ignmar Posner是一位致力於將機器學習技術，應用到自動駕駛車輛等機器人系統中的專家，他在多篇中文章表示，深度學習可能會在未來的駕駛系統中承擔更複雜的場景判讀任務。
「我認為，隨著雷達與激光雷達等更多傳感方式的加入以及輸出類型的不斷擴展，自動駕駛技術的應用範圍將不斷擴大。例如系統能夠提前預測駕駛員的操作並檢查這些操作是否安全。"
而從MIT的報道中也能夠得知，知名半導體公司Nvidia目前正向包括特斯拉在內的多家汽車製造商提供硬體。該公司最近展示了一套可使用深度學習技術，控制所有自動駕駛原型車設備的系統。但作為一台實驗樣機，它不一定能反映Nvidia未來的研發情況。目前Nvidia官方也拒絕透露任何這方面的信息。
創業公司Drive.ai的深度學習駕駛之路
除了大公司的一系列動作，美國一些創業公司也正在研究更先進的深度學習駕駛系統，甚至很快就能實現商業化。
Drive.ai公司的創始人是一群來自史丹佛大學的AI研究員，該公司正在開發一套精密的自動駕駛系統，而這套系統最終會被提供給汽車製造商。與Nvidia的系統一樣，Drive.ai使用深度學習實現了更多的自動駕駛功能，包括圖像識別以及運動軌跡的規劃與控制。
今年4月，Drive.ai獲政府批准在加利福尼亞州的道路上測試自動駕駛車輛，Drive.ai是第13家獲得該許可的公司。
Drive.ai創始人之一，同時也是機器人專家的Carol Reiley曾表示：
「我們意識到了深度學習在駕駛領域的驚人潛力，如果應用得當，它將改變整個世界。這將是一種全新的由數據驅動、基於深度學習技術的駕駛方式"。
但他也承認實現這些還需要付出很多代價：
「Drive.ai還需要在這一領域投入大量精力。對於自動駕駛來說，安全性是至關重要的。我們目前比較在意的事情之一就是如何以半透明的方式(半公開)測試深度學習系統。這樣大多數人至少能夠理解需要投入的資本及預期產出。」
大部分傳統汽車廠商及科技巨頭都已入局
經過多年緩慢卻穩定的發展，汽車行業的改革步伐似乎正在逐漸加快：除了「汽車共享」帶來的多種未知數以外，在技術的驅動下，電腦、傳感器以及代碼的重要性，已經超過了內燃機和曲軸。像Drive.ai這樣由電腦和AI專家組成的創業公司，將很有可能為汽車製造業，帶來顛覆性變化。
但對於傳統汽車行業來說，是否使用以及如何使用這項技術將是公司的一項重大戰略決策，因為深度學習等一系列機器學習技術與傳統汽車製造技術完全是在兩個世界。
儘管自動駕駛仍然處於摸索階段，但科技巨頭們的動作卻預示著這將是一個競爭異常激烈的市場：
Google一直在測試自動駕駛汽車，其最終目標與Drive.ai一樣是將技術提供給汽車製造商;蘋果也在開發自動駕駛系統，該系統將應用於蘋果自己的車，或提供給現有的汽車製造商。
在對岸中國，除了大家都瞭解的百度正在研發自動駕駛技術外，騰訊旗下的汽車合資公司也在到處挖自動駕駛技術人才;阿里系的高德地圖也與汽車零組件供應商德爾福達成戰略合作，雙方將在自動駕駛領域展開合作。
與此同時，儘管不瞭解傳統汽車製造商在這方面的研發力度，但事實證明他們並不是「榆木腦袋」：
福特在7月與MIT聯手研發自動駕駛技術，並利用激光雷達確認車輛線路;三星在去年年底也宣佈成立自動駕駛技術業務部，甚至將旗下的遊樂園賽道，改造成用於測試自動駕駛汽車的區域;本田在6月份也宣佈正在對自動駕駛原型車進行測試，計劃將大規模推廣半自動駕駛安全系統;就在昨天，奔馳推出的一輛名叫「Future Bus」的自動駕駛大巴剛剛上路。
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