随着“人工智能”在各个领域的迅速崛起，汽车领域的自动驾驶，在人工智能的“赋能”下，有望加速推进。
在8月24日召开的2017全球汽车AI大会上，英特尔公司人工智能产品事业部务拓展及解决方案部署负责人Fiaz Mohamed发表了主题演讲。Fiaz分享了英特尔如何通过端到端的人工智能技术支持自动驾驶，以应对其所带来的数据挑战，并阐释了实现标准化和产业协作是加速自动驾驶的关键。
提升行车安全性，催生“乘客经济”
最初，人们提出“自动驾驶”这一概念，除了基于其“能够解放驾驶者的双手和时间”的考量外，安全，恐怕是最应考虑的因素之一。
Fiaz在当天的演讲中，给大家分享了这样一组数据，即全球每年约有130万人死于汽车和交通安全方面的事故。在美国，93%的事故是由人为造成的，如酒后驾驶、开车时分心、分神等。而这些人为事故中，有25%是和手机相关联的。
面对这一触目惊心的数字，汽车和交通的安全，可以说是全社会需要为之努力的目标。当前，就汽车质量本身来说，主机厂在产品安全方面已经有了很大的进步和提升。此外，城市基础设施建设和社会对驾驶员的教育方面，也做的相当充分。那么，未来的自动驾驶时代，能否降低交通事故率，保证交通安全呢？
Fiaz认为，随着技术不断进步，人们的出行安全也越来越受到保障，尤其是人工智能融入自动驾驶中感知、融合和决策各个阶段。
英特尔发布的“乘客经济”报告显示，在 2035 年到 2045 年，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。
而自动驾驶为人类节省的时间，将催促全新“乘客经济”时代的到来。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。据英特尔推测，至2050年，“乘客经济”的规模将达到7万亿美元。
人工智能加速自动驾驶推进步伐
SAE（美国汽车工程师协会）和NHTSA（美国高速公路安全局）将自动驾驶技术分为0-5级，如今，自动驾驶大多处于研发和初步实施阶段，在未来的推进中，还面临诸多挑战。
据英特尔预测，现在处于L2和L3级自动驾驶阶段的车辆，它的运算能力在0.5到10万亿次之间，如果要达到L5级别的话，其运算能力至少要提升10倍，相应的宽带速度也应跟随提升。届时，每一台车每天将产生4TB的数据量，如何处理和理解这些数据，是推动自动驾驶发展的重要基石。
在数据处理方面，英特尔着手车载和云端的数据布局和计算，并收购了业内的领军企业Mobileye和Nervana。此外，在互联方面，5G网络是英特尔的强项，通过5G网络，可以方便快捷的将数据从车辆传输到云端。
目前，在数据的流通方面，英特尔提供了一套完整的解决方案，叫做英特尔？ GO?汽车解决方案，该解决方案旨在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。
据Fiaz介绍，目前，英特尔除了利用自身资源和优势在车载和云端实现数据的传输与计算外，还与OEM、宝马等传统企业合作，希望实现端到端的全范围覆盖。
自动驾驶普及需要“标准化”制定
在自动驾驶起步阶段，传统主机厂，新兴造车企业和科技公司都在这一领域投入极大的热情和势能，虽然其应用和推进速度不一，但从创新性的角度来说，是行业所鼓励的，也是自动驾驶发展过程中所必须经历的。
但自动驾驶的规模化应用，牵涉到相关的法律法规、基础设施建设、安全性的防范和技术指标的准入，需要产业的协同和标准化的制定。
正如Fiaz所言：作为公司，我们有这样的义务，提供专业的能力来帮助自动驾驶进程加速。此外，我们也需要行业间的协作，来更快的实现整个行业间的标准化。
只有实现了标准化，我们才能够看到自动驾驶产生质的飞跃。
