3. 算法通用化 vs 本地化：

　　本地化是一個計(jì)算機(jī)科學(xué)的術(shù)語，意味著軟件將會依據(jù)其周圍的環(huán)境條件選擇合適的執(zhí)行策略。

　　每個城市都有不同的駕駛習(xí)慣，所以未來自動駕駛汽車如何處理好本地化問題成為了其實(shí)際應(yīng)用前必須突破的障礙。如果算法不能夠做到本地化，那么在班加羅爾適用的自動駕駛安全措施很明顯將會在波士頓造成嚴(yán)重的交通擁堵，其他城市亦然。

　　但我們無法為每一個不同駕駛習(xí)慣的地區(qū)都編寫特定的算法，因此能夠?qū)崿F(xiàn)本地化的自適應(yīng)綜合算法成為了關(guān)鍵，這種自適應(yīng)算法要做到能夠通過學(xué)習(xí)社會習(xí)俗及典型的當(dāng)?shù)厝祟愋袨閬硎棺詣玉{駛汽車獲得更好的表現(xiàn)。

　　自動駕駛技術(shù)在普及過程中，以及完全實(shí)現(xiàn)后將會對社會造成的影響

　　出行是人們生活中最基本的需求之一，因此隨著自動駕駛技術(shù)的逐布實(shí)現(xiàn)，我們的生活也將產(chǎn)生巨大的變革，而涉及到出行行業(yè)的汽車制造、出行服務(wù)商、保險(xiǎn)、市政等等環(huán)節(jié)都會發(fā)生巨大的變革。

　　1. 傳統(tǒng)汽車廠商 vs 互聯(lián)網(wǎng)公司

　　汽車產(chǎn)業(yè)是一個龐大的鏈條，涉及到了上下游無數(shù)的零配件制造與配送體系，其影響范圍僅次于房地產(chǎn)業(yè)。老牌汽車廠商們擁有的全套汽車制造基礎(chǔ)設(shè)備，豐富的汽車設(shè)計(jì)、制造經(jīng)驗(yàn)以及熟練的流水線運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)都是其相對于跨界造車的科技創(chuàng)新企業(yè)的優(yōu)勢。

　　并且傳統(tǒng)汽車廠商已經(jīng)認(rèn)識到未來汽車產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展主要是基于軟件基礎(chǔ)之上的，因此他們積極的在硅谷設(shè)立辦公室，高薪雇傭IT技術(shù)人員。例如福特汽車就在硅谷設(shè)立了自動駕駛研究與創(chuàng)新中心，而寶馬此前更是另辟蹊徑選擇了與百度進(jìn)行自動駕駛的技術(shù)合作。

　　但科技創(chuàng)新企業(yè)的機(jī)會也依然很大。通過靈活超前的設(shè)計(jì)理念以及優(yōu)秀的軟件開發(fā)能力，一大批的初創(chuàng)科技型造車企業(yè)涌現(xiàn)，蔚來汽車下線的超跑打破了全球最快電動車速度記錄且已經(jīng)在實(shí)際道路開展自動駕駛路試，行業(yè)領(lǐng)頭羊特斯拉更是宣稱其2018年將具備年產(chǎn)50萬輛汽車的規(guī)模，且這些汽車都可以選配最新的輔助駕駛功能。

　　國內(nèi)廠商在自動駕駛領(lǐng)域也構(gòu)成了一極，科技創(chuàng)新類公司中，車和家同蔚來汽車一樣也在實(shí)驗(yàn)自動駕駛技術(shù)并希望將其盡快量產(chǎn)，百度等軟件公司在自動駕駛算法及硬件上也有著很高的技術(shù)壁壘，傳統(tǒng)主機(jī)廠商中上汽、北汽、長安都對自動駕駛技術(shù)有著大額的投入，且長安作為第一家進(jìn)行實(shí)車展示的主機(jī)廠商其自動駕駛汽車已經(jīng)有超過1萬公里的測試?yán)锍?。中國作為世界上深度學(xué)習(xí)論文發(fā)表數(shù)量最多的國家，其自動駕駛技術(shù)十分值得市場的期待。

　　2. 購買汽車 vs 購買服務(wù)

　　如果作為消費(fèi)者的我們把從汽車制造商購買汽車的習(xí)慣，轉(zhuǎn)變?yōu)橄蝾愃芔ber和Lyft這樣的出行公司購買交通服務(wù)，這將會令汽車制造商從以往的B2C模式轉(zhuǎn)型為B2B公司，即制造商向出行公司提供設(shè)備，而出行公司向消費(fèi)者提供服務(wù)。

　　可以預(yù)見汽車工業(yè)的發(fā)展會更類似于航空業(yè)，消費(fèi)者不會關(guān)心駕駛何種汽車出行，只需要在服務(wù)平臺發(fā)布需求并等待接單即可。

　　需要注意的是隨著商業(yè)模式的變化，是否未來自動駕駛汽車也會和飛機(jī)一樣千篇一律毫無特點(diǎn)，以便于出行服務(wù)公司壓縮成本節(jié)省開支呢?這一現(xiàn)象或許將會對汽車制造行業(yè)產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。

　　3. 汽車保險(xiǎn)，保汽車 vs 保硬件

　　在如今每25起交通事故中，有24起都是因?yàn)槿藶殄e誤而發(fā)生的，比如說超速、分心駕駛、醉駕、闖紅燈等。因此現(xiàn)在的汽車保險(xiǎn)價格，由司機(jī)所在的城市人口、居住地和購買車輛的車型、價值等數(shù)據(jù)精算得出，但未來隨著自動駕駛技術(shù)的到來，事故率顯然要趨近于0，因此保險(xiǎn)行業(yè)的變革勢不可免。

　　也許未來保險(xiǎn)的精算會基于汽車所處城市、汽車制造商是誰，或者擁有汽車或租賃汽車的人的身份來判定，而保險(xiǎn)的模式也不一定會局限在年費(fèi)這一單一場景下。但保險(xiǎn)價格的最終計(jì)算方法目前還是無法推測，因?yàn)殡m然事故率會趨近于0，但一旦發(fā)生事故，車上昂貴的激光雷達(dá)系統(tǒng)、地圖分析計(jì)算機(jī)和其他硬件設(shè)備的維修或更換將會耗費(fèi)超過以往數(shù)倍的資金，因此保險(xiǎn)公司將會面臨怎樣維修成本目前來看無法確定。