人工智能技术得到突破后，就迅速开始了商业化过程，并开始逐步对我们的生活带来改变。人们最耳熟能详的是人工智能在自动驾驶领域的应用。
早在上世纪的二三十年代，一些工程技术人员就提出了无人驾驶汽车的概念，但由于技术水平的限制，始终无法真正得到应用。八九十年代，德国慕尼黑和意大利帕尔玛都出现过无人驾驶的演示。当时的无人车在换挡、变速等各种技术动作上都已经毫无障碍，完全可以在演示场地中自如驾驶。但是缺乏人工智能的加持，它无法进入实际道路，否则将秒变马路杀手。
即使有这么多的困难，可还是有非常多的公司和团队积极投入到自动驾驶领域。其最大原因自然是这里面存在的巨大商业价值。根据世界著名的国际金融服务公司摩根士丹利的一份报告，自动驾驶汽车仅仅在美国，就将带来1.3万亿美元的经济效益。如果自动驾驶汽车的技术得到突破，而且价格降低到合理水平，将完全颠覆现有的汽车市场。对于驾车本身就存在紧张感甚至恐惧的人士自不用说，肯定会优先选择自动驾驶汽车。即使是那些酷爱驾驶的爱车人士，也肯定不会拒绝让自己的爱车拥有自动驾驶功能，这样既能在平时充分享受操纵爱车的快感，又能悠闲地度过堵车等无聊时刻。
另一方面，从社会的角度看，自动驾驶将大大降低整个社会的运行成本。首先是降低每年因车祸而致死和伤残的人数。2015年世界卫生组织表示，中国每年有超过26万人死于交通事故，居世界第一，其中90%的事故是人为失误导致。自动驾驶汽车有望将车祸数量降低到现在的1%。其次，自动驾驶汽车如果与智能交通管理系统结合，将大大缓解城市中的堵车、污染等问题，解决通勤压力。更进一步来说，现在很多人的汽车就是用于上下班时的通勤使用，平时都是待在车库里，使用效率很低。如果自动驾驶汽车的调度足够灵活高效，人们可能就会更倾向于使用网约车辆，而不是自己购买。这也是为什么优步和滴滴等网约车公司在自动驾驶领域正在不惜血本地大力投入的原因。
为了区分自动驾驶汽车的智能水平，业内也对汽车的智能水平划分了等级。目前，比较通行的等级划分是由SAE（国际汽车工程师协会）给出的。根据SAE的定义，自动驾驶汽车的发展可以分为6个等级：
Level 0级、完全人类驾驶
该层次汽车的驾控主体为驾驶员，在任何道路、环境条件下，均由驾驶员进行感知、操纵、监控，包括方向盘、油门踏板、制动踏板。
Level 1级、高级辅助驾驶
该层次汽车的驾控主体为驾驶员和汽车，在限定道路、环境条件下，汽车具有一个或多个特殊自动控制功能，例如自适应巡航系统、车道保持系统、碰撞警示，紧急情况制动，盲区监测和弥补夜间行车的视力弱势等，但感知接管、监控干预仍需驾驶员完成。
Level 2级、部分自动驾驶
该层次汽车的驾控主体为汽车，车辆能在高速公路或是堵车这种相对规律的环境中自动驾驶。在限定道路、环境条件下，不需要驾驶员汽车进行控制，但驾驶员仍需要一直对周围环境感知，并监视系统情况，准备在紧急情况下进行人工干预。
Level 3级、有条件自动驾驶
该层次汽车的驾控主体为汽车，在限定道路、环境条件下，汽车能够让驾驶员完全不用控制汽车，而且可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式，驾驶员无需一直对系统进行监视，但仍需在系统请求时进行人工干预。这个等级之上，监控路况的任务将由自动驾驶系统来完成。这是个巨大的飞跃。技术人员也通常将第2级和第3级之间的分界线，视作“辅助驾驶”和“自动驾驶”的区别所在。
Level 4级、高度自动驾驶
该层次汽车的驾控主体为汽车在限定道路、环境条件下，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作。这个阶段下，在自动驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系了，感知外界责任全在自动驾驶系统。
Level 5级、完全自动驾驶
该层次汽车的驾控主体为汽车，在任何道路、环境条件下，系统完全自动控制车辆，乘坐人员只需输入目的地，系统自动规划路线，检测道路环境，最终到达目的地。理论上，在这个阶段，汽车将撤掉方向盘和刹车。
自动驾驶系统分级
目前来说，真正量产的汽车最高等级为全新奥迪A8，这辆车已经达到了Level 3。其搭载的Traffic Jam Pilot系统通过24个传感装置，在时速60km/h以内可以通过电脑自动控制车辆，将科幻电影才出现的自动驾驶实现了。虽然这已经大大减轻了人类的负担，甚至比人为操控更安全，但毕竟在实际路况上突发情况比较多，驾驶员还是必须做好随时接手驾驶汽车的准备。因此，在开车时可以做一些简单的工作，比如处理个邮件，朋友圈点个赞之类。但想打个盹或者玩个游戏，还是不太现实的。
2018年3月，在福建的平潭综合实验区颁发了福建省首批自动驾驶路测牌照，百度和金龙客车各拿下3张。值得注意的是，没有方向盘、刹车和驾驶座位的无人驾驶小巴“阿波龙”将在这里测试。这款小巴已经是接近Level 4的自动驾驶车辆。它完全靠人工智能自主驾驶，但是仅能在规定区域内行驶。由于还是在测试阶段，车上必须配置有安全员，并具备安全警告及人工紧急制动功能，使安全员在无人驾驶系统出现故障或发出警告提醒时，能够迅速控制车辆。
无人驾驶小巴“阿波龙”
虽然各个厂家的自动驾驶车辆发展迅猛，市场上已经开始销售的达到Level
2和Level 3的车辆得到了很多人的追捧。但是所有新技术的推广都是需要付出代价的。在2016年1月，特斯拉自动驾驶汽车的第一起致死事故就在中国发生。在行车记录中，这辆具有自动驾驶系统的汽车，面对前方明显的清扫车，没有丝毫减速迹象，导致追尾事故。2018年3月23日，特斯拉Model X车主在加州山景城附近驾驶处于自动驾驶状态（Autopilot模式）的车辆，在行驶过程中突然撞向高速公里隔离带并起火，车主在被送往附近医院后伤重不治。
2018年3月18日，著名的互联网网约车公司优步开发的自动驾驶汽车导致了世界上首例致第三者死亡的事故。优步的测试车辆在自动驾驶状态下撞向一位突然推着自行车横穿马路的妇女，导致这位妇女死亡。优步这次事故其实反映出了当前人工智能的很多问题，特别是对于实际路面这种复杂系统，人工智能还是无法达到人类的智能水平。
除了集万千宠爱于一身的自动驾驶，人工智能其实已经给很多产业带来巨大影响。
在金融行业，由于金融业在自动化工作流与相关技术的运用上都有大规模的运用经验，而且在各种金融业务上积累了非常丰富的数据。这些都为人工智能的应用打下了良好的基础。在风险控制、资产配置、智能投资顾问等方向，人工智能都大有作为。
在公共安全行业，现在的人脸识别和车牌识别系统已经非常发达，在中国的大小城市中无处不在的各种摄像头已经组建起了一张智能的天网，让犯罪分子无所遁形。
在传媒行业，以“今日头条”为代表的新闻推送类应用，早就开始了人工智能的应用。通过对用户兴趣爱好的分析识别，智能推送用户最希望看到的内容，这种模式帮助“今日头条”打败了互联网时代主导市场的新浪、搜狐等门户新闻网站，成为移动互联网时代的新宠。在传媒行业最新的进展是自动新闻机器人，它们通过自动采集网络上的原始内容，自动组织文字，生成用户想要的内容，在十分钟内可出十万篇文章，并且进行有效的传播。传统记者的饭碗在一夜间开始岌岌可危。
在教育行业，人工智能也将大有作为。目前已经有一些公司在校园里测试电子化教学和考试。学生的所有练习和考试都在电子设备（一般是平板电脑）上进行。这样，每个学生对知识点的掌握情况都能被后台收集处理。后台人工智能系统再对这些数据进行分析，就能很容易分析出老师整体的教学情况，对老师教学中可能遗漏或没讲清楚的内容就能及时提出，让老师有的放矢地进行后续的教学工作；系统还可以针对每个学生提出他们知识的遗漏点，合理地布置针对性的作业。人工智能系统的应用将可以让老师可以从无穷无尽的改卷、分析考分等重复劳动中解脱出来，更加关注学生的学习质量和学习效果。学生也可以从疲于奔命的题海中抬起头来，针对性地补缺补漏，有效提高自己的成绩。
在医疗领域，人工智能更能大显身手。
首先是新药研发方面。
我们都知道西方很多大制药公司每开发出一款新药，都价格高昂，似乎都是暴利。但是在这后面隐藏的是新药研发的超长周期（平均为10年）和高昂费用（每款新药研发费约15亿美元）。这也是为什么小的制药公司很难制造出新药的原因。但是人工智能进入这个领域后，将大大改变这种局面，药物研发将会显著提高研发效率并降低成本。
美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise应用人工智能算法对现有的候选药物进行筛选，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物，而以往类似研究需要耗时数月甚至数年时间和伴随时间持续上升的高额研发费用。
其次是辅助疾病诊断和治疗方面。
现代医学引入了大量的检查手段，从基因测序到影像图片分析，产生了大量的数据。以往这些数据的分析都要依靠临床医生的经验判断，不仅耗费大量的人力成本，而且经常会发生误判，耽误了治疗。而这种对数据的精确分析正是机器学习的强项。引入人工智能后，病理诊断方法将更加精确和具有可预测性。
被《MIT科技述评》评为全球最智慧的50家公司之一Enlitic公司，这家公司利用深度学习来帮助医生更快速、更准确、更方便地来进行疾病诊断。在医疗影像中，肺癌是最难诊断癌症之一。一旦被诊断为晚期肺癌，80%-90%的患者将会面临死亡。但如果发现及时，那么患者的生存率将会提高十倍。Enlitic第一次将深度学习用于胸部CT图像来自动检测肺癌结节，并且检测准确度要高于胸部放射科专家小组50%，并且假阴性率为0，而人类专家的假阴性率则为7%。除此之外，Enlitic还能为其是否会发展为恶性肿瘤的危险程度进行评级。
网友评论