幫你更新自動駕駛的進度：自動駕駛2.0

人類在「自動駕駛」領域投入上千億美元（相當於1/3的登月預算）與20年的光陰，但完全的自駕一直還沒有進入市場。而就在「深度學習」改變世界時，自動駕駛看到了一個新的可能性。

與1.0相比，自詡為自動駕駛2.0的公司引入了「深度學習」。他們在車子裡放了一位AI駕駛，這位AI駕駛會先透過一段時間的訓練，自己學會如何開車。AI駕駛不再像以往需要建立各個城市的模型、需要擁有完整精細的資料才能上路，這位AI駕駛可以根據訓練好的技術，直接適應各種不同城市的路況、即時運算，甚至，在不同的車種之間，也可以輕易轉換，白話來說，其實就好像一個人類駕駛學會開車之後的模式。 自動駕駛1.0過去卡住的一個點，在於路況太過多樣，不可能窮盡世界上每一條路的資訊，但自動駕駛2.0直接放棄這件意圖，改由一個AI駕駛來做即時「適應」每一條路。

自動駕駛2.0是否就是終極解決方案？目前還很難說，但它確實提供了新的可能性，也解決了一些自駕車過去的難題。不過，儘管比爾．蓋茲試乘的自駕車看起來已經能夠駕馭倫敦的街頭，不知道在台北街頭、或者是台灣的鄉間小路表現會是如何？

此外，在自動駕駛的範疇裡，除了討論車子本身的「智能」與「感測」以外，其實環境是否夠「聰明」也是另外一塊關鍵拼圖。我們的城市並不是為了自駕設計的，它充滿了意外與各種可能性，這或許也是人們終究不敢、不願意讓自駕車在我們身邊訓練、移動的原因，但尷尬的是，如果自駕車無法在真實的場景訓練，它又如何能夠取得夠真實、夠充足的數據、變得更安全呢？這或許是個雞生蛋、蛋生雞的問題。

或許換個角度，在天上或地下、打造自動駕駛的「專用道路」，並且，透過科技讓這條路能夠與車子保持溝通，再加上一個訓練充足的的AI駕駛，才會是人類終極實現自動駕駛的方案吧！