《1Q84》中的青豆需要回到物理上的原點，才能改變現(xiàn)今命運的結(jié)局，但人類頂尖棋手柯潔即便再來一遍,，也看不到擊敗AlphaGo的辦法——盡管人機大戰(zhàn)第二局之復(fù)雜，讓人工智能的代表也感嘆,，機器“被逼到了極限”。
人工智能的幾個關(guān)鍵勝利點,，放在無人駕駛領(lǐng)域中,，也讓人能管窺英特爾的勝算。
無人駕駛需要“不能撼動的穩(wěn)定”
第一局中人工智能妙手連發(fā),，但有一手棋卻讓棋界高手大跌眼鏡,。（如下圖）白棋紅方塊一子如走在黑棋黃三角的位置上，則有機會逃出五顆白子,，從而大占優(yōu)勢,。但人工智能偏偏簡單放棄，走在紅方塊處,，把關(guān)鍵點讓給了黑棋,。棋界高手懷疑這是Bug，而人工智能的選擇,，正是無人駕駛所追求的“穩(wěn)定”,。最后的1/4子勝出，也是人工智能一路穩(wěn)定而主導(dǎo)的結(jié)果,。
圖中如紅色方塊一手的穩(wěn)定,，其不可撼動如巍巍群山，這種穩(wěn)定性正是無人駕駛汽車上路的關(guān)鍵,。
由于無人駕駛車輛需經(jīng)常進行數(shù)據(jù)更新,、系統(tǒng)更新，OTA（空中下載技術(shù),，即通過無線方式去升級當(dāng)前系統(tǒng)）將是車輛能否上路的關(guān)鍵,。不久前，英特爾的無人駕駛體驗日所展示的Wind River Helix CarSync,，就是用來維護汽車軟件的無線平臺,。它的特點是：車到云平臺能夠高效而安全地進行OTA軟件和固件更新，并擁有集成加密,、身份驗證和完整性保障措施,。
Wind River Helix CarSync*的演示模擬
試想一輛正在無人駕駛狀態(tài)下行駛的車輛，自動進行軟件或系統(tǒng)升級,。此時,，從云端推送來的新系統(tǒng)或新軟件，必須完整,、可用,，中間的鏈路必須安全、穩(wěn)定,，刷新后的運行須確保順暢,。而且，整個推送,、安裝的過程須保證來源可靠,、無有紕漏。就如同上述人工智能的“謎之一手”一樣,，無人駕駛首先要確保安全,、穩(wěn)定，這里的任何失誤,，都是人類乘客所不能接受的,。
要命的時間和要命的電
人機大戰(zhàn)第二局結(jié)束時，雙方用時最后定格在極大的差異上：人類棋手用時兩小時十四分鐘,，人工智能用時52分鐘,。這相當(dāng)于人工智能每手棋花40秒,，這是它計算過所有棋盤上的變化所需要的平均時間。而人類棋手則每手約需104秒,。
人類需要更多時間,，才可能算清更多變化。所以,，一局棋的布局,、中盤戰(zhàn)和收官怎么分配時間，其策略至關(guān)重要,。時間是棋盤外的功夫,，偏偏人工智能對時間無感。
于是,，不少棋友開玩笑,，怎么能給人工智能也施加些棋盤外的壓力，難道限定人工智能的用電嗎,？
是的,，沒錯！
無人駕駛要上路,，面臨的就是這個要命的能耗難題,。
車內(nèi)人工智能仿佛是無人駕駛車輛的大腦，識別物體,、規(guī)劃駕駛計劃等工作不可或缺,。英特爾所展示的FPGA+CPU的混合架構(gòu)，可以實現(xiàn)最優(yōu)的功耗和性能,，以支持人工智能負載,。
英特爾所展示的FPGA+CPU混合架構(gòu)，可以實現(xiàn)最優(yōu)的功耗與性能,，以支持人工智能負載
在最基本的層面上,，車內(nèi)的人工智能利用機器視覺和深度學(xué)習(xí)，來幫助汽車了解其所在環(huán)境,。這些人工智能負載通常需要消耗非常多的電力,，并且難以在車內(nèi)有限的功率下運行。而通過優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA,，英特爾能夠使能效提高6倍,，利用非常低的功耗——僅23fps/瓦——就能實時執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法。
通過優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA, 英特爾能夠利用非常低的功耗實時執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法
“60局”與“40輛”
事實上,，此次人機大戰(zhàn)之前,，人工智能已經(jīng)在網(wǎng)上與全世界的棋界高手，進行過60盤對局，無一敗績,。過程里,，棋界高手驚嘆莫名，不知這忽然冒出來的蒙面大俠是何方高人,。古力九段甚至掛出十萬賞金,，求無所不知的網(wǎng)民來揭曉答案。
后來的結(jié)果,，大家都知道了。這征戰(zhàn)十方,、所向披靡的高手,，這正是人工智能在做測試。
測試是無人駕駛車輛能夠上路的關(guān)鍵一步,。
將有40輛寶馬7系無人駕駛汽車,，集成寶馬集團、英特爾,、Mobileye和德爾福各自的優(yōu)勢上路測試,。這些車輛把英特爾?高性能計算元素、Mobileye的汽車級計算機視覺技術(shù),、德爾福在無人駕駛積累的專業(yè)技術(shù),，以及寶馬行業(yè)領(lǐng)先的研究成果匯集到高度無人駕駛功能中。這些聯(lián)合開發(fā)的樣板汽車正在為首個高度自動化量產(chǎn)汽車——即將于2021年推出的BMW iNext*,，鋪平道路,。
5月3日的英特爾無人駕駛研討會現(xiàn)場，第一輛基于三方協(xié)作的寶馬7系亮相
信心十足的人機界面
人機大戰(zhàn)第二季的執(zhí)子人,，仍然是開發(fā)者黃士杰教授,。黃教授在第一次人機大戰(zhàn)中兢兢業(yè)業(yè)，曾在棋盤前連續(xù)端坐六小時,。不禁感嘆,，作為人工智能方的代表，難道同樣不需要上廁所嗎,？
其實,，黃教授就是所謂的人機界面。
所有的人工智能都需要有一個能與人自由交流的人機界面,。否則,，難道人類從今以后不說人話，改為口吐“10,、110,、1001”嗎？
只不過，對無人駕駛而言,，人機界面需要更加可信賴,。
在乘客真正信任一輛無人駕駛汽車之前，他們必須對自己與車輛交互的基本方式充滿信心,。英特爾正在研究不同的人機界面（HMI）和技術(shù),，并為其開發(fā)原型，以幫助OEM和一級供應(yīng)商來解決這些信任問題,。乘客與無人駕駛汽車之間如何建立信任,，對此，英特爾的研究著眼于駕馭和管理數(shù)據(jù)的方式,，以及HMI如何幫助乘客感到安全,、放心，并盡在掌控,。
英特爾公司高級副總裁兼無人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森
人機大戰(zhàn)的硝煙彌漫,，在其熱度。而無人駕駛的硝煙彌漫,，在其未來的撲朔迷離,。不過，英特爾公司高級副總裁兼無人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森倒是信心十足,，他以自己職業(yè)生涯的名譽做賭注,，斷定英特爾會在無人駕駛領(lǐng)域大獲成功。他說：“讓無人駕駛汽車上路,，將是我最大的成就”,。