據美國《舊金山紀事報》報道，網紅送餐kiwibot機器人打着自動駕駛的噱頭，實在是在哥倫比亞遠程人工操作。不僅僅如此，Kiwibot產品負責人則表示，這種人工輔助是有意而爲之，能夠使得機器人不需要安裝昂貴的激光設備來感知周圍的環境。此前，Engineer.ai公司也被指責利用程序員來冒充人工智能。

人工智能到底需不需要人？這種人工輔助的方法真的可取嗎？爲什麼炒了很久的自動駕駛，如今爲什麼落地的寥寥無幾？自動駕駛的難點又在哪裏？靜心科技爲您一一回答。

首先，人工智能中的人工，並不是需要人蔘與的意思，而是由人來設計的智能系統。人工智能主要是依託機器來實現人的價值，包括聽、說、讀、寫等。因此，這種所謂的人工輔助，實則是一種欺騙消費者的一種行爲。可以明確的是，目前的人工智能算法仍然還是需要人工設計，但是由人來決策的系統必然不是人工智能系統。

那麼，這裏所說的人工智能和自動駕駛是一個什麼樣的關係？簡單來說，人工智能就是自動駕駛的大腦。自動駕駛的全流程就是，人工智能大腦接受傳感器感知到的環境信息（感知），根據人爲設定的任務，自主形成決策方案（規劃決策），控制機器人（控制）的執行機構產生運動。

那麼爲什麼目前炒作很久的自動駕駛，真正落地的產品並不多。其實原因很簡單，就是技術的成熟度還不夠商業化。目前投入到商業化的有特斯拉自動駕駛、自動駕駛公共汽車等，但是特斯拉自動駕駛頻繁發生“傷人”事故，並且自動駕駛公共汽車也基本是按照固定路線行駛，從而人爲減少了自動駕駛面臨的複雜路況。

那麼，自動駕駛的難點到底在哪？可以肯定的說，目前在自動駕駛方面的資金非常多，不僅僅與市場預期有關，也和我國大力推動人工智能、自動駕駛的政策扶持有關。新興的自動駕駛公司很多，但是一旦退潮後，才能真正發現誰在“裸泳”。自動駕駛之所以落地難，很大程度在於人工智能還並不成熟。那麼推動人工智能的三大因素：算法、計算能力和數據，我們真正缺的是人工智能算法。

儘管我們在一些圖像識別、語音識別等領域有一些很卓越的算法，但是從整體來看，我們缺少穩定的人工智能算法底層軟件庫，缺少人工智能基礎理論方面的突破，更多的是停留在人工智能運用層面。人工智能圖像識別系統很容易被騙，原因在於其不能真正理解圖像的要素。人工智能系統很需要硬件計算能力和大數據的支持，但是人卻能在很少的數據、很小的計算量下，實現智能決策控制。

目前，人工智能研究領域有一個非主流領域——因果推斷。這種學術派認爲真正想要人工智能達到人的智能，必須讓機器具備這種因果推理能力。但是目前，我國在這一塊的研究仍然是非常少，大部分都在追逐現有成熟算法的市場轉化問題。未來會怎麼樣？我們不得而知，但是隻有靜下心搞科研，纔能有真正的突破。

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