无人驾驶作为人工智能技术的重要应用，一直是国家重点战略重要发展方向。2019年4月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出从无人驾驶汽车与智慧交通两个层面，大力发展智能运载工具。工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》提出到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，重点区域车联网网络设施初步建成。
　　上海作为创新发展的先行者，于2018年初就率先在全国发放了第一批无人驾驶牌照，全力推动智能网联汽车产业的发展。今年，全国首个商业化自动驾驶叫车服务也即将登陆上海。伴随着业界对自动等级与安全等级双管齐下的呼吁，无人驾驶汽车规模化量产正在倒计时。
滴滴：首辆无人出租车即将落沪
　　不久前，滴滴已经将负责自动驾驶业务的部门剥离出来，升级为独立公司。滴滴出行CTO兼自动驾驶公司CEO张博表示，“AI for transportation”将是滴滴未来的科技战略，以人工智能赋能交通。“未来20年，出行会发生结构性的变化。”张博说。
　　所谓的结构性变化，张博认为包含了以下三层。首先是交通基础设施，如红绿灯的控制，可运用大数据和人工智能进行优化，假使从东向西的路上没有车，那么从南向北的车能不能直接通过？利用大数据制成的城市模拟系统也可以开放给城市规划部门，从而了解修建一条马路时可能影响到多少人的出行。
　　其次就是纯电动车和智能驾驶为交通工具带来的变革，最后一层是共享出行的变化。未来，共享单位将从车辆降为座位，减少一辆车被闲置在停车场的时间，而且将出行需求两两合并也是降低拥堵的有效手段。张博认为，城市道路之所以拥堵频繁，很多时候就是因为发生了交通事故或不合理的变道，而这些都可以借助自动驾驶先进的感知能力以及车与车之间的通信协同得到改善。“自动驾驶已经从1.0的原型验证阶段迈入2.0阶段，真正面向产业化、商业化。这里面需要共享出行运营商、无人驾驶技术公司、汽车生产制造商齐心协力才有可能让无人驾驶汽车安全上路。这也是为什么滴滴会在一个月前成立无人驾驶的独立公司，就是希望充分跟产业链上下游形成紧密联盟，一起加速产业化和商业化进展。”张博说道。
　　张博表示，滴滴很快就会在上海落地安全合规的自动驾驶出租车服务，总计将在嘉定部署30辆无人车，行驶里程超过10公里，这将是中国首个商业化自动驾驶叫车服务。届时在上海区域使用滴滴App就可以看到自动驾驶的新入口。值得一提的是，这项服务使用的是混合派单模式，如果用户的出行需求超出了嘉定区域，滴滴就会把订单派发给人类司机。
自动驾驶“双L4”已来
　　中国工程院院士李德毅认为，自动驾驶即将进入规模化发展期。“2030年要实现人工智能高地，如果我们预测做得好，到2035年每年生产的就都是全自动车了，届时L4无人驾驶汽车大概会有4.4亿辆。”
　　李德毅表示，未来交通可能导致独角兽的四个应用场景包括自主泊车、定点接送、快速公交和有限地域无人驾驶出租车。以自主泊车为例，有时候车主开到地下停车场再走回办公楼就要花15分钟，如果汽车懂得“自己去、自己回”，就能解决一个很大的痛点。
　　然而，当自动驾驶要落地时，比起车辆本身的自动化程度，老百姓更关心的是安全问题。因此，李德毅提出应制定自动驾驶安全等级中国标准，也即以特定地区自动驾驶可靠性为导向的安全管理等级划分和度量方法。例如L2可以在田园行驶，L3可以进入厂区，L4能上公路，到了L5才能进市区。不同自动驾驶等级的出错率不一样，就好比L2的出错率应控制在1%，也就是开了100次，其中1次需要人为接管。“L4是需要人接管的时候，如果人不响应，它还有办法，所以自动驾驶聚焦L4量产已成定局。”李德毅说道，自动驾驶更应该做的是聚焦“双L4”量产，驾驶自动程度等级与驾驶安全程度等级双双达到L4才是定局。
建一个安全的车路协同网络
　　李德毅指出，不同驾驶场景可能发生的典型事故都是长尾分布，如港口矿山运输、高速卡车编队、轿车城市道路等，让同一辆车应对所有窗口是不明智的。自动驾驶难在边缘和小概率事故上，现在依靠的主要是四个技术支撑：结构化道路、确定性窗口、人车路联网协同（5G+V2X）以及软件定义的机器。所以，自动驾驶离不开智能网联。“看视频差几秒问题不大，但是开车差个几毫秒就可能把人压死了。发挥5G超高带宽、超低时延和超大连接能力是解决智能网联的当务之急。”李德毅呼吁。因为汽车摄像头在不同天气、不同时段的红绿灯识别无法做到100%，如果自动驾驶汽车上安装了5G信号的接收器，由5G基站发信息告知此时此刻有红灯，或者距离红灯还有多少毫秒，那么汽车对交通信号就不需要“感知”，直接“认知”了。
　　5G覆盖后，车辆上的传感器负担就能适当地降低。一旦实现了道路数字化与交通要素联网，自动驾驶车辆连做SLAM（即时定位与地图构建）的功夫都省了，直接通过微地标位置播报就能得知当前在什么地方，完成运动中车辆同步定位和地图同步更新，也有助于自动驾驶测试评估。
　　李德毅认为，智能网联在上述基础上，还可以发展车内部件数字化并联网，届时汽车已经不再是最佳单位，发动机、刹车片、方向盘、油耗等诸多参数都可以联网，让交通管理更加有效。
　　不过，根据上海临港智能网联汽车研究中心有限公司总经理苍学俊发布的智能网联汽车信息安全行业摸底成果，机会与风险显然是并存的，伪基站、网络劫持、Wi-Fi弱密码、蓝牙、OBD不安全设备接入、木马吸入等渠道都可能带来车辆非法入侵和用户数据泄露的安全隐患。
AI遇上城市
智慧城市，我们离彼岸的距离还有多远？
　　人工智能已成功出圈，即使普通人也在讨论AI，不再局限于学术圈；由AI造就的智慧城市，也即将从不远的未来向所有人走来。2019WAIC世界人工智能大会期间，上海沿陆家嘴到世博的滨江带，打造了一批智慧城市“样板间”——从无人驾驶、智慧酒店、智慧商业，到智慧楼宇、智慧养老、智慧医疗，将浦江东岸滨江带描绘成一幅全球领先的“AI生活新画卷”。
　　科技，打造智慧城市；智慧，塑造美好生活。无人驾驶，将为城市的交通拥堵、空气污染和停车难等问题提供解决方案；智能医疗，将改善城市医疗资源不均衡和公共资源匮乏等问题……所有这些应用，都是人工智能给我们带来的智慧城市生活愿景。
全球城市纷纷发布“智慧计划”
　　在全世界范围内“智慧城市”探索者并不在少数。意大利米兰市副市长Ro⁃berta Cocco表示，米兰正在进行非常宏大的数字化转型战略规划，一是通过5G基础设施建设将米兰市内超过200个数据库进行链接，二是为市民创建数字档案，提升政务服务效率。
　　韩国首尔市经济政策室室长Cho InDong则表示，数据是智慧城市的基础，首尔市政府想要建立5万个遍布城市的IoT传感器，以获取城市市政、行政管理及市民活动所产生的数据。“首尔关注三大指标：智慧的基础设施、智慧的服务和智慧的信息。我们希望能够有一次传感器的革命。”Cho InDong说道。
　　现如今，智慧城市更像是城市的大脑。越来越多的城市大脑都在累积数据，获得更高效、智慧的城市管理治理实践。特别当人工智能被广泛运用到城市管理中时，能有效应对城市运行的痛点、难题等。
　　阿里的城市大脑利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，实现了城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。从交通治理上看，阿里城市大脑可整合城市交通相关的信息，通过“感知-研判-指挥-处置”的全闭环流程实现道路交通的智能管理，提高城市交通服务的承载力和运行效率，改善城市运行环境。
　　又如，垃圾分类目前正在全国各地如火如荼地推行，生活物品千千万，准确分类却很难。支付宝垃圾分类小程序让用户轻松拍摄手边垃圾便可准确分类，其背后是计算机视觉、自然语义分析、知识图谱等人工智能技术的应用，让AI助力环保公益，成为老百姓垃圾分类的小助手。
尚处于“弱智能”阶段
　　目前的智慧城市主要建立在互联网、移动互联网以及物联网等信息系统的基础上，让城市具有像人一样的智慧，通过基础信息网络设施的建设，智慧城市能让城市中的建筑、基础设施与家庭服务系统等之间相互传递信息，使得城市可以自己读懂和了解未来所需要面对的问题。
　　因此，智慧城市与移动互联网以及物联网技术是紧密结合在一起的。“互联网仅仅是把PC连接起来，移动互联网主要连接的是手机，而物联网则连接所有设备。”华东政法大学高奇琦、刘洋在《智慧城市有断网风险，智能城市是未来方向》一文提到，移动互联网通过无线技术以及宽带把各种移动终端连接起来，而物联网则能做到万物互联，即每一个物联网设备就是一个信息采集终端，这些采集到的信息被收集、分析、处理之后，可以帮助人们更好地理解城市治理的规律，同时对城市治理中的问题，特别是基础设施和公共服务所面对的问题能更好地做出预警。
　　随着人工智能逐渐发展，很多产品、技术都冠以人工智能的名字，但是实际应用落地仍然多停留在个案环节。“事实上，现在的人工智能离真正的智能路还很远，AlphaGo的例子只是在一个特定场合特定场景下实现了真正的人工智能，所以人工智能整体距离还很远。”上海工程应用技术大学副校长王岩松表示。
　　中国知网常务副总经理张宏伟则认为，人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能阶段，目前的人工智能还处于感知智能阶段（弱智能），语音识别和视觉识别是这一阶段最为核心的技术；当前，人工智能处于从“不能实用”到“可以实用”的技术拐点，但距离“很好用”还有很多瓶颈限制。