通用汽车最近在纽约举办的技术预览活动中展示了一系列前沿技术，其中最引人注目的莫过于宣布将在2028年为凯迪拉克Escalade IQ配备先进的'三级'条件自动驾驶系统。这一系统被GM称为'手离方向盘、眼睛离路面'技术，将通过结合先进数字地图、激光雷达等系统和机器学习技术，在受控环境下以最高80英里/小时(约129公里/小时)的速度完成驾驶任务。
全新自动驾驶系统：从辅助到自主
这一技术突破意味着驾驶员理论上可以在车辆高速行驶时，在驾驶座上观看电影，让汽车载自己前往机场。GM CEO Mary Barra在纽约市的活动上对媒体表示：'我们采取安全优先的方法，你们将看到我们的推广速度比Super Cruise快得多。'
虽然该系统最初将仅限于Escalade车型，但GM已明确表示希望将该系统扩展至其产品线。Barra甚至让在场记者想象一个汽车能够预测您的需求、带您前往目的地并在空闲时间自行维护的世界。
与梅赛德斯-奔驰当前的系统相比，这一先进的3级Super Cruise将在更高速度下工作，团队强调其目标是在所有50个州和所有天气条件下都能运行系统。
技术创新：液冷计算模块与AI集成
为支持更先进系统的需求，GM推出了新的液冷计算模块。这将是美国消费者可获得的先进驾驶辅助系统，该公司通过现已关闭的Cruise自动驾驶项目积累了丰富经验。
'我们正在将更多AI功能集成到车辆中，'GM软件高级副总裁Dave Richardson表示。'GM相信整合Google Gemini(最终是其自有系统)将通过自然语言处理帮助驾驶员更好地与车辆及其功能交互。'
Richardson被问及如何避免在整合更多AI时出现车辆功能'enshittification'(指服务质量逐渐下降的过程)。
'目前AI有很多炒作，但他告诉我，'但也有实际用途。我一直试图让公司专注于实际用例。我认为我们可以做很多相当有说服力的事情来尝试增加真正的价值。'
他举例说明，如汽车知道您有会议并相应设置导航，或知道您要公路旅行，因此应为后排的孩子排队适当的媒体内容。
数据隐私：GM的承诺与挑战
虽然GM最初使用Gemini，但最终计划在车上使用自己的模型。'通过车内的先进处理，我们可以在车内处理干扰，使其在低数据连接区域也能工作，'Richardson说。
最终，GM将部署自己的LLM，该模型了解汽车并限制在总体参数内，Richardson告诉我。'它不需要依赖云端运行，提高了车内响应速度，并将个人信息保留在您身边，'他说。
当然，有理由持怀疑态度。我最大的担忧之一是汽车将收集多少驾驶员数据。GM曾表示不提供Android Auto或Apple CarPlay的一个原因是希望保护客户数据。GM表示，车主必须同意任何数据共享。
尽管GM表示已进行一些内部更改以保护客户数据，但该公司曾有一些公开出售数据的案例。'数据安全和隐私是我们的首要任务，'Richardson在GM工作时告诉我。他说他已聘请专门人员确保客户数据保护框架到位。
'我们没有兴趣将数据出售给第三方。当我们考虑数据时，无论是用于Super Cruise还是AI，实际上是为了我们开发产品和改进它。我们不希望将数据本身作为产品出售，'他说。
消费者需求与未来展望
至于消费者是否希望在其车辆中使用AI？GM认为他们确实需要。
这一技术发展不仅是汽车行业的一大步，也是人工智能在日常应用中的重要突破。随着技术的不断成熟和消费者接受度的提高，我们可能会看到更多汽车制造商跟进这一趋势，推动整个行业向更高级别的自动驾驶发展。
然而，这一发展也带来了诸多挑战和问题。从技术角度看，如何在确保安全的同时实现完全自动驾驶仍需解决。从伦理角度看，自动驾驶系统在紧急情况下如何做出决策也是一个复杂问题。从法律角度看，事故责任认定将面临全新挑战。
实用AI应用场景
GM对AI在汽车中的应用有着清晰的规划，不仅仅是追求技术先进性，更注重解决实际驾驶中的痛点问题。以下是一些可能的AI应用场景：
智能导航与行程规划：AI可以根据日历安排、交通状况和用户偏好，自动规划最优路线，并在出发前调整车内环境，如温度、座椅设置等。
个性化娱乐系统：系统能识别乘客身份，根据年龄、喜好推荐合适的娱乐内容，为长途旅行创造更舒适的体验。
预测性维护：通过分析车辆数据，AI可以预测潜在故障，建议保养时间，甚至在问题严重前提醒车主。
增强安全功能：AI可以实时监测驾驶员状态，如疲劳驾驶、注意力不集中等，并及时发出警告或介入控制。
智能能源管理：对于电动汽车，AI可以优化能源使用，根据充电设施分布、电价波动等因素规划充电策略。
行业影响与竞争格局
GM的这一举措将对整个汽车行业产生深远影响。随着传统汽车制造商加速向科技企业转型，行业竞争格局正在发生根本性变化。
特斯拉已经在自动驾驶领域处于领先地位，而传统豪华品牌如奔驰、宝马也在积极布局。GM的'手离方向盘'系统将直接与这些竞争对手的产品形成竞争，特别是在高端市场。
此外，科技巨头如苹果、谷歌也在开发汽车相关技术，虽然尚未直接进入整车制造，但其软件和AI能力可能通过与传统车企合作的方式影响行业。
挑战与风险
尽管前景广阔，GM的AI自动驾驶计划仍面临诸多挑战：
技术可靠性：自动驾驶系统需要在各种复杂场景下保持稳定性能，任何系统故障都可能导致严重后果。
法规限制：各国对自动驾驶的法规仍在发展中，三级自动驾驶的法律框架尚未完全建立。
消费者接受度：尽管技术先进，许多消费者仍对完全自动驾驶持保留态度，需要时间建立信任。
网络安全：随着车辆联网程度提高，黑客攻击风险也随之增加，需要强大的安全防护措施。
伦理决策：在不可避免的事故情况下，自动驾驶系统如何做出道德选择仍是一个争议话题。
结语：人车关系的重新定义
通用汽车的AI自动驾驶计划不仅是一项技术创新，更是对人与车关系的重新定义。从交通工具到智能伙伴，汽车正逐渐演变为能够理解、预测并满足人类需求的移动空间。
这一转变将深刻影响我们的生活方式、城市规划、能源使用等多个方面。随着技术的不断进步和应用的普及，我们有理由期待一个更安全、更高效、更舒适的出行未来。
然而，在这一过程中，如何平衡技术创新与隐私保护、如何确保安全与便利的兼顾、如何解决伦理和法律问题，都是需要全社会共同思考的议题。通用汽车的探索无疑为这一讨论提供了重要参考，而最终的发展方向，将由技术、市场、法规和消费者共同塑造。
