4月27日，高德地图近日宣布和自动驾驶公司AutoX共同启动无人驾驶网约车项目，无人驾驶的网约车正式登陆上海街头试点。
你想象过未来的用车生活吗？伴随着自动驾驶技术以及车联网技术的发展，曾经只在科幻片里出现的无人自动驾驶车，就要真正出现在马路街头。
这次高德地图联手AutoX带来的无人驾驶网约车是否意味着人工智能的新浪潮已经悄然到来？其实李开复在《AI·未来》中已经有预言过人工智能时代的四股浪潮。
1.第一波浪潮：互联网智能化
你是否沉迷抖音短视频无法自拔？淘宝和京东怎么好像知道你想买什么？若你曾有类似体验，那么你很有可能是互联网人工智能的受益者（受害者）。
第一波人工智能浪潮兴起于十几年前，在2012年成为主流。大体上说，互联网人工智能就是使用人工智能算法作为推荐引擎：这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好，从而推荐专门针对我们的内容。
驱动这些人工智能引擎的，正是它们获得的数据。但这些数据必须贴上标签，把数据和待定行为连接起来，才能真正对算法有所帮助。这些“标签”都被用来训练算法，然后由算法推荐内容与商品给用户，让我们消费得更多。
第一波人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法为驱动的互联网公司，在我国，这类公司的领头羊是今日头条。今日头条的人工智能引擎在互联网上搜寻内容，使用自然语言处理和计算机视觉技术，消化整理来自合作伙伴及特约撰稿人的大量文章与视频，再根据用户的以往行为，如点击、阅读、浏览、评论等，针对每个用户的兴趣、喜好和习惯高度定制动态推送。利用人工智能算法，今日头条取得了巨大的成功。
2.第二波浪潮：商业智能化
商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签，如保险公司理赔事故中鉴别保险欺诈，银行核发贷款时记录还款率，医院保存诊断记录及患者存活率等。
商用人工智能从这些数据库中挖掘人类往往会忽视的隐性联系，参考遗忘的决策与结果，利用贴了标签的数据训练算法，最终使其超越经验最丰富的人类从业者。
目前，在能够直接接入商用人工智能的产业中，小微金融是最有前景的一个。智融集团研发的人工智能应用使用算法就可以评估贷款的风险，并做出比人精确的判断。
智融集团的深度学习算法不只看明显的财产指标，它也结合一些看起来无关紧要的数据点来做出分析，如用户输入出生日期的速度、手机电池还剩多少电量以及数以千计的其他数据。
这些数据看似关联性非常弱，但是一旦数量非常巨大，就能大大增加人工智能贷款判断的准确性。这是人类做不到的。
3.第三波浪潮：实体世界智能化
第三波浪潮就是把我们的实体世界转化成可被深度学习算法分析的数据，把线上世界的便利性带进线下世界里，把在线下世界里感知到的内容带到线上世界里。李开复把这种新环境称为“线上线下融合”（Online-Merge-Offline）。
在未来，当你走进OMO驱动的超市，购物车会把你经常购买的食物列表自动显示出来供你参考，你可以直接告诉它你的需求，你不再需要手动推车，它会自动跟在你身后不远的地方。
OMO除了可以应用在购物上，还可以驱动教育，在课堂练习、家庭作业与练习、考试与评分、量身打造的家教辅导这四种场景中都可得到应用。
关于在个人隐私和公共数据之间的平衡，美国从Facebook的“剑桥分析”事件之后，对用户隐私的保护力度开始加大。我国在2017年开始实行的《中华人民共和国网络安全法》中，也规定了要对非法收集、买卖用户数据的行为进行处罚。
但总体来看，目前我国用户对于公共场所收集个人数据的排斥诉求尚不强烈，将使其在感知人工智能的推行上具有很大的起步优势。
4.第四波浪潮：自主智能化
自主人工智能是前三波人工智能浪潮的集大成者，也是顶峰，把极复杂的数据和机器感知能力结合起来，就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器。自主人工智能设备能彻底改变我们绝大部分人的日常生活。
例如，在无人机方面，成群的自主无人机能够一起合作，用几小时的时间喷洒完一整亩田地所需的农药。耐热无人机还可用来扑灭森林火灾，无人机也可在飓风及地震后进行搜救，把食物和水递给受困者等等。
在自动驾驶方面，现在有数十家公司都争相将这项技术商业化。自动驾驶汽车必须用数百万甚至数十亿公里的驾驶数据来训练，使它们学会辨识物体、预测车辆及行人的动作。
在国外，谷歌力图在自动驾驶的安全性大大超过人类驾驶后，直接跃入人工智能完全自主化。而特斯拉则采取渐进模式，在部分功能开发完成后，马上应用在自己生产的汽车上。
在无人驾驶方面，我国渐进应用模式的关键则是兴建新的基础设施以容纳自动驾驶汽车。我国在调整现有道路，改变货车形态，甚至建设能够容纳自动驾驶汽车的新城市。
自动驾驶网约车的上线，预示着人工智能的时代浪潮将无可避免地到来。虽然还要看接下来的测试情况，以及管理部门的批准，但相信无人驾驶车将很快进入大家的视野。
对于李开复所预言的四次人工智能浪潮，你怎么看？欢迎在下方评论留言，说说你心目中的人工智能时代是什么样的，又会蕴含哪些商机~
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