自動駕駛的汽車要搭載的技術並不只人工智能一種，它還需要將自動控制和視覺計算等新型技術集成應用，改變現有汽車的體系結構，賦予其自動識別、分析和控制的能力。

　　因此，自動駕駛汽車需要實現三方面的技術突破:

　　其一，實現利用攝像設備、雷達和激光測距機來獲得路況信息;

　　其二，實現利用地圖進行自動的車輛導航;

　　其三，根據已有信息數據對車輛的速度和方向進行控制。

　　未來的自動駕駛汽車還可以通過車輛之間的信息互通和互相感應，來協調車速和方向，避免車輛碰撞，實現自動駕駛車輛的安全行進。

　　5.2 智能化的課堂

　　當前已經有一些智能化的教學軟件，教師們可以在這些軟件上把教學課件傳送給學生，並進行授課答題，學生還可以與教師彈幕互動，使課堂變得妙趣橫生，方便了教師的授課活動。

　　對於學生而言，能夠在期末十分便捷地回顧上課的錯題，甚至能夠在幾年後翻閱學習過的課件;對於教師而言，能夠精細地知道學生對知識的掌握程度，甚至能夠發現最積極和最懈怠的學生。

　　未來的智能課堂將更具有時間延展性，學生不僅可以在課堂學習知識，還可以利用智能電子設備進行課前預習和課後複習，從而使學生可以在更加趣味性的氛圍中進行自主學習安排。

　　5.3 自動化的廚房

　　今後的廚房將會更加智能化，當你做飯時，設定好你想要的菜譜，準備好所需的食材，烹調設備即可將飯菜製作得恰到好處。

　　它會根據你食材的新鮮程度，為你推薦最適合的菜譜，並計算出其營養參考標準，並為你推薦其他食物，使膳食營養均衡。

　　當你家中某樣食材不足時，物流公司便會將時下最新鮮的這一食材送至你家中。

　　6、結語

　　人工智能這一概念是在1956年提出的，在當時，人工智能還只是人們頭腦中的一種幻想。

　　而在60年後的今天，人工智能的夢想已經逐漸照進現實，它甚至滲透進了工業、醫學、服務等多個領域，可以說人工智能正在改變著我們生活的世界。

　　但對於人工智能這個人類創造出來的技術，人們也存在一定的擔憂，人工智能將向何方發展?

　　人工智能發展到極致會不會脫離人類的控制?

　　人工智能會不會超越人類的智慧?

　　在諸多問題圍繞下，人工智能技術依然在迅猛發展，它的未來如何，讓我們拭目以待。

　　人們為什麽需要人工智能?

　　一、互聯網的衰退讓人工智能成為新的風口

　　第一，互聯網流量紅利基本已經消失。

　　PC和移動互聯網的紅利早已消失，手機出貨量每年都在下降。

　　手機、無線方面的流量基本走平了，但是中國已經連續幾年手機出貨量維持在四億台，意味著你多賣一台別人就少賣一台。

　　現在這個階段，流量的大趨勢基本上定了，大家都知道手機首屏基本就這幾個APP:

　　微信、QQ、淘寶、頭條、郵件、日歷。

　　在現在新的流量紅利已經比較乾涸的情況下，再在這個領域創業其實不是很明智。

　　舉個例子，PC互聯網最後一個獨角獸公司是哪家?知乎。

　　知乎2011年正式上線運營，到今天這已經是最晚的一個PC獨角獸。

　　2011年PC互聯網競爭的激烈程度跟2015年移動互聯網競爭的程度類似。

　　2015年的移動互聯網的總人數和總的競爭激烈程度其實已經超過了2011年的PC領域，那就意味著在2015年之後，移動互聯網可能很難再做。

　　第二，互聯網給用戶帶來的最大的價值是解決信息不對稱和連接的問題。

　　電商解決了這兩個問題:

　　①信息不對稱。

　　你怎麽知道我賣的東西都是真貨還是假貨?

　　怎麽知道我的售後服務好不好?

　　淘寶用鑽石皇冠把問題給解決了。

　　②信息連接的問題。

　　有這麽多買家這麽多賣家，當然需要一個平台把大家都集中在一起，這個是“互聯網+”集中解決的問題。

　　對於很多比較傳統的行業，信息和連接並不是痛點。

　　拿醫療舉例，中國三甲醫院的大夫就那麽多，你把全國13億人民都和這些大夫連接上了也沒用，因為一個醫生一天還是只能看那麽多病人。

　　互聯網並沒有提高醫生看診的效率，幫助是很有限的。

　　第三，人工智能能夠大幅提高生產力。

　　現在AI看片非常火，很多基層醫院打出來的CT和X光片， 通過AI能解決很多問題。

　　也包括滴滴打車，互聯網解決了打車難的問題，但是沒解決打車價格的問題。

　　事實上，補貼去掉之後，大家都發現了滴滴一點都不便宜，道理很簡單——不管是專車還是出租車，還是需要由人來開，人工成本降不下來，就不可能便宜。

　　不知道大家有沒有體會到一個問題，現在互聯網對傳統行業中餐飲行業的改造其實是非常皮毛的，無非就是搞個折扣券把它預定一下，好像僅此而已。

　　餐飲行業真正需要解決的是大廚能不能被替代的問題，在這塊互聯網根本幫不上忙。

　　所以，未來人工智能對於各行各業的改造力度會遠遠超過互聯網。

　　比如醫療行業，很多基層醫院水平不高，那未來完全可以通過人工智能來輔助醫生讀CT、X光等醫療影像。

　　像今年，IBM Watson對皮膚黑色素瘤的診斷，準確率已提高至97%，遠遠超過了人類專家75%-84%的平均水平。

　　未來，人工智能無論是在無人車、機器人、醫療、金融、教育還是其他領域，都將爆發巨大的社會效益，這點毋庸置疑。

　　於是乎，就繞回到了前面，不少科技界大亨所超前憂慮的，人工智能帶領的威脅。

　　遠有，未來機器人全面取代人類固有的統治地位的恐懼。

　　這個雖說很科幻，但卻並非純粹杞人憂天。

　　近有，不遠的將來，將有無數機器人取代之前人類的崗位！

　　被替代下來的人們怎麽辦?