无人驾驶汽车领域的竞争正变得愈发残酷。

　　与无人驾驶汽车相关的法律纠纷近期大量涌现就是明证。

　　举例来说，美国电动汽车制造商特斯拉(Tesla)正在起诉其辅助驾驶功能Autopilot前总监斯特林·安德森(Sterling Anderson)。

　　特斯拉称，安德森为同业竞争对手Aurora Innovations盗窃了数据，而Aurora Innovations的产品目前尚未真正成型。对于特斯拉方面的指控，Aurora予以否认。

　　在特斯拉状告安德森的声明中，有几句话点出了无人驾驶汽车领域的竞争本质以及该行业所孕育的文化。

　　特斯拉称：“为了实现快速的赶超，传统汽车已营造了一种迅速致富的环境。一些只有演示样品的小型程序员团队开出高达十亿美元的高价。Cruise Automation是一个只有40人的公司，但通用汽车在2016年7月出价近10亿美元对其进行收购。2016年8月，打车应用鼻祖Uber收购了另一家小型无人驾驶初创企业Otto，这家公司只创立近七个月，但身价超过了6.8亿美元。”

　　Otto目前是Alphabet旗下无人驾驶公司Waymo状告Uber的关键。Waymo称，Uber窃取了其专利技术。

　　为何这些籍籍无名的微型创业公司能卖到如此高的价钱?人工智能专业人士称，这些收购与初创企业的技术无关，买家看中的是其公司所拥有的人才。

　　当下，有关深度学习方面的专业人士实在是匮乏，而深度学习却是高端无人驾驶技术的关键，atv直播，这种技术要优于传统的编程，其能够使得汽车以更快的速度学习安全驾驶。

　　蒙特利尔大学的计算机科学教授约舒华·本吉奥(Yoshua Bengio)表示：“需求的增长要比我们培养这方面的博士，甚至硕士的速度快得多。行业对这一领域的兴趣呈现爆炸式增长，就像大草原上蔓延的野火。”

　　需求的增长

　　机器学习在过去五年中得到了极其快速的发展。

　　去年3月份，Google DeepMind研发的程序在异常复杂的围棋比赛中击败了世界冠军。此前，围棋一直被认为是人工智能难以攻克的题目。因为其变化多过宇宙原子。

　　这并不是人工智能所取得的最新成就。今年1月份，由卡内基梅隆大学开发的人工智能Libratus击败了世界4名顶尖德州扑克高手，获得180万美元的奖金。

　　随着人工智能领域快速发展，各大公司一股脑扩大其人工智能团队的规模。

　　卡内基梅隆大学人工智能副研究员杰夫·戈登(Geoff Gordon)表示：“由于机器学习和人工智能得到发展，企业一直在招募这方面的教授。”

　　不过，车企在人工智能尤其舍得投入，因为他们与传统科技企业相比，在这方面起步较晚。

　　由于深度学习应用范围广，其不仅仅限于无人驾驶汽车，汽车制造商不得不与同业对手，甚至是传统科技企业展开竞争。

　　会计事务所毕马威在2016年发布的报告称，拥有10名以上深度学习领域专家的企业只有28家。而且，六家科技公司雇佣了行业54%的专家，他们分别是谷歌(微博)、微软、NVIDIA、IBM、英特尔以及三星电子。

　　毕马威汽车行业负责人加里·希尔伯格(Gary Silberg)表示：“汽车行业中传统势力和人才是他们产品研发的基石。因此，车企还是会从顶级工学院招募出色的机械和电子工程师，他们是产品研发的组成部分。”

　　希尔伯格表示，现在还需要一个过程，不可能马上招募人工智能的天才和计算机科学家，并期待他们立即融入车企。

　　瓶颈效应

　　2015年3月，Uber掏空了卡内基梅隆大学的人工智能和机器人中心。Uber挖走了逾50名专家，其中包括安东尼·斯坦茨(Anthony Stentz)，后者在过去的四年半时间里一直担任该中心的主任。

　　数月之后，Uber宣布与卡内基梅隆大学成立战略合作关系，并针对无人驾驶汽车创建Uber高端技术中心。

　　久负盛名的深度学习专家吴恩达在2014年离开斯坦福成为百度首席科学家。百度已获批在加州开展无人驾驶汽车测试，并已在中国进行了测试。

　　人才外流之后，各大高校纷纷努力填补留下的空白。

　　本吉奥表示，企业以这样的速度招募人工智能方面的人才，导致了瓶颈的出现，因为不可能以这种速度培养人才。本吉奥被认为是深度学习的先行者。一般情况，攻读人工智能博士学位所花费的平均时间约为五年。

　　由于教授都离开学校，j2直播，到科技公司和车企就职，这一问题逐步被放大。