不知不觉之间，人工智能在深度学习时代发生巨大突破已经一两年的时间了。
可作为非常中意，喜爱人工智能技术的车企老板马斯克，却始终不能够实装一些智能辅助驾驶的功能在心爱的特斯拉上。
不得不说，这是一件让他有些恼火的事情。
这其中有技术的原因，算力的原因，也有他非要创办openAI，导致与孟繁岐合作不方便的原因。
波波折折，平添了许多变数，但好在如今总算收获了第一颗果实。
那就是自动泊车技术。
这个功能基本上完美规避了自动驾驶最为棘手的几个核心问题，算是取了个巧，这才让马斯克很快地赶了出来。
首先，最麻烦的安全性问题可以说是没了。因为自动泊车属于超低速运行，车开的未必有人自己走得快，基本上出不了什么事故。
其次呢，算力需求也不大，需要强算力维持超高的帧数的稳定计算，主要是为了保证在汽车高速行驶的情况下能够第一时间把周边的情况分析清楚。
而在超低速运行的情况下，并不需要时时刻刻以很高的帧数去实时处理图像。这让本来就捉襟见肘的计算能力得到了极大的缓解。
最后呢，这功能用户也有胆子去用。
自动驾驶就算现在直接拿出来，也未必是人人都敢开启之后就上高速跑一跑的。
俗话说，试试就逝世，很多人都不敢拿自己的小命开玩笑。
别的不说，就冲马斯克上回拉着自己撞废了一辆车，等哪天特斯拉自动驾驶的全功能出来了，孟繁岐肯定是不敢抢着上去坐的。
但自动泊车就还好了，每个用户都可以稍微玩玩看。
“如今的自动驾驶算是汽车和人工智能领域最热门的技术了，不过想要真的完成高智能自动驾驶取代司机是一个很长的旅程，我们首先能做的还得是自动泊车，自动变道之类的小功能，一点点来嘛。”
“这些功能看似是小功能，但是内部的智能程度差别也是非常大的，做得好做得差是天壤之别。”孟繁岐与closeAI的一行人出席了这次特斯拉的展示会，不过只是以贵宾观众的身份呆在前几排。
虽然特斯拉目前这一套系统有相当程度上的内容都依赖于孟繁岐的工作，但在孟繁岐彻底脱离谷歌之前，以马斯克如今和谷歌的关系，他是不大适合上台去展示的。
不过这样也好，随着最开始几次的新鲜劲过去之后，孟繁岐现在并不大喜欢在公共场合频繁展示、解释、介绍这些工作了。
不如安心开发，闷声大发财来得轻松，毕竟该分的钱又不会少了他的。
“所以马斯克这次的自动泊车到底是做到了什么程度？”展示即将开始，唐璜和韩辞等人都很好奇，但这件事情孟繁岐也不是特别清楚。
所谓的自动泊车，直观点理解就是帮你把车停好。
这是普通人的理解方式，想要自动化地把事情做好，当然要进行更加深入的分析。
稍微严格一点来说，自动泊车是借助车辆周身的传感器，探测车辆周围环境以及有效的泊车空间，然后规划路线，控制车辆转向和加减速，最后使得车辆完成泊车操作的这样一个功能。
孟繁岐最主要的贡献就是提供了一个全新的范式，去探测车辆周围的环境。以纯视觉智能的方式，可以脱离各种传统传感器做到三维世界的详细感知。
对比昂贵的传感器们，这极大地降低了这件事情的成本。
不过感知了三维世界之后，究竟怎么去做剩下的事情，孟繁岐没有过多地插手特斯拉的工作，因此这版本的自动泊车系统到底做到了什么程度，他就不得而知了。
“这么说有些拗口，但这类型任务的本质都是一样的，都是感知、决策、控制，这么一个分三步走的流程。所谓的自动泊车，只不过是在超低速的情况下，在比较小的一片区域内进行的特定自动驾驶行为罢了。”孟繁岐觉得马斯克虽然痴迷于完全自动驾驶，但并没有丧失基本的判断力，路要一步步走，饭要一口口吃。
“要我说的话，这一次最多也就是一个用户找到车位之后，方圆几米之内帮你停进去的这么一个功能。”
先得把基础场景的功能做做好，以后的自动驾驶才玩得明白。
“说自动泊车是特定自动驾驶行为没错，不过我觉得看待智能驾驶的未来，无非还是城市道路，高速路和停车场这三个主要类别。现在大城市里想停车可太不容易了，很可能是开车20分钟到地方，然后下地库找车位15分钟，最后5分钟从地库再赶到对应位置...算起来是20分钟车程，但实际需要的时间远不止于此，搞不好都是双倍了。”
唐璜还是比较支持这个功能的，他停车的技术相当一般，每次稍微比较紧张的空间他就得墨迹半天。
在大型停车场里找车位，找出路，重新回来找到自己的车，这几件事情他都不大喜欢，实在太麻烦了。
在他看来，交通虽然越来越发达，但人们仍旧经常迟到，除去个人的问题之外，也有很大一方面原因是类似这样的情况。人们只关注车程，而忽略了很多边边角角的其他时间损耗。
这方面吃掉的时间远比大家想的要多。
“其实这里就要看他的自动泊车到底能够做到什么级别了，自动泊车当然也是有等级之分的。如果做得够好，能够实现那种可以自己寻路探索，自行寻找车位的功能，那么在停车场这个场景当中就算得上是核心需求了。”孟繁岐现在也很好奇这次特斯拉做到了什么地步，他希望马斯克能给他一个惊喜，虽然可能性并不大。
自动泊车和自动泊车之间的差距...可能比人与狗都大。
“许多人可能都不知道，2003年开始丰田就已经有一部分车型具备自动泊车功能了。这东西说没用吧，很多人经常抱怨什么侧方停车太折磨，要说真有用吧，恐怕也不见得。”
孟繁岐说这话当然是基于23年的情况，那时候别说很早就开始做电车和自动驾驶的特斯拉了，自动泊车那是人均必备，什么品牌肯定都要插一手的功能。
不过这功能吧...实话实说，聊胜于无。
如果在23年的智能电车上评选使用频率最低的功能，这个自动泊车肯定榜上有名。
“自动泊车这个东西不仅要做出来，还得做得够快，够好。”孟繁岐应该是此刻世界上最明白这东西问题所在的人了：“这东西乍一看上去，感觉真是个特别好的功能，但实际上自动泊车的速度和安全性都是非常致命的。”
“为啥速度还那么关键？我开启自动泊车之后，自己先走不就行了。”唐璜觉得很奇怪，我反正先走了，车辆自己慢慢停不就好了。
这就是非常典型的理想主义想法，属于做出来之前感觉应该是这样的，结果东西出来之后发现根本不是这么回事。
“这个道理很简单，很多人使用自动泊车功能之后，其实并不会直接就放心离开了。一辆带这种智能功能的车辆，至少小几十万。你敢下车就走，直接放它在那不管了？万一挂着碰着，怎么办？”孟繁岐知道唐璜想象的是什么场景。
他以为自己只要开到车库门口，直接下车忙自己的事情去就行，然后车辆自己就下地库了。
在几层的地下车库当中，迅速盘旋，自己找到一个合适的位置安顿好。
等到他忙完了回来，也不用下地下车库去找车，直接在离开的位置呼叫，召回自己的座驾。
汽车呢，就屁颠屁颠地自己寻路回来了。
有如此想法还是太天真了，这种技术叫做自主代客泊车（AVp），22年左右这东西才刚刚做了个比较成熟的产品出来，想让特斯拉提前近十年就掏出来，难度有点太大了。
“你想象的那种画面我大概猜得到，那可是L4级别的自动驾驶技术，主要就是一键召唤，一键停车。全程车辆自助寻路，寻找车位自行进入。召唤的时候，也可以提前召唤到指定位置等待车主。”
孟繁岐个人还是比较支持这个功能的：“比起法律和道德障碍重重的完全自动驾驶，这个自主代客泊车是真的有希望落地，各种风险也比较低的一种技术。以后停车场也可以分为支持这种技术的停车场和不支持的。”
前世第一个支持AVp技术的停车场，便是18年在斯图加特的奔驰博物馆首个开始运营的。
“停车场还要分支持和不支持的？”唐璜第一次听说停车场竟然还能这么分。
“那当然了，如果你把车开到了车位旁边，但是想让它自动停入车位，这个难度就比较低了，仅仅只是L2级别。可若是想让它在停车场门口就自己进去找车位，方圆三五米的感知范围肯定是不够的。它不仅要停进去，还得自己能回来才行。”
“想要实现这个整体的过程，也有两种办法。一是记忆路径，人类司机先自己开一次，车辆记录下停进车位的全过程，之后就能够智能复制这一过程。这种办法局限性就大一点，它只能记忆特定的线路，也只能返回原处，只适用于特定车位。”
按照目前的技术情况，特斯拉已经可以勉强做到这件事了，不过量产有难度，车载芯片的算力还跟不上，量产估计还要等一段时间。
就是不知道马斯克是否会现在就把这个饼画出来，毕竟展示之后，实装在特斯拉上拖延个一年也是正常的事情。
聊到这里，台上马斯克已经闪亮登场，看着他在诸多镜头面前尽情热舞的样子，孟繁岐估计这个饼多半是要画出去了。
“记忆路径这种简单的方式没办法自己寻路，也没有办法在其他地点召回车辆。想要完成这种功能就必须获取整个停车场的地图。车辆自己把整个停车场跑一遍可以自行建立起，但肯定不如停车场自己就提供地图来得方便。”
“停车场支持这种功能是好事，如果停车场支持的话，一旦自动泊车的过程中出了事故就比较好定责了。不过即便这种功能真的做出来了，我估计短期内法律法规恐怕也会规定，要求驾驶员一定要在车内才行。”
孟繁岐倒不像马斯克那么急，他知道这是一个漫长的过程。
“那要是我人还得在车上，这自动泊车还泊个什么劲儿啊。”唐璜闻言很是失望，原本我自己停车，现在自动停车，但我要在车里盯着看。
那岂不是没什么区别了？
这时，马斯克总算说完了前面的那些有关梦想和奋斗的客套话。
他没有采用视频的方式，而是在现场直接摆放了好几辆车，地上也同时绘制了相应的车位线等标识。
很显然，马斯克准备在现场直接展示这项技术。不过这同时也意味着他能够展示的部分最多只是L2级别，方圆几米内停进车位的功能了。
更多的东西这个范围的大小展示不出来。
“如果只是开到车位旁边自动停车的话，不仅没什么区别，自动泊车的速度恐怕短时间内也很难超过人类。如果说人类将汽车停入特定位置需要十秒钟的话，自驾智能很难能够超过这个数字。并且，由于自动停车的时候，驾驶员自己没什么事情做，因此他会觉得等待车辆自动驶入停车位的这个过程特别漫长。”
“车辆自己停入车位如果使用了十五秒，他的主观感受至少得是二十秒，也就是自己泊车速度的一半。这会对他的使用意愿有很大的影响，因为用户会觉得自己的时间被极大地浪费了。”
对于大多数人来说，平时并不会遇到多少以自己的水平完全没有办法停车的场景。
因此最初觉得非常新奇地使用了一两次这个功能之后，驾驶员通常就会觉得这东西非常麻烦。
车停得很慢，车辆自己停车的时候心里还放不下，一直在左顾右盼，确认是否会损害到车辆。
看车辆自动停车比自己停车还累！
不过此时的马斯克根本没有想到这方面的问题，他正沉浸在自动驾驶成功走出第一步的喜悦当中。
一辆全新的特斯拉电车缓缓驶入，大屏幕上实时显示着它车身周遭重构出来的三维世界，引来了观众们一阵阵的惊呼。
因为这显然是基于神经辐射场的第一版自动驾驶空间感知技术。
“这一切都没有用到任何雷达类型的传感器，一切都是基于视觉图像做到的，这就是孟繁岐的神经辐射场吗？不到两个月前他才在AI峰会上谈到了神经辐射场和自动驾驶，现在特斯拉已经做出了第一个测试场景。”
太快了，实在太快了。这是所有围观群众的唯一感受。
此前，感知空间使用的都是超声波雷达作为传感器，通常需要四个长距加八个短距，十分繁杂。
而现在，马斯克正在激情地介绍着，特斯拉已经实现了完全依靠视觉的版本。
马斯克手持智能手机，通过特斯拉的移动应用启动了自动泊车模式。一阵机械的嗡嗡声响起，车辆的方向盘自动转动起来。
在观众的惊叹声与掌声当中，特斯拉巧妙地穿梭在其余车辆之间，准确地识别并绕过障碍物，寻找着一个合适的停车位。
马斯克则自信放心地站在一旁，向大家解释着这项自动泊车技术的原理。
车辆利用神经辐射场技术准确测量了周围环境，实时重构出了一个精确的三维地图，并且能够在毫秒级的时间内作出决策，以确保安全和高效的泊车。
在接近停车位时，特斯拉以惊人的准确度停了下来，完美地停放在标线之间，与前后左右的其他障碍物保持着非常安全的距离。
新时代的自动驾驶技术翻开了全新的一页。