文 | 拎壶冲

刚参加完小鹏P7的试驾活动，很有趣的是，让我体验最深的其实是它“一点都不智能”的一面。

这和当初小鹏G3以及小鹏P7上市时，铺天盖地的“智能化”宣传内容，堪称“风马牛不相及”。

你试试将小鹏P7的706km最长续航里程忘却，也无视它领先同级的XPILOT 3.0自动驾驶辅助系统，小鹏P7还有能够让试驾者惊艳的实力么？

换上一个更直接的说法，现如今所有的新能源汽车，上至特斯拉，下至威马、爱驰，无不将其车机的AI属性放在最关键的位置，如自动驾驶、自动变道、自动泊车、语音对话等等。似乎体验距离真正的无人驾驶，仅一步之遥。

但AI真的是新能源汽车“弯道超车”传统燃油车的关键所在么？我觉得不对。

首先，我们要明白一个问题，现如今AI的优势是什么？

我觉得吧，抛开所有的什么“深度学习”、“基于大数据的自我成长”等天花乱坠的头衔，AI的最大优势还是建立在它大规模的数据处理能力和运算能力上的。这和真正的学习、成长还是有些差别。

从当初IBM的深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov），到AlphaGo在围棋领域击败“世界第一人李世石”，再到特斯拉自动驾驶累计里程超过30亿英里，在各个领域的表现，并不是人工智能在自我成长，而是在执行人类程序员为它设定的新程序，并且基于此采集更多数据并执行运算。

举个例子，围棋棋盘规格是19×19，共361个交叉点，人工智能只是在根据过往棋谱和程序，推算人类棋手落子，对所有可行的落子位置生成一个概率分布，从而计算出胜率最高的那一步。

在普通人眼中，李世石只是下了一手，高端棋手可能已经推算出他后续三手落子，而人工智能则已经计算出他后面五手乃至十手、二十手的布局。人类棋手的败北的确在情理之中。

但如果在落子过程中，突然决定换一个规则，比如我们规定，“棋盘上的9个星禁止落子”，如果是两位人类棋手对弈，他们可以很快根据新规则制定下棋思路，并且展开搏杀；而对于人工智能来说，这一规则没有被提前录入它的程序中，那么它就需要重新进行编程，同时执行数据采集和分析，但这需要一定的时间。

大家推崇的智能驾驶也是如此。