早高峰时段，和你一起堵在桥上的汽车，可能是由一块指甲盖大小的芯片操控行驶，而且驾驶座上没有人。

这不是科幻故事。现在你在东海大桥上看见一列重卡，每辆车都与前车完美地保持着相同的距离，仔细观察中间几辆重卡，就会发现这些车辆的驾驶室内空无一人。

本期《特别策划》版面介绍了友道智途所进行的物流重卡自动驾驶“减员化”测试。通过不断优化感知、规划算法，友道智途正在向“真无人”那一刻加速前进。“安全员和测试员‘下车’的速度比想象中更快。”相关负责人表示。

自动驾驶的下一步是什么？怎样实现商业化价值？在未来很长一段时间内，都是企业必须思考的课题。正因如此，友道智途的无人驾驶技术在港口物流方面不断为客户提升货运效率、降低物流成本的实践也显得颇有意义。

虽然自动驾驶的前景尚不明确，但2022年AI在通用人工智能方面却取得了亮眼的成绩。马斯克投资的非营利性组织Open AI公司在去年12月发布一款名为ChatGPT3的自然语言生成模型，既能聊天，也能写情书、写论文。继Alpha GO之后，人工智能再一次点燃了投资人的热情。

有海外网友被交警误开了一张罚单，又拙于解释，就让ChatGPT3帮他写邮件。ChatGPT3写的解释信文采斐然。网友把这份邮件提交给市政局后，第二天就收到了罚单被取消的通知。

1956年召开的达特茅斯会议首次提出“人工智能”的概念，随后的技术发展主要分为两大流派：一种是“符号主义”，通过把人类的知识整理成知识图谱一类的符号和概念，让机器学习，但效果不佳。另一种是“连接主义”，就是学习人脑构造，把一堆机器的神经元连接在一起，让机器做任务，用数据的方法教会机器连接神经元，也就是深度学习。会下围棋的Alpha GO就是深度学习的产物。

2017年，Open AI公司在深度学习的基础上开创了一个新的研究方向，即使用不打标签的数据，让模型自回归学习。不打标签之后，模型的数据量扩大到全网的海量级别，能完成许多与生活相关的通用性任务，比如画图、写作、聊天，并且输出的内容令人类惊艳，成为AI发展的一个里程碑。

AI技术发展的新动向，也促使我们进一步思考，是否该重新审视如何更好地利用AI技术来帮助汽车行业，而非

局限于自动驾驶。本期报纸，我们试图选取一些媒体观点、电影和小说的介绍，与读者一起开启我们的思考之旅。