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。
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